【摘 要】
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针对现场烧结矿FeO控制复杂与难度大的实际,采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报烧结矿FeO,为现场烧结矿FeO控
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针对现场烧结矿FeO控制复杂与难度大的实际,采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报烧结矿FeO,为现场烧结矿FeO控制提供了新的可行方法.该网络结构设计先进合理,精度高,泛化能力强.训练误差平方和为0.0794,用训练样本集测试FeO输出,检验的绝对平均误差为0.109467,命中率97.81%.采用训练后网络预报,其绝对平均误差为0.1068255,命中率100%.
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