| 基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报 |
| |
| 引用本文： | 杨为民,赵杰,韦生勇,贾哲. 基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报[J]. 控制工程, 2007, 14(Z1) |
| |
| 作者姓名： | 杨为民 赵杰 韦生勇 贾哲 |
| |
| 摘 要： | 针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型.研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度.仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度.某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验,也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义.
|
| 关 键 词： | 转炉 混合递阶遗传算法 RBF神经网络 混合 遗传神经网络 转炉 温度预报 Prediction Model Temperature Neural Network Control 意义 质量 生产 预报精度 模型 试验 数据 冶炼 钢铁 测试精度 训练 优化 程度 |
Application of HGA-RBF Neural Network Control to BOF Temperature Prediction Model |
| |
| YANG Wei-min,ZHAO Jie,WEI Sheng-yong,JIA Zhe. Application of HGA-RBF Neural Network Control to BOF Temperature Prediction Model[J]. Control Engineering of China, 2007, 14(Z1) |
| |
| Authors: | YANG Wei-min ZHAO Jie WEI Sheng-yong JIA Zhe |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
