一种DEA-PSO混合算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

摘要

提出了一种DEA与PSO相结合的混合算法,即用DEA算法对PSO中适应值较差的粒子群进行重组和优化。将此混合算法与PSO算法同时用于一些常见测试函数的优化问题,通过对比表明:与PSO算法相比,DEA-PSO混合算法的优化效果更佳。用DEA-PSO混合算法训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了该混合算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性。