GDGA-BP模型及其在干熄焦烧损控制中的应用

摘要

文章提出了一种基于决策基因的改进遗传算法(Gene-Decision Genetic Algorithms, GDGA),同时优化BP神经网络的隐含层节点数及初始权值、阈值,构建了GDGA-BP模型。首先,在进行遗传算法编码时采取了两种不同的编码方式,设计了决策算子以解决隐含层节点数对编码染色体长度的影响;然后在遗传算法流程中增加了染色体的锁存及调用,保证在迭代时遗传信息不会丢失,并对该算法做出自适应改进;最后通过对干熄焦烧损率的仿真及工艺实验,验证了该模型的优良性能及实用性。