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本文应用泛化性能、收敛速度良好,拓扑结构简单的RBF神经网络建立转炉冶炼终点碳含量及温度预报模型,同时引入SVD方法对模型关键参数进行了优化处理,简化了模型结构,加快了计算速度,并应用某钢厂120t转炉实际生产数据对模型进行了验证.
基于RBF神经网络的转炉冶炼终点预报模型研究
【摘 要】
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本文应用泛化性能、收敛速度良好,拓扑结构简单的RBF神经网络建立转炉冶炼终点碳含量及温度预报模型,同时引入SVD方法对模型关键参数进行了优化处理,简化了模型结构,加快了计
【机 构】
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河北理工大学计控学院,河北 唐山 063009
【出 处】
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2005年全国冶金轧制过程自动化技术交流会暨冶金自动化信息网年会
【发表日期】
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2005年期
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