【摘 要】
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径向基函数-循环子空间回归(RBF-CSR)是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响模型性能.为此,本文提出基于优进策略的混合
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径向基函数-循环子空间回归(RBF-CSR)是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响模型性能.为此,本文提出基于优进策略的混合编码遗传算法(EHCGA),以不同的方式为各类参数编码,并引入确定性的Powell算子,提高全局搜优效率.EHCGA算法以模型预报性能为目标,优选参数,以此建立RBF-CSR-EHCGA模型,它的预报精度高、稳定性良好.已成功应用于回收己内酰胺的脉冲萃取过程建模,效果良好,明显优于其他网络模型,也优于近似机理模型.
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