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建立以终点碳和温度为间距的氧气用量非等间距灰色数列预测模型,并利用广义回归神经网络对灰模预测结果进行非线性组合优化,得到氧气质量的综合预测值.通过采集到的某钢厂实际生产数据,建立氧气质量的组合预测模型,得到平均相对精度达到97.39％的一步预测值.验证结果表明该组合模型是准确而有效的.
基于非等间距GM_GRNN组合模型的转炉应用
【摘 要】
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建立以终点碳和温度为间距的氧气用量非等间距灰色数列预测模型,并利用广义回归神经网络对灰模预测结果进行非线性组合优化,得到氧气质量的综合预测值.通过采集到的某钢厂实
【机 构】
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天津理工大学自动化学院天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津农学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2013年4期
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