【24h】

DYNAMIC CHEMICAL PROCESS MODELLING USING A MULTIPLE BASIS FUNCTION GENETIC PROGRAMMING ALGORITHM

机译:基于多基函数遗传规划算法的动态化学过程建模

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摘要

In this contribution we demonstrate how a Multiple Basis Function Genetic Programming (MBF-GP) algorithm can be used to evolve accurate input-output models of dynamic chemical processes. Two case studies are used to compare the performance of the algorithm with that of Filter-Based Neural Networks (FBNNs). It is concluded that the MBF-GP has the ability to produce models of greater or comparable accuracy to the FBNN.
机译:在本文中,我们演示了如何使用多重基函数遗传规划(MBF-GP)算法来演化动态化学过程的准确输入/输出模型。使用两个案例研究将算法的性能与基于滤波器的神经网络(FBNN)的性能进行比较。结论是,MBF-GP具有产生与FBNN相比更高或更准确的模型的能力。

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