基于GASA的RBF神经网络在优化柴油机燃烧系统中的应用

作者：林远艳; 刘志勇; 戴湘利

来源：小型内燃机与摩托车, 2007, (04): 4-8.

• 燃烧系统
• RBF网络
• GASA算法
• 参数优化 Combustion system
• RBF Neutral network
• GASA algorithm
• Parameter optimization

针对多输入多输出、不确定性多干扰源的复杂非线性柴油机燃烧系统,以RBF神经网络作为优化模型,用正交试验法设计网络的训练样本,并用遗传模拟退火算法(GASA)对RBF网络结构和初始权值进行优化。将此RBF神经网络应用于燃烧系统优化过程中,得到理想的燃烧系统优化参数。按该参数进行试验,效果良好,达到了与大规模试验相同的优化效果,具有试验少、效果好的优点。

• 单位
  桂林航天工业学院; 桂林电子科技大学; 广西玉柴机器股份有限公司