【摘 要】
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为提高甲醇合成塔转化率的预测精度，提出一种改进蚁群算法（ACO）优化BP神经网络权值和阈值的方法。首先，利用BP神经网络建立起预测模型，然后，以网络的误差为目标函数，用蚁群算法对其
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为提高甲醇合成塔转化率的预测精度，提出一种改进蚁群算法（ACO）优化BP神经网络权值和阈值的方法。首先，利用BP神经网络建立起预测模型，然后，以网络的误差为目标函数，用蚁群算法对其权值和阈值进行寻优，再在原有的蚁群算法的基础上加以改进，提高算法总体的精度。将改进蚁群算法（IACO）运用于BP神经网络，较好的提高了BP网络的学习能力和泛化能力，尤其是泛化能力。将改进蚁群神经网络（IAOO-BP）模型应用于甲醇合成塔转化率的预测，实验结果表明，该模型能够较好的预测甲醇合成塔的转化率，进一步证明了IACO—BP
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