轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度

山西农业大学：《昆虫生态及预测预报》课程教学资源（实验指导）实验四 群落组成及优势种群数量调查

山西农业大学：《昆虫生态及预测预报》课程教学资源（PPT课件讲稿）第八章 数理统计预测法

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《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）08 基于AM-MCMC算法的贝叶斯概率洪水预报模型（东北农业大学、河海大学）

针对中小转炉不宜增设副枪检测、无法进行动态控制的实际状况,提出了自适应静态模型动态化控制的思想:首先建立自适应终点静态控制模型;然后根据枪位-加料模型进行吹炼并启动动态化控制知识库,修正枪位-加料模型及控制量,最后启动预报模型进行终点预报指导出钢,根据实际吹炼数据验证,终点控制模型具有良好的跟踪性,终点预报模型的终点C,T命中率分别达到68%和63%

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

加入白口化元素迫使铁水凝固成白口,使铁水的冷却曲线被扭曲,并失去了热分析冷却曲线一些重要的特征点。用铁水凝固成灰口的冷却曲线上的5个特征点作为预报铁水化学成分的判据,可以提高预报成分的精度。化学成分C、Si和5个特征点的线性相关程度是不同的。其它化学成分和铁水重熔次数也影响预报成分C、Si的精度。还提出铁水白口化倾向的补偿当量的定量表示法

根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果\时间边界锐化\的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好

《数学建模》竞赛全国赛优秀论文：雨量预报方法的评价（江西师范大学科学技术学院）