【作者】 胡志坤； 彭小奇； 姚俊峰； 梅炽； 周安梁； 吴东华； 李明；
【机构】 中南工业大学应用物理与热能工程系!湖南长沙 410083； 中南工业大学应用物理与热能工程系!湖南长沙 410083； 中南工业大学应用物理与热能工程系!湖南长沙 410083； 贵溪冶炼厂!江西贵溪 335424； 贵溪冶炼厂!江西贵溪 3354；
【摘要】 提出了一种高效的ＢＰ神经网络学习算法，首次对神经网络输出结果进行自适应残差补偿，基于此提出炼铜转炉吹炼终点组合预报模型．经实践检验．本预报模型的预测结果具有较高的精度和较强的实时性，而且本模型具有较好的自学习能力，能有效指导生产实践。更多还原
