MAGA-WNN模型在明胶浓度软测量中的应用

• 作者: 曹洁 高利敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混合变异 自适应 遗传算法 明胶浓度 软测量
• 年，卷（期）: 2012,（26）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 231-234,248
• 分类号: TP216
• 字数: 3898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.26.050

摘要

胶液浓度的测量在明胶的生产过程中是一项很重要的任务,为解决明胶浓度胶液手工检测中存在的滞后时间长、测量误差大等实际问题,将软测量技术应用到明胶的浓度测量中.通过对明胶生产工艺的分析,采用小波神经网络建立软测量模型,利用混合变异自适应遗传算法对模型参数进行优化.用现场采集并归一化后的120组数据做仿真实验,其中80组作为训练,40组作为预测.仿真结果表明,该算法迭代67次后误差平方和低于0.01并趋于稳定.证明混合变异自适应遗传算法可增强小波神经网络模型的鲁棒性和提高收敛速度.所以该算法用于明胶浓度的软测量中是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹洁	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	180	1035	14.0	20.0
2	高利敏	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	2	3	1.0	1.0