基于随机学习因子混沌PSO算法的甲醇合成转化率测量

• 作者: 林蔚天 许伟 顾幸生
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 粒子群优化算法 混沌 甲醇转化率
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2899-2903
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.09.036

摘要

粗甲醇转化率不仅是粗甲醇的主要技术指标,也是直接影响粗甲醇经济指标的重要因素.在之前工作的基础上,提出了两类随机学习因子混沌粒子群优化算法(RLFPSOC).两种新算法分别从种群进化初期和后期两个方面引入混沌遍历性的特点,有效提高了算法的全局寻优能力.典型测试函数的仿真实验验证RLFPSOC算法的有效性.最后,将提出的RLFPSOC算法用于神经网络参数的优化,并建立甲醇合成塔转化率预测模型.实验结果表明,基于RLFPSOC的神经网络模型能够较好地预测甲醇合成转化率,并进一步验证了RLFPSOC算法的全局收敛性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾幸生	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	258	2839	26.0	42.0
2	许伟	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	4	7	2.0	2.0
3	林蔚天	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0