隨著我國鋼鐵行業(yè)持續(xù)推進(jìn)智能制造與兩化融合建設(shè),工業(yè)軟件生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、產(chǎn)銷系統(tǒng)（ERP）是支撐制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的核心要素,多年來,在系統(tǒng)里積累存儲了大量的生產(chǎn)經(jīng)營活動相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應(yīng)用這些海量數(shù)據(jù)為企業(yè)挖掘提煉隱藏其中有價值的信息,用“數(shù)據(jù)”說話,找到影響產(chǎn)品質(zhì)量、成本的重要影響因素,從而達(dá)到優(yōu)化工藝、減少缺陷、降低成本和提高產(chǎn)品成材率的目的,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。本論文針對鞍鋼股份有限公司中厚板廠產(chǎn)品性能進(jìn)行預(yù)測分析。重點(diǎn)研究中厚板產(chǎn)品性能參數(shù)、生產(chǎn)工藝流程、化學(xué)成分等影響產(chǎn)品性能的各項(xiàng)因素,通過采集和整合中厚板廠各級信息系統(tǒng)中與生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)的各項(xiàng)數(shù)據(jù),構(gòu)建中厚板主題數(shù)據(jù)池,規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),建立中厚板生產(chǎn)工序360全景數(shù)據(jù)視圖,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享。利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)多維分析、關(guān)聯(lián)分析及預(yù)測分析等模型,對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同層次的信息提取和深度挖掘,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息再到知識的轉(zhuǎn)化。本論文使用IBM SPSS Modeler平臺,將數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)樣本輸入分類回歸樹、線性回歸、廣義線性以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種數(shù)據(jù)挖掘模型中,通過反復(fù)訓(xùn)練和校驗(yàn)預(yù)測模型并結(jié)... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
2 中厚板產(chǎn)品工藝、性能分析與預(yù)測方法
    2.1 中厚板產(chǎn)品性能預(yù)測指標(biāo)參數(shù)分析
    2.2 煉鋼連鑄、中厚板生產(chǎn)工藝
    2.3 影響中厚板產(chǎn)品性能因素分析
    2.4 中厚板產(chǎn)品性能預(yù)測方法
    2.5 本章小結(jié)
3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.1 系統(tǒng)需求分析
    3.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        3.3.1 數(shù)據(jù)池的主要功能
        3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能
        3.3.3 人機(jī)交互仿真平臺的主要功能
    3.4 本章小結(jié)
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.1 數(shù)據(jù)池的建立
        4.1.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)池
        4.1.2 數(shù)據(jù)治理
    4.2 抗拉強(qiáng)度性能預(yù)測模型的創(chuàng)建及訓(xùn)練
        4.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
        4.2.2 數(shù)據(jù)校核與數(shù)據(jù)優(yōu)化
        4.2.3 確定預(yù)測模型的影響因素及角色分配
        4.2.4 線性回歸預(yù)測模型的創(chuàng)建
        4.2.5 分類回歸預(yù)測模型的創(chuàng)建
        4.2.6 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的創(chuàng)建
        4.2.7 廣義線性預(yù)測模型的創(chuàng)建
    4.3 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)模型評估
    5.1 模型評估標(biāo)準(zhǔn)的建立
        5.1.1 拉伸強(qiáng)度
        5.1.2 屈服強(qiáng)度
        5.1.3 延伸率強(qiáng)度
    5.2 模型評估結(jié)論
    5.3 模型的仿真應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 性能預(yù)測最終表
附錄B 字段類型表
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的高校教學(xué)管理決策支持系統(tǒng)研究[D]. 呂慎敏.山東師范大學(xué) 2012
[3]基于數(shù)據(jù)挖掘的馬鋼CSP熱軋板卷的性能預(yù)測[D]. 張祝亭.安徽工業(yè)大學(xué) 2012
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本文編號：3605659