协同进化算法及在软测量建模中的应用

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caiaikai

【摘要】

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综合基本微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法,提出了一种新型的协同进化方法(SAPSO).通过PSO和SA两种算法的协同搜索,

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

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2004年期

【关键词】

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微粒群优化算法模拟退火神经网络软测量 Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm Simulated Anne

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综合基本微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法,提出了一种新型的协同进化方法(SAPSO).通过PSO和SA两种算法的协同搜索,可以有效地克服微粒群算法的早熟收敛.用SAPSO训练神经网络,并将其用于延迟焦化装置粗汽油干点和高压聚乙烯熔融指数的软测量建模.与几种常见建模方法比较,结果表明该软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,能够满足现场测量要求.

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