【英文题名】
Research on Application of Association Rule Mining to Blast Furnace Situation Prediction
【作者】
明菲 ;
【导师】
曹长修 ;
【学位授予单位】
重庆大学 ;
【学科专业名称】
控制理论与控制工程
【学位年度】
2009
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
重庆大学
【网络出版投稿时间】
2009-10-10
【关键词】
高炉 ;
数据挖掘 ;
加权时态关联规则 ;
属性约减 ;
炉况预测 ;
【英文关键词】
Blast Furnace ;
Data mining ;
Furnace Situation predictive ;
Attribute Reduction ;
Weighted temporal association rules ;
【中文摘要】
长期稳定顺行的炉况是高炉高产低耗的先决条件,也是延长高炉寿命的基本保证条件。高炉炼铁过程在一个密闭的容器内进行,炉内物理、化学过程极其复杂,炉内状态无法直接观察。降低高炉能耗,实现炼铁生产稳定和优化,必须及时准确地预报高炉炉况,使运行人员能及时采取措施。因此,利用数据挖掘技术科学地分析和预测高炉炉况,已成为一个重要研究内容。鉴于高炉冶炼过程的复杂性,关联规则挖掘算法有其自身诸多优势,受到国内外学者的关注。
因关联规则很少涉及时间性,本文提出时态关联规则的概念,用于解决高炉炉况预测问题。在此基础上,构造了一种体现数据时间价值的加权时态关联规则,以使规则的发现体现一种时间趋势,仿真试验表明了其有效性。
其他成果如下:
①对现有的高炉炉况预测问题进行介绍,针对其中规则制定方法缺乏相关性,提出了多维关联规则算法。
②根据高炉实际运行情况,选取数据源,进行属性约减,选取炉况预测相关的属性构成数据表。降低关联规则维数,减少冗余记录数,高效产生有价值的规则。
③利用加权的理论,在动态更新的时态数据库中给予较近发生的事务以较大的权重,体现时间的价值,尽...
【英文摘要】
Long-term, stable and smooth state of the blast furnace is not only the precondition of high yield and low consumption, but also the prerequisite to extend the life of blast furnace. BF iron making is carried out in a closed container, in which the physical, chemical process is extremely complex, the furnace state condition can not be directly observed. To reduce energy consumption in the blast furnace smelting process and achieve the stability and optimization of iron making production demand timel...
【更新日期】
2009-10-22
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