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关于三容水箱系统水量液位优化控制研究: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2016年第5期33卷 330-334页; 作者：宋清昆曹剑坤韩笑马丽哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080; 工业上许多被控对象的整体都可以抽象成三容水箱的数学模型,研究水箱液位系统的建模、优化控制策略将有重要意义。由于小波神经网络在研究水箱液位系统建模问题时,存在权值初选随机性大,难以满足设定的目标误差函数要求的问题,选择克隆...; 工业上许多被控对象的整体都可以抽象成三容水箱的数学模型,研究水箱液位系统的建模、优化控制策略将有重要意义。由于小波神经网络在研究水箱液位系统建模问题时,存在权值初选随机性大,难以满足设定的目标误差函数要求的问题,选择克隆遗传算法训练小波神经网络的权值,并针对克隆遗传算法存在的"早熟",收敛较慢的现象,对克隆遗传算法加以改进,将线性递减策略引入到变异因子中。仿真结果表明,经克隆遗传算法优化过的小波神经网络不仅改善了逼近非线性的精度,同时克隆遗传算法中的收敛速度也有了较大的改进,避免了"早熟"现象。验证了设计的克隆遗传算法优化小波神经网络的有效性。; 来源：详细信息评论

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