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针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题，运用B-P神经网络构造预测模型，将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合。进行在线滚动优化，对煮糖结晶过程中的过饱和度进行预测控制。实际运行结果表明，基于B-P神经网络的预测控制算法响应速度快、控制精度高、鲁棒性强，具有很强的实用性。
基于B-P神经网络的非线性预测控制
【摘 要】
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针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题，运用B-P神经网络构造预测模型，将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合。进行在线滚动优化，对煮糖结晶过程中
【机 构】
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广西大学电气工程学院
【出 处】
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控制工程
【发表日期】
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2006年4期
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