【摘要】：基于過程先驗知識和Kriging模型,針對Kriging模型在求解參數過程中容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出一種利用進化優(yōu)化算法求解模型參數的方法。在參數求解過程中,將過程變量對應的輸出函數的單調性和凹凸性先驗知識作為約束條件,在合理的樣本數目下,得到更符合先驗知識的Kriging模型,提高模型的預測精度。通過函數仿真實驗和復合納濾膜的溶膠粒徑的預測估計驗證了此建模方法的有效性。
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制和優(yōu)化技術教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(21406064,21676086)
【分類號】：O212

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本文編號：2541900