-
题名教学优化算法的改进及应用
被引量：5
- 1
-
-
作者
平良川
孙自强
-
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3531-3537,共7页
-
基金
中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006)
-
文摘
针对教学优化算法(TLBO)在解决复杂实际问题时易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进教学优化算法(MTLBO)。在教师阶段引进自适应基准消除"原点偏好",在学生阶段引进分科学习和学习阈值的学习策略保证学员多样性。测试结果表明,该改进提高了教学优化算法的全局搜索能力和求解精度。将改进教学优化算法应用于BP神经网络的权值和阈值优化中,建立基于改进教学优化算法的BP神经网络预测模型(MTLBO-BP)。选用4个真实数据集进行对比实验,实验结果表明,该模型具有更高的预测精度。
-
关键词
改进教学优化算法
原点偏好
全局最优
BP神经网络
预测模型
-
Keywords
MTLBO
origin preference
global optimum
BP neural network
prediction model
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名一种基于改进教学优化的微弱信号检测方法
被引量：2
- 2
-
-
作者
行鸿彦
沈洁
-
机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
-
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2018年第5期37-40,45,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61671248)
江苏省高校自然科学研究项目(15KJA460008)
+1 种基金
江苏省“六大人才高峰”计划
江苏省“信息与通信工程”优势学科计划资助
-
文摘
为了快速准确地检测混沌背景中的微弱信号，提高网络泛化能力，文中利用改进教学优化算法优化贝叶斯回声状态网络的模型参数，提出了一种改进教学优化的混沌背景中微弱信号检测方法。通过建立混沌序列单步预测模型，分析预测误差的幅值，检测混沌背景中微弱瞬态信号和周期信号。对Lorenz系统和实测的海杂波数据进行实验研究，验证预测模型的有效性，结果表明，贝叶斯回声状态网络模型的预测结果比支持向量机和径向基神经网络模型的均方根误差降低了2个数量级，缩短了预测时间，提高了预测精度和预测效率，能快速有效地检测混沌背景中微弱信号，且具有更低的门限。
-
关键词
贝叶斯回声状态网络
改进教学优化算法
微弱信号检测
混沌系统
-
Keywords
Bayesian echo state network
improved teaching learning-based optimization
detection of weak signal
chaotic system
-
分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
-
-
题名复杂有源配电网供电路径快速优化
被引量：9
- 3
-
-
作者
迟吉运
韦钢
李功新
李沁愉
张嘉堃
-
机构
上海电力学院
福建省电力公司
上海市供电公司
-
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期219-228,共10页
-
基金
上海绿色能源并网工程技术研究中心项目资助(13DZ2251900)
-
文摘
配电网络结构日益复杂化以及分布式电源广泛接入带来的不确定性,增加了配电网供电路径优化的难度,传统配电网重构方法很难满足其快速性要求。针对风机、光伏出力的波动性,在构造的概率场景模型基础上,基于时间尺度进行出力分割,并利用无重复生成树策略对复杂搜索空间进行简化,避免重复性辐射型校验,减少解空间的冗余度,采取改进的编码策略以及改进的教学优化算法对重构模型进行求解,提高搜索的速度和全局寻优能力。算例分析证明了所提方法的快速性和有效性。
-
关键词
分布式电源
复杂性
网络重构
无重复生成树策略
改进教学优化算法
快速性
-
Keywords
Distributed generation, complexity, network reconfiguration, the generation of trees without duplication, the modified teaching learning based optimization algorithm, fast
-
分类号
TM764
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度
被引量：18
- 4
-
-
作者
张劲
熊国江
邹晓松
袁旭峰
-
机构
贵州大学电气工程学院
-
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期38-45,共8页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51907035)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]108)“考虑多重不确定性的电力系统节能减排多目标发电调度模型与方法研究”的资助。
-
文摘
构建了含风电和径流式小水电机组的多目标环境经济调度模型。为应对风电和径流式小水电机组的不确定性,采用概率密度函数对风速和河流流量进行模拟,利用蒙特卡洛法模拟得到风电和径流式小水电机组的功率分布,并计及可再生能源预测功率的低估和高估带来的惩罚成本与储备成本。该模型能兼顾燃料费用目标及污染排放目标,并考虑安全约束、禁止运行区等约束条件。为获取最优调度方案集,提出一种非支配排序改进多目标教学优化算法,并将其与不可行解约束处理技术相结合,实现模型的有效求解。算例仿真结果验证了所提调度模型的合理性以及求解算法的有效性。
-
关键词
可再生能源
风电
径流式小水电
网络安全约束
概率密度函数
不确定性模型
多目标环境经济调度
改进教学优化算法
-
Keywords
renewable energy
wind power
small runoff hydropower
network security constraint
probability density function
uncertainty model
multi-objective economic-environmental dispatch
improved teaching-learning-based optimization algorithm
-
分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
-
