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根据我国高炉的生产特点,为提高铁水含硅量预报命中率,将铁水含硅量问题作为时间序列直接多步预报问题.针对监督学习神经网络在直接多步预报问题中不能渐进计算的局限性,采用了将加强学习的TD算法与神经网络相结合的方法.利用该方法对现场采集的数据进行实验,取得了较高的预报命中率.
高炉铁水含硅量预报问题的研究
【摘 要】
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根据我国高炉的生产特点,为提高铁水含硅量预报命中率,将铁水含硅量问题作为时间序列直接多步预报问题.针对监督学习神经网络在直接多步预报问题中不能渐进计算的局限性,采用了将加强学习的TD算法与神经网络相结合的方法.利用该方法对现场采集的数据进行实验,取得了较高的预报命中率.
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院(沈阳)
【出 处】
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2000年中国博士后学术大会
【发表日期】
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2000年11期
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