摘要
对锅炉燃烧系统进行径向基函数(RBF)神经网络建模,利用基于RBF神经网络的迭代启发式动态规划(HDP)算法对锅炉燃烧系统进行优化控制,并对神经网络初始权值和效用函数进行改进后与传统的HDP算法进行比较分析。
A radial basis function（RBF） neural network model was established for the boiler combustion system,then the iterative heuristic dynamic programming（HDP）algorithm was employed to optimize its control and to improve the initial weights of neural network and the utility function,and was compared with the traditional HDP algorithm.
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2011年第5期516-520,545,共6页
Control and Instruments in Chemical Industry
基金
国家自然科学基金(60964002)
广西自然科学基金(0991057)
广西教育厅科学与研究基金(200808MS03)
