【摘 要】
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针对高炉炉温单模型难以预测的问题。根据分布式建模的思想,提出一种基于FCM的分布式神经网络模型,先用模糊C均值聚类对输入输出样本空间进行模糊划分,然后对每个划分建立RBF
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针对高炉炉温单模型难以预测的问题。根据分布式建模的思想,提出一种基于FCM的分布式神经网络模型,先用模糊C均值聚类对输入输出样本空间进行模糊划分,然后对每个划分建立RBF神经网络子模型,使用子模型对测试样本集的样本点进行预测,以测试样本点对每一划分的隶属度为权值,进行加权求和,得到最终预测值。研究表明,对比单一神经网络模型,基于FCM的分布式RBF网络模型有更好的预测效果。
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