《鐵礦石品質(zhì)波動評估中時間序列預測的應用》研究了大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘、小波變換和時間序列預測在鐵礦石品位波動中的應用，探討了鐵礦石品質(zhì)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)提取、Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱在品位波動評估中的應用、Matlab小波工具箱與時間序列結(jié)合在品位波動評估中的應用、Matlab／Simlink數(shù)學建模在鐵礦石取樣人工智能化中的應用，討論了長短程時間序列對鐵礦石品位波動預測模型的選擇；最終將原先凌亂的、甚至是跨越不同數(shù)據(jù)庫的信息資源進行知識再創(chuàng)造，達到鐵礦石品位波動評估的人工智能化；同時也對人工智能技術(shù)在該領域應用對節(jié)能減排的作用和對港口經(jīng)濟發(fā)展的促進進行了探索。
《鐵礦石品質(zhì)波動評估中時間序列預測的應用》可供冶金行業(yè)、鋼鐵企業(yè)、檢驗檢疫、礦山采掘、質(zhì)量控制、人工智能、設備制造、港口管理等領域的研究人員、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)師生的教學參考書以及相關企業(yè)工藝流程改進和技術(shù)革新的參考材料。
科信源圖書專營店是位于全國最大的圖書批發(fā)市場北京西南物流圖書批發(fā)中心的線下實體批發(fā)店鋪，因圖書品種繁多，數(shù)據(jù)龐大，大部分圖書內(nèi)容信息并沒有得到完善的編輯，懇請請您諒解，我們現(xiàn)在正以十二分的速度及努力編輯完善著我店每一本圖書的內(nèi)容信息。如果讀者對某本信息不完善的圖書感興趣，可以放心大膽購買，我店承諾7天無理由退換貨，來回運費我們承擔！線下實體批發(fā)店鋪科信源圖書專營店值得您信賴！
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1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 鐵礦石品位波動評定標準簡介
1.2.1 我國國家標準
1.2.2 ISO標準
1.2.3 其他國家及地區(qū)標準
1.2.4 取樣系列標準的關聯(lián)性
1.3 時間序列預測方法簡介
1.3.1 時間序列預測法步驟
1.3.2 時間序列分析基本特征
1.3.3 時間序列的分類
1.3.4 時間序列的分解
1.3.5 平穩(wěn)與非平穩(wěn)時間序列
1.3.6 時間序列預測
1.4 小波分析方法簡介 1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 鐵礦石品位波動評定標準簡介
1.2.1 我國國家標準
1.2.2 ISO標準
1.2.3 其他國家及地區(qū)標準
1.2.4 取樣系列標準的關聯(lián)性
1.3 時間序列預測方法簡介
1.3.1 時間序列預測法步驟
1.3.2 時間序列分析基本特征
1.3.3 時間序列的分類
1.3.4 時間序列的分解
1.3.5 平穩(wěn)與非平穩(wěn)時間序列
1.3.6 時間序列預測
1.4 小波分析方法簡介
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評定方法
2.1 鐵礦石取樣前的準備工作
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 份樣個數(shù)
2.2.4 取樣間隔
2.3 品位波動評定方法
2.3.1 采用交替副樣評定品質(zhì)波動
2.3.2 采用變量法評定品質(zhì)波動
3 進口鐵礦石品質(zhì)信息數(shù)據(jù)倉庫建設及其數(shù)據(jù)挖掘
3.1 鐵礦石數(shù)據(jù)倉庫建設
3.1.1 鐵礦石數(shù)據(jù)倉庫建設的意義
3.1.2 進口鐵礦石品質(zhì)信息數(shù)據(jù)倉庫基本原理
3.2 進口鐵礦石品質(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)機分析及其系統(tǒng)模型
3.3 進口鐵礦石數(shù)據(jù)倉庫建設及數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?br>3.3.1 可利用的數(shù)據(jù)庫資源
3.3.2 項目應用舉例
4 數(shù)據(jù)提取方式
4.1 本地數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)提取
4.1.1 常用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)提取
4.1.2 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)提取操作方式
4.2 大宗信息平臺數(shù)據(jù)提�。ó惖財�(shù)據(jù)提�。�
4.2.1 界面錄入
4.2.2 Excel模版導入
4.3 數(shù)據(jù)倉庫增量表數(shù)據(jù)提取方法
4.3.1 使用增量表進行數(shù)據(jù)提取的框架
4.3.2 使用增量表的方法分析
4.3.3 使用視圖實現(xiàn)增量表輪轉(zhuǎn)法
5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鐵礦石取樣品位波動的校核
5.1 鐵礦石品位差異產(chǎn)生的原因
5.1.1 對初采的鐵礦石未進行混料加工
5.1.2 不同品位礦點出產(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)時破碎設計不當
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡在品位波動確認中的應用
5.2.1 基本原理及介紹
5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的鐵礦石確認
6 小波時間序列分析鐵礦石品位波動預測
6.1 概述
6.2 Matlab簡介
6.2.1 Matlab產(chǎn)生的背景
6.2.2 Matlab的主要特點
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 長程時間序列分析在品位波動的研究
6.6.1 長程時間序列分析基本原理
6.6.2 長程時間序列分析品位波動預測應用
6.7 短程時間序列分析
6.7.1 小波時間序列鐵礦石品位波動預測模型選擇
6.7.2 小波時間序列鐵礦石品位波動預測應用及模型改進
7 Matlab／Simulink數(shù)學建模在鐵礦石取樣中的應用
7.1 系統(tǒng)仿真數(shù)學建模
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
8.1 LCA方法論及其應用
8.1.1 概述
8.1.2 LCA方法研究內(nèi)容
8.1.3 LCA的意義
8.2 實驗室環(huán)境設施建設
8.2.1 鐵礦石實驗室自然環(huán)境
8.2.2 污染情況及主要環(huán)境問題
8.2.3 LCA清單分析
8.3 采用人工智能法對港口效益增長的成效
8.3.1 寧波港北侖礦石碼頭介紹
8.3.2 對港口GDP增長的貢獻
附錄1 利用Microsoft VB數(shù)據(jù)提取例程
附錄2 程序接口相關例程
附錄3 C語言編寫MEX文件
附錄4 C語言代碼源文件yprime.c文件，編譯和連接yprime.c成MEX文件
附錄5 采樣測試數(shù)據(jù)范例
附錄6 采樣測試數(shù)據(jù)小波分解后相關參數(shù)范例
參考文獻
書單推薦
