基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)殘差補償?shù)臒掋~轉(zhuǎn)爐吹煉終點預(yù)報模型

　　討論了權(quán)值初始化、變量的預(yù)處理、學(xué)習(xí)過程參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等因素對學(xué)習(xí)和推廣的影響，提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，在很大程度上改善了學(xué)習(xí)效率。采用改進(jìn)的帶有8個輸入變量的BP神經(jīng)...