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对焦炉的发生和消耗特性进行分析，找出影响煤气产量的主要影响因素，并建立径向基函数（RBF）神经网络模型进行预测，实验表明：RBF模型具有较强的非线性逼近能力，能较真实地反映煤气产量和影响因素之间的非线性关系，预测效果要优于BP神经网络模型。
RBF神经网络预测焦化企业煤气产量
【摘 要】
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对焦炉的发生和消耗特性进行分析，找出影响煤气产量的主要影响因素，并建立径向基函数（RBF）神经网络模型进行预测，实验表明：RBF模型具有较强的非线性逼近能力，能较真实地反映煤气产量
【机 构】
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中国科学院自动化研究所
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2013年3期
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