| 基于混沌离散PSO算法的乙烯生产过程模型变量的选择 |
| |
| 引用本文： | 王凯,韩雪峰.基于混沌离散PSO算法的乙烯生产过程模型变量的选择[J].应用声学,2014,22(8):2625-2628. |
| |
| 作者姓名： | 王凯 韩雪峰 |
| |
| 作者单位： | 南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816;南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816 |
| |
| 基金项目： | 江苏省高校自然科学基金项目(09KJB510003)。 |
| |
| 摘 要： | 管式炉裂解技术是当今乙烯生产的主要技术,乙烯生产过程中有多种影响质量指标的变量,将全部变量参与建模显然会增加建模难度和复杂性,并且大量的冗余信息会降低模型的精度；针对这一问题,提出了基于混沌思想的离散粒子群(PSO)算法进行模型变量的选择;首先,采用混沌离散PSO算法得到建模的最优输入变量集合,再通过偏最小二乘法(PLS)对所选变量进行建模;结果表明,该方法可更有效地克服传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题并建立较高的模型精度。
|
| 关 键 词： | 乙烯生产 管式炉裂解 混沌离散粒子群优化算法 变量选择 部分最小二乘法 |
| 收稿时间： | 1/9/2014 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2014/3/17 0:00:00 |
Selection of Modeling Variables Based on Chaotic and Discrete PSO in Process of Ethylene Production |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《应用声学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《应用声学》下载免费的PDF全文 |
|
