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最小RBF网设计的进化优选算法及其在动力配煤过程状态预测建模中的应用
被引:10
作者:
魏海坤
徐嗣鑫
宋文忠
吴福保
机构:
[1] 东南大学自动化研究所!江苏南京
来源:
关键词:
RBF网;
泛化能力;
动力配煤;
建模;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2001.01.015
中图分类号:
TQ520.62 [配煤];
学科分类号:
0817 ;
摘要:
文中提出一种RBF网设计的进化优选算法 ,该算法能设计出满足给定学习精度的最小RBF网络 ,从而使所得到的RBF网具有较好的泛化能力。我们以煤灰软化温度预测为例 ,介绍了如何将该算法应用于动力配煤过程的状态预测建模。我们还把ESA算法与另外 2种最常见的RBF网设计方法 ,即聚类方法和OLS算法作了比较 ,结果表明 ,用进化优选算法设计的RBF网模型具有最好的泛化能力。
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页码:64 / 68+73
页数:6
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