文献类型：期刊文章

作　　者：李炜[1] 徐卫[1]

机构地区：[1]兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃兰州730050

出　　处：《传感器与微系统》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60964003)

年　　份：2013

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：149-152

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2013_2014、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。

关 键 词：细菌觅食优化算法 最小二乘支持向量机 软测量 粒子群优化算法

分 类 号：TP216]