| 引用本文: | 彭小奇,胡志坤,梅 炽,胡 军,姚俊峰.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[J].控制理论与应用,2002,19(1):149~151.[点击复制] |
| PENG Xiaoqi,HU Zhikun,MEI Chi,HU Jun,YAO Junfeng.Converting Furnace Endpoint Prediction Model Based on Neural Network and Adaptive Error Compensation[J].Control Theory and Technology,2002,19(1):149~151.[点击复制] |
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| 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 |
| Converting Furnace Endpoint Prediction Model Based on Neural Network and Adaptive Error Compensation |
| 摘要点击 1181 全文点击 1286 投稿时间：1999-12-27 修订日期：2000-06-19 |
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| DOI编号 10.7641/j.issn.1000-8152.2002.1.033 |
| 2002,19(1):149-151 |
| 中文关键词 转炉 铜锍吹炼 神经网络 终点预报 |
| 英文关键词 converting furnace matte converting neural network endpoint prediction |
| 基金项目 湖南省自然科学基金(01JJY2110); 湖南省教育厅高校科研项目基金资助项目 |
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| 中文摘要 |
| 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. |
| 英文摘要 |
| It is the first time that a converting furnace endpoint prediction model based on an improved BP neural network and error compensation of linear regression. By simulating test, it is proved that the model possesses higher precision and practicability. |
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