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本文采用泛化性能、收敛速度良好，拓扑结构简单的RBF神经网络分别建立转炉冶炼终点碳含量及温度预报模型，同时引入SVD方法对模型关键参数进行了优化处理，使模型结构简化，计算速度加快，并应用某钢厂120t转炉实际生产数据对模型进行了验证。
转炉炼钢终点预报模型研究
【摘 要】
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本文采用泛化性能、收敛速度良好，拓扑结构简单的RBF神经网络分别建立转炉冶炼终点碳含量及温度预报模型，同时引入SVD方法对模型关键参数进行了优化处理，使模型结构简化，计算速度
【机 构】
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东北大学
【出 处】
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第十三届全国炼钢学术会议
【发表日期】
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2004年期
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