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基于混沌粒子群算法的复杂模型寻优

王冬菊 安徽师范大学
神经网络   粒子群算法   混沌  

摘要:针对钢板轧制过程中厚板凸度预报模型难以精确建模的问题,本文提出采用三层神经网络建立预报模型,对模型的参数采用混沌粒子群算法进行优化。该算法引入混沌机制,保证粒子种群的多样性,防止算法过早陷入局部最优。实验结果表明:该预报模型收敛速度快、预报精度高,具有一定的实用性。

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