基于RBF神经网络的热工过程在线自适应建模算法研究

• 作者: 刘志远 吕剑虹 杨戈
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 热工过程 建模 近似相关性网络 阶层补偿式网络结构
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 热力工程
• 页码范围: 191-195
• 页数: 5页
• 分类号: TK123
• 字数: 3772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2004.01.036

摘要

传统的各种神经网络建模方法由于自身的局限性不能很好地应用于复杂的热工过程建模.该文提出了一种新型的基于RBF网络的热工过程在线自适应建模算法:近似相关性网络(ACN)建模和阶层补偿式网络结构(HCN)建模.文中与资源分配网络(RAN)进行了详细的算例比较,并进一步计算了实际的热工非线性模型.计算结果表明:该文提出的建模算法不仅能提高模型的输出精度,而且也可有效地减小网络的规模,较好地解决了神经网络超界空间的自适应构造问题,为热工过程全局非线性模型的建立提供了一个新的解决方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕剑虹	东南大学动力系	92	2074	25.0	43.0
2	刘志远	东南大学动力系	19	572	8.0	19.0
3	杨戈	东南大学动力系	2	79	2.0	2.0