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在氧化铝生产烤的 recycle 使液化被学习,一个温度预报模型基于小浪被建立有一个动量项目和可调节的学习率的神经网络。由分析烤的进程,煤气体流动,铝氢氧化物喂和氧,内容为预报模型作为主要参数被查明。在模型的每个参数的顺序和延期时间被 F 测试方法推出。与 400 组样品数据(与 1.5 min 的时期取样了) 为它的训练,小浪神经网络模型被获得那有结构,即,在输入层,在隐藏的层的 21 个节点和在输出层的一个节点的七个节点。在模型的预言精确性上测试作为绝对错误显示出那 ? 甠牮慥瑣摥吗??