焦炭质量预测模型

随着高炉大型化、富氧喷吹技术的发展,焦炭在高炉中的骨架作用愈加重要,钢铁企业迫切要求提高焦炭质量,为此需建立一组准确的焦炭质量预测模型,以更好地指导炼焦生产.在分析总结了国内外焦炭质量预测模型的基础上,对小焦炉实验数据进行了分析与回归,通过线性加修正的方法建立炼焦配煤数学模型,得到了焦炭灰分、硫分、机械强度(M40,M10)和热性质(CRI,CSR)的预测模型.通过实际生产进行了验证,模型的预测值与实测值间的误差均在6%以下,能很好地满足实际生产需求,为焦化厂快速准确得到配煤方案提供了理论依据.     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

焦炭质量预测方法的研究

采用干燥无灰基挥发分(Vdaf)、胶质层最大厚度(Y)和炭化室高度与宽度之比(L/B)为自变量,对四种不同类型焦炉的生产数据进行回归分析,结果显示回归效果良好,可以采用Vdaf,Y和L/B为变量建立的模型来有效地预测焦炭质量。     

基于自适应多重多元回归的人脸年龄估计

针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能.     

基于多元回归方法的土壤水分预测模型研究

通过对气象因子与土壤水分相互关系分析,并采用多元回归法中"后退法"和"逐步前进法"进行自变量筛选.两种回归方法所选择标准虽然不同,但却得到了基本相同的结果,同时,研究结果也显示两种方法各有优点,"后退法"善于发现联合作用较强的变量,而"前进法"则善于发现单独作用较强的变量.通过多元回归法构建了延安地区0～50cm共计5层土壤湿度的预测模型,分别是:Y1=68.1549 0.619x1-0.2110x2 1.2948x3 0.1875x6;Y2=108.9065 0.5374x1-0.2269x2 0.7169x3 0.3390x6 0.1325x7;Y3=131.9372 0.4412x1-0.2415x2 0.2653x3 0.4231x6 0.2257x7 0.1444x8;Y4=149.4898 0.3859x1-0.3143x2-0.2404x4 0.3033x5 0.5014x6 0.3079x7 0.2393x8 0.1774x9;Y5=144.8923 0.3033x1-0.3020x2-0.2769x4 0.3592x5 0.4436x6 0.3124x7 0.2686x8 0.2078x9.通过验证发现模型预测值和实测值可以发现二者之间具有较好的一致性.     

基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型

针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路.考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析.研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的:非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模犁的预测精度高.     

煤岩显微组分与焦炭光学组织结构及焦炭质量关系的研究

作者对4种不同变质程度的烟煤和相同变质程度、不同显微组成的煤样进行了炭化,并测定所得焦炭的光学组织结构与气孔结构参数、微转鼓强度以及对 CO_2气体的反应活性等。论述了煤岩显微组分与焦炭光学组织结构和焦炭质量间的关系。     

高炉用焦炭质量评价方法的研究

论述了焦炭质量的优劣对高炉冶炼的影响，在对现行高炉用焦炭的质量评价方法进行综合评述的基础上，对针高炉内焦炭破坏的主要原因，提出了一种新的焦炭质量检测装置在该装置中焦炭同时经受机械破坏，热破坏和化学破坏，与现行检测装置相比，该装置更加接近高炉生产实际，对高炉冶炼及焦炭生产更具指导意义，本文还对检测方法的制定提出了较系统的设想。     

基于多元回归模型的2010年上海世博会客流量预测分析

选取上海城市吸引力系数和上海世博会的吸引力系数等参数,利用多元回归模型定性对2010年上海世博会客流量进行了预测及分析.结果表明:利用多元回归模型对世博会客流量做的预测与以前常用的渗透率模型和引力模型相比有其自身的优越性,考虑因素更为全面.     

函件业务量的多元回归预测方法

函件业务是邮政的核心和基础业务，函件业务的预测对制定邮政企业发展规划具有十分重要的意义。首先介绍了影响函件业务量的主要因素，然后给出了建立函件业务量多元回归模型的方法，并用近年来的有关数据建立了函件业务量实际模型，对近三年的函件业务量进行了预测。     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

多元联合回归估计

本文提出了多元线性模型回归系数的一种新的有偏估计—联合回归估计。在一定条件下，证明了此种估计优于最小二乘估计、主成份估计和组合主成分估计，且在均方误差意义下是可容许估计。     

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状,采用灰色关联模型对2000~2009年江苏省粮食产量进行分析.结果发现,播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素.然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010~2012年江苏省粮食产量进行预测与验证,结果表明预测效果良好.最后,针对现状提出了相关建议.     

多元线性模型回归系数的根方估计

本文采用根方估计估计多元线性模型中的回归系数B,通过根方参数k值的选取,可使(k)=Vec((k))的均方误差MSE小于β=Vec(B)的LS估计B的MSE。本文还给出了选取k值的两种方法及一个应用实例。     

多元线性模型回归参数的主成分估计

在多元线性模型中, 当设计阵呈病态时, 我们可适当选择保留的主成分个数可致主成分估计比最小二乘估计有较小的均方误差.     

利用铁桶试验预测工业焦炉成焦质量的研究

为优化炼焦炉入炉煤配方以及提高焦炭产品质量,利用20 kg铁桶随炉试验以预测工业焦炉的成焦质量,并建立了预测数学模型。结果表明,利用20 kg铁桶试验可准确预测工业焦炉成焦强度,二者表现出很好的相关性,可直接用于指导工业生产过程中的配煤操作,具有很强的实用性。     

基于多维参数估计的河流水质数学模型研究

河流水质数学模型的建立可以为河流中污染物排放与河水水质提供定量关系.通过对河流的参数同时估值,该方法的优点是从模型的整体出发,计算模型中的参数,从而大大提高了所选模型的可靠性.     

生物质发热量多元线性回归模型的研究

选择常见的12种生物质为实验试样,经过粉碎、干燥、制样后,立即进行C、H、S、N、O元素含量和发热量测定,在研究分析测试结果的基础上,建立了基于C、H元素含量的发热量多元线性回归模型,并通过了a=0.005的F检验.模型和实验吻合很好,生物质的发热量的大小与其C、H元素的含量成线性正比关系.