群智能优化LSSVM最优聚丙烯熔融指数预报

摘要：

　　提出了群智能优化AC_ICPSO算法，融合蚁群算法与粒子群算法进行动态群体搜索， 设计交叉算子和变异算子、群体多次编码、迭代选择等，来提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率，避免早熟， 降低算法的复杂度。然后利用AC_ICPSO方法对最小二乘支持向量机预报模型(LSSVM)进行参数寻优，得到最优的AC_ICPSO_LSSVM预报模型。以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究，结果表明所提出的AC_ICPSO_LSSVM方法的有效性和良好的预报精度。

关键词： 聚丙烯 熔融指数 预报模型 AC_ICPSO算法 蚁群算法 粒子群算法

作者: 蒋华琴 赵成业 刘兴高

作者单位: 浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室，浙江杭州 310027

会议类型: 国内会议

会议名称: 第23届过程控制会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）