磷炉智能信息系统工艺参数优化的RBF网络非线性建模

  根据在磷炉试验中得到的输入和输出数据,拟采用基于Matlab的RBF网络,建立了描述磷炉动态性能的非线性神经网络模型。RBF网络的权重用最小方差方法估计出。仿真结果表明,RBF神经网络可以有效而简洁地建立起磷炉控制系统的数学模型,该非线性的神经网络模型可以准确地描述磷炉在整个工作范围内的动态性能。该模型将被用于磷炉控制系统的性能分析和控制方案设计中,由此而提出的控制方案可以提高磷炉的控制精度。

作者单位: 昆明理工大学 国土资源工程学院,云南 昆明 650093
母体文献: 2005年昆明理工大学研究生学术交流年会论文集
会议名称: 2005年昆明理工大学研究生学术交流年会
会议时间: 2005年10月1日
会议地点: 昆明
主办单位: 昆明理工大学
语 种: chi
在线出版日期: 2012年7月10日