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题名改进TLBO算法优化灰色神经网络的ORP预测
被引量：1
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作者
刘烨
南新元
李志南
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机构
新疆大学电气工程学院
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出处
《自动化与仪表》
2016年第7期12-16,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61463047)
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文摘
在生物氧化提金预处理过程中,由于传统的氧化还原电位预测方法精度不高,该文提出一种改进教与学优化算法(ATLBO)优化灰色神经网络的预测方法。在ATLBO算法中,采用多种群协同学习策略,有效地提高了算法的收敛速度和寻优精度。同时,对各个子种群进行随机交叉操作,大大降低算法陷入局部最优的可能性。运用ATLBO算法优化灰色神经网络(GNN)的参数,并将最优解作为灰色神经网络的输入,对氧化还原电位进行预测。仿真结果表明,与其他预测方法相比,该预测模型能达到较好的预测精度,并且优于其他预测模型。
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关键词
改进教与学优化算法
随机交叉
多种群协同学习
灰色神经网络
氧化还原电位预测
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Keywords
teaching learning based algorithm optimization（TLBO）
andomized crossover
multiple subpopulations cooperative learning
grey neural network
oxidation reduction potential（ORP）prediction
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分类号
TF04
[冶金工程—冶金物理化学]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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