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铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度和精度,且均方误差较小。
基于数据驱动的氧化铝浓度预测
【摘 要】
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铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使
【机 构】
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北方工业大学
【出 处】
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世界有色金属
【发表日期】
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2020年11期
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