【摘 要】
：
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
论文部分内容阅读
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。
其他文献
该文针对火电机组主汽温的控制问题,提出了一种基于仿人智能粒子群算法(HISPSO)的广义预测PID控制方法。通过引入仿人的智能特性,设计一种新的仿人智能粒子群优化算法;基于广义预测控制的思想,定义串级PID控制主副回路参数的性能评价指标,并采用HIS-PSO在线优化主汽温串级PID参数。仿真实验表明,HIS-PSO算法较几种主流的粒子群改进算法具有更好的全局优化能力,且针对火电机组主汽温控制问题,
为实现计划生育药具各项业务工作相关数据的整合和统一管理,完善计划生育药具发放网络和发放模式,进一步提高药具优质服务水平,该文开发设计了药具发放管理服务信息平台。平
依据布鲁纳的构建学习理论,搭建学习的"脚手架",穿越维果斯基的最近发展区,完成知识的逐层建构。为克服"DNA分子的结构"内容的抽象和学习上的难于理解,教师通过任务驱动、构