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基于偏态深度分类的高炉硅含量及波动预测
被引量：
3
1
作者
罗世华
陈坤
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期491-497,共7页
高炉冶炼是个具有高度复杂性、混沌性、时滞性的动态过程,工业上常常用铁水硅含量反馈高炉炉温热状态波动变化,而偏态投影深度在数据有偏时可以较好地反映出数据的离群情况,在高维数据分类计算中十分稳健.首先,通过差分处理及相关性分...
高炉冶炼是个具有高度复杂性、混沌性、时滞性的动态过程,工业上常常用铁水硅含量反馈高炉炉温热状态波动变化,而偏态投影深度在数据有偏时可以较好地反映出数据的离群情况,在高维数据分类计算中十分稳健.首先,通过差分处理及相关性分析确定11个影响因素作为输入变量,用于研究各变量变化对硅含量变化的关系;然后,将偏态投影深度值在90%的置信区间外的数据视作离群值,分为稳定类和离群类;最后,对稳定数据利用Elman神经网络预测模型进行预测,对于离群类利用Logistic模型在炉温不同波动方向下的规律进行归类预测.实例仿真研究表明,稳定类157炉的预测精度高达85.3%,离群类的预测精度达到82.6%.
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关键词
硅含量
偏
态
投影
深度
ELMAN神经网络
LOGISTIC模型
预测
原文传递
偏态自适型投影深度
被引量：
1
2
作者
刘小惠
罗世华
《数学学报（中文版）》
SCIE
CSCD
北大核心
2015年第3期507-520,共14页
对常规投影深度进行了改进,得到了一类新的可自适应反映多元数据云偏态的统计投影深度.新的深度函数仍然具有凸的深度域,满足一般统计深度函数所应具备的全部基本特点.此外,还考虑了新投影深度函数的计算问题,证得在任意维空间里,它及...
对常规投影深度进行了改进,得到了一类新的可自适应反映多元数据云偏态的统计投影深度.新的深度函数仍然具有凸的深度域,满足一般统计深度函数所应具备的全部基本特点.此外,还考虑了新投影深度函数的计算问题,证得在任意维空间里,它及由它诱导的深度域均是可以精确计算的,从技术角度讲,其处理比常规投影深度更加简便.最后,提供了一些数据示例用以展示此偏态自适型投影深度的有限样本性质.
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关键词
偏
态
自适型
投影
深度
深度
域
有
偏
数据
原文传递
题名
基于偏态深度分类的高炉硅含量及波动预测
被引量：
3
1
作者
罗世华
陈坤
机构
江西财经大学统计学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期491-497,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61973145)
江西省教育厅重点项目(GJJ180247).
文摘
高炉冶炼是个具有高度复杂性、混沌性、时滞性的动态过程,工业上常常用铁水硅含量反馈高炉炉温热状态波动变化,而偏态投影深度在数据有偏时可以较好地反映出数据的离群情况,在高维数据分类计算中十分稳健.首先,通过差分处理及相关性分析确定11个影响因素作为输入变量,用于研究各变量变化对硅含量变化的关系;然后,将偏态投影深度值在90%的置信区间外的数据视作离群值,分为稳定类和离群类;最后,对稳定数据利用Elman神经网络预测模型进行预测,对于离群类利用Logistic模型在炉温不同波动方向下的规律进行归类预测.实例仿真研究表明,稳定类157炉的预测精度高达85.3%,离群类的预测精度达到82.6%.
关键词
硅含量
偏
态
投影
深度
ELMAN神经网络
LOGISTIC模型
预测
Keywords
silicon content
skew projection depth
Elman neural network
Logistic model
prediction
分类号
TF4 [冶金工程—钢铁冶金]
原文传递
题名
偏态自适型投影深度
被引量：
1
2
作者
刘小惠
罗世华
机构
江西财经大学统计学院
江西财经大学应用统计研究中心
出处
《数学学报（中文版）》
SCIE
CSCD
北大核心
2015年第3期507-520,共14页
基金
国家自然科学基金(11461029
11461028
+6 种基金
11361026
61263014)
江西省科技厅自然科学基金(20142BAB211014
20122BAB201023
20133BCB23014)
省教育厅科技项目(GJJ14350
KJLD13033)
文摘
对常规投影深度进行了改进,得到了一类新的可自适应反映多元数据云偏态的统计投影深度.新的深度函数仍然具有凸的深度域,满足一般统计深度函数所应具备的全部基本特点.此外,还考虑了新投影深度函数的计算问题,证得在任意维空间里,它及由它诱导的深度域均是可以精确计算的,从技术角度讲,其处理比常规投影深度更加简便.最后,提供了一些数据示例用以展示此偏态自适型投影深度的有限样本性质.
关键词
偏
态
自适型
投影
深度
深度
域
有
偏
数据
Keywords
skewness-adaptive projection depth
depth regions
skewed data
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于偏态深度分类的高炉硅含量及波动预测
罗世华
陈坤
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
2
偏态自适型投影深度
刘小惠
罗世华
《数学学报（中文版）》
SCIE
CSCD
北大核心
2015
1
原文传递
已选择
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