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1.
通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(SPSO)进行比较。研究结果表明:本文得到的平均相对误差为5.62%,比SGA和SPSO分别低1.08%和0.50%。
  相似文献   
2.
 考察了删除单个数据点对条件指数的影响,导出了度量数据点对条件指数影响大小的1种诊断统计量——-样本影响函数的近似计算公式,一个实例被用来说明该方法的可行性.  相似文献   
3.
通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(SPS0)进行比较。研究结果表明:本文得到的平均相对误差为5.62%,比SGA和SPSO分别低1.08%和0.50%。  相似文献   
4.
双向分类混合交互效应模型中均值滑动模型的异常值检验   总被引:1,自引:1,他引:0  
在双向分类混合交互效应模型中,引入了交互效应及误差变量上的均值滑动模型,并导出了相应的检验统计量,在数据中有异常值出现的情况下,给出了一个检验过程.最后通过一组模拟数据进行了分析.  相似文献   
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