陈绍武
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：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更多>>
- 发文基金：上海市基础研究重大（重点）项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进生物地理学算法的甲醇合成转化率软测量被引量：4
- 2014年
- 甲醇是一种重要的工业原料,甲醇合成反应是甲醇生产中重要的环节,甲醇合成转化率是甲醇合成反应中的关键指标,以甲醇合成转化率为对象建立准确的软测量模型可以有效指导甲醇合成过程的控制。生物地理学优化(BBO)算法是一种新型智能优化算法,结合粒子群优化(PSO)算法提出一种改进的生物地理学优化算法,称为BBOPSO。在14个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法、基本PSO算法及其他两种算法进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他算法。最后,用改进的算法优化BP神经网络的参数,获得了甲醇合成转化率模型,实验结果表明,基于改进算法的神经网络模型能够较好的预测甲醇合成转化率。
- 陈绍武宋淑群张凌波顾幸生
- 关键词：生物地理学优化算法粒子群算法
