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基于学习型人工蜂群算法优化双向GRU的乙烯产率预测

温在鑫钱斌胡蓉金怀平杨媛媛

控制理论与应用2023，Vol.40Issue(10)：1746-1756,11.

控制理论与应用2023，Vol.40Issue(10)：1746-1756,11.DOI:10.7641/CTA.2022.20211

基于学习型人工蜂群算法优化双向GRU的乙烯产率预测

Ethylene yield prediction based on bi-directional GRU optimized by learning-based artificial bee colony algorithm

温在鑫 ¹钱斌 ²胡蓉 ²金怀平 ¹杨媛媛¹

作者信息

1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500
2. 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500||昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明 650500
折叠

摘要

关键词

深度强化学习/双向GRU/人工蜂群算法/乙烯裂解炉/生产能力预测

Key words

deep reinforcement learning/bi-directional GRU/ABC/ethylene cracking furnace/production capacity prediction

引用本文复制引用

温在鑫,钱斌,胡蓉,金怀平,杨媛媛..基于学习型人工蜂群算法优化双向GRU的乙烯产率预测[J].控制理论与应用,2023,40(10):1746-1756,11.

基金项目

国家自然科学基金项目(62173169,61963022),云南省基础研究重点项目(202201AS070030)资助.Supported by the National Natural Science Foundation of China(62173169,61963022)and the Basic Research Key Project of Yunnan Pro-vince(202201AS070030). （62173169,61963022）

控制理论与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-8152

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