10.3969/j.issn.1006-6896.2014.7.025
基于改进AFSA-BP算法的油水界面软测量
人工鱼群算法具有较强的全局收敛性和较强的鲁棒性,且对初值不敏感。将AFSA算法和BP算法相结合,不仅能延续神经网络的适应能力,而且能够加速收敛到目标值并提高神经网络学习能力。运用改进的AFSA算法优化BP算法并结合联合站的工艺需求,得出油水界面高度变化率的软测量模型。数值结果表明,模型具有较高的拟合精度和较强的泛化能力,将油水界面高度的硬件测量发展到软件在线测量,通过实验仿真结果验证了所研究算法的有效性。
油水界面、人工鱼群算法、BP神经网络、软测量
TP3;TP1
2014-08-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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