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第一章 绪论
1.1引言
1.2优化问题简介
1.3粒子群优化算法
1.4溶剂脱水塔简介
1.5本文研究的主要内容及章节安排
第二章 粒子群优化算法
2.1引言
2.2原始粒子群优化算法
2.2.1算法原理
2.2.2算法流程
2.2.3算法参数设置
2.3标准粒子群算法
2.3.1惯性权重的引入
2.3.2收缩因子的引入
2.4粒子群算法的应用
2.4.1神经网络的训练
2.4.2参数优化
2.4.2组合优化
2.4.2其他应用
第三章 粒子群算法的改进
3.1粒子群算法的改进方式
3.1.1基于惯性权值的改进
3.1.2基于加速因子的改进
3.1.3基于收敛性分析的改进粒子群算法
3.1.4导入其他演化算法思想的改进粒子群算法
3.1.5其他建立非数值问题模型的改进粒子群算法
3.2基于粒子变异的改进粒子群算法
3.2.1线形递减惯性权重粒子群算法
3.2.2粒子变异到其他区域
3.3仿真试验
3.4小结
第四章 改进粒子群算法在PTA溶剂脱水塔中的应用
4.1溶剂脱水塔系统
4.1.1工艺流程
4.1.2机理分析
4.2 PTA溶剂脱水塔塔底醋酸收率模型
4.2.1输入变量和样本数据的选择
4.2.2 BP神经网络模型
4.2.3 PCA-BP模型
4.2.4结果对比
4.3溶剂脱水塔的操作优化
4.3.1优化命题描述
4.3.2塔底醋酸收率神经网络模型
4.3.3基于改进粒子群算法的操作优化
第五章 结论与展望
5.1论文总结
5.2展望
参考文献
致谢
攻读学位期间进行的相关工作
作者和导师简介