基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型

• 作者: 柴天佑 谢书明 陶钧
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 转炉炼钢 遗传算法 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真算法
• 页码范围: 241-244,277
• 页数: 5页
• 分类号: TF748.2|TP391.9
• 字数: 306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2000.03.019

摘要

针对转炉传统模型的弱点,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差.实际结果表明这一方法效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴天佑	东北大学自动化研究中心	382	9006	43.0	78.0
2	陶钧	东北大学自动化研究中心	5	175	5.0	5.0
3	谢书明	东北大学自动化研究中心	6	306	5.0	6.0