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  

作　　者：魏海坤[1] 徐嗣鑫[1] 宋文忠[1] 吴福保[1] 

机构地区：[1]东南大学自动化研究所,江苏南京210096

出　　处：《中国电机工程学报》2001年第1期63-67,72,共6页Proceedings of the CSEE

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。

关 键 词：动力配煤 RBF网 进化优选算法 状态预测 建模 混煤 燃烧 

分 类 号：TQ536[化学工程—煤化学工程] TQ534