基于智能蚂蚁算法的脱硫静态模型优化

• 作者: 彭燕妮 王雅娣
• 来源期刊: 重庆工商大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 铁水预脱硫 径向基函数神经网络 信息素 智能蚂蚁算法
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 505-508
• 分类号: TP393
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-058X.2011.05.017

摘要

为了自动寻找脱硫过程的规律和知识,对脱硫过程进行决策支持,采用RBF神经网络作为建模工具,针对建模过程中出现的RBF中心和宽度难以确定的难点,在分析蚂蚁算法机理的基础上,提出了使用智能蚂蚁算法对RBF神经网络模型的中心和宽度进行自适应选择,从而达到模型训练精度和范化能力的一个最优的平衡,进而提高模型的预报精度;在分析脱硫工艺原理的基础上,通过有效的数据预处理,最后进行仿真分析,其模型的预报精度好于传统脱硫静态模型,具有一定的实用性和推广价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭燕妮	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	11	97	5.0	9.0
2	王雅娣		1	0	0.0	0.0