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文檔簡介
1、在石油化工領(lǐng)域,隨著競爭的加劇和企業(yè)對經(jīng)濟(jì)效益的不斷追求,如何利用已有的信息準(zhǔn)確預(yù)測石油性質(zhì),已經(jīng)成為一個(gè)值得研究的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模仿人腦結(jié)構(gòu)及智能行為,具有并行處理、自組織、自適應(yīng)等特性,是一種強(qiáng)大的非線性建模手段,目前已在石油性質(zhì)預(yù)測領(lǐng)域得到了應(yīng)用,但是由于傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身存在的局限性,對石油性質(zhì)預(yù)測的精度和泛化能力有待于進(jìn)一步提高。 粒子群優(yōu)化算法(PSO)源于對鳥群捕食行為的研究,是一種基于群體智能的演
2、化計(jì)算技術(shù)。由于它具有較強(qiáng)的全局搜索能力,較少的參數(shù)設(shè)置,簡單容易實(shí)現(xiàn),所以一經(jīng)提出,就引起了許多學(xué)者的關(guān)注,并得到了迅速的發(fā)展,目前,該算法已成功應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模式識別、模糊系統(tǒng)控制等諸多領(lǐng)域。 針對PSO存在易陷入局部極值、進(jìn)化后期收斂速度緩慢的缺點(diǎn),提出一種基于速度夾角的粒子群協(xié)同優(yōu)化算法(V-PSCO),并且引入了一種基于柯西分布的累積分布函數(shù)的慣性權(quán)重調(diào)整策略。用兩個(gè)典型測試函數(shù)的優(yōu)化問題測試V-PSC
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