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《2005年全国自动化新技术学术交流会论文集》2005年
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基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

王建辉  徐林  方晓柯  顾树生  
【摘要】:讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.

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【参考文献】
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【共引文献】
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