基于PSO_SA算法的聚丙烯熔融指数预报

作     者：李九宝 刘兴高 LI Jiubao;LIU Xinggao

作者机构：浙江大学工业控制研究所工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 

出 版 物：《化工学报》 (CIESC Journal)

年 卷 期：2010年第61卷第8期

页      面：1955-1959页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 

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)~~ 

主　　题：粒子群优化(PSO) 模拟退火(SA) RBF神经网络 熔融指数预报 

摘      要：实时准确的熔融指数预报在控制聚丙烯产品质量和提高聚丙烯生产的经济效益上有着举足轻重的作用。本文提出了一种粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的PSO_SA算法,该算法利用PSO和SA的优劣势进行互补,提高了算法寻优的能力和效果。利用此算法对建立的RBF聚丙烯熔融指数预报模型进行结构寻优,得到结构最优的预报模型。最后通过该模型对实际聚丙烯生产数据的预报研究,证明了PSO_SA算法寻优得到的预报模型具有很高的预报精度和可靠性能。