基于离散PSO算法的Claus硫磺回收过程模型变量的选择

• 作者: 刘对 张湜 李丽娟
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 硫磺回收 克劳斯工艺 离散粒子群优化算法 变量选择 部分最小二乘法
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 863-866
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4072字
• 语种: 中文

摘要

克劳斯(Claus)硫磺回收过程中存在诸多影响质量指标的变量,利用全部变量建模会增加模型复杂性,且获取的冗余信息会降低建模精度.针对这个问题,本文提出采用基于离散粒子群的算法(PSO)进行建模变量的选择.首先,采用离散PSO算法,通过迭代优化得到建模的最优输入变量组合,再通过偏最小二乘(PLS)对所选变量建立建模.结果表明,该方法通过更少的建模变量获得更高的模型精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽娟	南京工业大学自动化与电气工程学院	54	285	9.0	13.0
2	张湜	南京工业大学自动化与电气工程学院	77	685	17.0	21.0
3	刘对	南京工业大学自动化与电气工程学院	1	2	1.0	1.0