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磷含量是描述钢液质量的一个重要的含量.结合遗传算法(GA)和误差反馈型神经网络(BP),建立了优化的GA-BP神经网络预测模型,预测转炉炼钢过程钢液终点磷含量.对现场收集的数据进行仿真学习,结果表明,该预测模型收敛速度快,具有较高的预测精度,平均绝对误差可达到0.002 7%.随着训练样本的增加和模型结构的进一步优化和完善,将具有很好的应用前景. 相似文献
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磷含量是描述钢液质量的一个重要的含量。结合遗传算法（GA）和误差反馈型神经网络（BP）,建立了优化的GA-BP神经网络预测模型,预测转炉炼钢过程钢液终点磷含量。对现场收集的数据进行仿真学习,结果表明,该预测模型收敛速度快,具有较高的预测精度,平均绝对误差可达到0.002 7%。随着训练样本的增加和模型结构的进一步优化和完善,将具有很好的应用前景。 相似文献
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