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基于物料模型的GMDH神经网络LF终点温度预测

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针对LF冶炼重点温度影响因素的复杂性,提出以自组织数据挖掘原理为核心的GMDH神经网络对钢水重点温度进行了预测,±5℃内误差的命中率为78.31%,±7.5℃内误差的命中率为92.77%,建立物料的热…

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关键字:基于 物料 模型