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快速时序相似性匹配及其在铁水含硅量建模中的应用研究的开题报告【摘要】本文针对铁水含硅量建模问题，提出了一种基于快速时序相似性匹配的建模方法。该方法通过将铁水温度和含硅量作为输入时序数据，并将其映射到一个高维空间进行特征提取，进而采用时间序列相似性匹配算法对其进行匹配并建立预测模型。具体来说，本文将基于长短时记忆网络（LSTM）的时间序列表示方法应用于铁水数据建模，同时结合局部敏感哈希（LSH）算法实现快速匹配。最后，本文通过对比实验验证了该方法的有效性，并与传统的建模方法进行了对比。【关键词】铁水含硅量；时间序列建模；长短时记忆网络；局部敏感哈希。【研究背景】铁水是在冶金过程中用于生产钢铁的一种液态金属材料，其含硅量是一个非常重要的参数。含硅量的高低会直接影响到钢铁的质量和性能，因此精确预测铁水含硅量是一项重要的问题。目前，传统的建模方法主要是使用基于统计学或机器学习算法的预测模型，如多元回归、支持向量机等。然而，这些方法存在着难以处理时间序列数据、特征工程复杂等问题，因此需要一种新的建模方法。【研究内容】本文旨在提出一种基于快速时序相似性匹配的建模方法，应用于铁水含硅量建模。具体来说，本文将采用长短时记忆网络（LSTM）作为铁水数据建模的基础，同时引入局部敏感哈希（LSH）算法实现快速匹配和查询。具体步骤如下：1）数据预处理：将铁水温度和含硅量的时间序列数据进行归一化和标准化处理，以便后续建模使用。2）特征提取：基于LSTM模型对铁水温度和含硅量时间序列数据进行特征提取，得到对应的特征向量。3）时序匹配：采用LSH算法实现快速的时序相似性匹配。4）模型训练：采用建立在前三步基础上的模型，对铁水含硅量进行建模。5）模型测试：通过对比实验验证方法的有效性，并与传统的建模方法进行对比。【研究意义】通过本文的研究，可以得到以下几点结论：1）提出了一种基于快速时序相似性匹配的建模方法，用于铁水含硅量建模问题。2）该方法克服了传统方法难以处理时间序列数据、特征工程复杂等问题，具有更高的建模精度和泛化能力。3）通过采用LSTM模型和LSH算法，可以实现快速匹配和查询，大大提高了建模效率。【论文结构】本文共分为五个部分，结构如下：第一部分：引言主要阐述铁水含硅量建模问题背景和研究意义。第二部分：相关工作主要介绍时间序列建模和快速匹配算法的研究现状，及其在铁水含硅量建模中的应用情况。第三部分：方法描述主要介绍基于快速时序相似性匹配的建模方法，包括数据预处理、特征提取、时序匹配、模型训练和效果评价等部分。第四部分：实验结果主要介绍本文所提出的方法的实验设计、实验结果及分析。第五部分：结论主要总结本文所提出的基于快速时序相似性匹配的建模方法，并针对未来工

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