小波RBF神经网络在高炉铁水硅含量预测中的应用

• 作者: 万金镇 秦莉娜 路永辉
• 来源期刊: 甘肃冶金
• 学科: 工学
• 关键词: 小波理论 RBF神经网络 高炉炉温 铁水硅含量
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TPL83
• 字数: 1905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4461.2009.02.007

摘要

在运用RBF神经网络进行预测的基础上,建立了一种应用小波理论对时间信号进行去噪,根据去噪处理对RBF神经网络作相应处理的预测模型,并将所建模型应用于预测高炉铁水硅含量.仿真结果表明小波RBF神经网络比RBF神经网络更具优越性,预测准确率明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路永辉	河北理工大学计算机与自动控制学院	4	3	1.0	1.0
2	秦莉娜		3	3	1.0	1.0
3	万金镇		1	1	1.0	1.0