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基于AdaBoost．RS算法的LF炉钢水温度预报分析

田慧欣 , 刘玉栋 , 孟博

钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160105

LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间，从而节约其生产成本.而获得准确的 LF 炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件.通过分析 LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素，提出一种适用于 LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的 AdaBoost．RS集成建模算法.该算法引入松弛变量和遗忘因子2个...

关键词: 软测量 , AdaBoost , 增量学习 , BP神经网络 , 钢包精炼