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介绍硫化过程的测温难点及GMDH神经网络的算法和构造。采用GMDH神经网络对硫化过程中轮胎内部温度进行预测，并与BP神经网络预测进行对比。研究结果表明，GMDH神经网络的温度预测精度较高，对非线性数据有很好的预测效果。采用该方法可为轮胎硫化控制提供有力支持，并实现轮胎生产无损测量。
基于GMDH神经网络的轮胎硫化温度预测
【摘 要】
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介绍硫化过程的测温难点及GMDH神经网络的算法和构造。采用GMDH神经网络对硫化过程中轮胎内部温度进行预测，并与BP神经网络预测进行对比。研究结果表明，GMDH神经网络的温度预测
【机 构】
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无锡商业职业技术学院电子工程学院
【出 处】
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橡胶工业
【发表日期】
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2013年5期
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