RBF-CSR-EHCGA模型及其在脉冲萃取中的应用

径向基函数-循环子空间回归（RBF-CSR）是一种有效的非线性网络模型，以高斯条为基函数，性能更优，但其参数多，且难以选定，将显著影响模型性能.为此，本文提出基于优进策略的混合编码遗传算法（EHCGA），以不同的方式为各类参数编码，并引入确定性的Powell算子，提高全局搜优效率.EHCGA算法以模型预报性能为目标，优选参数，以此建立RBF-CSR-EHCGA模型，它的预报精度高、稳定性良好.已成功应用于回收己内酰胺的脉冲萃取过程建模，效果良好，明显优于其他网络模型，也优于近似机理模型.