基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用
发表时间：2019-03-10
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论文类型：期刊论文
第一作者：孙志民
通讯作者：Wang, W.; School of Control Science and Engineering, Dalian University of TechnologyChina; email: wangwei@dlut.edu.cn
合写作者：赵珺,王伟
发表时间：2015-01-22
发表刊物：大连理工大学学报
收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD
文献类型：J
卷号：55
期号：1
页面范围：89-96
ISSN号：1000-8608
关键字：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
摘要：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。
是否译文：否