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利用遗传算法优化的BP神经网络和局部线性的混沌时间序列模型对连续1000组高炉数据进行了预测。实验结果表明GA-BP神经网络相比传统BP神经网络在各方面都有了很大的提升;局部线性混沌时间序列的预测结果相当好,均高达80%以上,对实际生产有很好的指导作用。
高炉冶炼过程的大数据建模研究
【摘 要】
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利用遗传算法优化的BP神经网络和局部线性的混沌时间序列模型对连续1000组高炉数据进行了预测。实验结果表明GA-BP神经网络相比传统BP神经网络在各方面都有了很大的提升;局部
【机 构】
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南昌大学理学院
【出 处】
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化工管理
【发表日期】
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2017年32期
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