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基于过程神经网络和ARMA的蒸发过程参数预测

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针对某厂氧化铝蒸发过程静态模型预测精度随工况漂移不断下降的问题,提出了基于自回归滑动平均模型的过程神经网络误差补偿的集成预测模型,并用蒸发过程生产数据进行验证,实现了铝酸钠溶液成分的动态预测.

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来源
《第十届中国系统建模与仿真技术高层论坛》|2015年|206-209|共4页
会议地点北京
作者
钱晓山; 徐丽莎;
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作者单位

中国自动化学会系统仿真专委会;

中国计算机用户协会仿真应用分会;

中国指挥与控制学会建模与仿真专委会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类铝的无机化合物;计算机仿真;
关键词
氧化铝; 蒸发过程; 过程神经网络; 时间序列拟合模型; 仿真预测;

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