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以国内某大型钢铁公司的高炉生产数据为背景,以铁水中硅含量为主要的预报依据,同时考虑高炉热状态的输入输出数据集在时间上的关系,使用自反馈RBF神经网络建立高炉的热状态预测模型,并用Matlab进行仿真.
基于自反馈RBF神经网络的高炉热状态预测模型
【摘 要】
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以国内某大型钢铁公司的高炉生产数据为背景,以铁水中硅含量为主要的预报依据,同时考虑高炉热状态的输入输出数据集在时间上的关系,使用自反馈RBF神经网络建立高炉的热状态预
【机 构】
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重庆大学,自动化学院,重庆,400044
【出 处】
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全国冶金自动化信息网建网30周年大会暨2007年年会
【发表日期】
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2007年期
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