把混沌尋優(yōu)思想引入菌群優(yōu)化算法中,利用Logistic映射的遍歷性、隨機性及對初值的敏感性等,對當前菌群群體中的最優(yōu)細菌進行混沌尋優(yōu),以預防算法"早熟"。同時,用混沌菌群算法優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡過程,建立延遲焦化生焦高度斜率預測模型。仿真結果表明:該模型具有較高的精度和較好的泛化能力,能夠實現(xiàn)生焦高度的實時監(jiān)測。

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【文章目錄】：
1 基本菌群算法
    1.1 趨化
    1.2 復制
    1.3 驅散
2 混沌的特性
3 混沌菌群算法設計
    3.1 混沌局部搜索算法
    3.2 算法操作步驟
    3.3 算法仿真分析
4 混沌菌群算法改進BP神經網(wǎng)絡
    4.1 BP神經網(wǎng)絡
    4.2 改進算法的思路
5 CBFO_BP算法用于延遲焦化生焦高度的模型預測
    5.1 延遲焦化工藝
    5.2 改進算法用于焦炭塔生焦高度模型預測
6 結束語



本文編號：3739018