基于改进粒子群优化算法的锌电解过程模型研究
针对锌电解过程各参数之间耦合严重、能耗高、建模困难,研究了锌电解电流效率与各工艺过程参数之间关系的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)进行模型参数估计,该算法在粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,避免了算法陷于局部最优解,改善了优化算法性能;以锌电解过程实验数据为样本,采用改进的粒子群优化算法对模型进行参数估计和检验,并与基本粒子群算法和BP神经网络模型进行比较,仿真结果证明了模型的有效性.
锌电解过程模型、参数估计、粒子群优化算法、改进粒子群优化算法
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家863项目资助2006AA042181
2008-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
805-807,810