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影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提出了一种基于模糊聚类的粒子群神经网络用于预测卷取温度。运用现场实际数据测试表明,该方法预测卷取温度效果良好。
基于模糊聚类的粒子群神经网络预测卷取温度
【摘 要】
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影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提
【机 构】
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井冈山大学工学院,井冈山大学信息科学与传媒学院
【出 处】
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井冈山大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年4期
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