基于改进PSO算法和集成神经网络的裂解炉在线优化

• 作者: 庄敏慧 张照娟 王振雷 钱锋
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: CWPSO 集成神经网络 在线优化
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 756-761
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4269字
• 语种: 中文

摘要

针对传统粒子群算法(PSO)寻优时易陷入局部最优、后期全局搜索能力下降等不足,提出了基于载波的粒子群算(CWPSO).通过粒子基于载波的搜索和载波扩展精确寻优,较好地克服了上述缺点,且寻优时间明显减少.同时,针对工业裂解炉在线优化要求,采用了权值动态集成的集成神经网络(NNE)对双烯收率进行建模预测,并结合CWPSO算法进行了在线滚动优化.仿真结果表明,该方法对裂解炉的优化效果明显,双烯平均收率有了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振雷	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	69	432	11.0	16.0
2	钱锋	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	223	3004	26.0	44.0
3	庄敏慧	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	1	7	1.0	1.0
4	张照娟	华东理工大学化学工程联合国家重点实验室	1	7	1.0	1.0