目录 6.4 混沌时间序列预测模型  6.4.1 一步预测模型 6.4.4 二步预测模型 6.4.5 二步预测的参数 6.4.6 二步预测的结果 七．问题二模型的建立与求解 7.1 模型的预测成功率 7.1.1 训练集与验证集 7.1.2 数值预测成功率 7.1.3 炉温升降方向预测成功率 7.2 动态预测控制的可行性 7.2.1 神经网络训练函数的选取 7.2.2 神经

目录 摘要 一．问题重述 二．模型假设 三．符号说明 四．问题分析 五．数据预处理 5.1 异常值剔除 5.2 归一化处理 5.3 预处理后的数据 六．问题一模型的建立与求解 6.1 BP 神经网络预测模型 6.1.1 输入层和输出层 6.1.2 训练集和验证集 6.1.3 三层 BP 神经网络结构 6.1.4 BP 神经网络的参数 6.1.6 相关性分析 6.2 小波神经网络预测模型 6.2.

1、工业场景 冶金过程中生产的各种煤气，例如高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气等。作为重要的副产品和二次能源，保证它们的梯级利用和减少放散是煤气能源平衡调控的一项紧迫任务，准确的预测煤气的发生量是实现煤气系统在线最优调控的前提。 2、数学模型 本次研究主要采用了长短记忆模型（LSTM）预测了正常工况下的高炉煤气发生量。后续研究方向希望将正常工况扩展到变化工况条件下，例如休风、减产、停产、检修等条件

在工业自动化的世界中，高炉项目中的数据通信至关重要。其中DeviceNET和Ethernet作为两种主流的网络协议，扮演着不可或缺的角色。它们之间的转换不仅仅是技术上的桥梁，更是实现信息高效传递的关键。今天，我们就来揭开从DeviceNET到Ethernet转换的神秘面纱，一探其背后的技术奥秘。当我们谈论从DeviceNET到Ethernet的转换时，实际上是在讨论如何将设备级别的信号转化为可以在