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內(nèi)容簡(jiǎn)介

《鐵礦石品質(zhì)波動(dòng)評(píng)估中時(shí)間序列預(yù)測(cè)的應(yīng)用》研究了大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘、小波變換和時(shí)間序列預(yù)測(cè)在鐵礦石品位波動(dòng)中的應(yīng)用，探討了鐵礦石品質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)提取、Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在品位波動(dòng)評(píng)估中的應(yīng)用、Matlab小波工具箱與時(shí)間序列結(jié)合在品位波動(dòng)評(píng)估中的應(yīng)用、Matlab／Simlink數(shù)學(xué)建模在鐵礦石取樣人工智能化中的應(yīng)用，討論了長(zhǎng)短程時(shí)間序列對(duì)鐵礦石品位波動(dòng)預(yù)測(cè)模型的選擇；最終將原先凌亂的、甚至是跨越不同數(shù)據(jù)庫(kù)的信息資源進(jìn)行知識(shí)再創(chuàng)造，達(dá)到鐵礦石品位波動(dòng)評(píng)估的人工智能化；同時(shí)也對(duì)人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域應(yīng)用對(duì)節(jié)能減排的作用和對(duì)港口經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)進(jìn)行了探索。
　　《鐵礦石品質(zhì)波動(dòng)評(píng)估中時(shí)間序列預(yù)測(cè)的應(yīng)用》可供冶金行業(yè)、鋼鐵企業(yè)、檢驗(yàn)檢疫、礦山采掘、質(zhì)量控制、人工智能、設(shè)備制造、港口管理等領(lǐng)域的研究人員、技術(shù)人員、管理人員閱讀，也可以作為大專院校冶金、礦業(yè)、港口、海事等專業(yè)師生的教學(xué)參考書(shū)以及相關(guān)企業(yè)工藝流程改進(jìn)和技術(shù)革新的參考材料。

作者簡(jiǎn)介

　　ISO/TC102中國(guó)工作委員會(huì)委員，SAC/TC317全國(guó)鐵礦石與直接還原鐵標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)副主任委員，承擔(dān)兩項(xiàng)鐵礦石國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制訂，其中主持制定的我國(guó)首項(xiàng)鐵礦石國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)發(fā)布。獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)項(xiàng)3項(xiàng)。從事鐵礦石檢驗(yàn)工作23年。主編《鐵礦石與鋼材的質(zhì)量檢驗(yàn)》，組織或主編《鐵礦石檢驗(yàn)技術(shù)叢書(shū)》一套八本，以完成人在國(guó)內(nèi)各類期刊發(fā)表論文20多篇，其中16篇為中文核心期刊。

圖書(shū)目錄

1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 鐵礦石品位波動(dòng)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介
1.2.1 我國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)
1.2.2 ISO標(biāo)準(zhǔn)
1.2.3 其他國(guó)家及地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)
1.2.4 取樣系列標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)性
1.3 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介
1.3.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法步驟
1.3.2 時(shí)間序列分析基本特征
1.3.3 時(shí)間序列的分類
1.3.4 時(shí)間序列的分解
1.3.5 平穩(wěn)與非平穩(wěn)時(shí)間序列
1.3.6 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
1.4 小波分析方法簡(jiǎn)介
1.4.1 傅里葉分析
1.4.2 小波分析原理
1.4.3 小波分析的種類
1.4.4 常用小波函數(shù)

2 傳統(tǒng)鐵礦石取樣及其品位波動(dòng)評(píng)定方法
2.1 鐵礦石取樣前的準(zhǔn)備工作
2.1.1 基本要求
2.1.2 制定取樣流程
2.1.3 系統(tǒng)校核
2.2 鐵礦石取樣
2.2.1 取樣的基本原則
2.2.2 份樣質(zhì)量
2.2.3 份樣個(gè)數(shù)
2.2.4 取樣間隔
2.3 品位波動(dòng)評(píng)定方法
2.3.1 采用交替副樣評(píng)定品質(zhì)波動(dòng)
2.3.2 采用變量法評(píng)定品質(zhì)波動(dòng)

3 進(jìn)口鐵礦石品質(zhì)信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)及其數(shù)據(jù)挖掘
3.1 鐵礦石數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)
3.1.1 鐵礦石數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的意義
3.1.2 進(jìn)口鐵礦石品質(zhì)信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本原理
3.2 進(jìn)口鐵礦石品質(zhì)信息數(shù)據(jù)挖掘
3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的要求
3.2.2 聯(lián)機(jī)分析及其系統(tǒng)模型
3.3 進(jìn)口鐵礦石數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)及數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?br>3.3.1 可利用的數(shù)據(jù)庫(kù)資源
3.3.2 項(xiàng)目應(yīng)用舉例

4 數(shù)據(jù)提取方式
4.1 本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)提取
4.1.1 常用數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)提取
4.1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)提取操作方式
4.2 大宗信息平臺(tái)數(shù)據(jù)提?。ó惖?cái)?shù)據(jù)提取）
4.2.1 界面錄入
4.2.2 Excel模版導(dǎo)入
4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)增量表數(shù)據(jù)提取方法
4.3.1 使用增量表進(jìn)行數(shù)據(jù)提取的框架
4.3.2 使用增量表的方法分析
4.3.3 使用視圖實(shí)現(xiàn)增量表輪轉(zhuǎn)法

5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵礦石取樣品位波動(dòng)的校核
5.1 鐵礦石品位差異產(chǎn)生的原因
5.1.1 對(duì)初采的鐵礦石未進(jìn)行混料加工
5.1.2 不同品位礦點(diǎn)出產(chǎn)的鐵礦石混裝
5.1.3 粉塊差異大的鐵礦石
5.1.4 生產(chǎn)時(shí)破碎設(shè)計(jì)不當(dāng)
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在品位波動(dòng)確認(rèn)中的應(yīng)用
5.2.1 基本原理及介紹
5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵礦石確認(rèn)

6 小波時(shí)間序列分析鐵礦石品位波動(dòng)預(yù)測(cè)
6.1 概述
6.2 Matlab簡(jiǎn)介
6.2.1 Matlab產(chǎn)生的背景
6.2.2 Matlab的主要特點(diǎn)
6.2.3 Matlab小波變換工具箱
6.3 小波函數(shù)的選擇及其算法模型
6.3.1 小波函數(shù)的選擇
6.3.2 Daubechies小波函數(shù)的算法模型
6.4 Matlab接口
6.4.1 Matlab外部接口實(shí)現(xiàn)方式
6.4.2 Matlab程序接口代碼
6.5 Daubechies小波濾波技術(shù)及算法
6.5.1 Daubechies小波濾波器原理
6.5.2 Daubechies小波濾波器構(gòu)造算法
6.6 長(zhǎng)程時(shí)間序列分析在品位波動(dòng)的研究
6.6.1 長(zhǎng)程時(shí)間序列分析基本原理
6.6.2 長(zhǎng)程時(shí)間序列分析品位波動(dòng)預(yù)測(cè)應(yīng)用
6.7 短程時(shí)間序列分析
6.7.1 小波時(shí)間序列鐵礦石品位波動(dòng)預(yù)測(cè)模型選擇
6.7.2 小波時(shí)間序列鐵礦石品位波動(dòng)預(yù)測(cè)應(yīng)用及模型改進(jìn)

7 Matlab／Simulink數(shù)學(xué)建模在鐵礦石取樣中的應(yīng)用
7.1 系統(tǒng)仿真數(shù)學(xué)建模
7.1.1 Simulink系統(tǒng)仿真
7.1.2 SimuWave小波仿真模塊
7.2 鐵礦石取樣的系統(tǒng)仿真
7.2.1 鐵礦石取樣實(shí)用性濾波器
7.2.2 鐵礦石取樣系統(tǒng)仿真

8 礦石卸載取樣的節(jié)能減排及其港口效益增長(zhǎng)
8.1 LCA方法論及其應(yīng)用
8.1.1 概述
8.1.2 LCA方法研究?jī)?nèi)容
8.1.3 LCA的意義
8.2 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境設(shè)施建設(shè)
8.2.1 鐵礦石實(shí)驗(yàn)室自然環(huán)境
8.2.2 污染情況及主要環(huán)境問(wèn)題
8.2.3 LCA清單分析
8.3 采用人工智能法對(duì)港口效益增長(zhǎng)的成效
8.3.1 寧波港北侖礦石碼頭介紹
8.3.2 對(duì)港口GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)

附錄1 利用Microsoft VB數(shù)據(jù)提取例程
附錄2 程序接口相關(guān)例程
附錄3 C語(yǔ)言編寫MEX文件
附錄4 C語(yǔ)言代碼源文件yprime.c文件，編譯和連接yprime.c成MEX文件
附錄5 采樣測(cè)試數(shù)據(jù)范例
附錄6 采樣測(cè)試數(shù)據(jù)小波分解后相關(guān)參數(shù)范例
參考文獻(xiàn)