遺傳算法數(shù)值實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)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(yàn)步驟如下：每個(gè)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(gè)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(gè)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。

根據(jù)上述方法得實(shí)驗(yàn)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(shí)測(datal)與計(jì)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(shí)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(shí)測值之間存在誤差的原因有如下幾點(diǎn)：

①測量過程帶來的誤差；

②計(jì)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；

④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(shí)間，均衡時(shí)間長短的選取對溫度、濕度的測量值影響不同帶來的誤差。

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