基于模拟退火菌群-RBF神经网络的甲醇净化CO2含量软测量模型

• 作者: 张凌波 王潇逸 顾幸生
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 菌群算法 模拟退火 RBF神经网络 甲醇净化
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.6-34|TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.13.023

摘要

为了解决菌群优化（BFO）算法易陷入局部最优，趋化操作中翻转方向不确定的问题，利用模拟退火（SA）算法在获得局部最优解的情况下能够以极大可能趋向于全局最优解的特点，提出模拟退火?菌群优化（SA?BFO）算法。同时，将改进后的算法用于优化RBF神经网络，建立基于甲醇净化CO2含量的软测量模型。仿真结果表明该模型具有更高的精度和准确性，对甲醇生产量的提高具有一定的贡献价值。

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	王潇逸	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