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模糊贝叶斯网络应用于预测高炉铁水含硅量变化趋势 总被引:2,自引:0,他引:2
贝叶斯网络在高炉铁水含硅量预测中已取得较好效果.本文的进一步改进是利用模糊逻辑方法能很好地将数据分成离散模糊集的优势,对模型参数进行有效的模糊分类,以此作为贝叶斯网络的输入,进行混合建模.对山东莱钢1号高炉智能控制专家系统在线采集数据进行计算证明,对一般高炉混合模型可提高预测命中率到90%. 相似文献
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在模糊预测函数控制的基础上,建立了一种新型算法来预测高炉铁水硅质量分数.基于莱钢1号高炉在线采集的数据,并结合专家语言规则生成模糊规则.控制参数作为模型的输入参数,主要有:料速、透气性指数、喷煤量、风温、风量,计算得到了各个参数的时滞.应用该算法对高炉铁水硅质量分数进行了局部预测控制,结果表明,改变喷煤量对控制铁水硅质量分数的波动起到明显作用,当喷煤量控制在区间[10 t/h,15.5 t/h]时,铁水硅质量分数在[0.36,0.58]区间内波动,且铁水硅质量分数的波动逐渐变小. 相似文献
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师生关系的亲密程度不仅是和谐教育的重要要素,也是教师提升教育效能、提高教学质量的关键环节.因此,探讨提高师生关系的亲密程度具有重要的现实意义. 相似文献
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