基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报

杨为民; 赵杰; 韦生勇; 贾哲

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基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报

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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。

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来源
《控制工程》 |2007年第b05期|33-34|共3页
作者
杨为民; 赵杰; 韦生勇; 贾哲;
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作者单位

东北大学信息与科学学院;

庄河发电有限责任公司;

东北大学设计院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
转炉; 混合递阶遗传算法; RBF神经网络;

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