遗传算法在电站锅炉燃烧过程建模与优化中的应用与研究

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本文选取RBF神经网络作为建模工具，提出了一种新的RBF神经网络的设计方法，采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐含层节点中心值进行优选，用遗传算法训练RBF神经网络的权值，增强了神经网络的泛化能力。以锅炉燃烧为实例，采用现场采集的数据和改进的算法建立系统的神经网络模型。采用实数编码遗传算法，寻找最优输入变量组合，实现多目标函数的优化。

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作者
王丽蓉;
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作者单位

华北电力大学;

华北电力大学(北京);

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授予单位华北电力大学;华北电力大学(北京);
学科模式识别与智能系统
授予学位硕士
导师姓名黄仙;
年度 2005
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类人工神经网络与计算;算法理论;
关键词
电站锅炉; 燃烧过程建模; 神经网络; 遗传算法模型;

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遗传算法在电站锅炉燃烧过程建模与优化中的应用与研究

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