针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度

将层次分析和模糊综合评判方法结合起来应用于煤与瓦斯突出预测研究中.运用层次分析法确定了煤与瓦斯突出各影响因素权重系数,采用隶属函数构造了单因素判别矩阵,并运用模糊综合评判法建立了煤与瓦斯突出预测模型.对平顶山研究区典型工作面进行了瓦斯突出危险性的定量预测和突出等级划分.结果表明,应用层次分析-模糊综合评判方法预测煤与瓦斯突出强度是可行的

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性

一、教学用途 本案例适用于“市场预测”课程的案例教学,主要目的是就市场预测方法的特点、预测模型的评价与选择等问题展开讨论,从而提高运用市场预测方法解决实际问题的能力

一、矿坑涌水量预测的内容、方法、步骤与特点 (一)矿井涌水量预测的内容及要求 矿坑涌水量预测是一项重要而复杂的工作是矿床水文地质勘探的重要组成部分。 矿坑涌水量是指矿山开拓与开采过程中,单位时间内涌入矿坑(包括井、巷和开采系 统)的水量。通常以m3/h表示。它是确定矿床水文地质条件复杂程度的重要指标之一,关 系到矿山的生产条件与成本,对矿床的经济技术评价有很大的影响

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

针对高强度带钢表面粗糙度的特殊要求和控制难题,采取批量工业生产实验和数理统计的方法,研究高强度带钢表面粗糙度的轧制转印及变化规律,以及轧机工作辊表面粗糙度的变化规律.确定了高强度带钢表面微观形貌由末机架决定,分别建立了高强度带钢表面粗糙度预测模型、轧制转印率模型和轧机工作辊表面粗糙度预测模型.比较了高强度带钢与普通强度带钢的轧制转印行为.研究结果可用于工业生产过程中预测高强度带钢表面粗糙度,合理安排冷轧轧制顺序和轧制计划,以及预测确定工作辊上下机时间节点

市场现象时间序列的一种重要变动规律，就是长期趋势变动，它存在于许多市场现象之 中。对下场现象的趋势变动进行研究，是市场预测的重要任务之一。在市场预测法中，趋势 延伸市场预测法是专门用来研究市场现象趋势变动规律的一类方法。直线趋势延伸法，是研 究市场现象趋势变动的最基本的方法之一

一、矿坑涌水量预测的内容、方法、步骤与特点 (一)矿井涌水量预测的内容及要求 矿坑涌水量预测是一项重要而复杂的工作是矿床水文地质勘探的重要组成部分。 矿坑涌水量是指矿山开拓与开采过程中,单位时间内涌入矿坑(包括井、巷和开采系 统)的水量。通常以m3/h表示。它是确定矿床水文地质条件复杂程度的重要指标之一,关 系到矿山的生产条件与成本,对矿床的经济技术评价有很大的影响

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