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题名自适应粒子群优化算法在聚丙烯熔融指数预报上的应用
被引量：1
- 1
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作者
赵成业
刘兴高
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机构
工业控制技术国家重点实验室
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期2030-2034,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(50876093)
浙江省科技厅国际合作项目(2009C34008)
国家高技术研究发展计划项目(2006AA05Z226)~~
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文摘
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种基于自适应粒子群优化算法和径向基函数神经网络的聚丙烯熔融指数预报新方法。该方法采用变参数的自适应粒子群优化算法提高优化算法的效率和收敛性,并且融合了主成分分析、统计建模以及智能优化方法,从而降低了预报模型的复杂度。提出了一种基于径向基函数神经网络的统计预报模型的参数优化和结构优化方法。使用该统计模型对工厂实际生产过程进行预报,并与国内外相关研究报道相比较,表明了本文所提出的预报方法的有效性和更高的准确性。
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关键词
聚丙烯熔融指数预报
自适应粒子群优化算法
径向基函数神经网络
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Keywords
melts index prediction of propylene polymerization
adaptive particle swarm optimization
radial basis function neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粒子群优化算法的熔融指数预报
被引量：2
- 2
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作者
赵成业
刘兴高
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机构
浙江大学控制系
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第S2期114-116,共3页
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基金
国家十一五863计划基金资助项目(2006AA05Z226)
国家自然科学基金资助项目(50876093)
+2 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(Y105370)
浙江省科技厅课题基金资助项目(G20070260)
国家发改委高技术产业化基金资助项目(2004-2080)
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文摘
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种实用高精度的软测量方法,以弥补传统的实验室分析严重滞后所导致的生产控制瓶颈问题。采用主元分析,提取少量主元反映多个变量的综合信息,以降低预报模型的复杂度。并在此基础上建立基于径向基函数神经网络的统计预报模型,提出利用粒子群优化算法优化神经网络的结构与参数,以减少人为因素对建模的影响,得到最优预报结果。通过对工厂实际生产过程进行详细的预报检测,并进一步与国内外相关研究报道进行比较,结果表明,所提出的预报方法具有更强的可靠性和更高的准确性。
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关键词
聚丙烯熔融指数预报
主元分析
径向基函数神经网络
粒子群优化
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Keywords
melts index prediction of propylene polymerization
principal component analysis
radial basis function neural network
particle swarm optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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