【摘 要】
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由于热轧带钢卷取温度控制过程存在强非线性,经典数学模型难以精确描述,我们采用遗传神经网络建立了卷取温度预报模型,并且通过改进的遗传算法优化了神经网络的权值.其中,提
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,北华大学电气信息工程学院,北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室,北华大学信息技术与传媒学院
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由于热轧带钢卷取温度控制过程存在强非线性,经典数学模型难以精确描述,我们采用遗传神经网络建立了卷取温度预报模型,并且通过改进的遗传算法优化了神经网络的权值.其中,提出了重新进化的思想,用＂返祖＂操作找回丢失的较优模式并将其耦合至下一代种群中,极大的提高了算法的收敛速度;分析了＂种群解的空间跨度＂和＂基因段距离＂对种群多样性的影响,用＂优生＂操作来推动算法从平面到多维空间的立体式搜索,以勘探和挖掘出更广、更优的寻优区间,并在种群进化后期,强力驱动算法收敛于全局最优.MFC（微软基类库）仿真结果表明：该卷取温
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