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| 基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计 |
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| 引用本文： | 龙文,张文专 .基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计 [J].重庆师范大学学报(自然科学版),2013(6):128-133. |
| 作者姓名： | 龙文 张文专 |
| 作者单位： | 贵州财经大学 贵州省经济系统仿真重点实验室,贵阳550004 |
| 摘 要： | 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%。 |
| 关 键 词： | 粒子群优化算法 自适应 重油热解模型 参数估计 |
Parameter Estimation for Heavy Oil Thermal Cracking Model Based on Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| LONG Wen,ZHANG Wen-zhuan .Parameter Estimation for Heavy Oil Thermal Cracking Model Based on Particle Swarm Optimization Algorithm [J].Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition,2013(6):128-133. |
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| Authors: | LONG Wen ZHANG Wen-zhuan |
| Abstract: | |
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