1 電弧爐鋼水溫度終點預報模型
電爐煉鋼系統是一個復雜的非線性系統，精確建模比較難。由于神經網絡具有很強的學習能力和非線性逼近能力，有一些學者研究用神經網絡預報冶煉終點鋼水溫度，但是由于神經網絡存在過學習、局部極小點、結構和類型設計依賴于專家經驗等固有缺陷，這在一定程度上限制了其在電爐溫度預報中的應用。近年來，研究者開發了基于支持向量機(SVM)的電爐溫度預報模型和人工神經網絡技術、遺傳算法結合的電爐溫度預報模型。
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