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摘要:
基于每个附件中的数据,探索PQ、Q、[CO]、[CO2]与[C]&[T]之间的关系,构建基于烟气成分的[C]&[T]预报模型;分别将附件fj_exel_i.xls构建的[C]&[T]预报模型应用到fj_exel_j.xls样本数据中,观察模型仿真误差情况,并制定缩小误差的策略.
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文献信息
篇名 转炉烟气分析
来源期刊 越野世界 学科
关键词 残差图 逐步回归 BP神经网络
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 工业技术
研究方向 页码范围 154
页数 1页 分类号 TF725
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-0378.2021.04.130
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研究主题发展历程
节点文献
残差图
逐步回归
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
越野世界
月刊
1674-0378
11-5616/G8
北京市东城区体育路8号
chi
出版文献量(篇)
2606
总下载数(次)
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总被引数(次)
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