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摘要

一．问题重述

二．模型假设

三．符号说明

四．问题分析

五．数据预处理

5.1 异常值剔除

5.2 归一化处理

5.3 预处理后的数据

六．问题一模型的建立与求解

6.1 BP 神经网络预测模型

6.1.1 输入层和输出层

6.1.2 训练集和验证集

6.1.3 三层 BP 神经网络结构

6.1.4 BP 神经网络的参数

6.1.6 相关性分析

6.2 小波神经网络预测模型

6.2.1 小波神经网络的结构

6.2.2 小波神经网络的基函数

6.2.3 小波神经网络的流程

6.2.4 小波神经网络的参数

6.2.5 小波神经网络的结果

6.3 遗传算法优化 BP 神经网络预测模型

6.3.1 预测模型的结构

6.3.2 预测模型的流程

6.3.3 预测模型的参数

6.3.4 预测模型的结果

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程（续）

在我国制造业升级“中国制造 2025 ”的国家战略下，为了预测控制高炉炼