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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Evolutionary Artificial Neural Networks Approach for BF Hot Metal Silicon Content Prediction

verfasst von : Zhao Min, Liu Xiang-guan, Luo Shi-hua

Erschienen in: Advances in Natural Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents an evolutionary artificial neural network (EANN) to the prediction of the BF hot metal silicon content. The pareto differential evolution (PDE) algorithm is used to optimize the connection weights and the network’s architecture (number of hidden nodes) simultaneously to improve the prediction precision. The application results show that the prediction of hot metal silicon content is successful. Data, used in this paper, were collected from No.1 BF at Laiwu Iron and Steel Group Co..

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Metadaten
Titel
An Evolutionary Artificial Neural Networks Approach for BF Hot Metal Silicon Content Prediction
verfasst von
Zhao Min
Liu Xiang-guan
Luo Shi-hua
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Natural Computation

Print ISBN: 978-3-540-28323-2

Electronic ISBN: 978-3-540-31853-8

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11539087_46

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