具有自适应残差补偿的神经网络预报模型设计与应用

邵义元; 胡志坤

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在对样本数据进行预处理的基础上,建立一个具有自适应残差补偿的改进BP神经网络动态预报模型,并对神经网络的学习参数进行自适应调整。将该模型应用于铜锍吹炼过程所需的氧气量进行预报。仿真结果表明,预报最大相对误差为3.97%,最小相对误差可以达到0.11%。该模型已应用于实际生产,具有精确度高、实用的优点。

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来源
《工程科学与技术》 |2003年第5期|115-118|共4页
作者
邵义元; 胡志坤;
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作者单位

鄂州大学教育系;

中南大学物理科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类熔炼法;转炉;
关键词
铜锍吹炼; 样本预处理; 神经网络; 预报模型; 自适应残差补偿;

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