【摘 要】
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转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.为此提出了基于增量式遗传RBF算法.它不仅克服了RBF中心个数选择
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转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.为此提出了基于增量式遗传RBF算法.它不仅克服了RBF中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集,提出了增量数据处理方法,对原有网络参数进行修正,有利于连续生产操作.试验表明,用该算法预测冷却剂加入量,结果的误差较小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性.
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