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一种用神经网络建立加热炉模型的方法

A MODELING METHOD FOR HEATING FURNACE BASED ON NEURAL NETWORK
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摘要 加热炉是一个复杂的被控对象,通过神经网络建立加热炉模型,用实际数据对所建加热炉模型进行仿真。结果表明:用该方法所建加热炉模型精度很高,最大绝对误差小于5℃,最大相对误差小于0 4%,在允许误差范围内达到了实际应用的要求。 The heating furnace is a complex object necessary to be controlledA heat furnace model is established by use of the neural network and simulated with actual dataThe result shows that the heating furnace model has a high precision,absolute error being 5℃ and maximal relative error being less than 04%This model established by the method mentioned in this paper is applicable in practice
出处 《矿冶》 CAS 2003年第3期67-69,共3页 Mining And Metallurgy
关键词 加热炉 神经网络 误差范围 算法 评价指标 Heating furnace Neural network Model
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