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田慧欣 , 刘玉栋 , 孟博
钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160105
LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间,从而节约其生产成本.而获得准确的 LF 炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件.通过分析 LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素,提出一种适用于 LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的 AdaBoost.RS集成建模算法.该算法引入松弛变量和遗忘因子2个...
关键词: 软测量 , AdaBoost , 增量学习 , BP神经网络 , 钢包精炼
钢铁研究学报(英文版)
关键词: 温度预测 , 钢包精炼炉 , 模型基 , 套袋 , 修剪 , AdaBoost算法 , 钢水 , 线性结构