改进差分进化算法辨识加药凝絮过程参数
来源期刊:控制工程2010年第4期
论文作者:唐德翠 邓晓燕 朱学峰 邹振裕 罗永恒 李展峰 徐廷国
文章页码:483 - 978
关键词:改进差分进化算法;城市供水;加药凝絮;参数辨识;
摘 要:针对标准差分进化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优从而导致收敛精度不高的缺点,提出将DE/rand/1和DE/best/1线性加权相结合以及自适应重构交叉概率因子的改进差分进化算法。该算法中变异策略采用将DE/rand/1和DE/best/1通过线性模拟退火加权策略相结合,交叉因子则根据进化代数自适应重构,使得算法在初期重视全局搜索能力以找到全局最优可能解,后期重视局部收敛速度,以提高算法寻优能力和收敛速度。最后将该算法和其他改进差分进化算法用于城市供水水处理过程的加药凝絮参数辨识中,仿真结果表明,该算法相对于其他3种算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度,所得模型对检验数据的误差平方和很小,表明该模型准确可靠,为投药过程的前馈反馈控制和水厂的优化运行打下了良好基础,具有很好的实际意义。
唐德翠1,2,邓晓燕1,朱学峰1,邹振裕3,罗永恒3,李展峰3,徐廷国3
1. 华南理工大学自动化学院2. 广东技术师范学院自动化学院3. 广东佛山市水业集团有限公司沙口水厂
摘 要:针对标准差分进化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优从而导致收敛精度不高的缺点,提出将DE/rand/1和DE/best/1线性加权相结合以及自适应重构交叉概率因子的改进差分进化算法。该算法中变异策略采用将DE/rand/1和DE/best/1通过线性模拟退火加权策略相结合,交叉因子则根据进化代数自适应重构,使得算法在初期重视全局搜索能力以找到全局最优可能解,后期重视局部收敛速度,以提高算法寻优能力和收敛速度。最后将该算法和其他改进差分进化算法用于城市供水水处理过程的加药凝絮参数辨识中,仿真结果表明,该算法相对于其他3种算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度,所得模型对检验数据的误差平方和很小,表明该模型准确可靠,为投药过程的前馈反馈控制和水厂的优化运行打下了良好基础,具有很好的实际意义。
关键词:改进差分进化算法;城市供水;加药凝絮;参数辨识;