基于数据挖掘技术的密闭鼓风炉透气状况分析

论文摘要

随着数据库技术的迅速发展和数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求，数据挖掘技术应运而生，并逐步在商业、工程、科研等方面发挥重要作用。密闭鼓风炉熔炼过程是一个反应机理复杂、非线性、时变、耦合严重，并难以建模的系统。透气状况是反映密闭鼓风炉生产的重要指标，准确分析密闭鼓风炉的透气性，对于提高密闭鼓风炉的产量具有重要意义。密闭鼓风炉的现场采集检测点繁多，数据量庞大，如何有效地利用数据挖掘技术找出潜在的、有价值的信息指导生产实践具有深远的研究价值。论文以密闭鼓风炉透气性炉况为研究对象，以统计分析、决策树理论为工具，利用数据挖掘技术对透气性状况进行研究。首先，采用统计方法对密闭鼓风炉铅锌冶炼的生产数据进行挖掘。通过数据预处理、数据压缩和相关性分析，确定了对透气性状态影响的四个主要因素，并建立多元线性回归模型。考虑到密闭鼓风炉生产的时变性特征，为了使线性模型更好的对透气性状况进行分析，引入了自适应加权渐消算法，并通过仿真验证了透气性状况分析模型的有效性。接着，应用基于决策树理论的挖掘算法对生产数据进行挖掘。针对影响透气性状况的主要因素，利用基于信息熵定义的信息增益选择节点，生成决策树，抽取分析规则。由于规则集十分庞大，采用PEP剪枝算法精简决策树规则。采用数据库技术，对一年的生产数据建立决策树，挖掘透气性状况分析模型，剪枝后决策树具有很好的分析效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的提出及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的结构安排
• 第二章 密闭鼓风炉概述及数据挖掘理论
• 2.1 密闭鼓风炉冶炼简介
• 2.2 数据挖掘理论
• 2.3 本章小结
• 第三章 透气状况的回归统计分析
• 3.1 透气状况的数据挖掘过程
• 3.2 逐步回归分析理论
• 3.3 透气状况回归分析建模
• 3.4 透气状况结果报表分析与仿真
• 3.5 本章小结
• 第四章 透气状况的决策树分析与实现
• 4.1 数据仓库和 OLAP技术及应用
• 4.2 决策树的分类算法
• 4.3 透气状况的分类算法实现
• 4.4 透气状况挖掘模型的实现
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 研究工作总结
• 5.2 今后的研究发展方向
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的学术论文
• 致谢