基于改进Elman神经网络的氧化铝浓度控制建模

• 作者: 李界家 陈广其
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 改进Elman神经网络 建模 仿真
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 22-25
• 分类号: TP273
• 字数: 2607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2011.09.006

摘要

铝电解过程是一个非常复杂的非线性、时变和大滞后的工业过程体系,因而采用常规的控制方法很难达到良好的控制效果。针对此问题本文提出了采用改进的Elman神经网络对其进行建模,介绍了改进Elman神经网络结构及其学习算法;分析了影响氧化铝浓度的主要因素,并根据实际情况确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构。通过对现场采集的数据进行了仿真,仿真结果表明：与常规Elman相比,神经网络收敛速度和稳定性上都有明显提高,得到了令人满意的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李界家	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	117	683	13.0	20.0
2	陈广其	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	1	0	0.0	0.0