基于改进蚁群神经网络的甲醇合成塔转化率预测

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(IACO-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模型具有很好的泛化能力。