10.3969/j.issn.1001-4160.2012.07.022
基于离散PSO算法的Claus硫磺回收过程模型变量的选择
克劳斯(Claus)硫磺回收过程中存在诸多影响质量指标的变量,利用全部变量建模会增加模型复杂性,且获取的冗余信息会降低建模精度.针对这个问题,本文提出采用基于离散粒子群的算法(PSO)进行建模变量的选择.首先,采用离散PSO算法,通过迭代优化得到建模的最优输入变量组合,再通过偏最小二乘(PLS)对所选变量建立建模.结果表明,该方法通过更少的建模变量获得更高的模型精度.
硫磺回收、克劳斯工艺、离散粒子群优化算法、变量选择、部分最小二乘法
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TP181(自动化基础理论)
江苏省高校自然科学基金09KJB510003
2013-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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