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提出了基于改进的BP神经网络学习算法和自适应残差补偿算法的炼铜转炉吹炼终点组合预报模型.利用某厂实际生产数据进行仿真运行的结果表明,本文建立的模型具有较高的预报精度和较强的实用性,可用于指导生产实践.
炼铜转炉吹炼终点的神经网络和自适应残差补偿组合预报模型
【摘 要】
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提出了基于改进的BP神经网络学习算法和自适应残差补偿算法的炼铜转炉吹炼终点组合预报模型.利用某厂实际生产数据进行仿真运行的结果表明,本文建立的模型具有较高的预报精度
【机 构】
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中南大学应用物理与热能工程系
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2002年1期
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