CGA-RBFN模型及其在丙烯产率预测中的应用 (2005年)

利用混沌变量的遍历性和不规则性，将其引入遗传算法，可提高其全局搜优的性能；采用混沌遗传算法（CGA）训练径向基函数网（RBFN），并均衡地兼顾网络的拟合与预报能力，恰当地设计适应度函数，由此建成的cGA-RBFN模型，其预测能力与稳健性都有提高。将其应用于烃类热裂解丙烯预测，效果良好，与传统方法相比有明显的优越性。