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基于多层ELM遗传算法的铝电解槽电压建模与优化控制研究的开题报告
一、选题背景
随着社会经济的快速发展，铝合金在工业生产和生活中的应用越来越广泛。而铝生产中的关键生产工艺--电解过程中的电压控制也变得越来越重要。电压的高低会直接影响铝电解槽的能源消耗和铝的产量。因此，对铝电解过程中的电压进行建模及优化控制，具有重要的现实意义。
传统的电解铝生产过程中，电压的控制主要是按照经验公式计算得出。但是，由于传统控制方法的结构简单、缺少对复杂过程的建模能力和自适应能力，无法处理多变、不确定和复杂的电解过程。这就要求我们寻找一种新的方法来进行铝电解槽的电压建模及优化控制。
在过去十年中，极限学习机（ELM）已成为神经网络领域的一个新兴学派，并在各种领域中得到了广泛应用。ELM是一种数据驱动的非线性建模方法，其具有网络结构简单、学习速度快的优点。同时，基于遗传算法的优化控制（GA-OC）算法也是一种优秀的算法，它可以寻找到最优解或较优解，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
二、研究目的
本研究旨在采用多层ELM遗传算法建立铝电解槽电压的建模和优化控制模型，实现对铝电解槽电压的准确预测和优化控制。具体研究目标包括以下几个方面：
1.研究多层ELM方法，建立铝电解槽电压的预测模型。
2.通过遗传算法优化建模模型中的参数，提高预测模型的准确度。
3.建立铝电解槽电压的优化控制模型。
4.通过多层ELM遗传算法和遗传算法优化模型参数，实现铝电解槽电压的优化控制，提高铝电解槽能源效率和铝的产量。
三、研究内容及方法
1.多层ELM模型的构建
多层ELM模型基于单层ELM，通过添加隐藏层实现数据的更好拟合。本研究将采用具有不同数量的神经元的多层ELM模型，并比较其预测精度。同时，针对数据集中的数据不平衡问题，我们将使用SMOTE算法（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）来进行数据的预处理，以提高模型的准确性。
2.遗传算法的应用
我们将采用遗传算法（GA）来自动寻找多层ELM模型中最优的结构和参数。GA优化策略在进行代际交叉和个体选择时，会对适应度较高的个体进行概率较大的选取和生存，从而实现模型参数的优化，并提高模型的预测精度。
3.电压优化控制模型的建立
在建立电压的预测模型后，我们将把它与铝电解槽的控制对象相结合，建立优化控制模型。控制器由多层ELM构成，输入是铝电解槽的关键参数，如温度、电解液流量和气泡等，输出是电压值。在铝电解槽电压的优化控制过程中，我们将采用GA算法优化模型参数和控制策略，实现铝电解槽的最优控制。
四、预期结果及意义
本文旨在采用多层ELM和遗传算法相结合的方法，建立铝电解槽电压的优化控制模型。多层ELM方法可以实现对铝电解槽电压的准确预测，而遗传算法可以优化模型参数和控制策略，使系统能够以最优的方式进行控制。实验结果表明，采用多层ELM和遗传算法相结合的优化控制模型，有望提高铝电解槽能源效率和铝的产量，具有重要的实际应用价值。