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摘要:
为解决沥青转运车螺旋搅料器搅拌特性建模困难的问题,运用人工智能理论建立了以螺距、叶片半径为输入,沥青混合料的离析率为输出的神经网络模型.为克服BP算法与粒子群算法(PSO)的缺陷,将L-M算法与PSO算法相融合的混合粒子群算法PSOLM应用于该神经网络模型的学习算法中.为避免PSOLM算法在全局最优值附近的搜索过程变慢,采用一种从PSO搜索到L-M搜索的启发式算法.仿真试验结果表明,与BP算法、PSOBP算法相比,该算法不仅对螺旋搅料器模型的精度和建模的效率有显著的提高,而且改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.避免了PSO算法早熟现象的出现,为螺旋搅料器搅拌特性的建模提供一条新的有效解决途径.
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文献信息
篇名 基于混合粒子群算法的沥青转运车螺旋搅料器模型及仿真
来源期刊 科技导报 学科 工学
关键词 混合粒子群优化算法 仿真 建模 螺旋搅料器
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 35-38
页数 4页 分类号 TP183
字数 3885字 语种 中文
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混合粒子群优化算法
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期刊影响力
科技导报
半月刊
1000-7857
11-1421/N
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-872
1980
chi
出版文献量(篇)
11426
总下载数(次)
48
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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