混沌粒子群与模糊聚类优化的RBF神经网络预测CO2在聚合物中的溶解度

"这篇研究论文探讨了一种利用混沌自适应粒子群优化算法和模糊聚类方法来预测聚合物中二氧化碳(CO2)溶解度的新模型。该模型基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)人工神经网络，旨在减少实验室中昂贵且耗时的实验需求。" 在当今的化工和材料科学领域，了解和预测气体在聚合物中的溶解度对于设计高效分离工艺和改进材料性能至关重要。传统的实验方法虽然准确，但往往需要大量的时间和资源。因此，发展快速而精确的预测模型成为了科学研究的重点。 本文提出的方法融合了混沌理论、自适应粒子群优化算法、模糊聚类和RBF神经网络。混沌理论引入是为了使优化过程更加复杂和非线性，从而能更好地模拟实际系统的动态行为。自适应粒子群优化算法(PSO)是一种全局优化技术，源于生物群体的行为，它能有效地搜索解决方案空间，找到最优参数。 PSO中的“混沌”元素增加了搜索过程的多样性，避免了陷入局部最优解，提高了全局寻优能力。同时，模糊聚类方法用于数据预处理，通过模糊隶属函数对数据进行分类，使得不同特性的数据点能够更准确地被归类，进一步提升了模型的预测精度。 RBF神经网络作为一种非线性映射工具，以其快速学习和良好的泛化能力而被广泛应用。它通过径向基函数作为隐层神经元的激活函数，能有效地拟合复杂的非线性关系。在本文中，PSO优化后的结果用于确定RBF神经网络的关键参数，如中心点和宽度，从而构建一个更精准的预测模型。 论文详细描述了研究过程，包括数据集的选择、模型构建、训练与验证，并对预测结果进行了分析。通过与其他传统方法的比较，展示了所提模型在预测聚合物中CO2溶解度方面的优越性。作者还提供了支持文章的补充信息，可在指定的网址获取。 这篇研究论文提出了一种创新的预测方法，结合了混沌理论、优化算法和机器学习技术，为聚合物中CO2溶解度的预测提供了一个高效且准确的工具，有助于加快新材料的研发进程，减少实验成本。