增强型微粒群优化算法在软测量中的高效应用

"增强型微粒群优化算法(EPSO)是一种在传统微粒群优化算法(PSO)基础上改进的优化技术，它在解决优化问题时表现出了更优秀的全局搜索能力和更高的效率。本文主要探讨了EPSO算法的原理、特点以及在软测量领域的应用。 微粒群优化算法(PSO)是受到鸟群飞行行为启发的一种全局优化算法，通过模拟群体智能寻找问题的最优解。然而，原版PSO在处理复杂优化问题时可能陷入局部最优，导致收敛速度慢和精度不高的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了增强型微粒群优化算法(EPSO)。EPSO引入了一些策略来改进粒子的运动规则，比如动态调整速度和位置更新方式，以及采用更有效的记忆机制来引导粒子的搜索方向，从而提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。 在对比实验中，EPSO被应用于几种常见的优化函数测试，与标准PSO相比，EPSO显示出更强的全局最优解获取能力，并且优化性能显著提升。这表明EPSO在处理复杂优化问题时具有更高的效率和更好的性能。 接下来，EPSO被进一步应用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点的软测量。软测量是一种利用过程中的部分信息预测未直接测量变量的技术，通常采用神经网络作为建模工具。在这里，研究人员构建了一个基于EPSO优化的神经网络(NN)模型，用于预测粗汽油干点，即EPSONN模型。 研究表明，EPSONN模型相对于传统的基于反向传播神经网络(BPNN)的软测量模型，其预测精度更高，性能更优。这主要得益于EPSO在训练神经网络时能更好地调整权重和阈值，使得网络结构和参数更加优化，从而提高了预测的准确性和稳定性。 增强型微粒群优化算法(EPSO)不仅在理论上展示了其在优化问题上的优越性，还在实际工程应用中得到了验证。它能够有效改进神经网络的训练过程，提升软测量模型的性能，对于工业过程控制和优化具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索EPSO与其他机器学习模型的结合，以应对更多复杂工业问题。"