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基于自适应采样策略的RBF代理模型精馏过程多目标优化
基于自适应采样策略的RBF代理模型精馏过程多目标优化
作者:
刘磊
史旭华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BDMOS
数据挖掘
模式识别
聚全氟乙丙烯树脂
氟橡胶
摘要:
精馏设备作为石油化工常见的生产装置以其非线性、时变性和强耦合等特点见称,针对精馏过程进化优化过程中的耗时计算问题,本文提出基于自适应采样策略的RBF代理模型的多目标优化.在已建立的机理模型基础上,首先,采用拉丁超立方采样构建初始RBF代理模型;然后,利用多目标优化算法NSGA-Ⅱ与自适应采样策略结合搜索潜在最优解,不断更新RBF模型直至满足精度要求;最后,在此基础上通过NSGA-Ⅱ的优化搜索获得所需Pareto解集.与离线建模优化相比,能够在保证建模精度的同时减少优化搜索时间.
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篇名
基于自适应采样策略的RBF代理模型精馏过程多目标优化
来源期刊
计算机与应用化学
学科
工学
关键词
BDMOS
数据挖掘
模式识别
聚全氟乙丙烯树脂
氟橡胶
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
469-479
页数
11页
分类号
TP271
字数
语种
中文
DOI
10.16866/j.com.app.chem201806005
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
史旭华
47
283
10.0
15.0
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刘磊
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期刊影响力
计算机与应用化学
主办单位:
中国科学院过程工程研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-4160
CN:
11-3763/TP
开本:
大16开
出版地:
北京中关村北二街2条1号
邮发代号:
82-500
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
5704
总下载数(次)
10
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