基于层级分解的前围声学包多目标优化 被引量：1

1

作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页

搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II pareto多目标解集

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基于机器学习算法的新型电力系统中电网投资成效评价及投资推演

2

作者 田鑫 靳晓凌 +2 位作者 韩新阳 杨军伟 张新圣 《中国电力》 北大核心 2025年第7期197-206,共10页

分布式电源、储能、微电网等新要素的接入给电力系统运行特性带来较大影响,电网作为新型电力系统的重要组成部分,其规划和投资决策需要充分考虑新要素对电网投资成效的影响,确保电网投资规模、结构与新型电力系统构建的目标相一致。当... 分布式电源、储能、微电网等新要素的接入给电力系统运行特性带来较大影响,电网作为新型电力系统的重要组成部分,其规划和投资决策需要充分考虑新要素对电网投资成效的影响,确保电网投资规模、结构与新型电力系统构建的目标相一致。当前电网投资成效评价大多关注成本投入和经济效益,新型电力系统构建要求电网投资成效以整体效益为指引,提取关键影响因素,为电网投资推演提供方向性指引。首先,建立了一种基于机器学习算法的新型电力系统电网投资成效评价和投资推演方法,基于最小二乘支持向量机(least square support vector regression,LSSVM)的机器学习算法构建了电网投资成效评价模型,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行参数寻优,并以分布式电源和储能建设场景为例进行算例分析。然后,基于新型电力系统下电网物理指标、电网投资指标与电网投资成效指标之间的量化映射关系,建立电网投资推演方法和模型,采用差异化场景对电网投资推演方法进行案例分析,验证方法的可行性,为新型电力系统构建背景下电网投资决策提供理论和技术支撑。 展开更多

关键词 电网投资 机器学习 最小二乘支持向量机 粒子群优化 典型场景 投资成效评价 策略推演

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基于Henon混沌映射的多目标粒子群算法改进分析 被引量：6

3

作者 柴志君 欧阳中辉 李钊 《兵工自动化》 2020年第11期48-52,共5页

为解决多目标粒子群优化算法对初值敏感性较差和局部搜索能力不强的问题,提出一种改进的混沌多目标粒子群优化算法。根据多目标优化问题的概念,利用混沌对初值敏感、随机的特性,确定种群初始值,通过引入Henon混沌映射,将改进后的算法应... 为解决多目标粒子群优化算法对初值敏感性较差和局部搜索能力不强的问题,提出一种改进的混沌多目标粒子群优化算法。根据多目标优化问题的概念,利用混沌对初值敏感、随机的特性,确定种群初始值,通过引入Henon混沌映射,将改进后的算法应用到3个典型的多目标测试函数,并与NSGAⅡ和MOPSO算法进行对比。仿真结果表明:改进的多目标粒子群算法在收敛性、分布性和均匀性等均有提高,具有可行性和优越性。 展开更多

关键词 多目标优化 粒子群算法 HENon映射 pareto解 评价指标

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基于粒子群优化算法的支持向量机研究 被引量：51

4

作者 谷文成 柴宝仁 滕艳平 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期705-709,共5页

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系... 基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性. 展开更多

关键词 粒子群优化算法(PSO) 支持向量机(SVM) 优化 双螺旋分类 评价

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面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化 被引量：5

5

作者 辜小花 廖志强 +1 位作者 李太福 易军 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期130-136,共7页

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,... 针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 广义回归神经网络 pareto向量评价微粒群算法 建模 优化 抽油机 节能

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基于回溯搜索算法的灌区优化配水模型 被引量：15

6

作者 韩宇 孙志鹏 +3 位作者 黄睿 郭珊珊 易康 陈建 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期29-37,共9页

随着西北大型灌区水资源供需矛盾日益加剧,粮食生产安全逐渐存在重大威胁,传统优化渠系配水模型主要基于目标函数对作物需水量进行优化配置,而目标函数参数及约束条件较为复杂,难以实现全局优化配水。本文以黑河流域西浚灌区西洞渠系为... 随着西北大型灌区水资源供需矛盾日益加剧,粮食生产安全逐渐存在重大威胁,传统优化渠系配水模型主要基于目标函数对作物需水量进行优化配置,而目标函数参数及约束条件较为复杂,难以实现全局优化配水。本文以黑河流域西浚灌区西洞渠系为例,采用“定流量,控开启”原则,在干渠设计流量恒定条件下,以剩余流量最小原则建立回溯搜索算法优化配水方程,通过回溯搜索算法求解下级渠道阀门开启及关闭配水时间图,并进一步求得阀门控制时间点偏态系数,同时将所得结果与向量评估遗传算法、粒子群算法的配水时间、阀门时间控制偏离程度进行比较,在此基础上结合小河站渠系弃水情况评估模型适应性。结果显示:回溯搜索算法、向量评估遗传算法、粒子群算法配水时间分别为12.70、14.38和15.50 d,阀门开启时间点偏态系数分别为0.093、0.328、0.217,相比回溯搜索算法配水模型具有明显的时间优越性及稳定性;回溯搜索算法在渠系水利用率较低的西洞渠系弃水为零,而在渠系水利用率较高的小河站渠系弃水现象严重,该算法普遍适用于渠系水利用率较低地区。利用回溯搜索算法对灌区进行优化配水,在合理适用条件下,不仅能够保证灌溉时间较优,满足渠系灌溉制度要求,而且能够维持流体输送相对稳定性,达到渠系优化配水目的。 展开更多

关键词 渠系配水 回溯搜索算法 向量评估遗传算法 粒子群算法

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改进的支持向量机方法在矿山地质环境质量评价中的应用 被引量：13

7

作者 卢文喜 郭家园 +2 位作者 董海彪 张宇 林琳 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1511-1519,共9页

传统支持向量机(SVM)评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型(PSO-SVM)对长吉图经济区135个矿山进行地质环境质量评价。PSO-SVM模型的评价结果与综合评价结果的相同... 传统支持向量机(SVM)评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型(PSO-SVM)对长吉图经济区135个矿山进行地质环境质量评价。PSO-SVM模型的评价结果与综合评价结果的相同率(注:该相同率是指两个评价结果相同的个数占所有评价样本数的百分比)达到95.56%,与SVM模型评价结果的相同率达到91.11%。结合研究区实际情况并分析三种评价结果得出,PSO-SVM模型的评价结果更符合实际情况。改进的支持向量机方法能够避免人为因素影响,提高矿山地质环境评价水平,在评价中具有可行性和有效性。基于改进的支持向量机方法评价结果表明,研究区矿山地质环境受矿山开采等人为活动的影响,54.1%的矿山遭受严重破坏(III级),25.9%为中度破坏(II级)。评价结果可为研究区矿山环境恢复治理提供决策支持。 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 粒子群优化(PSO) 矿山地质环境质量评价 长吉图经济区

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基于支持向量机模型的产品意象评价研究 被引量：7

8

作者 张学东 田丽 +1 位作者 王勇 刘明彬 《机械设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期105-109,共5页

为准确把握消费者对产品造型意象的认知规律,将支持向量机模型引入消费者的意象评价中。以数控机床为例,调查数控机床的意象得分,然后对数控机床的造型要素进行分解,最后将获得的数据代入粒子群算法优化支持向量机中进行学习,获得产品... 为准确把握消费者对产品造型意象的认知规律,将支持向量机模型引入消费者的意象评价中。以数控机床为例,调查数控机床的意象得分,然后对数控机床的造型要素进行分解,最后将获得的数据代入粒子群算法优化支持向量机中进行学习,获得产品意象评价的数据模型。为比较BP神经网络、交叉验证法支持向量机、粒子群算法支持向量机这3种方法的准确性,抽选出5组没有在前面进行学习的数据进行测试。实验结果表明,粒子群算法支持向量机模型预测出的意象评价平均值与问卷调查所得平均值比其他两种方法更为接近,可以较好地用于预测消费者对产品造型的意象评价。 展开更多

关键词 产品造型设计 支持向量机 意象 评价 粒子群算法

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基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模 被引量：18

9

作者 李炜 石连生 梁成龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期335-339,共5页

针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的... 针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,然后用矢量基判据选择支持向量,使最小二乘支持向量机的解具有稀疏性。该方法不但克服了常用的交叉验证法的耗时与盲目性问题,发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习和计算简单的特点,而且提高了最小二乘支持向量机模型的泛化能力,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。 展开更多

关键词 汽油调合 辛烷值 粒子群优化 矢量基 最小二乘支持向量机

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交流接触器触头系统运动分析及故障诊断研究 被引量：17

10

作者 刘树鑫 宋健 +2 位作者 刘洋 曹云东 李静 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S02期477-486,共10页

为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方... 为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方法,能够有效提高运行状态识别率。经实测数据验证表明,所提方法可以完成交流接触器运行状态的有效识别,能够更有效地完成交流接触器故障定性诊断,并可以有针对性地对设备进行检修和维护。 展开更多

关键词 交流接触器 改进多尺度排列熵 能量矩 粒子群优化-最小二乘支持向量机 故障诊断

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基于加权案例推理模型族的软件成本SVR组合估算 被引量：11

11

作者 吴登生 李建平 孙晓蕾 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2015年第2期210-216,共7页

精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证。为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型。首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度... 精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证。为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型。首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度,构建了六种CBR模型,并运用粒子群算法(PSO)来优化CBR模型族中的属性权重。其次,在CBR模型族的基础上,运用支持向量回归机(SVR)模型将不同CBR模型的估算结果进行集成,提高软件成本估算结果的精度。利用Desharnais数据库对模型有效性进行检验,实证结果表明,在六种CBR模型中Euc-CBR、Min-CBR、Gau-CBR和Mah-CBR模型估算结果没有明显差异,Gre-CBR和Man-CBR模型略优;提出的SVR组合估算模型估算精度明显优于单CBR模型和其他线性组合估算模型,能有效提高软件成本的估算精度。 展开更多

关键词 软件成本估算 基于案例推理 组合预测 支持向量回归机 粒子群算法

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基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估 被引量：10

12

作者 李孝全 黄超 +1 位作者 徐晨洋 王景辰 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期458-464,共7页

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进... 针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算,结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。 展开更多

关键词 电力系统 可靠性评估 粒子群算法 最小二支持向量机 蒙特卡洛法

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河套灌区渠系优化配水模型应用研究 被引量：20

13

作者 韩宇 邵梦璇 +3 位作者 李彤姝 郭珊珊 孙志鹏 张明武 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期999-1006,共8页

优化渠系配水过程是缓解灌区水资源压力、实现农业高效节水的重要举措.以河套灌区总干渠、干渠两级渠系作为研究对象,将水流过渡平稳和渠道渗漏量最小作为优化目标,建立渠系优化配水模型,采用回溯搜索算法(BSA)、多目标粒子群算法(MOPSO... 优化渠系配水过程是缓解灌区水资源压力、实现农业高效节水的重要举措.以河套灌区总干渠、干渠两级渠系作为研究对象,将水流过渡平稳和渠道渗漏量最小作为优化目标,建立渠系优化配水模型,采用回溯搜索算法(BSA)、多目标粒子群算法(MOPSO)以及向量评估遗传算法(VEGA)进行求解.结果显示,BSA,MOPSO,VEGA这3种算法所求的配水时间分别为30.96,11.65,29.96 d;3种算法所得的阀门开启时间点的偏态系数分别为-0.048,0.068,0.566,表明BSA和MOPSO更能保证灌溉水在渠道运输中的稳定性.考虑渠首水位季节性变化对灌区引水时间产生的限制作用,BSA和MOPSO分别更适用于渠首引水量较少、充足的情况.考虑配水时间的集中程度以及干渠的地理位置分布,BSA和MOPSO更有利于实施分区管理措施. 展开更多

关键词 河套灌区 渠系配水 回溯搜索算法 多目标粒子群算法 向量评估遗传算法

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基于适应度空间距离评估选取的多目标粒子群算法在电网无功优化中的应用 被引量：7

14

作者 娄素华 吴耀武 熊信银 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第19期41-46,共6页

提出了一种基于适应度空间距离评估选取最优解的多目标粒子群算法。该方法避免了目前多目标优化求解方法中权重选择的难题,保证了寻优方向的多向性,可以获得多目标优化问题的Pareto解集。将该算法应用于网损最小、静态电压稳定裕度最大... 提出了一种基于适应度空间距离评估选取最优解的多目标粒子群算法。该方法避免了目前多目标优化求解方法中权重选择的难题,保证了寻优方向的多向性,可以获得多目标优化问题的Pareto解集。将该算法应用于网损最小、静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化问题,算例表明在有效性和最优性等方面均有良好表现。 展开更多

关键词 多目标 无功优化 适应度空间距离 评估向量选取 多目标粒子群算法

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Al基非晶合金表征参数的支持向量回归分析 被引量：4

15

作者 徐燕 张玉凤 +3 位作者 高湉 张研 张惠然 刘永生 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期836-843,共8页

根据一系列Al基非晶合金薄带实测数据集,应用粒子群优化支持向量回归方法(PSO-SVR),建立一个通过相关表征参数来预测Al基非晶合金晶化温度(Tx)的模型。利用该模型对不同类型铝基非晶合金的晶化温度(Tx)进行建模和预测研究,并与反向传播... 根据一系列Al基非晶合金薄带实测数据集,应用粒子群优化支持向量回归方法(PSO-SVR),建立一个通过相关表征参数来预测Al基非晶合金晶化温度(Tx)的模型。利用该模型对不同类型铝基非晶合金的晶化温度(Tx)进行建模和预测研究,并与反向传播神经网络(BPNN)预测方法进行比较。结果表明:基于留一交叉验证法(LOOCV)的PSO-SVR模型预测的晶化温度误差要比BPNN模型预测的小得多,这说明模型中所采用的特征参数能很好地描述该系列Al基非晶合金的晶化行为和热稳定性。 展开更多

关键词 Al基非晶合金 晶化温度 支持向量回归 粒子群优化

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基于PSO-SVR的岩质边坡稳定性评价模型 被引量：11

16

作者 颜七笙 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第16期235-238,共4页

针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法(PSO)和支持向量回归(SVR)的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的... 针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法(PSO)和支持向量回归(SVR)的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的非线性关系。仿真实验表明,该方法具有比BP神经网络和自适应模糊推理系统(ANFIS)方法更好的预测精度。 展开更多

关键词 岩质边坡 稳定性评价 支持向量回归 粒子群算法

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基于改进MOEA/D算法的WSN覆盖优化方法 被引量：3

17

作者 神显豪 李军 张祁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1203-1206,共4页

为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的... 为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法,针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题,提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体,改进本地优化解集在进化过程中的搜索方向和搜索进度,弥补了MOEA/D的不足。仿真实验证明,相对于MOEA/D和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),MOEA/D-PSO所得非支配解更接近Pareto最优曲面,解集分布的均匀性和多样性表现更佳,WSN的覆盖范围更广,能量消耗更少。 展开更多

关键词 基于分解的多目标进化算法 粒子群优化 帕累托最优曲面 覆盖范围和能量消耗

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目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法 被引量：8

18

作者 陈强 王宇嘉 +1 位作者 梁海娜 孙欣 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期362-370,共9页

为了平衡优化算法在高维多目标优化问题中收敛性和多样性之间的关系,增加算法的选择压力,本文提出了一种基于目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法(many-objective particle swarm optimization algorithm based on objective sp... 为了平衡优化算法在高维多目标优化问题中收敛性和多样性之间的关系,增加算法的选择压力,本文提出了一种基于目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法(many-objective particle swarm optimization algorithm based on objective space mapping strategy,MOPSO-OSM)。在求解高维多目标优化问题时,Pareto准则难以从众多的非支配解中确定最优“折中”解,因此将高维多目标空间映射为以收敛性和多样性评价指标的2维空间,再将上述2维空间根据性能指标的优劣划分为4个不同区域。同时,使用反向学习策略提高算法跳出局部最优的能力。实验表明,MOPSO-OSM算法可以有效平衡收敛性和多样性之间的关系,达到求解复杂多目标优化问题的目的。 展开更多

关键词 目标空间映射策略 性能指标 反向学习 粒子群 高维多目标优化 pareto准则 收敛性 分布性

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深部煤层底板突水危险性预测的PSO＿SVM模型 被引量：8

19

作者 张风达 申宝宏 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2018年第7期61-67,228,共8页

为了更好地预测深部煤层底板突水危险性,将深部煤层底板破坏深度多元非线性数学模型给出的预测值,与底板含水层水压力、隔水层厚度、工作面斜长、埋深4个因素相结合,共同作为深部煤层底板突水危险性预测的输入向量;运用PSO获取SVM的最... 为了更好地预测深部煤层底板突水危险性,将深部煤层底板破坏深度多元非线性数学模型给出的预测值,与底板含水层水压力、隔水层厚度、工作面斜长、埋深4个因素相结合,共同作为深部煤层底板突水危险性预测的输入向量;运用PSO获取SVM的最优惩罚因子和核函数参数,建立了深部煤层底板突水危险性预测模型,并与突水系数法、马氏距离判别法、贝叶斯判别法的预测精度进行对比。结果表明:深部煤层底板破坏深度数学模型预测的准确度较高;考虑煤层底板采动破坏影响的深部煤层底板突水危险性预测模型,较好地预测了煤层底板突水危险性,其准确度相比于突水系数法、马氏距离判别法和贝叶斯判别法均较高。 展开更多

关键词 深部煤层 煤层底板 突水评价 支持向量机 粒子群算法

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模糊环境下基于可信性规划的生产计划方法 被引量：4

20

作者 祝勇 潘晓弘 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期344-352,共9页

在客户需求、单位产品的价格、单位产品的生产成本和可用资源数量都是三角模糊变量的条件下,基于可信性规划建立了模糊生产计划模型。通过对模糊目标和约束的清晰化,将模糊生产计划模型转化为清晰等价形式,用非固定多段映射罚函数法将... 在客户需求、单位产品的价格、单位产品的生产成本和可用资源数量都是三角模糊变量的条件下,基于可信性规划建立了模糊生产计划模型。通过对模糊目标和约束的清晰化,将模糊生产计划模型转化为清晰等价形式,用非固定多段映射罚函数法将其转化为无约束两目标优化问题,并利用向量评价给出了求解此模型的改进粒子群算法。最后通过一个应用案例说明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 生产计划 可信性规划 向量评价 粒子群优化算法 模糊环境 模型

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