王春林
作品数: 82被引量:348H指数:10
  • 所属机构:杭州电子科技大学
  • 所在地区:浙江省 杭州市
  • 研究方向:动力工程及工程热物理
  • 发文基金:国家自然科学基金

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一种生物质炉燃烧优化的方法
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基于支持向量机与遗传算法的灰熔点预测被引量:47
2007年
为了提高估算煤灰熔点的精度,文中采用支持向量机算法对求解灰熔点问题进行了建模,并利用遗传算法对支持向量机模型的参数进行了优化,获得了最优的模型参数。支持向量机模型将灰成分作为输入量,煤的灰熔点Tst作为输出量,用试验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对单煤和混煤灰熔点进行了预测,并将预测结果与实验结果进行了对比,结果表明,优化后的支持向量机模型实现了对单煤和混煤灰熔点较精确的预测。支持向量机可用于小样本问题的学习,计算速度快,提高了实时处理与预测能力。
王春林周昊李国能邱坤赞岑可法
关键词:灰熔点支持向量机遗传算法
一种磨煤机在线综合运行优化的方法
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带有征税算子的改进蚁群优化方法被引量:1
2011年
针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,借鉴人类社会税收机制的作用,提出了能够强化其全局搜索能力的征税算子。征税算子通过抑止信息素差异急剧膨胀,以提高所得解的全局性。并对征税算子的参数设置以及收敛性问题进行讨论研究,最后将添加征税算子的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验。仿真结果表明,征税算子具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象。
郑松李春富王春林葛铭薛安克
关键词:蚁群算法全局优化
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