針對GA遺傳算法種群多樣性差、局部尋優(yōu)能力差等問題,提出了多種群遺傳算法（MGA）。該算法利用間斷平衡理論,構(gòu)建多種群、多交叉算子操作方式并結(jié)合局部搜索方法和種群動態(tài)調(diào)整策略,提高算法的局部尋優(yōu)能力和尋優(yōu)速度。通過與GA和ISGA算法相比,MGA運行時間短,搜索性能強。利用MGA優(yōu)化MKLSSVM參數(shù),建立基于MGA-MKLSSVM的水泥篦冷機二次風(fēng)溫預(yù)測模型。結(jié)果表明,此模型辨識精度高、泛化能力強。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 MGA的建立
    2.1 多種群遺傳操作
    2.2 局部搜索方法
    2.3 種群動態(tài)調(diào)整策略
3 基于MGA的MKLSSVM參數(shù)尋優(yōu)
4 MGA驗證
    4.1 參數(shù)設(shè)定
    4.2 運行結(jié)果對比和仿真分析
5 基于MGA-MKLSSVM的水泥篦冷機二次風(fēng)溫模型辨識
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3702531