图书介绍
铁矿石品质波动评估中时间序列预测的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 应海松编著 著
- 出版社： 北京：冶金工业出版社
- ISBN：9787502466695
- 出版时间：2014
- 标注页数：184页
- 文件大小：23MB
- 文件页数：195页
- 主题词：时间序列分析－应用－铁矿物－技术评估
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图书目录
1 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 铁矿石品位波动评定标准简介2
1.2.1 我国国家标准2
1.2.2 ISO标准3
1.2.3 其他国家及地区标准3
1.2.4 取样系列标准的关联性4
1.3 时间序列预测方法简介5
1.3.1 时间序列预测法步骤5
1.3.2 时间序列分析基本特征6
1.3.3 时间序列的分类7
1.3.4 时间序列的分解7
1.3.5 平稳与非平稳时间序列9
1.3.6 时间序列预测9
1.4 小波分析方法简介9
1.4.1 傅里叶分析10
1.4.2 小波分析原理11
1.4.3 小波分析的种类12
1.4.4 常用小波函数14
2 传统铁矿石取样及其品位波动评定方法15
2.1 铁矿石取样前的准备工作15
2.1.1 基本要求15
2.1.2 制定取样流程15
2.1.3 系统校核16
2.2 铁矿石取样16
2.2.1 取样的基本原则16
2.2.2 份样质量17
2.2.3 份样个数18
2.2.4 取样间隔18
2.3 品位波动评定方法19
2.3.1 采用交替副样评定品质波动20
2.3.2 采用变量法评定品质波动23
3 进口铁矿石品质信息数据仓库建设及其数据挖掘26
3.1 铁矿石数据仓库建设26
3.1.1 铁矿石数据仓库建设的意义26
3.1.2 进口铁矿石品质信息数据仓库基本原理27
3.2 进口铁矿石品质信息数据挖掘33
3.2.1 数据挖掘的要求33
3.2.2 联机分析及其系统模型34
3.3 进口铁矿石数据仓库建设及数据挖掘实例38
3.3.1 可利用的数据库资源39
3.3.2 项目应用举例53
4 数据提取方式56
4.1 本地数据库数据提取56
4.1.1 常用数据库数据提取56
4.1.2 数据库数据提取操作方式62
4.2 大宗信息平台数据提取（异地数据提取）76
4.2.1 界面录入76
4.2.2 Excel模版导入78
4.3 数据仓库增量表数据提取方法78
4.3.1 使用增量表进行数据提取的框架79
4.3.2 使用增量表的方法分析79
4.3.3 使用视图实现增量表轮转法80
5 基于BP神经网络的铁矿石取样品位波动的校核82
5.1 铁矿石品位差异产生的原因82
5.1.1 对初采的铁矿石未进行混料加工82
5.1.2 不同品位矿点出产的铁矿石混装83
5.1.3 粉块差异大的铁矿石83
5.1.4 生产时破碎设计不当83
5.2 神经网络在品位波动确认中的应用83
5.2.1 基本原理及介绍83
5.2.2 神经网络的铁矿石确认84
6 小波时间序列分析铁矿石品位波动预测91
6.1 概述91
6.2 Matlab简介91
6.2.1 Matlab产生的背景91
6.2.2 Matlab的主要特点92
6.2.3 Matlab小波变换工具箱92
6.3 小波函数的选择及其算法模型94
6.3.1 小波函数的选择94
6.3.2 Daubechies小波函数的算法模型96
6.4 Matlab接口98
6.4.1 Matlab外部接口实现方式98
6.4.2 Matlab程序接口代码100
6.5 Daubechies小波滤波技术及算法100
6.5.1 Daubechies小波滤波器原理100
6.5.2 Daubechies小波滤波器构造算法102
6.6 长程时间序列分析在品位波动的研究103
6.6.1 长程时间序列分析基本原理103
6.6.2 长程时间序列分析品位波动预测应用109
6.7 短程时间序列分析115
6.7.1 小波时间序列铁矿石品位波动预测模型选择115
6.7.2 小波时间序列铁矿石品位波动预测应用及模型改进116
7 Matlab/Simulink数学建模在铁矿石取样中的应用122
7.1 系统仿真数学建模122
7.1.1 Simulink系统仿真122
7.1.2 SimuWave小波仿真模块126
7.2 铁矿石取样的系统仿真131
7.2.1 铁矿石取样实用性滤波器131
7.2.2 铁矿石取样系统仿真133
8 矿石卸载取样的节能减排及其港口效益增长136
8.1 LCA方法论及其应用136
8.1.1 概述136
8.1.2 LCA方法研究内容137
8.1.3 LCA的意义138
8.2 实验室环境设施建设139
8.2.1 铁矿石实验室自然环境139
8.2.2 污染情况及主要环境问题140
8.2.3 LCA清单分析142
8.3 采用人工智能法对港口效益增长的成效145
8.3.1 宁波港北仑矿石码头介绍145
8.3.2 对港口GDP增长的贡献146
附录1 利用Microsoft VB数据提取例程147
附录2 程序接口相关例程152
附录3 C语言编写MEX文件161
附录4 C语言代码源文件yprime.c文件，编译和连接yprime.c成MEX文件174
附录5 采样测试数据范例177
附录6 采样测试数据小波分解后相关参数范例179
参考文献182