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高炉铁水硅含量的实时准确预测对高炉炉温的调控和稳定炉况具有重要作用,但其预测结果一直存在准确度不高和缺乏可信度表征等问题。为此,本文融合神经网络和bootstrap预测区间方法,用预测区间宽度表征点预测值的可信度,实现在预测硅含量值的同时给出了其预测结果的可信度。应用实例表明,论文提出的方法提高了硅含量点预测结果的准确度,且预测区间宽度能正确的表征点预测结果的可信度,对实际生产操作具有较好的指导意义。 相似文献
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基于Bootstrap的高炉铁水硅含量二维预报 总被引：10，自引：8，他引：2
高炉铁水硅含量的实时准确预报对调控高炉炉温和稳定炉况具有重要作用, 但其预报结果一直存在准确度不高和缺乏可信度表征等问题, 特别是在炉况不稳、运行数据波动较大时, 预报结果的准确度和可信度急速下降, 不利于现场操作人员根据预报结果进行生产操作. 为此本文融合神经网络和Bootstrap预报区间方法, 构建高炉铁水硅含量的二维预报模型, 实现在预报硅含量值的同时给出了该预测值的可信度.应用实例表明, 本文提出的方法提高了硅含量点预测结果的准确度, 且预测区间宽度能正确地表征点预测结果的可信度, 对实际生产操作具有较好的指导意义. 相似文献
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