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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进沙丘猫群算法的空分参数神经网络预测方法，通过构建数学模型tLSCSO‑BP预测网络实现空分参数预测，只关注模型的输入和输出，不受空分工业复杂的物理化学反应机理影响，有效提升空分参数预测精度；引入Logistic混沌映射，使得种群分布更加均衡，从而提高了沙丘猫群算法的收敛性和优化精度；引入t分布扰动，有效避免了传统沙丘猫群优化算法易陷入局部最优解的问题；利用改进沙丘猫群算法确定BP网络的结构权值及阀值，剔除BP神经网络参数设置的盲目性，提高神经网络预测性能；本发明为空分工业中关键指标监控提供了有效方案，为氩馏分含量的准确预测提供了客观依据。
主权项：1.一种基于改进沙丘猫群算法的空分参数神经网络预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过对氩馏分含量相关变量进行皮尔逊相关性分析，挑选出最优数据集；步骤S2：获取氩馏分数据，将氩馏分数据进行分割，分为训练集和测试集；步骤S3：引入Logistic混沌映射和t分布扰动，改进传统的沙丘猫群算法；步骤S4：构建BP网络，通过改进沙丘猫群算法进行迭代训练，确定BP网络的结构权值及阀值；步骤S5：基于BP网络结构权值及阈值，使用训练集进行训练得到tLSCSO-BP预测网络；步骤S6：使用测试集对训练好的tLSCSO-BP预测网络进行测试，若网络预测性能符合要求，则利用tLSCSO-BP预测网络进行氩馏分含量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于改进沙丘猫群算法的空分参数神经网络预测方法
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