基于改进云粒子群优化的模糊神经网络在甲醇合成转化率软测量中的应用

• 作者: 张凌波 赵光柱 顾幸生
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 云模型 模糊神经网络 甲醇
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 697-701
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4034字
• 语种: 中文

摘要

针对基本PSO算法早熟、搜索精度不高与易陷入局部最优的缺点,结合云滴的随机性、稳定倾向性,提出了一种改进粒子群优化算法(ICPSO).将改进算法用于模糊神经网络的参数优化,并应用于甲醇单程转化率建模中.仿真实验结果表明:该模型具有较高的精度和较好的泛化能力,能够实现甲醇转化率的实时监测.

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	张凌波	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	23	80	5.0	8.0
3	赵光柱	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	1	1.0	1.0