基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

• 作者: 孙志民 王伟 赵珺
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯搜索 预测控制 最小二乘支持向量机 改进粒子群 磨矿过程
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 过程建模与控制
• 页码范围: 89-96
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7511/dllgxb201501013

摘要

磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时，一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法，该算法以高斯分布来初始化粒子群，并改进粒子速度更新公式，将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程，给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统，以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验，结果表明该算法在保证控制效果的同时，能大幅度减小控制量的变化率，具有良好的性能指标和应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	大连理工大学控制科学与工程学院	236	3358	26.0	48.0
2	赵珺	大连理工大学控制科学与工程学院	33	226	9.0	13.0
3	孙志民	大连理工大学控制科学与工程学院	1	13	1.0	1.0