【摘 要】
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提出了群智能优化AC_ICPSO（ant colony and immune clone particle swarm optimization）算法,融合蚁群算法与粒子群算法进行动态群体搜索,设计交叉算子和变异算子、群体多次编
【机 构】
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浙江大学控制系、工业控制技术国家重点实验室
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提出了群智能优化AC_ICPSO（ant colony and immune clone particle swarm optimization）算法,融合蚁群算法与粒子群算法进行动态群体搜索,设计交叉算子和变异算子、群体多次编码、迭代选择等,来提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率,避免早熟,降低算法的复杂度。然后利用AC_ICPSO方法对最小二乘支持向量机预报模型（LSSVM）进行参数寻优,得到最优的AC_ICPSO_LSSVM预报模型。以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究,结果表明所提出的A
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