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LTE系统中采用SGA-PTS技术降低OFDM峰均比的研究与仿真 被引量:1
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作者 杨桂芹 赵春和 蒋占军 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期38-41,共4页
LTE系统以OFDM技术为核心,但OFDM技术自身存在高峰均比的问题。随着硬件技术的迅速发展,概率类技术被认为是最有希望解决OFDM系统峰均比PAPR问题的一类方法。部分传输序列PTS(Partial Transmit Sequence)技术作为概率类技术中的代表技... LTE系统以OFDM技术为核心,但OFDM技术自身存在高峰均比的问题。随着硬件技术的迅速发展,概率类技术被认为是最有希望解决OFDM系统峰均比PAPR问题的一类方法。部分传输序列PTS(Partial Transmit Sequence)技术作为概率类技术中的代表技术一直广受关注,其关键问题在于搜索到合适的相位因子序列,使OFDM信号的峰均比性能最好。本文将混合的模拟退火遗传算法SGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)应用于PTS技术中相位因子序列的搜索,并通过仿真验证其有效性及优越性。对于相同的峰均比阈值要求,SGA算法能更好地改善PTS技术搜索最优相位因子序列的复杂度问题,使其更易于实现。 展开更多
关键词 LTE系统 模拟退火遗传算法 部分传输序列 峰均比 sga (simulated annealing genetic algorithm ) PTS (partial transmit sequence) PAPR(peak-to-average power ratio)
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基于SGA-BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计 被引量:3
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作者 刘刚 高明星 +1 位作者 陈志颖 黄一 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期62-70,共9页
由于船体结构及碰撞优化的复杂性,使得传统优化方法难以有效进行。基于遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络,结合正交试验设计和ABAQUS参数化仿真技术,提出一种新的结构耐撞性优化方法--SGA-BP-GA。为了提高BP网络对结构耐撞性指标的预... 由于船体结构及碰撞优化的复杂性,使得传统优化方法难以有效进行。基于遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络,结合正交试验设计和ABAQUS参数化仿真技术,提出一种新的结构耐撞性优化方法--SGA-BP-GA。为了提高BP网络对结构耐撞性指标的预测精度和泛化能力,利用模拟退火算法的概率突跳特性克服遗传算法易早熟和陷于局部最优的缺点,在此基础上采用模拟退火遗传算法(SGA)对BP网络的权重进行优化。采用提出的SGA-BP-GA方法对FPSO舷侧结构耐撞性能进行优化设计,以验证其准确性与可行性。结果表明:与传统BP、GA-BP和SA-BP相比,SGA-BP具有更高的预测精度和泛化能力;与GA-BP-GA方法相比,SGA-BP-GA优化结果仍提高了5.34%;提出的SGA-BP-GA方法能够较好的适用于复杂的船体结构耐撞性优化设计。 展开更多
关键词 FPSO 耐撞性能优化设计 sga-BP-GA 模拟退火 遗传算法 BP神经网络
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基于SGA+DWT的BiLSTM滚动预测优化模型
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作者 刘鑫 桑学锋 +1 位作者 常家轩 郑阳 《水力发电》 CAS 2021年第11期9-14,25,共7页
根据深圳市2015年1月1日~2019年12月31日的无空缺逐日供水序列,运用自适应矩估计(AME)+最小二乘(LS)求解模型,利用自发式遗传算法(SGA)和离散小波变换(DWT)解决模型局部最优解及高频分量的过滤问题,并在图形处理单元(GPU)上训练模型,并... 根据深圳市2015年1月1日~2019年12月31日的无空缺逐日供水序列,运用自适应矩估计(AME)+最小二乘(LS)求解模型,利用自发式遗传算法(SGA)和离散小波变换(DWT)解决模型局部最优解及高频分量的过滤问题,并在图形处理单元(GPU)上训练模型,并进行滚动预测。结果表明,SDBiLSTMR模型的泛化能力较强,长期预测的均方误差(MSE)较小,纳什系数(NSE)较高,模型稳定性及可靠性强,最接近无偏估计,且在GPU上的训练时间比中央处理单元(CPU)有明显提升。研究解决了长短时记忆(LSTM)在长期预测中泛化能力变差的问题,能给其他时间序列模型提高长期预测精度提供借鉴,具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 预测优化模型 自发式遗传算法 离散小波变换 双向长短时记忆 滚动预测 泛化能力 预测精度
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一种改进的遗传算法解决旅行商问题 被引量:9
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作者 杨照选 贺建民 周晓兰 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2004年第5期30-33,共4页
标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高 ,容易陷于局部最优解。为了解决这一问题 ,提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时 ,采取了精英个体保留策略和锦标赛方法 ,扩大染色体的选择范围 ,加大了适应度好的染色体被选中... 标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高 ,容易陷于局部最优解。为了解决这一问题 ,提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时 ,采取了精英个体保留策略和锦标赛方法 ,扩大染色体的选择范围 ,加大了适应度好的染色体被选中的概率 ;交叉操作时加入父染色体中边的信息 ;在参数选择上 ,使交叉概率和变异概率与染色体的个体适应值联系 ,保护适应度好的染色体进入下一代。用程序实现了两种算法 ,通过比较 。 展开更多
关键词 旅行商问题 模式定理 标准遗传算法 改进遗传算法
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基本遗传算法及其改进 被引量:5
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作者 高友智 《武汉化工学院学报》 2003年第2期74-75,共2页
介绍遗传算法的机理,论述了基本遗传算法的原理、特点,分析以基本遗传算法为蓝本的各种扩展遗传算法的步骤,针对其不足之处,提出了相应的改进方法.
关键词 遗传算法 基本遗传算法 优化设计
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改进适应度函数的遗传算法
6
作者 甘春娇 《浙江纺织服装职业技术学院学报》 2005年第1期97-100,共4页
提出了一类新的改进的适应度函数的遗传算法,考虑了函数在搜索点的函数值及其变化率,结果表明收敛速度明显高于标准遗传算法。
关键词 sga(标准遗传算法) GMGA(梯度改进的遗传算法) 适应度函数 优化
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