CAJ | 학술논문

粗甲醇转化率不仅是粗甲醇的主要技术指标,也是直接影响粗甲醇经济指标的重要因素.在之前工作的基础上,提出了两类随机学习因子混沌粒子群优化算法(RLFPSOC).两种新算法分别从种群进化初期和后期两个方面引入混沌遍历性的特点,有效提高了算法的全局寻优能力.典型测试函数的仿真实验验证RLFPSOC算法的有效性.最后,将提出的RLFPSOC算法用于神经网络参数的优化,并建立甲醇合成塔转化率预测模型.实验结果表明,基于RLFPSOC的神经网络模型能够较好地预测甲醇合成转化率,并进一步验证了RLFPSOC算法的全局收敛性能.
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