【摘 要】
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针对电加热炉难以建立精确模型的问题，提出采用BP神经网络与粒子群优化（PS0）相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识，并建立系统模型。在建立系统模型的基础上，对温度变化趋势
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针对电加热炉难以建立精确模型的问题，提出采用BP神经网络与粒子群优化（PS0）相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识，并建立系统模型。在建立系统模型的基础上，对温度变化趋势进行了预测。试验结果显示，与BP神经网络算法相比，粒子群优化BP神经网络算法所得到的预测值有效时间范围延长了60％；在相同有效的预测时间内，预测值精度提高了43％。
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