針對(duì)GA遺傳算法種群多樣性差、局部尋優(yōu)能力差等問(wèn)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(dòng)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(guò)與GA和ISGA算法相比,MGA運(yùn)行時(shí)間短,搜索性能強(qiáng)。利用MGA優(yōu)化MKLSSVM參數(shù),建立基于MGA-MKLSSVM的水泥篦冷機(jī)二次風(fēng)溫預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明,此模型辨識(shí)精度高、泛化能力強(qiáng)。 

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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(dòng)態(tài)調(diào)整策略
3 基于MGA的MKLSSVM參數(shù)尋優(yōu)
4 MGA驗(yàn)證
    4.1 參數(shù)設(shè)定
    4.2 運(yùn)行結(jié)果對(duì)比和仿真分析
5 基于MGA-MKLSSVM的水泥篦冷機(jī)二次風(fēng)溫模型辨識(shí)
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]一種基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究[J]. 劉浩然,趙翠香,李軒,王艷霞,郭長(zhǎng)江.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(07)
[3]用于水泥熟料fCaO預(yù)測(cè)的多核最小二乘支持向量機(jī)模型[J]. 趙朋程,劉彬,高偉,趙志彪,王美琪.  化工學(xué)報(bào). 2016(06)
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本文編號(hào)：3702531