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基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法 被引量:2
1
作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页
随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多
关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪
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APSO-BPNN模型在滨海环境中铁质材料腐蚀速率预测中的应用
2
作者 杨彪 肖佳 +2 位作者 欧阳晨 朱金晨 闫莹 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期72-79,共8页
针对滨海复杂环境中铁质材料腐蚀速率预测的问题,利用自适应粒子群优化(APSO)算法对反向传播神经网络(BPNN)中的权重和阈值进行优化,构建了一种APSO-BPNN模型,以提高铁质材料在滨海环境中腐蚀速率预测的准确性。基于暴露试验数据,对比了... 针对滨海复杂环境中铁质材料腐蚀速率预测的问题,利用自适应粒子群优化(APSO)算法对反向传播神经网络(BPNN)中的权重和阈值进行优化,构建了一种APSO-BPNN模型,以提高铁质材料在滨海环境中腐蚀速率预测的准确性。基于暴露试验数据,对比了APSO-BPNN模型与传统BPNN模型的预测效果。结果表明:APSO-BPNN模型在训练集上的决定系数R_(2)提高了23.65%,其在测试集上的R2达到0.9258,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别下降至11.55、22.26%和14.43。 展开更多
关键词 铁质材料 自适应粒子群优化(apso)算法 反向传播神经网络(BPNN) 腐蚀速率 预测模型
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基于APSO-BP神经网络的末敏弹作战效能评估方法
3
作者 唐永果 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期100-106,共7页
针对末敏弹结构复杂、影响因素多、作战效能分析困难等问题,以末敏弹命中概率作为目标函数,建立了作战效能评估指标体系,提出了一种基于APSO-BP神经网络的作战效能评估模型,并构建了BP神经网络和PSO-BP神经网络2种对比模型,利用MATLAB... 针对末敏弹结构复杂、影响因素多、作战效能分析困难等问题,以末敏弹命中概率作为目标函数,建立了作战效能评估指标体系,提出了一种基于APSO-BP神经网络的作战效能评估模型,并构建了BP神经网络和PSO-BP神经网络2种对比模型,利用MATLAB工具对3种模型进行了仿真分析。结果显示,APSO-BP神经网络的运行耗时为0.6513 s,均方误差为0.0032,相关系数为0.9789;PSO-BP神经网络的运行耗时为2.0154 s,均方误差为0.0075,相关系数为0.9688;BP神经网络的运行耗时为14.1375 s,均方误差为0.0159,相关系数为0.8900。APSO-BP神经网络评估模型运行耗时更短,预测精度更高,对于末敏弹的作战运用具有重要的理论意义和现实价值。 展开更多
关键词 末敏弹 命中概率 效能评估 BP神经网络 粒子群算法 apso-BP算法
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SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用 被引量:10
4
作者 徐艳春 王泉 +2 位作者 李振兴 李振华 吕密 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期143-149,共7页
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),... 针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。 展开更多
关键词 粒子群算法 SA—apso算法 变压器 局部放电 超声波 定位
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粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿
5
作者 苏哲 郭世杰 +3 位作者 丁强强 唐术锋 邹云鹤 吕贺 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期8-16,共9页
为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策... 为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策略来避免粒子群算法陷入局部最优解,构建了基于APSO-RF的直线轴热误差预测模型。为了验证模型的准确性与实用性,在VDL-600A型加工中心上以X轴为例进行热误差测量与建模验证,基于FANUC系统坐标原点偏移(EMZPS)功能结合自主搭建的热误差辅助补偿系统,实现了计算机与系统间的通信连接。结果表明:APSO-RF热误差模型的均方根误差相比PSO-SVM、RF及BP模型分别降低了18.3%、45.2%及47.2%,有效提高了建模精度。根据构建的模型与补偿系统功能模块,补偿后热误差最大值由71.15μm降至13.4μm,精度提升81.2%,所构建的热误差补偿方法可有效提高机床的加工精度及稳定性。 展开更多
关键词 数控机床 热误差补偿 自适应粒子群优化随机森林(apso-RF)模型 浣熊优化算法(COA)
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基于GPR代理模型和GA-APSO混合优化算法的软基水闸底板脱空反演 被引量:6
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作者 李火坤 柯贤勇 +3 位作者 黄伟 刘双平 唐义员 方静 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期1-10,29,共11页
软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自... 软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。 展开更多
关键词 软基水闸 底板脱空反演 动力学方法 高斯过程回归(GPR)代理模型 遗传-自适应惯性权重粒子群(GA-apso)混合优化算法
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基于KPCA-APSO-LSSVM的充填管道磨损风险预测 被引量:5
7
作者 骆正山 黄仁惠 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2021年第3期96-106,共11页
为提高充填管道磨损风险的预测精度,构建基于核主成分分析(KPCA)和自适应粒子群算法(APSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)磨损风险预测模型。首先通过KPCA对数据进行特征提取和降维处理,获取影响管道磨损的主要因素,然后应用LSSVM建... 为提高充填管道磨损风险的预测精度,构建基于核主成分分析(KPCA)和自适应粒子群算法(APSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)磨损风险预测模型。首先通过KPCA对数据进行特征提取和降维处理,获取影响管道磨损的主要因素,然后应用LSSVM建立磨损风险预测模型,同时利用APSO算法对模型参数进行优化。最后,以黄陵县矿区为例,分析选取12种影响因素,建立充填管道磨损风险指标体系,借助MATLAB进行仿真训练与预测,并对预测结果进行对比分析。结果表明:KPCA-APSO-LSSVM模型与其他模型相比具有更高的预测精度及更强的泛化能力,是一种更为有效的磨损风险预测方法。 展开更多
关键词 核主成分分析(KPCA) 自适应粒子群算法(apso) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 管道磨损风险
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基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型 被引量:7
8
作者 毛志勇 黄春娟 +1 位作者 路世昌 韩榕月 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期66-71,78,共7页
为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特... 为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。 展开更多
关键词 含瓦斯煤 渗透率 自适应粒子群算法(apso) 加权最小二乘法支持向量机(WLS-SVM)
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APSO-WLSSVM算法在水质预测中的应用研究 被引量:3
9
作者 王丽学 刘永鹏 +2 位作者 孔祥春 王丽娜 孙晓东 《水电能源科学》 北大核心 2011年第4期38-40,共3页
针对参数选择是影响加权最小二乘支持向量机水质预测效果的关键,给出了基于自适应粒子群优化算法参数优选的WLSSVM回归预测的建模过程,以大伙房水库为例,预测了库区水质主要影响因素,并与未优选的WLSSVM预测结果进行对比。结果表明,该... 针对参数选择是影响加权最小二乘支持向量机水质预测效果的关键,给出了基于自适应粒子群优化算法参数优选的WLSSVM回归预测的建模过程,以大伙房水库为例,预测了库区水质主要影响因素,并与未优选的WLSSVM预测结果进行对比。结果表明,该方法参数寻优更可靠、快速,预测精度高。 展开更多
关键词 自适应粒子群算法 加权最小二乘支持向量机 参数寻优 水质预测 大伙房水库
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“碳中和”背景下光伏系统可持续性评价——基于混合信息的粒计算决策模型 被引量:2
10
作者 马晓宇 白春光 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期914-926,共13页
针对“碳达峰,碳中和”背景下,如何多视角评价光伏系统,助力中国光伏产业的绿色低碳发展这一现实问题,提出了可持续发展评价维度下基于数据驱动的光伏系统决策模型。首先,依据可持续评价维度,建立光伏系统综合评价指标体系。其次,针对... 针对“碳达峰,碳中和”背景下,如何多视角评价光伏系统,助力中国光伏产业的绿色低碳发展这一现实问题,提出了可持续发展评价维度下基于数据驱动的光伏系统决策模型。首先,依据可持续评价维度,建立光伏系统综合评价指标体系。其次,针对光伏系统绩效水平存在不确定性和波动性的情况,构建区间信息粒和区间二型模糊集用以量化评价信息。再次,针对光伏系统评价指标权重偏好未知的情况,利用随机多准则可接受分析方法,通过蒙特卡罗模拟生成指标权重向量空间,获取指标权重向量;进一步,运用自适应粒子群算法得出排序结果。最后,通过实际光伏系统案例验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 光伏系统可持续评价 粒计算 区间二型模糊集 随机多准则可接受度分析 自适应粒子群算法
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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量:33
11
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测
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基于反捕食粒子群算法的电力系统经济调度方法 被引量:17
12
作者 吴杰康 韩军锋 +1 位作者 刘蔚 吴智华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期59-63,共5页
建立了考虑系统功率平衡约束、发电机组出力极限约束、机组爬坡约束、机组工作死区约束的经济调度模型,应用反捕食粒子群优化算法求解该模型。求解过程中,在自适应值罚函数中对相关约束条件加入惩罚因子,应用修补策略对违反各种约束条... 建立了考虑系统功率平衡约束、发电机组出力极限约束、机组爬坡约束、机组工作死区约束的经济调度模型,应用反捕食粒子群优化算法求解该模型。求解过程中,在自适应值罚函数中对相关约束条件加入惩罚因子,应用修补策略对违反各种约束条件的粒子进行积极修正,使粒子尽可能地在可行解区域或尽量接近可行解的区域内寻优。算例结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统经济调度 反捕食粒子群优化 修补策略 适应值罚函数法
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多指标约束下舰载装备维修级别建模与优化 被引量:13
13
作者 阮旻智 李庆民 +2 位作者 彭英武 黄傲林 张光宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期955-960,共6页
修理级别分析(level of repair analysis,LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出... 修理级别分析(level of repair analysis,LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出基于正负理想方案的多指标LORA决策隶属度优化目标函数,运用自适应粒子群算法对LORA模型进行求解,通过算例给出了优化结果,分析LORA决策的一般规律,证明方法的合理性及LORA模型的正确性。提出的LORA决策模型是现有研究基础上的重要补充,对于完善装备维修保障决策理论具有重要意义,为装备维修保障工作的开展提供决策支持。 展开更多
关键词 维修级别 舰载装备 修理级别分析模型 多指标决策 自适应粒子群算法
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油料输送温度的智能预测控制 被引量:2
14
作者 李晓斌 吴燕翔 孙海燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期197-200,208,共5页
针对油料加热输送过程中具有大时滞非线性特点的流动加热控制问题,提出了一种智能预测控制方法。该方法采用自适应粒子群优化算法(APSO)辨识和优化预测模型及控制器的PID控制参数,克服油料流动加热控制模型的失配及系统的不确定性。通... 针对油料加热输送过程中具有大时滞非线性特点的流动加热控制问题,提出了一种智能预测控制方法。该方法采用自适应粒子群优化算法(APSO)辨识和优化预测模型及控制器的PID控制参数,克服油料流动加热控制模型的失配及系统的不确定性。通过对已知模型的仿真,以及与自整定PID控制的比较表明,该方法具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 油料 输送温度 智能预测 自适应粒子群优化算法 变参数PID 控制方法
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基于粒子群优化的三轴磁强计非线性误差校正 被引量:5
15
作者 宋忠国 郑家欢 +1 位作者 张金生 席晓莉 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期40-42,共3页
三轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统三轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了三轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒... 三轴磁强计的非线性误差是影响其测量精度的重要因素,而传统三轴磁强计误差模型仅考虑零偏、磁轴非正交和灵敏度误差,无法实现对磁测误差有效剥离和校正。通过对传统误差模型进行扩展,提出了三轴磁强计的非线性误差模型,并利用自适应粒子群优化(APSO)算法对非线性误差模型参数进行反演。实验结果表明:可以有效地补偿三轴磁强计的非线性测量误差,相较于传统校正方法,在误差参数规模较大情况下,APSO算法具有更好的全局搜索能力,可大幅提高误差参数反演精度及算法收敛速度。 展开更多
关键词 三轴磁强计 误差校正 自适应粒子群优化算法 参数估计
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污水处理控制系统设计与出水参数的软测量 被引量:4
16
作者 徐方舟 潘丰 《机电工程》 CAS 2010年第9期42-45,共4页
随着工业技术的发展,各种污染已经严重影响了人类的生存环境。近年来人们由于对水环境保护意识不断增强,更多的技术被要求应用于污水处理过程之中。针对某焦化厂污水处理系统,设计了一套基于W INCC、PLC的污水处理控制系统,从而实现了... 随着工业技术的发展,各种污染已经严重影响了人类的生存环境。近年来人们由于对水环境保护意识不断增强,更多的技术被要求应用于污水处理过程之中。针对某焦化厂污水处理系统,设计了一套基于W INCC、PLC的污水处理控制系统,从而实现了污水处理系统自动化控制。利用已测得进水数据,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了软测量模型,并且引入小波分析这一数学分析方法,选用径向基小波核函数。针对支持向量机参数,采用自适应粒子群优化(APSO)算法对其进行了调整。实验结果表明,此方法能够实现对污水处理系统出水BOD5、COD浓度的软测量预测。 展开更多
关键词 控制系统 最小二乘支持向量机 核函数 自适应粒子群优化
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基于并联机构的车辆座椅参数优化及性能分析 被引量:3
17
作者 时培成 李云龙 肖平 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1001-1010,共10页
为进一步提升车辆座椅悬架的隔振性能,利用连杆弹簧并联机构,设计了一种具有准零刚度的非线性座椅;在对座椅参数进行加速粒子群算法优化后,建立了“人-座椅-车”七自由度集中参数耦合模型,完成了汽车在不同路面激励下的人体动力学响应... 为进一步提升车辆座椅悬架的隔振性能,利用连杆弹簧并联机构,设计了一种具有准零刚度的非线性座椅;在对座椅参数进行加速粒子群算法优化后,建立了“人-座椅-车”七自由度集中参数耦合模型,完成了汽车在不同路面激励下的人体动力学响应仿真实验,对比分析了相同激励下线性座椅人体动力学响应。研究结果表明:参数经过加速粒子群优化算法处理的并联机构座椅满足汽车座椅设计国标GB 15083—2006和行标QC/T 740—2005要求;该座椅具有准零刚度特性,在各种路面激励下均能保持较好的隔振效果,在随机路面激励下并联机构非线性座椅悬架系统的人体各部位加速度均方根值下降了86%,位移均方根值下降了38%。 展开更多
关键词 并联机构 非线性座椅悬架 加速粒子群算法(apso) 准零刚度特性 隔振
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基于PCA-AHPSO-SVR的煤层瓦斯含量预测研究 被引量:14
18
作者 魏国营 裴蒙 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期69-74,共6页
为了提高煤层瓦斯含量预测的准确性和科学性,通过主成分分析方法对影响煤层瓦斯含量的7个因素进行特征提取,消除影响因素之间的相关性,减少维度;用支持向量回归机对提取的因素进行训练,并用改进的自适应混合粒子群算法对SVR的参数进行优... 为了提高煤层瓦斯含量预测的准确性和科学性,通过主成分分析方法对影响煤层瓦斯含量的7个因素进行特征提取,消除影响因素之间的相关性,减少维度;用支持向量回归机对提取的因素进行训练,并用改进的自适应混合粒子群算法对SVR的参数进行优化,提出PCA-AHPSO-SVR模型;与PCA-PSO-SVR,PSO-SVR这2个模型在相同环境下进行30次运行比较。研究结果表明:研究提出的PCA-AHPSO-SVR模型较其他2种模型平均准确率分别提高5.51%和9.32%,稳定性更佳,可满足工程实际需求。 展开更多
关键词 煤层瓦斯含量 主成分分析 自适应混合粒子群算法 支持向量回归机 预测
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基于自适应粒子群优化算法的AGC机组调配研究 被引量:4
19
作者 周霞 吴英俊 《江苏电机工程》 2009年第1期1-4,共4页
提出了一种基于自适应型粒子群优化算法(APSO)的自动发电控制(AGC)机组调配方案。该方案针对考虑机组调节容量、调节速率等约束条件的AGC机组调配的数学模型,提出了一种改进的APSO。介绍了算法的基本原理,分析了不同参数取值对算法收敛... 提出了一种基于自适应型粒子群优化算法(APSO)的自动发电控制(AGC)机组调配方案。该方案针对考虑机组调节容量、调节速率等约束条件的AGC机组调配的数学模型,提出了一种改进的APSO。介绍了算法的基本原理,分析了不同参数取值对算法收敛性的影响。算例表明,该方法不仅可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点,而且与遗传算法比较,具有收敛性好、收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 自动发电控制 进化计算 apso 机组调配
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基于EXIT图和自适应微粒群算法的度分布对优化方法
20
作者 姬红兵 李佳 张桂华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期2011-2014,共4页
综合EXIT图法和自适应微粒群优化(APSO)算法的优点,该文提出了一种基于EXIT图和APSO算法的非正则LDPC码度分布对优化方法。该方法设计了衡量EXIT曲线匹配程度的全局代价函数,并运用APSO算法对度分布对进行快速迭代优化,迭代过程中不需... 综合EXIT图法和自适应微粒群优化(APSO)算法的优点,该文提出了一种基于EXIT图和APSO算法的非正则LDPC码度分布对优化方法。该方法设计了衡量EXIT曲线匹配程度的全局代价函数,并运用APSO算法对度分布对进行快速迭代优化,迭代过程中不需要固定CND曲线,可以获得EXIT曲线更加匹配的优化度分布对,以及更高的噪声门限。仿真结果表明,该方法在码结构优化方面有着很好的性能,且优化速度较高斯逼近法有了较大提高。 展开更多
关键词 LDPC码 EXIT图 自适应微粒群优化 apso-EXIT算法
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