文档名：高炉铁水温度的多元时间序列建模和预测
针对高炉炉温铁水硅含量为预测对象的不确定性和高炉炉温单变量时间序列模型所含炉温输入信息量少、难以揭示各个变量之间的相互关系及变化规律的特点,以高炉铁水温度为研究对象,建立BP神经网络多元时间序列模型和T-S模糊神经网络多元时间序列模型.应用高炉实际数据做模型检验,结果表明,T-S模糊神经网络多元时间序列模型取得更好的命中率和预测精度.
作者：崔桂梅 李静 张勇 卢俊慧 马祥
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010包钢钢联股份有限公司炼铁厂,内蒙古包头014010
母体文献：2018钢铁流程绿色制造与创新技术交流会论文集
会议名称：2018钢铁流程绿色制造与创新技术交流会
会议时间：2018年8月15日
会议地点：甘肃天水
主办单位：钢铁研究总院,钢铁研究学报编辑部
语种：chi
分类号：TF5TF3
关键词：高炉铁水 温度预测 多元时间序列 BP神经网络 T-S模糊神经网络
在线出版日期：2021年12月15日
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