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面向化工灰箱建模的快速全局优化模糊聚类算法研究
引用本文:王丽,陈淑鑫,荆涛.面向化工灰箱建模的快速全局优化模糊聚类算法研究[J].哈尔滨理工大学学报,2010,15(3):31-35.
作者姓名:王丽  陈淑鑫  荆涛
作者单位:1. 齐齐哈尔大学,计算中心,黑龙江,齐齐哈尔,161006
2. 齐齐哈尔大学,化学与化学工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006
摘    要:针对化工过程灰箱建模存在的精确度差、速度慢、计算复杂度高等问题,对现行模糊C-均值聚类算法进行了改进,提出了一种快速全局优化的(用于建模的数据训练集)模糊聚类算法.该算法具有不依赖初始条件、收敛速度快等特点.实验结果表明,利用快速全局优化模糊聚类算法得到的数据,在灰色预测的时间和数据准确性方面都有了显著提高,计算机仿真实验表明了该算法的有效性.

关 键 词:灰色预测  灰箱建模  模糊聚类算法  全局优化

A Fast Global Fuzzy Clustering Algorithm for the Chemical Gray Box Modeling
WANG Li,CHEN Shu-xin,JING Tao.A Fast Global Fuzzy Clustering Algorithm for the Chemical Gray Box Modeling[J].Journal of Harbin University of Science and Technology,2010,15(3):31-35.
Authors:WANG Li  CHEN Shu-xin  JING Tao
Affiliation:1.Computer Center,Qiqihar University,Qiqihar 161006,China;2.School of Chemistry and Chemical Engineering,Qiqihar University,Qiqihar 161006,China)
Abstract:The modeling of chemical grey box has the problems of low accuracy,slow and high degree of computational complexity.The Fast Global Fuzzy C-Means Clustering algorithm(FGFC),based on the Fuzzy C-means algorithm,is improved(It is used to get effective training data of modeling).The algorithm does not depend on initial conditions,convergence speed and so on.Experiments show that the FGFCM algorithm's data has improved the performance of predicting time and data accuracy.This algorithm is proved to be efficient by computer simulation.
Keywords:gray prediction  grey box modeling  Fuzzy C-means clustering  global optimization
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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