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以包钢4“高炉的实际生产gvx-N为训练样本，均方-i＆差为适应度函数，对喷煤量进行了预报。实验结果表明，所提方法较BP神经网络预报模型能够更快、更准确的预报出高炉炼钢时所需喷煤量，更好的指导实际生产。
基于ELM的高炉喷煤量预报研究
【摘 要】
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以包钢4“高炉的实际生产gvx-N为训练样本，均方-i＆差为适应度函数，对喷煤量进行了预报。实验结果表明，所提方法较BP神经网络预报模型能够更快、更准确的预报出高炉炼钢时所需喷煤
【机 构】
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内蒙古科技大学机械工程学院,包钢集团稀土钢板材厂
【出 处】
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内蒙古科技与经济
【发表日期】
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2017年13期
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