基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制 被引量：11

1

作者 刘军 陈磊 +6 位作者 李文灿 孟宪武 刘郁聪 刘迪仁 徐学恭 方江雄 杨凤 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第25期10177-10181,共5页

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,基于混沌蚁群优化的小波... 地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用广义交叉验证函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。 展开更多

关键词 地磁信号 噪声 小波阈值法 混沌蚁群优化算法

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蚁群优化神经网络的网络流量混沌预测 被引量：8

2

作者 吴文铁 宋曰聪 李敏 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期97-101,共5页

为了网络流量预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化BP神经网络(BPNN)的网络流量混沌预测模型(ACO-BPNN)。对网络流量时间序列进行重构,将BPNN参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到BPNN最优参数,建立网络流量最优预... 为了网络流量预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化BP神经网络(BPNN)的网络流量混沌预测模型(ACO-BPNN)。对网络流量时间序列进行重构,将BPNN参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到BPNN最优参数,建立网络流量最优预测模型,并采用实测网络流量数据进行有效性验证。结果表明,ACO-BPNN能够准确刻画网络流量变化特性,提高网络流量的预测准确性。 展开更多

关键词 网络流量 蚁群优化算法 BP神经网络 混沌预测

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基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测 被引量：8

3

作者 杨静 李英娜 +1 位作者 赵振刚 李川 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第9期108-111,共4页

针对输电线路覆冰问题,提出一种基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测模型。以云南昭通某110 kV输电线路覆冰厚度监测数据为基础,首先求取覆冰时间序列最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数,对覆冰厚度进行非线性的动力学分析,确定序列具... 针对输电线路覆冰问题,提出一种基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测模型。以云南昭通某110 kV输电线路覆冰厚度监测数据为基础,首先求取覆冰时间序列最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数,对覆冰厚度进行非线性的动力学分析,确定序列具有混沌特性;其次由C-C法对系统进行相空间重构,找出数据变化的局部规律性;最后采用小波神经网络对相空间轨迹进行预测,并通过蚁群算法优化预测模型参数。实验表明:模型具有良好预测能力,对抗冰工作具有实际指导意义。 展开更多

关键词 输电线路 混沌特性 相空间重构 蚁群优化算法 小波神经网络

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基于改进蚁群的路径导航算法 被引量：11

4

作者 郑慧君 陈俞强 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第4期608-612,共5页

蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)通过模拟蚁群觅食的行为提出的一种启发式防生算法,被应用于很多组合优化问题中。针对蚁群算法在求解过程中容易陷入局部最优出现早熟停滞,对基本的蚁群算法进行了改进,提出了基于混沌扰动的... 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)通过模拟蚁群觅食的行为提出的一种启发式防生算法,被应用于很多组合优化问题中。针对蚁群算法在求解过程中容易陷入局部最优出现早熟停滞,对基本的蚁群算法进行了改进,提出了基于混沌扰动的蚁群算法(CD-ACO),在算法的概率转移中引入混沌扰动因子,以保持蚁群群的多样性,使算法易于跳出局部极值区间,加快收敛速度,从而提高全局搜索能力。在蚁群选取下一跳节点的时候,通过欧式距离对邻节点的选取进行了筛选,使蚁群朝着目标节点的方向进行移动,提高搜索效率;最后在MATLAB中建立道路交通网络模型,并进行了路径导航仿真实验,实验表明,CD-ACO的稳定性强,收敛速度快,并且能够得到全局较优的路径。 展开更多

关键词 蚁群算法 路径导航 混沌扰动

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基于混沌蚁群算法的大时滞对象神经网络控制 被引量：5

5

作者 赵俊 陈建军 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1198-1202,共5页

为了有效控制未知大时滞对象,以最小二乘支持向量机为辨识器,通过改进模糊PID控制,构造了一种智能型神经网络作为控制器.在此控制方案下,对蚁群算法引入混沌搜索机制进行改进,将其应用于控制器参数的离线优选.仿真结果表明:该方案及其... 为了有效控制未知大时滞对象,以最小二乘支持向量机为辨识器,通过改进模糊PID控制,构造了一种智能型神经网络作为控制器.在此控制方案下,对蚁群算法引入混沌搜索机制进行改进,将其应用于控制器参数的离线优选.仿真结果表明:该方案及其优化策略能有效改善系统的性能,稳态无静差,动态性能好,且具有一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 未知大时滞对象 模糊PID控制 最小二乘支持向量机 神经网络 混沌蚁群优化

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动态蚁群算法在梯级水库优化调度中的应用 被引量：4

6

作者 童晓霞 孙宁宁 李亚龙 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第6期86-89,共4页

针对蚁群算法缺乏全局搜索与局部寻优之间的动态调整,蚁群难以保持较好的多样性,算法极易陷入局部最优的问题,以余弦递减的策略动态调整启发式因子的变化,从而平衡算法的全局搜索和局部寻优。同时,利用混沌搜索的随机性和遍历性,对蚁群... 针对蚁群算法缺乏全局搜索与局部寻优之间的动态调整,蚁群难以保持较好的多样性,算法极易陷入局部最优的问题,以余弦递减的策略动态调整启发式因子的变化,从而平衡算法的全局搜索和局部寻优。同时,利用混沌搜索的随机性和遍历性,对蚁群每次迭代找到的路径进行混沌扰动,从而提高算法跳出局部最优的能力,避免算法早熟收敛。将改进的蚁群算法应用于梯级水库的联合优化调度,模拟计算结果表明了算法的有效性。将其结果与逐步优化法和标准蚁群算法的计算结果进行对比,体现了算法在求解速度和求解精度上的优势。 展开更多

关键词 水利工程 优化调度 蚁群算法 余弦递减 混沌扰动

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高校校车联营的协同车辆路径问题 被引量：1

7

作者 汤雅连 蔡延光 +1 位作者 杨军 朱君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第3期683-688,共6页

考虑城市高校校区分散、教职工通勤安全、高校和教职工双方利益及道路路况影响校车行驶速度等因素,建立高校校车联营的协同车辆路径问题模型。充分利用蚁群优化算法和遗传算法的优势,引入了平滑机制和混沌搜索机制,构造了混合蚁群协同... 考虑城市高校校区分散、教职工通勤安全、高校和教职工双方利益及道路路况影响校车行驶速度等因素,建立高校校车联营的协同车辆路径问题模型。充分利用蚁群优化算法和遗传算法的优势,引入了平滑机制和混沌搜索机制,构造了混合蚁群协同算法。对实例进行仿真表明,该算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和蚁群优化算法,而且高校校车联营的模式不仅节约了高校经费开支,还缓解了交通拥堵,因此对城市的发展有重要的意义。 展开更多

关键词 校车路径问题 协同算法 蚁群优化算法 遗传算法 平滑机制 混沌搜索

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机器学习算法在短期电力负荷预测中的应用 被引量：14

8

作者 虞尚智 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第8期2231-2234,2245,共5页

为了提高短期电力负荷预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)的短期电力负荷预测模型(ACO-SVM)。首先采用混沌理论对短期电力负荷样本进行重构,然后将SVM参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到SVM最优... 为了提高短期电力负荷预测准确性,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)的短期电力负荷预测模型(ACO-SVM)。首先采用混沌理论对短期电力负荷样本进行重构,然后将SVM参数作为蚂蚁的位置向量,通过蚁群信息交流和相互协作找到SVM最优参数,最后建立短期电力负荷的最优预测模型,并采用实际短期电力负荷数据进行有效性验证。结果表明,ACO-SVM能够准确刻画短期电力负荷变化特性,提高了短期电力负荷的预测准确性。 展开更多

关键词 短期电力负荷 蚁群优化算法 支持向量机 混沌理论

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粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量：9

9

作者 刘昆 《现代电子技术》 北大核心 2019年第2期120-123,共4页

针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法。采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用... 针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法。采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用改进预测方法时,其预测的平均绝对误差值相比FCM-LSSVM网络流量预测方法、Morlet-SVR和ARIMA组合预测方法分别降低了65.3%,34.3%,具有一定的优势。 展开更多

关键词 粒子群算法优化 支持向量机 网络流量 混沌预测 平均绝对误差 蚁群算法

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基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法 被引量：16

10

作者 刘明霞 游晓明 刘升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期15-22,共8页

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A_ACS)。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而... 针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A_ACS)。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而提高解的精度;在迭代后期去掉混沌算子,减少混沌扰动性,来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题,仿真结果表明,该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间,并且提高了解的质量,其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾,整体性能优于其他两种算法。 展开更多

关键词 蚁群算法 聚度 混沌优化 自适应信息素更新 旅行商问题

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提升风电场响应效能的混合储能最优经济配置 被引量：2

11

作者 曾鉴 袁川 +2 位作者 朱觅 杨新婷 刘友波 《水利水电技术》 北大核心 2019年第3期194-200,共7页

在风力发电补贴越来越低,未来更可能取消补贴且电力市场辅助服务越来越完善的情况下,提出了一种以风电场AGC辅助服务性能与整体收益为目标的混合储能系统配置方法。首先,基于华北地区的两个细则,分析了AGC辅助服务的考核指标。然后,采... 在风力发电补贴越来越低,未来更可能取消补贴且电力市场辅助服务越来越完善的情况下,提出了一种以风电场AGC辅助服务性能与整体收益为目标的混合储能系统配置方法。首先,基于华北地区的两个细则,分析了AGC辅助服务的考核指标。然后,采用充放电次数限制少、充放电功率高的全钒液电池与成本低廉、容量较大的铅酸电池组成的混合储能系统,提出基于AGC服务性能指标和发电量有效上网率的响应效能指标,更好的反映加入储能系统的效果,并制定了储能系统充放电响应及SOC状态强制回归策略。基于计算效率高、全局收敛性能好的混沌蚁群算法,通过建立储能系统的成本子模型、风电场AGC服务收益及增加有效上网电量收益子模型,构建了以日收益最大为目标的优化配置模型。最后,通过计算某风电场储能系统的最优经济配置,分析了加入储能前后的响应效能与收益。结果表明:最优经济配置方法合理有效,加入储能系统后提升风电场约30%的综合性能收益。研究成果对未来风电场合理配置混合储能系统具有较大参考价值。 展开更多

关键词 风电场 AGC服务 储能系统 混合优化 混沌蚁群算法 经济性 响应效能 可再生清洁能源

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基于改进蚁群算法的不同路段低碳物流路径优化研究 被引量：16

12

作者 陈志 江治杰 刘瑶 《生态经济》 北大核心 2019年第12期53-59,66,共8页

随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速... 随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。 展开更多

关键词 蚁群算法 混沌系统 低碳物流 路径优化 不同路段

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多源多汇WSNs中基于概率路由的数据融合方法

13

作者 卢尧 张太华 何二宝 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第7期53-56,共4页

针对传统多对一数据融合方法无法有效支持多源多汇无线传感器网络(WSNs)应用场景,难以适应网络动态性和可扩展性等问题,提出了一种基于概率路由的分布式多对多数据融合方法。在无需全局知识的前提下,多个汇聚节点能同时高效地收集来自... 针对传统多对一数据融合方法无法有效支持多源多汇无线传感器网络(WSNs)应用场景,难以适应网络动态性和可扩展性等问题,提出了一种基于概率路由的分布式多对多数据融合方法。在无需全局知识的前提下,多个汇聚节点能同时高效地收集来自多个源节点的感知数据。新方法使用混沌蚁群优化指导数据传输方向,结合数据融合和多播技术降低通信负载。当网络环境保持稳定时,路由结构逐渐收敛为近似最优数据融合结构,如果网络环境发生变化,路由结构也会迅速调整。通过与现有方法的比较,实验仿真验证了新方法的可行性和高效性。 展开更多

关键词 多源多汇 无线传感器网络 数据融合 概率路由 混沌蚁群优化

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随机搜索算法在医疗器械人性化色泽设计中的应用 被引量：1

14

作者 杨帆 《电子测量技术》 2020年第17期92-96,共5页

针对现有技术中医疗器械颜色不利于患者康复、治疗的问题,提出新型的设计方案。该方案应用随机搜索算法对医疗器械颜色区域、范围等因素进行最佳选择,使得不同器械类型适应不同的色泽。随机搜索算法有效地将蚁群算法和混沌粒子群优化(ch... 针对现有技术中医疗器械颜色不利于患者康复、治疗的问题,提出新型的设计方案。该方案应用随机搜索算法对医疗器械颜色区域、范围等因素进行最佳选择,使得不同器械类型适应不同的色泽。随机搜索算法有效地将蚁群算法和混沌粒子群优化(chaos particle swarm optimization,CPSO)算法融合在一起,使用户能够快速找出颜色区域内的最佳补偿点。通过利用融合色泽与强度信息几何形变模型,设计出柔和的视觉体验的外观形状。试验表明,该方法误差较小,用户满意度高。 展开更多

关键词 医疗器械 随机搜索算法 蚁群算法 混沌粒子群优化算法 视觉体验

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求解函数优化问题的快速连续蚁群算法

15

作者 马卫 朱庆保 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2120-2124,共5页

用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦... 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦察蚁进行全局大视域快速搜索,且每迭代完一步和每迭代完一代都要对解进行评价,并对本代最优解的信息素进行标记,由此吸引觅食蚁在本代最优解周围空间进行小步长搜索.通过这种初始化方法和侦察蚁与觅食蚁的相互协作,不仅能很好的提高寻优精度,且使收敛速度大幅提高.计算机仿真实验结果表明,本算法寻优率高,收敛速度提高显著,效果令人满意. 展开更多

关键词 函数优化 连续蚁群算法 混沌序列 侦察蚁 觅食蚁

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