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(dāng)前菌群群體中的最優(yōu)細菌進行混沌尋優(yōu),以預(yù)防算法"早熟"。同時,用混沌菌群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程,建立延遲焦化生焦高度斜率預(yù)測模型。仿真結(jié)果表明:該模型具有較高的精度和較好的泛化能力,能夠?qū)崿F(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(fù)制
    1.3 驅(qū)散
2 混沌的特性
3 混沌菌群算法設(shè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    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(yù)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(yù)測
6 結(jié)束語



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