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本文依据某钢铁冶炼公司的数据,对产品的属性进行回归分析,通过建立不同预测模型的算法来比较优化算法的优劣性。本文以某钢铁企业工业数据为依据,分别采用粒子群算法(PSO)算法和交叉验证算法(CV)优化的SVM收得率预测模型进行研究。
基于数据的LF炉智能控制系统模型研究
【摘 要】
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本文依据某钢铁冶炼公司的数据,对产品的属性进行回归分析,通过建立不同预测模型的算法来比较优化算法的优劣性。本文以某钢铁企业工业数据为依据,分别采用粒子群算法(PSO)算
【机 构】
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沈阳理工大学
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2021年3期
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