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采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识
被引量:
13
1
作者
李岩
王东风
+1 位作者
焦嵩鸣
韩璞
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第8期110-116,共7页
在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能...
在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。
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关键词
热
工
过程
:
系统
辨识
微分进化算法
径向基函数神经网络
能量分布正交最小二乘算法
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职称材料
题名
采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识
被引量:
13
1
作者
李岩
王东风
焦嵩鸣
韩璞
机构
华北电力大学控制科学与工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第8期110-116,共7页
文摘
在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。
关键词
热
工
过程
:
系统
辨识
微分进化算法
径向基函数神经网络
能量分布正交最小二乘算法
Keywords
thermal process
system identification
differential evolution algorithm
radial basis function neural network
energy distribution orthogonal least squares algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TK229 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识
李岩
王东风
焦嵩鸣
韩璞
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
13
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