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焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF神经网络优化建模方法(深圳技术转移中心)


行业类别:先进制造技术
所处阶段:实验室阶段
持有单位:杭州电子科技大学
转让方式:技术转让,
转让价格:面议

成果信息

本发明公开了一种焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF 神经网络优化建模方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据,结合RBF神经网络模型,使用改进的MOEA优化神经网络的网络层和参数。本发明具有较高的精确性,能很好地描述过程对象的动态特性。 )

背景介绍

本发明公开了一种焦化炉压力的多目标遗传算法与RBF 神经网络优化建模方法)

应用前景

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