交叉前置式粒子群优化算法及其在催化裂化C3含量软测量中的应用

摘要：

针对粒子群优化算法易陷入局部极小点,出现早熟收敛的问题,本文提出了一种交叉前置式粒子群优化算法(PSOPC).该算法引入了一个辅助种群,将其中的个体与粒子群中的粒子在粒子更新之前进行预先的交叉操作.辅助种群所包含的是每次迭代后所生成的适应值较差但多样性较高的粒子.前置式交叉操作能够增加粒子群的多样性,有效改善算法的全局收敛能力.标准函数测试结果表明,PSOPC比基本PSO具有更好的优化性能.最后,将PSOPC应用于催化裂化装置干气中C3含量软测量建模,通过与实际的工业数据的对比,结果表明基于PSOPC的神经网络C3含量软测量模型具有较高的精度和较强的泛化能力.

关键词：粒子群优化算法、优化、催化裂化、C3含量

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家863高技术研究发展计划2009AA04Z141;上海市基础研究重点项目10JC1405800;上海市教委重点学科J51901

在线出版日期：2012-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1885-1888