一种基于新型蚁群算法的聚丙烯熔融指数预报模型

• 作者: 刘兴高 张志猛 李九宝
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 蚁群算法 主元分析法 RBF神经网络 熔融指数预报
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2270-2274
• 分类号: TP2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2011.08.032

摘要

聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难,提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报.PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余信息和提取过程特征;RBF神经网络则用来拟合输入与输出之间的非线性关系;最后用适用于连续空间寻优问题的新型蚁群算法对RBF神经网络权值进行优化.实际生产数据的研究结果,表明了所提出的熔融指数预报模型的准确性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李九宝	工业控制技术国家重点实验室浙江大学控制系	2	9	2.0	2.0
2	刘兴高	工业控制技术国家重点实验室浙江大学控制系	5	15	3.0	3.0
3	张志猛	工业控制技术国家重点实验室浙江大学控制系浙江大学软件学院	1	5	1.0	1.0