本文主要是介绍第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：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），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
6.4 混沌时间序列预测模型
6.4.1 一步预测模型
6.4.4 二步预测模型
6.4.5 二步预测的参数
6.4.6 二步预测的结果
七．问题二模型的建立与求解
7.1 模型的预测成功率
7.1.1 训练集与验证集
7.1.2 数值预测成功率
7.1.3 炉温升降方向预测成功率
7.2 动态预测控制的可行性
7.2.1 神经网络训练函数的选取
7.2.2 神经网络性能参数的设定
7.2.3 混沌时间序列预测的邻域半径
八．问题三模型的建立与求解
8.1 遗传算法优化 BP 神经网络预测 S 含量
8.1.1 构建预测含硫量[S]的神经网络
8.1.2 含硫量[S]与鼓风量 FL 和喷煤量 PML 的关系
8.1.3 含硫量[S]与含硅量[Si]和喷煤量 PML 的关系
8.1.4 含硫量[S]与含硅量[Si]和鼓风量 FL 的关系
8.2 粒子群算法优化含硫量[S]
8.3 [Si]预测控制的预期效果
九．问题四的心得体会
十．结论
十一．模型的优缺点
11.1 优点
11.2 缺点
十二．参考文献
本文篇幅较长，分为上下两篇，上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
6.4 混沌时间序列预测模型
这篇关于第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：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）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
