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针对真空感应炉生产过程中温度测量成本较高及精度较差等不足,建立了基于RBF神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报模型.对输入参数作了详细的分析、筛选,并运用聚类算法对该模型进行了训练.结合现场数据进行了学习和预报,预报命中率较高,表明采用该方法可很好地预报钢水温度.
基于神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报
【摘 要】
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针对真空感应炉生产过程中温度测量成本较高及精度较差等不足,建立了基于RBF神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报模型.对输入参数作了详细的分析、筛选,并运用聚类算法对该
【机 构】
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东北大学信息与工程学院
【出 处】
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钢铁研究学报
【发表日期】
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2005年4期
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