增量式遗传RBF算法在转炉提钒中的应用

• 作者: 曹长修 梁协雄 王华秋
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 RBF算法 增量数据 转炉提钒
• 年，卷（期）: 2003,（12）
• 页码范围: 74-76,87
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2003.12.021

摘要

转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.为此提出了基于增量式遗传RBF算法.它不仅克服了RBF中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集,提出了增量数据处理方法,对原有网络参数进行修正,有利于连续生产操作.试验表明,用该算法预测冷却剂加入量,结果的误差较小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	王华秋	重庆大学自动化学院	22	295	8.0	17.0
6	梁协雄	重庆大学自动化学院	5	97	3.0	5.0