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提出一种自适应动态等级粒子群算法（ADHPSO）。该算法保持粒子多样性，能摆脱局部极值，有良好的全局收敛性。将ADHPSO训练ELMAN神经网络，建立乙烯裂解炉裂解深度的在线预测模型。研究一种集成ADHPSO—ELMAN过程建模的裂解深度智能优化控制方法，得到裂解过程的最优操作条件。仿真计算表明，该方法显著提高了乙烯及丙烯的收率，具有良好的稳定性和适应性，对实际生产具有极大的应用潜力。