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介绍因果推断所涉及的基本概念及其三种分析框架:反事实框架、潜在结果模型和结构因果模型。首先,从反事实框架介绍因果效应的发端;然后,从基于反事实的两个因果推断分析框架:潜在结果模型和结构因果模型,来分别阐述两个分析框架所涉及的关键理论和应用方法。其中,潜在结果模型使用数学和可计算的语言对因果理论进行阐述,是一种将假设、命题和结论清晰化表达的计算模型,其在原因和结果变量已知的前提下定量分析原因变量对结果变量的因果效应,并对缺失的潜在结果进行补齐,使观察性研究的效果接近试验性研究。结构因果模型则是一种基于图论的因果推断方法,它将事件分为观察、干预和反事实三个层级,并通过do运算将干预和反事实层级的因果关系都降维成可以通过统计学手段解决的问题。最后,探讨了现今多领域内因果推断的应用场景,并总结了三种分析框架的异同点。 相似文献
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以钢铁企业焦化厂工序能耗的管理和诊断为例,运用因果推断并辅以神经网络、线性回归等数据分析方法探索影响焦化工序能耗上升或下降的原因。因果推断分析方法不但能够识别、跟踪影响工序能耗的关键指标,还能够对长尾指标与工序能耗的因果关系进行量化比较分析,通过数据手段结合人的主观经验的方法为企业能耗管理技术人员提供新的分析手段。 相似文献
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影响带钢头部厚度精度原因的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
热轧带钢的厚度精度是产品质量的重要指标,文章结合数学模型和工程日志对生产中影响带钢头部厚度的原因进行了分析,得出轧制温度是影响厚度的主要原因.计算了温度对厚度影响的程度.结合生产实际操作指出了提高头部厚度精度的方法. 相似文献
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采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量. 相似文献
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通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量. 相似文献
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为提高热连轧带钢精轧厚度预测精度,建立了通过深度置信网络(deep belief network,简称DBN)提取特征的最小二乘支持向量机回归模型(DBN-LSSVM),并且利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LSSVM)相关超参数。通过采集某热连轧带钢生产线实时现场数据,对所提出厚度预测模型进行训练和离线仿真。结果表明,基于DBN-LSSVM的预测模型具有良好的学习能力和泛化性,DBN-LSSVM模型的预测精度较传统BP算法和DBN-BP算法有显著提高,该厚度预测模型在生产实践中具有很好的应用前景。 相似文献
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在冷轧连续热镀锌生产线上,热镀锌镀层厚度的控制水平将直接影响到热镀锌板的产品质量、成本和市场竞争力。以鞍钢连续热镀锌生产线为背景,对冷轧热镀锌带钢的镀层厚度进行精确控制研究,利用有限元分析软件FLUENT对气刀吹锌过程进行数值模拟,分析影响镀层厚度精度的主要因素,建立镀层厚度自动控制系统的核心模型,提出气刀压力前馈控制和Smith预估补偿反馈控制方法,采用LABVIEW软件开发镀层厚度控制系统,实现镀层厚度精确控制。生产数据结果表明,控制系统的应用降低镀层厚度偏差,取得了较好的控制效果。通过镀层厚度自动控制系统的投入运行,不仅满足企业提高产品表面质量的需求,而且对节约成本、降低镀锌原料消耗具有重要意义。 相似文献
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为提高冷轧机出口带钢厚度控制精度,提出了一种改进的广义预测控制(improved generalized predictive control, IGPC)算法。首先,根据冷轧机反馈控制双闭环系统模型,确定传递函数;然后,提出了IGPC,并给出了考虑时滞的预测模型和目标优化函数。最后,对IGPC控制器优化AGC(automatic gauge control)系统进行仿真研究。研究结果表明,与Smith-AGC和GPC-AGC相比,IGPC控制器有效地缓解了由时滞引起的出口带钢厚度控制超调和震荡现象,且在系统参数失配情况下,具有较好的动态特性和系统稳定性。 相似文献