| 用改进遗传算法优化的带钢卷取温度预报模型 |
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| 引用本文： | 孙铁军,杨卫东,程艳明,段凤云,弥洪涛.用改进遗传算法优化的带钢卷取温度预报模型[J].控制理论与应用,2015,32(8):1106-1113. |
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| 作者姓名： | 孙铁军 杨卫东 程艳明 段凤云 弥洪涛 |
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| 作者单位： | 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,北京科技大学自动化学院，北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室,北华大学电气信息工程学院,北华大学信息技术与传媒学院,北华大学电气信息工程学院 |
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| 基金项目： | 北京市重点学科建设项目（No. XK100080537） |
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| 摘 要： | 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:该卷取温度预报模型的收敛速度快、精度高,满足实时在线的控制要求,预报精度在±10?范围之内,能为卷取温度的前馈补偿控制提供可靠的参考数据,从而为进一步提高卷取温度的控制精度提供了新的途径.
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| 关 键 词： | 优生 返祖 基因段距离 随机动态输入模式 |
| 收稿时间： | 2015/1/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/8/27 0:00:00 |
Improved genetic algorithm for optimizing prediction model of strip coiling temperature |
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| SUN Tie-jun,YANG Wei-dong,CHENG Yan-ming,DUAN Feng-yun and MI Hong-tao.Improved genetic algorithm for optimizing prediction model of strip coiling temperature[J].Control Theory & Applications,2015,32(8):1106-1113. |
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| Authors: | SUN Tie-jun YANG Wei-dong CHENG Yan-ming DUAN Feng-yun and MI Hong-tao |
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| Affiliation: | School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing; School of Electric and Information Engineering, Beihua university; Key Laboratory for Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing,School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing; Key Laboratory for Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing,School of Electric and Information Engineering, Beihua university,Institute of Information Technology and Media, Beihua University and School of Electric and Information Engineering, Beihua university |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | eugenics atavism gene segment distance random dynamic input mode |
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