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基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2015-01-22

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:55

Issue:1

Page Number:89-96

ISSN No.:1000-8608

Key Words:高斯搜索;预测控制;最小二乘支持向量机;改进粒子群;磨矿过程

Abstract:磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景。

Pre One:Soft computing for overflow particle size in grinding process based on hybrid case based reasoning

Next One:Subset fusion based T-S fuzzy modeling for blast furnace gas system in steel industry