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遺傳算法數(shù)值實驗及其結(jié)果分析

文章出處: 責(zé)任編輯:jiazheng123 發(fā)表時間:2017-03-09

實驗在國家農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心環(huán)境控制部溫室中進(jìn)行,為了觀測不同的執(zhí)行機(jī)構(gòu)對溫室環(huán)境因子的影響程度,我們對溫室的輸入量一一執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)操作,具體試驗步驟如下每個執(zhí)行機(jī)構(gòu)動作后,每隔2min對溫室內(nèi)的空氣溫度、相對濕度進(jìn)行測量記錄;為了盡量減少執(zhí)行機(jī)構(gòu)之間的相互影響,在對下一個執(zhí)行機(jī)構(gòu)動作前,先讓當(dāng)前狀態(tài)保持1Oy15mirk然后再進(jìn)行下一個執(zhí)行機(jī)構(gòu)的操作,保持2min后記錄數(shù)據(jù),重復(fù)此過程,記錄不同執(zhí)行機(jī)構(gòu)對溫室環(huán)境因子的影響稚度。

 

 遺傳算法數(shù)值實驗

 

 

根據(jù)上述方法得實驗結(jié)果如圖6所示,圖5是溫室辨識模型圖,圖6是溫室模糊控制器控制溫室的溫度凰圖5是溫室內(nèi)相對濕度的實測(datal)與計算值(data2)比較圖,兩曲線相當(dāng)吻合,說明辨識模型辨識能力強(qiáng)由數(shù)據(jù)分析可知在辨識過程中辨識模型的最大相對誤差是7.0,最小誤差是0.1。圖6是溫室內(nèi)設(shè)定溫度(datal)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器下溫室系統(tǒng)實際的輸出溫度(data2),控制最大相對誤差是2.0。

由圖可知兩曲線相當(dāng)吻合,說明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器有效模型輸出值和實測值之間存在誤差的原因有如下幾點

測量過程帶來的誤差;

②計算過程中傳遞積累誤差

③辨識模型結(jié)構(gòu)可能不是最優(yōu)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),存在逼近誤差

由于每一次執(zhí)行機(jī)構(gòu)動作后,溫室的溫度、濕度需要一段均衡時間,均衡時間長短的選取對溫度、濕度的測量值影響不同帶來的誤差

 

遺傳算法數(shù)值實驗結(jié)果分析

 

 

本實驗采用的樣本量是2000個,其中18個用來模型訓(xùn)練,200個樣本點用來進(jìn)行數(shù)值檢驗樣本點是對溫室系統(tǒng)每1TYl11采一次樣,共采樣2000次所得通過實驗(6)可見此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制性能良好。http://m.9919977.com

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