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基于减法聚类的模糊神经网络转炉终点温度预报模型

刘冬梅 , 邹宗树 , 余艾冰

材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2006.04.002

分析了对转炉终点温度的影响因素,利用减法聚类自动确定模糊规则的数目,建立了模糊神经网络系统预报转炉终点温度.结果表明,该方法建立的模型能够对终点温度进行较好的预报,误差在±4℃以内的命中率可达25.49%;预报误差小于±20℃的炉数可达84.31%.

关键词: 转炉 , 减法聚类 , 模糊神经网络 , 终点预报 , 温度