免疫PSO_WLSSVM最优聚丙烯熔融指数预报

• 作者: 刘兴高 蒋华琴
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 免疫粒子群优化 多样性 支持向量机 熔融指数预报 参数寻优
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 866-872
• 分类号: TQ274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.03.027

摘要

熔融指数(MI)是聚丙烯生产的重要指标,建立可靠的熔融指数预报模型非常重要.针对标准粒子群算法(PSO)在迭代过程中易出现粒子过早收敛而陷入局部最优的缺陷,通过引入免疫系统的抗体选择机制,构造了一种基于免疫机制的免疫粒子群优化算法(ICPSO),来保持更新粒子的多样性,从而克服标准粒子群算法过早收敛的缺陷；然后利用ICPSO方法对鲁棒最小二乘支持向量机预报模型(WLSSVM)进行参数寻优,得到最优的ICPSO_WLSSVM预报模型.以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究,结果表明所提出的ICPSO_WLSSVM模型的有效性和良好的预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋华琴	浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室	1	14	1.0	1.0
2	刘兴高	浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室	22	112	6.0	9.0