用改进遗传算法优化的带钢卷取温度预报模型

• 作者: 孙铁军 弭洪涛 杨卫东 段凤云 程艳明
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 卷取温度 遗传算法 返祖 基因段距离 优生
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1106-1113
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2015.50041

摘要

由于热轧带钢卷取温度控制过程存在强非线性,经典数学模型难以精确描述,我们采用遗传神经网络建立了卷取温度预报模型,并且通过改进的遗传算法优化了神经网络的权值.其中,提出了重新进化的思想,用“返祖”操作找回丢失的较优模式并将其耦合至下一代种群中,极大的提高了算法的收敛速度;分析了“种群解的空间跨度”和“基因段距离”对种群多样性的影响,用“优生”操作来推动算法从平面到多维空间的立体式搜索,以勘探和挖掘出更广、更优的寻优区间,并在种群进化后期,强力驱动算法收敛于全局最优.MFC(微软基类库)仿真结果表明:该卷取温度预报模型的收敛速度快、精度高,满足实时在线的控制要求,预报精度在±10°范围之内,能为卷取温度的前馈补偿控制提供可靠的参考数据,从而为进一步提高卷取温度的控制精度提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁军	北京科技大学自动化学院	14	21	3.0	4.0
4	弭洪涛	北华大学电气信息工程学院	16	117	6.0	10.0
5	程艳明	北华大学电气信息工程学院	13	19	3.0	4.0
6	杨卫东	北京科技大学自动化学院	67	529	13.0	18.0
16	段凤云	北华大学信息技术与传媒学院	6	12	2.0	3.0