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Chaotic Identification and Prediction of Silicon Content in Hot Metal

机译:铁水中硅含量的混沌识别与预测

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摘要

The time series data of silicon content in hot metal were identified to have the chaotic feature because of the positive maximum Lyapunov exponent, and then the time scales to predict future were estimated. Finally a chaotic local-region model was constructed to predict silicon content in hot metal with good performance due to high hitting rate.
机译:由于最大的Lyapunov指数为正值,确定了铁水中硅含量的时间序列数据具有混沌特征,然后估计了预测未来的时间尺度。最后,通过高命中率,构建了一个混沌的局部模型来预测铁水中的硅含量,并具有良好的性能。

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