微粒群算法优化化工建模训练集

来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:papalong2009
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提出两种均以微粒群(PSO)算法对原始训练集随机抽样优化,再结合机器学习算法建立预测模型的PSO算法优化化工建模训练集的思路。思路1首先以模型交叉验证的均方误差函数mse最小为目标优化训练集,再通过对验证集预测,从平行运行得到的多个优化训练集中确定最优训练集用于建模。思路2借鉴提高BP神经网络泛化能力的初期终止(early stop)法,以对验证集预测的mse最小为目标优化训练集,再通过对测试集预测,从平行运行得到的多个优化训练集中确定最优训练集用于建模。通过仿真实验研究和对某炼油厂调和汽油生产数据的具体
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