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针对以ＢＰ算法为代表的监督学习神经网络在直接多步预测中不能渐进计算的问题，建立了一个三层简单反馈递归的神经网络模型，提出了将神经网络模型与时差方法相结合在高炉铁水硅含量预报中应用的策略。结合现场采集的实时数据进行实验，并与采用ＡＲＭＡＸ模型的预测结果相比较，具有较高的命中率。
神经网络模型与时差方法结合预报铁水硅含量
【摘 要】
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针对以ＢＰ算法为代表的监督学习神经网络在直接多步预测中不能渐进计算的问题，建立了一个三层简单反馈递归的神经网络模型，提出了将神经网络模型与时差方法相结合在高炉铁水硅含量
【机 构】
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东北大学
【出 处】
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钢铁
【发表日期】
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1999年11期
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