【摘 要】
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熔融指数（MI）是聚丙烯生产的重要指标,建立可靠的熔融指数预报模型非常重要。针对标准粒子群算法（PSO）在迭代过程中易出现粒子过早收敛而陷入局部最优的缺陷,通过引入免疫系统的
【机 构】
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浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室
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熔融指数（MI）是聚丙烯生产的重要指标,建立可靠的熔融指数预报模型非常重要。针对标准粒子群算法（PSO）在迭代过程中易出现粒子过早收敛而陷入局部最优的缺陷,通过引入免疫系统的抗体选择机制,构造了一种基于免疫机制的免疫粒子群优化算法（ICPSO）,来保持更新粒子的多样性,从而克服标准粒子群算法过早收敛的缺陷;然后利用ICPSO方法对鲁棒最小二乘支持向量机预报模型（WLSSVM）进行参数寻优,得到最优的ICPSO_WLSSVM预报模型。以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究,结果表明所提出的ICPSO
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