GA-BP混合算法在板形板厚预测控制中的应用

"基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制 (2005年)，徐林，张宇献，王建辉，顾树生，东北大学信息科学与工程学院" 在热连轧生产过程中，板形和板厚的控制是至关重要的质量指标。传统的BP神经网络在解决这类复杂问题时，由于其收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，往往无法提供理想的解决方案。针对这些问题，该研究提出了一种创新的混合遗传算法（GA-BP），它结合了遗传算法（GA）的优势和BP神经网络的灵活性，通过多值编码方式来同时优化网络的结构和参数。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的全局优化方法，能够有效地搜索解空间，避免陷入局部最优。在GA-BP混合算法中，神经网络的连接权重和偏置被编码为多值基因，遗传算法通过交叉、变异和选择等操作对这些基因进行操作，从而实现网络结构和参数的优化。 此外，针对板形板厚综合控制系统（AFC-AGC）的强非线性和强耦合特性，研究设计了一个基于BP神经网络的预测模型。这种预测模型能够学习和捕捉系统的复杂动态行为，预测未来的板形和板厚状态。为了增强系统的抗干扰能力，研究还引入了反馈校正机制，通过将预测结果与实际测量值比较，调整控制策略，以减少外界扰动的影响。 仿真结果显示，采用GA-BP混合算法优化的预测控制模型能够实现对板形和板厚的精确控制，显著提高了热连轧过程的控制性能。这一方法为热连轧板形板厚综合控制提供了新的有效工具，对于提升钢铁行业的生产效率和产品质量具有积极意义。 关键词：混合遗传算法，多值编码，梯度下降，BP神经网络，板形板厚综合控制，预测控制。这个研究属于自然科学领域，特别是计算机科学和工程应用的交叉部分，对优化复杂系统的控制策略有着重要的理论和实践价值。