4种智能算法在相平衡数据拟合中的应用

论文摘要

针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将4种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇（1）+乙腈（2）二元物系汽液相平衡数据的Wilson拟合和甲醇（1）+乙腈（2）+1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐（3）三元物系汽液相平衡数据的NRTL拟合为例,系统讨论了4种算法在应用时的主要影响因素,并将所得结果进行了分析和比较。结果表明遗传算法和粒子群算法可以较好地解决初值难设的问题,并且给出了每种算法的适用范围和使用建议。

论文目录

• 1 计算细节
•   1.1 相平衡数据
•   1.2 计算平台及编程环境
•   1.3 目标函数
•   1.4 比较标准
•   1.5 默认参数
•     1.5.1 遗传算法
•     1.5.2 神经网络
•     1.5.3 退火算法
•     1.5.4 粒子群算法
• 2 结果与讨论
•   2.1 遗传算法
•     2.1.1 二元物系的拟合结果
•     2.1.2 三元物系的拟合结果
•     2.1.3 建议
•   2.2 神经网络
•     2.2.1 三元物系的拟合结果
•     2.2.2 建议
•   2.3 退火算法
•     2.3.1 二元物系的拟合结果
•     2.3.2 三元物系的拟合结果
•     2.3.3 建议
•   2.4 粒子群算法
•     2.4.1 二元物系的拟合结果
•     2.4.2 三元物系的拟合结果
•     2.4.3 建议
•   2.5 4种算法的比较
•     2.5.1 效率
•     2.5.2 相同点
•     2.5.3 不同点
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱炜,刘斌,侯海云,李庆,王新元,樊增禄

关键词: 相平衡,参数估值,遗传算法,神经网络,退火算法,粒子群算法

来源: 化学工业与工程 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 化学,自动化技术

单位: 西安工程大学环境与化学工程学院,西安工程大学纺织与材料工程学院

基金: 陕西省教育厅科学研究项目(17JK0348),西安工程大学创新创业训练计划项目(2017086),国家自然科学青年科学基金项目(2160030548),陕西科技厅国际科技合作与交流计划项目(2017KW-026)

分类号: O642.42;TP18

DOI: 10.13353/j.issn.1004.9533.20181012

页码: 42-50

总页数: 9

文件大小: 218K

下载量: 125