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针对传统控制方法在对电厂锅炉燃烧控制时,存在耗煤量高,影响电厂锅炉燃烧效率问题,开展基于RBF神经网络模型的电厂锅炉燃烧过程低耗煤控制方法设计研究.通过电厂锅炉燃烧过程低耗煤控制参数选择、基于RBF神经网络模型的控制目标优化、电厂锅炉燃烧控制补偿训练,提出一种全新的控制方法.通过对比实验证明,新的控制方法与传统控制方法... 相似文献
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用RBF神经网络分别建立了锅炉效率的预测模型和NO_x排放的预测模型,用遗传算法优化RBF网络的参数,不经过反复的试验就能快速地得到比较精确的模型。 相似文献
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通过对影响锅炉效率的物理量的分析,建立了以神经网络表示主要物理量之间关系的锅炉燃烧系统模型,并采用遗传算法对模型进一步优化,从而实现了对锅炉燃烧的优化.仿真结果表明,通过调整锅炉燃烧系统优化模型参数,该模型能够同时满足锅炉燃烧效率和降低污染物排放的要求,从而实现锅炉的节能低污. 相似文献
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提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景。 相似文献
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提出了一种基于动态聚类和遗传算法相结合的组合RBF网络训练方法;采用动态聚类法对样本数据进行聚类,使RBF神经网络的隐含层节点中心数在训练过程中自动确定,使用经验公式作为标准,选取最优聚类数,采用遗传算法对隐层中心和宽度以及隐层到输出层的权值进行优化,在全局范围内寻找网络的最优模型;最后对轮对缺陷进行纹理特征提取,并组成训练样本和测试样本,输入到网络进行训练与测试;实验结果表明,与传统方法比较,该组合方法具有较高的识别率。 相似文献
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针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。 相似文献
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A new growing and pruning algorithm is proposed for radial basis function (RBF) neural network structure design in this paper,
which is named as self-organizing RBF (SORBF). The structure of the RBF neural network is introduced in this paper first,
and then the growing and pruning algorithm is used to design the structure of the RBF neural network automatically. The growing
and pruning approach is based on the radius of the receptive field of the RBF nodes. Meanwhile, the parameters adjusting algorithms
are proposed for the whole RBF neural network. The performance of the proposed method is evaluated through functions approximation
and dynamic system identification. Then, the method is used to capture the biochemical oxygen demand (BOD) concentration in
a wastewater treatment system. Experimental results show that the proposed method is efficient for network structure optimization,
and it achieves better performance than some of the existing algorithms. 相似文献
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PID控制器因为结构简单,容易实现,并且具有较强的鲁棒性,因而被广泛应用于各种工业过程控制中。控制器参数直接影响控制器的性能,因此控制器的设计主要体现在控制器参数的调整上。参数自整定技术的发展一方面减轻了控制工程师现场调试的工作量,节省了大量的时间,另一方面也使整定的结果更加理想。利用DNA遗传算法的全局搜索的功能特性,对整个RBF神经网络参数进行优化,将RBF网络不同的中心矢量和其对应的基宽向量及各个调节权重统一编码,使得整个网络模型达到全局最优。然后利用该混合算法对PID参数进行整定,仿真证明该算法能有效地实现PID参数最优整定,其性能优于常规的RBF算法,为解决PID控制器参数最优设计提供了一种有效的方法。 相似文献
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针对灰色系统结合RBF神经网络时算法存在局部最优和收敛性等问题,引入遗传算法来辅助优化灰色神经网络预测模型。利用具有的较强全局搜索能力,且收敛速度快的遗传算法对GM(1,1)模型参数λ进行高效求解,然后融合RBF神经网络和改进的灰色GM(1,1)模型,构成两种不同结构的基于遗传算法的灰色RBF预测模型,一种是灰色RBF补偿预测模型GA-GRBF,另一种是灰色嵌入型GRBF模型。以某智能监控系统采集的风响应时程数据进行仿真分析,结果表明经过遗传算法优化的GRBF模型都要优于单一的GRBF模型,并且GA-GRBF模型建模简单,预测精度高,实用性强。 相似文献
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针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到的温湿度误差较小,拟合精度大于0.95,具有更高的预测精度。 相似文献