基于并行核径向基神经网络的软测量与控制模型

摘要

转炉提钒过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上建立各操作参数与生产目标的优化控制模型,为优化转炉的操作参数,建立了基于径向基神经网络的半钢钒含量软测量和控制模型。径向基神经网络常用于非线性回归预测和控制,但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源。为了缩短计算时间,本文设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵,并将它用于转炉提钒软测量和控制模型,在以MPI构建的工作站机群上执行该算法,利用实际数据验证了该算法的加速性和准确性。