基于改进GTD法的冶金煤气流量缺失数据填补

【摘要】：钢铁工业属于资源密集型产业,是能源与资源的消费大户,对生态环境的压力巨大。在各工业指标中,副产煤气一直是能源优化调度的重点。对副产煤气调度方案的制订需要大量完整可靠的生产数据作为支撑,而实际生产过程中由于采集器故障、传输偏差、存储失误等种种原因,经常发生数据缺失,特别是连续多点的数据缺失。目前国内钢铁企业普遍通过简单的人工填补方式来解决这一问题,但是其填补精度往往无法满足后期煤气平衡调度方案制订的要求,甚至在某些情况下,这一不足将导致整个煤气调度方案的失败,从而导致煤气放散量超标。而冶金煤气中含有大量的污染物将导致严重的环境污染。冶金工业中的数据缺失不仅关系到企业的经济效益,而且也关系到了生态环境的保护。 本文以上海宝钢股份公司高炉煤气系统中的数据缺失问题为研究背景,将原始的广义趋势扩散方法进行改进,用高斯型隶属度函数替代原始的三角型隶属度函数,使其能对高炉煤气数据小样本进行更合理的知识扩充,并将知识扩充后的数据样本提供给BP神经网络作为输入样本,最后选择合适的网络参数,并使用合理的数据填补顺序对缺失数据进行填补实验。在确定网络参数和填补顺序的时候,使用对比实验的方法,使参数和顺序的选择更合乎实际情况。实验结果表明改进的广义趋势扩散方法对冶金工业中的缺失问题,特别是连续缺失和小样本问题,比目前流行的几种方法有更高的填补精度。 【关键词】：数据填补 广义趋势扩散 连续缺失 隶属度函数 填补顺序
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TF055
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 研究内容及意义11
• 1.4 内容安排11-12
• 2 数据填补12-21
• 2.1 数据缺失机制12-13
• 2.2 多变量数据缺值处理13-18
• 2.3 时间序列缺值填补18-20
• 2.4 小结20-21
• 3 改进的广义趋势扩散方法21-32
• 3.1 广义趋势扩散方法21-25
• 3.2 改进的广义趋势扩散方法25-27
• 3.3 参数选择和填补顺序选择27-31
• 3.4 小结31-32
• 4 基于改进广义趋势扩散方法的冶金煤气流量缺失数据填补32-51
• 4.1 高炉煤气系统32-33
• 4.2 填补对象分析33-35
• 4.3 仿真实验35-50
• 4.3.1 软硬件环境35-36
• 4.3.2 BP网络参数的确定36-44
• 4.3.3 验证填补顺序44-45
• 4.3.4 煤气流量缺失数据填补45-50
• 4.4 小结50-51
• 5 结论与展望51-53
• 5.1 本文总结51
• 5.2 研究展望51-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况56-57
• 致谢57-58

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