%0 Journal Article
%T 群智能优化LSSVM最优聚丙烯熔融指数预报
%A 蒋华琴
%A 赵成业
%A 刘兴高
%J 化工学报
%P 2794-2798
%D 2012
%R 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.09.019
%X 提出了群智能优化AC_ICPSO(antcolonyandimmunecloneparticleswarmoptimization)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方法有效,具有良好的预报精度。
%K 群智能优化
%K 最小二乘支持向量机
%K 熔融指数预报
%K 参数寻优
%U http://www.hgxb.com.cn/CN/abstract/abstract14337.shtml