焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 张日东,王玉中
- 申请号：
- CN201610063623.2
- 公开号：
- CN105608295A
- 申请日:
- 2016.01.29
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 王佳健
- 摘要：
- 本发明公开了一种焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合RBF神经网络模型，使用改进的MOEA优化神经网络的网络层和参数。本发明具有较高的精确性，能很好地描述过程对象的动态特性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
