微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2007年
25期
189-191
,共3页
尹克奇%徐小力%吴国新%王为真
尹剋奇%徐小力%吳國新%王為真
윤극기%서소력%오국신%왕위진
BP神经网络%遗传算法%适应度函数
BP神經網絡%遺傳算法%適應度函數
BP신경망락%유전산법%괄응도함수
针对烟气机组时变、非线性的工况特点,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络模型,并在该算法的适应度函数中加入了时间因素.实验结果表明,考虑时间算法的遗传神经网络要明显优于一般BP神经网络,其训练时间大为缩短,网络计算的实时性得到了加强.
針對煙氣機組時變、非線性的工況特點,提齣瞭一種基于遺傳算法的BP神經網絡模型,併在該算法的適應度函數中加入瞭時間因素.實驗結果錶明,攷慮時間算法的遺傳神經網絡要明顯優于一般BP神經網絡,其訓練時間大為縮短,網絡計算的實時性得到瞭加彊.
침대연기궤조시변、비선성적공황특점,제출료일충기우유전산법적BP신경망락모형,병재해산법적괄응도함수중가입료시간인소.실험결과표명,고필시간산법적유전신경망락요명현우우일반BP신경망락,기훈련시간대위축단,망락계산적실시성득도료가강.
