《表2 模型训练部分样本：一种基于MLP神经网络的铝电解槽出铝计算方法》

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《一种基于MLP神经网络的铝电解槽出铝计算方法》

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本文数据来源于某铝厂生产车间提取的ETI300系列的电解槽400组有效数据生产数据。将选出的铝水平，电解质水平，槽温，分子比，出铝偏差5项作为输入因子，出铝计划量作为输出因子设置数据集，数据集的70%作为训练集，30%作为测试集，经过50000次迭代，模型训练部分数据样本展示见表2，预测结果见表3。