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基于正交粒子群优化算法的丙烯腈收率软测量建模

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介绍一种基于正交粒子群优化算法(VPSO)的软测量建模方法.正交粒子群优化算法假设每个粒子都有朝两个方向飞行的趋势,一个是全局历史最优方向,另一个则是与历史最优方向垂直的方向.每次迭代时产生一个随机数作为两种方向的选择概率.通过VPSO和基本粒子群优化算法(PSO)分别训练神经网络(NN),将得到的两个神经网络分别用于丙烯腈收率软测量建模,并用MATLAB进行仿真,结果表明基于正交粒子群优化算法的丙烯腈软测量模型具有较高的精度、较好的泛化性能和良好的应用前景.

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来源
《全国先进控制技术与仪表装置应用学术研讨会》|2007年|97-101|共5页
会议地点广西北海
作者
吕琴梅; 陈国初; 俞金寿;
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作者单位

中国自动化学会;

中国化工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类软件工程;
关键词
粒子群优化算法; 丙烯腈; 软测量; 正交粒子群;

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