文件名称：基于改进 AdaBoost的LF炉成分软测量建模 (2009年)
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更新时间：2024-06-18 13:54:05
自然科学 论文
针对现有软测量模型更新方法的不足,将增量学习思想与 AdaBoost集成学习思想相结合,提出了一种具有增量学习性能的改进 AdaBoost集成学习算法。并将该改进的 AdaBoost与 BP神经网络一起形成了集成 BP神经网络,建立了基于改进 AdaBoost集成 BP网络的软测量模型。该软测量建模新方法可以提高单一 BP网络的精度,同时还能保证建模具有增量学习的更新性能。使用该软测量建模新方法建立抚钢 60t LF 炉钢水成分软测量模型,取得了较好的预测效果,可以满足实际生产的需要。