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目前工业上使用的电炉具有大时滞、慢时变、非线性、强干扰等分布参数系统特性，无法建立精确的数学模型。本文针对这一特点，利用BP神经网络对多输入输出电炉温度控制系统建立数学模型。仿真和训练结果表明，其控制效果在一定程度上优于传统的PID控制。
BP网络建模在电炉控制系统中的应用
【摘 要】
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目前工业上使用的电炉具有大时滞、慢时变、非线性、强干扰等分布参数系统特性，无法建立精确的数学模型。本文针对这一特点，利用BP神经网络对多输入输出电炉温度控制系统建立数
【机 构】
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北京化工大学,北京联合大学
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年22期
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