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大连理工大学学报 2015
基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用Keywords: 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
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