杭州电子科技大学学报
杭州電子科技大學學報
항주전자과기대학학보
JOURNAL OF HANGZHOU DIANZI UNIVERSITY
2014年
3期
38-42
,共5页
双权值神经网络%遗传算法%系统优化%煤气炉%节能降耗
雙權值神經網絡%遺傳算法%繫統優化%煤氣爐%節能降耗
쌍권치신경망락%유전산법%계통우화%매기로%절능강모
一般的化工过程的输入输出系统具有高度的非线性特性,双权值神经网络具有较强的逼近与泛化能力,用工厂的实测数据,用双权值神经网络很好地逼近了一个煤气炉系统.利用遗传算法全局寻优的特点,找到了系统的若干组可行输入,并根据能耗评估,得到系统的最优输入.利用双权值神经网络及遗传算法为系统优化提供了一套解决方案.
一般的化工過程的輸入輸齣繫統具有高度的非線性特性,雙權值神經網絡具有較彊的逼近與汎化能力,用工廠的實測數據,用雙權值神經網絡很好地逼近瞭一箇煤氣爐繫統.利用遺傳算法全跼尋優的特點,找到瞭繫統的若榦組可行輸入,併根據能耗評估,得到繫統的最優輸入.利用雙權值神經網絡及遺傳算法為繫統優化提供瞭一套解決方案.
일반적화공과정적수입수출계통구유고도적비선성특성,쌍권치신경망락구유교강적핍근여범화능력,용공엄적실측수거,용쌍권치신경망락흔호지핍근료일개매기로계통.이용유전산법전국심우적특점,조도료계통적약간조가행수입,병근거능모평고,득도계통적최우수입.이용쌍권치신경망락급유전산법위계통우화제공료일투해결방안.
