文件名称：考虑时滞因素的RBF神经网络模型在高炉铁水硅预报中的应用* (2012年)
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更新时间：2024-07-03 01:09:52
自然科学 论文
在高炉炼铁生产过程中，铁水硅含量反映高炉炉温，预测和控制炉温对高炉生产的节能、降耗、顺行至关重要．基于包钢6号高炉生产数据，建立了RBF神经网络铁水硅含量预测模型．研究表明：考虑时滞因素的RBF神经网络模型，当误差范围
考虑时滞因素的RBF神经网络模型在高炉铁水硅预报中的应用* (2012年)
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