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摘要:
针对金霉素发酵过程影响优化控制的难测参数,提出了一种基于数据场聚类、模糊神经网络和滚动学习预报的优化调度策略.提取输入变量数据场聚类特征值作为模糊神经网络模型结构参数的初始值,消除人为参数选择的随机性误差,并在预测模型中加入离线数据模型修正算法.因此,提出的优化调度策略提高了对金霉素发酵过程难测变量的预测精度,增强了预报模型的鲁棒性.现场运行结果表明,提出的方案将企业金霉素生产的综合效益提高了9.12%,具有很好的应用价值.
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文献信息
篇名 金霉素发酵过程优化调度策略研究
来源期刊 北京理工大学学报 学科 工学
关键词 金霉素发酵 数据场聚类 效益函数 优化调度策略 滚动学习预报
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 化工与材料
研究方向 页码范围 876-880
页数 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈祥光 北京理工大学化工与环境学院 104 807 17.0 23.0
2 杨建文 北京理工大学化工与环境学院 3 5 1.0 2.0
3 金怀平 北京理工大学化工与环境学院 3 5 1.0 2.0
4 吴磊 北京理工大学化工与环境学院 9 56 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
金霉素发酵
数据场聚类
效益函数
优化调度策略
滚动学习预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京理工大学学报
月刊
1001-0645
11-2596/T
大16开
北京海淀区中关村南大街5号
82-502
1956
chi
出版文献量(篇)
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