为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命,在开始阶段,主要是应 用定量(主要是统计)分析手段用于分析点线、面的空间分布模式。后来更多的 是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。 实际上自有地图以来,人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。 如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积,乃至利用地图进行战术研究和 战略决策等,都是人们利用地图进行空间分析的实例,而后者实质上已属较高层次 上的空间分析

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