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基于神经网络的铝电解温度与分子比的预测研究

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【作者】 高钢; 曾水平;

【机构】 北方工业大学机电工程学院;

【摘要】 以铝电解温度和分子为预测对象构建基于径向基(RBF)神经网络模型,使用现场采集的数据训练网络,将训练好的径向基网络模型用于预测铝电解温度与分子的变化趋势。通过Matlab软件仿真,验证了这种方法具有很好的预测效果,与传统方法相比有更好的准确性和实时性。

【关键词】 铝电解; 径向基神经网络; 温度; 分子比;
  • 【会议录名称】 中国计量协会冶金分会2010年会论文集
  • 【会议名称】中国计量协会冶金分会2010年会
  • 【会议时间】2010-09-13
  • 【会议地点】中国浙江杭州
  • 【分类号】TF821
  • 【主办单位】中国计量协会冶金分会、《冶金自动化》杂志社
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