系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2008年
5期
929-934
,共6页
王华秋%廖晓峰%邹航%董世都
王華鞦%廖曉峰%鄒航%董世都
왕화추%료효봉%추항%동세도
径向基网络%自反馈%时态数据%预测控制
徑嚮基網絡%自反饋%時態數據%預測控製
경향기망락%자반궤%시태수거%예측공제
在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络时过去时态的数据具有了记忆能力,时该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性.在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度.
在RBF神經網絡的輸入上加入瞭自反饋的神經元,提齣瞭自反饋RBF神經網絡,使網絡時過去時態的數據具有瞭記憶能力,時該網絡進行瞭穩定性分析後,採用層疊的自反饋神經元以增加網絡的動態處理能力,併設計瞭自反饋RBF的在線訓練算法,通過對混沌時序數據的倣真實驗證明該算法的有效性.在此研究基礎上,建立瞭高爐的熱狀態預測控製模型,預報鐵水中硅的含量以達到判斷高爐熱狀態的目的,實驗錶明該模型提高瞭高爐熱狀態的預報精度.
재RBF신경망락적수입상가입료자반궤적신경원,제출료자반궤RBF신경망락,사망락시과거시태적수거구유료기억능력,시해망락진행료은정성분석후,채용층첩적자반궤신경원이증가망락적동태처리능력,병설계료자반궤RBF적재선훈련산법,통과대혼돈시서수거적방진실험증명해산법적유효성.재차연구기출상,건립료고로적열상태예측공제모형,예보철수중규적함량이체도판단고로열상태적목적,실험표명해모형제고료고로열상태적예보정도.
