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动态仿真结果距离检验方法
被引量：
18
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作者
傅惠民
陈建伟
《机械强度》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期206-211,共6页
提出时间序列与其仿真结果之间平均马氏距离的概念,在此基础上建立一种动态仿真结果的距离检验方法。给出正态分布情况下动态仿真结果的拒绝域,提出非正态分布情况下确定拒绝域的两步仿真法。距离检验方法可以根据一个实测样本函数或多...
提出时间序列与其仿真结果之间平均马氏距离的概念,在此基础上建立一种动态仿真结果的距离检验方法。给出正态分布情况下动态仿真结果的拒绝域,提出非正态分布情况下确定拒绝域的两步仿真法。距离检验方法可以根据一个实测样本函数或多个实测样本函数对动态仿真结果进行高置信度的检验,并且对时间序列没有任何限制,即对平稳和非平稳的时间序列均适用。文中还给出正态分布和非正态分布两种情况下时间序列协方差矩阵与其仿真结果的检验方法,以及动态仿真的标准化距离检验方法。
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关键词
动态仿真
时间序列
平均马氏距离
平均
标准化
距离
距离
检验
两步仿真法
模型验证
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职称材料
动态环境下的自适应反向扩散演化算法
2
作者
曹文梁
康岚兰
王石
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期119-128,共10页
针对传统演化优化算法难以在动态环境下有效地持续跟踪最优解的问题,本文提出了一种自适应反向扩散演化算法(ARDEA)对动态环境进行寻优.该算法采用多种群策略对最优解进行跟踪,通过设置子种群全局动态监哨点监测环境变化;并引入一种差...
针对传统演化优化算法难以在动态环境下有效地持续跟踪最优解的问题,本文提出了一种自适应反向扩散演化算法(ARDEA)对动态环境进行寻优.该算法采用多种群策略对最优解进行跟踪,通过设置子种群全局动态监哨点监测环境变化;并引入一种差分粒子群速度更新公式引导个体在搜索空间内不断寻找最优值;同时,本文提出了一种新的排斥策略以确保种群多样性,以及种群持续跟踪最优解的搜索能力.该策略包含两个新方法:其一,采用新提出的群间平均马氏距离判断种群间距离,对于群间距过小的两个子种群进一步通过hill-valley函数判定它们的搜索空间是否重叠,其二,将重叠搜索空间中的劣势子种群通过反向扩散操作(RD)重新初始化.新算法与当前性能较优的动态优化算法同时作用于移动峰测试问题,结果表明,ARDEA算法在动态环境中能更加有效地跟踪最优解,与其它比较算法而言,表现出较强的鲁棒性和适应性.
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关键词
动态优化
粒子群优化
反向扩散
群间
平均马氏距离
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职称材料
题名
动态仿真结果距离检验方法
被引量：
18
1
作者
傅惠民
陈建伟
机构
北京航空航天大学小样本技术研究中心
出处
《机械强度》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期206-211,共6页
基金
国家自然科学基金项目(10472006)资助~~
文摘
提出时间序列与其仿真结果之间平均马氏距离的概念,在此基础上建立一种动态仿真结果的距离检验方法。给出正态分布情况下动态仿真结果的拒绝域,提出非正态分布情况下确定拒绝域的两步仿真法。距离检验方法可以根据一个实测样本函数或多个实测样本函数对动态仿真结果进行高置信度的检验,并且对时间序列没有任何限制,即对平稳和非平稳的时间序列均适用。文中还给出正态分布和非正态分布两种情况下时间序列协方差矩阵与其仿真结果的检验方法,以及动态仿真的标准化距离检验方法。
关键词
动态仿真
时间序列
平均马氏距离
平均
标准化
距离
距离
检验
两步仿真法
模型验证
Keywords
Dynamic simulation
Time series
Mean Mahalanobis distance
Mean standardized distance
Distance test
Two-step simulation method
Model valldation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB115 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
动态环境下的自适应反向扩散演化算法
2
作者
曹文梁
康岚兰
王石
机构
东莞职业技术学院计算机工程系
江西理工大学应用科学学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期119-128,共10页
基金
广东省普通高校特色创新(自然科学)项目(2019GKTSCX142、2017GKTSCX101)
东莞职业技术学院示范建设专项资金项目(政201803)
+1 种基金
江西省科技厅自然科学基金面上项目(20202BABL202032)
江西省教育厅科技项目(GJJ181511)。
文摘
针对传统演化优化算法难以在动态环境下有效地持续跟踪最优解的问题,本文提出了一种自适应反向扩散演化算法(ARDEA)对动态环境进行寻优.该算法采用多种群策略对最优解进行跟踪,通过设置子种群全局动态监哨点监测环境变化;并引入一种差分粒子群速度更新公式引导个体在搜索空间内不断寻找最优值;同时,本文提出了一种新的排斥策略以确保种群多样性,以及种群持续跟踪最优解的搜索能力.该策略包含两个新方法:其一,采用新提出的群间平均马氏距离判断种群间距离,对于群间距过小的两个子种群进一步通过hill-valley函数判定它们的搜索空间是否重叠,其二,将重叠搜索空间中的劣势子种群通过反向扩散操作(RD)重新初始化.新算法与当前性能较优的动态优化算法同时作用于移动峰测试问题,结果表明,ARDEA算法在动态环境中能更加有效地跟踪最优解,与其它比较算法而言,表现出较强的鲁棒性和适应性.
关键词
动态优化
粒子群优化
反向扩散
群间
平均马氏距离
Keywords
dynamic optimization
particle swarm optimization
reversed diffuse
between-swarms average Mahalanobis distance
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态仿真结果距离检验方法
傅惠民
陈建伟
《机械强度》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
动态环境下的自适应反向扩散演化算法
曹文梁
康岚兰
王石
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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