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房地产税开征背景下商业房地产价格估算——基于改进的粒子群算法 被引量:12
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作者 莫连光 《中南财经政法大学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第4期38-43,158,共6页
对房地产的准确估价是开征房产税的基本前提,寻求和采用准确性高、成本低的房价评估方法是非常必要的。针对普通的商业房产地估价问题的复杂性,融合灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法的优势,本文提出了一种新... 对房地产的准确估价是开征房产税的基本前提,寻求和采用准确性高、成本低的房价评估方法是非常必要的。针对普通的商业房产地估价问题的复杂性,融合灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法的优势,本文提出了一种新的商业房产地估价模型——基于灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法集成的商业房产地估价模型。首先利用灰色关联理论求得影响商业房产地价格的主要因素,从而优化BP神经网络的输入变量;然后利用模拟细菌行为改进的粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法能有效地提高普通BP算法对非线性问题的处理能力,同时也提高了普通BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。本文选取湖南某市进行实证研究表明,新的估价方法能较准确地估测商业房地产的价格,在商业房地产估价中具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 房产税 房地产估价 灰色关联理论 改进的粒子群算法 神经网络 商业房地产
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利用改进的粒子群算法反演视震源时间函数 被引量:1
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作者 柳旭峰 许才军 《地震学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期151-159,285,共9页
视震源时间函数的提取是研究震源参数的重要途径.本文提出了利用改进的粒子群(PSO)算法反演视震源时间函数的方法,以水平线方法得到的结果作为PSO算法的初值,并对PSO算法的惯性因子和学习因子进行改进,提高计算效率.采用改进的PSO算法... 视震源时间函数的提取是研究震源参数的重要途径.本文提出了利用改进的粒子群(PSO)算法反演视震源时间函数的方法,以水平线方法得到的结果作为PSO算法的初值,并对PSO算法的惯性因子和学习因子进行改进,提高计算效率.采用改进的PSO算法对模拟数据进行了反演计算,并与映射Landweber反褶积(PLD)方法和遗传算法(GA)进行了对比分析.结果表明,相对于PLD方法,改进的PSO算法反演结果与真实结果误差更小;相对于遗传算法,改进的PSO算法计算效率提高了5倍以上.最后,利用改进的算法对2005年10月8日巴基斯坦克什米尔MW7.6地震的P波视震源时间函数进行了提取,结果表明此次地震P波视震源时间函数在25s之内,震源沿西北向破裂.该结果与张勇等的结果一致. 展开更多
关键词 视震源时间函数 改进的粒子群算法 2005年克什米尔地震
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基于改进粒子群算法的车辆转向梯形机构优化 被引量:21
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作者 刘岭 闫光荣 +2 位作者 雷毅 肖丹 汤修映 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期76-82,共7页
通过对车辆转向机构的尺寸和定位参数进行优化,能有效减小车辆转向机构的实际运动轨迹和理论运动轨迹间误差,进而有效改善车辆的操纵性能和提高转向安全性。该文研究了转向梯形机构的工作原理及其对车辆转向性能的影响,建立了转向梯形... 通过对车辆转向机构的尺寸和定位参数进行优化,能有效减小车辆转向机构的实际运动轨迹和理论运动轨迹间误差,进而有效改善车辆的操纵性能和提高转向安全性。该文研究了转向梯形机构的工作原理及其对车辆转向性能的影响,建立了转向梯形机构的非线性优化模型;然后引入越界检测函数改进传统粒子群优化算法,并给出了求解转向梯形机构非线性优化模型的方法;编制了改进粒子群算法的实现程序,并对3款不同车型的转向梯形机构进行了优化设计;最后选取3种不同智能算法分别对途乐GRX转向梯形机构进行多组优化试验。试验结果表明,改进粒子群算法的收敛速度快于传统粒子群算法和基于模拟退火的粒子群算法,求解精度略逊于基于模拟退火的粒子群算法,但仍能保证求解精度。 展开更多
关键词 车辆 转向 优化 梯形机构 改进的粒子群算法 越界检测函数
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基于跳距与改进粒子群算法的DV-Hop定位算法 被引量:27
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作者 范时平 罗丹 刘艳林 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1410-1415,共6页
针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种带改进的权重平均每跳距离与改进的粒子群算法以改进经典DV-Hop算法。一方面,提出跳距误差与估计距离误差的加权平均值,修正原始的平均每跳距离。另一方面,采用分段的指数、对数递减权重... 针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种带改进的权重平均每跳距离与改进的粒子群算法以改进经典DV-Hop算法。一方面,提出跳距误差与估计距离误差的加权平均值,修正原始的平均每跳距离。另一方面,采用分段的指数、对数递减权重改进粒子群的权重;同时,结合人工鱼群位置更新的优点来改进粒子群算法的位置更新。用改进的粒子群算法求解未知节点坐标,以提高定位精度。实验仿真表明,该算法的定位精度和稳定性与其他算法相比有明显的改善。 展开更多
关键词 无线传感器网络 DISTANCE Vector-Hop Algorithm 改进的粒子群算法 平均每跳距离
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基于改进粒子群算法的智能照明控制策略研究 被引量:10
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作者 冯冬青 潘磊 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期14-17,共4页
为了提高照明系统节能和舒适兼顾的综合性能,研究了室内照明的自然光利用和照明灯具最佳组合的智能控制策略.根据太阳高度角以及窗户的方位角计算人眼所处位置的太阳高度角,建立了窗帘调节模型,通过调节电动窗帘的位置来满足人眼舒适性... 为了提高照明系统节能和舒适兼顾的综合性能,研究了室内照明的自然光利用和照明灯具最佳组合的智能控制策略.根据太阳高度角以及窗户的方位角计算人眼所处位置的太阳高度角,建立了窗帘调节模型,通过调节电动窗帘的位置来满足人眼舒适性的要求.当自然光照不足需要人工补光时,利用改进的粒子群算法求解出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和节能的综合最优.最后通过实际的办公室模型进行了模拟仿真,验证了控制策略的有效性. 展开更多
关键词 智能照明 太阳高度角 舒适性 改进的粒子群算法
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基于改进粒子群算法的齿轮传动优化设计研究 被引量:19
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作者 王纯 韩加好 吉庆 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第2期239-244,共6页
针对齿轮传动系统多目标优化设计问题,选取了齿轮传动系统的体积和重合度作为优化目标函数,建立了以可靠性约束、齿数约束、模数约束等作为约束条件的齿轮传动系统多目标优化数学模型。将收缩因子和线性递减惯性权重引入到基本粒子群算... 针对齿轮传动系统多目标优化设计问题,选取了齿轮传动系统的体积和重合度作为优化目标函数,建立了以可靠性约束、齿数约束、模数约束等作为约束条件的齿轮传动系统多目标优化数学模型。将收缩因子和线性递减惯性权重引入到基本粒子群算法中,得到了带收缩因子的线性递减惯性权重粒子群寻优算法;利用该算法具有收敛速度快和搜索能力强的特点,对二级斜齿圆柱齿轮传动系统的优化数学模型进行了求解,最终得到了齿轮的关键参数(齿数、模数、螺旋角)的最优解。研究结果表明:在齿轮传动优化设计中采用带收缩因子的线性递减惯性权重粒子群寻优算法,可以使二级斜齿圆柱齿轮传动系统的体积减少39.8%,重合度提高7.3%,降低成本,提高齿轮传动的稳定性;该结果可为齿轮传动系统的优化设计提供参考依据。 展开更多
关键词 改进的粒子群算法 多目标优化设计 收缩因子 齿轮传动
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基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用 被引量:28
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作者 齐银峰 谭荣建 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第2期118-124,共7页
BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统... BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。 展开更多
关键词 大坝变形 BP神经网络 改进的粒子群算法 IPSO-BP模型 PSO-BP网络模型 大坝安全监测 大坝安全预警
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永磁同步电机粒子群滑模观测器无位置传感器控制 被引量:1
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作者 张静 李贵远 +1 位作者 刘杰 崔安迪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期161-167,共7页
针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模... 针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模观测器作为无位置传感器控制的改进方法。该方法首先进行永磁同步电机数学模型的建立,然后建立超螺旋滑模观测器,最后应用改进粒子群算法。超螺旋算法采用积分形式来消除高频噪声,减小误差抖振以及相位延迟。引入改进粒子群算法对滑模观测器参数进行滑模参数寻优,通过在线调整滑模系数可以获得较高的收敛速度和稳态精度。仿真和实验结果验证了该控制策略能有效抑制系统抖振,减小相位延迟,且估计精度高,进一步说明该策略在电动汽车中有一定的可行性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 超螺旋滑模观测器 改进的粒子优化算法 滑模参数 高频噪声
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基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化 被引量:28
9
作者 崔光照 李小广 +2 位作者 张勋才 王延峰 李翠玲 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页
在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,... 在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,提出评估公式,并采用改进的粒子群遗传算法来解决多目标优化问题.同时根据得到的序列与已有序列在综合适应度函数结果上进行对比,结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 DNA计算 DNA编码 多目标优化 改进的粒子遗传算法
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基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测 被引量:34
10
作者 李明军 王均星 王亚洲 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期1136-1144,共9页
混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网... 混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网络模型收敛速度慢和过度拟合等问题,提出了一种基于改进型粒子群优化算法选取极限学习机(ELM-IPSO)最优参数的大坝变形预测模型.针对传统粒子群算法搜索时间长、容易陷入局部最优的特点,采用自适应惯性权重和动态调整学习因子,对粒子群算法进行了改进.研究表明,IPSO算法提高了粒子群优化的全局搜索能力,提高了计算效率.应用IPSO优化ELM模型的初始权值和阈值.通过东江混凝土拱坝的实测资料,验证ELM-IPSO模型的预测性能.将计算结果与BPNN模型、ELM模型和传统ELM-PSO模型的结果进行比较.BPNN模型、ELM模型、ELM-PSO模型和ELM-IPSO模型的平方相关系数R2分别为89.15%、91.13%、93.87%和94.36%.ELM模型的R2大于BPNN模型,说明ELM模型比常规的BPNN模型预测精度更高,泛化性能更好.ELM-PSO模型的预测精度大于ELM模型,说明PSO对ELM的优化在提高预测精度方面具有良好的作用.4个模型中,ELM-IPSO模型的R^2最大,预测精度最高,这表明提出的ELM-IPSO模型能够有效提高混凝土坝变形的预测能力. 展开更多
关键词 混凝土大坝变形 极限学习机 BP神经网络 改进的粒子优化算法
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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化 被引量:16
11
作者 姜长泓 张永恒 王盛慧 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期667-674,共8页
PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并... PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并引入飞行时间因子以改进位置更新公式.通过3种典型函数证明了该算法的优越性,加快了收敛速度,提高了寻优效率.以典型二阶被控模型为研究对象,将上述算法与其他粒子群算法进行对比,表明改进的粒子群算法得到的PID参数具有更好的控制性能. 展开更多
关键词 改进的粒子优化算法 PID参数优化 权值 飞行时间因子
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基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型 被引量:22
12
作者 何丹 林来鹏 +3 位作者 李小勇 牛国强 易晓辉 黄明智 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期114-120,共7页
针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化学需氧量(COD_(eff))与出水固体悬浮物(SSeff)的软测量模型(PS... 针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化学需氧量(COD_(eff))与出水固体悬浮物(SSeff)的软测量模型(PSO-BP模型),并与基于遗传算法-BP神经网络算法的模型(GA-BP模型)及BP模型的预测效果进行对比.研究结果表明:采用PSO-BP模型预测COD_(eff)时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)分别为3.9955、0.6401,而用于预测SSeff时,RMSE、R^(2)分别为0.6503、0.6811;相比BP模型和GA-BP模型,PSO-BP模型对COD_(eff)的预测性能分别提高了4.49%、0.44%,对SSeff的预测性能分别提高了40.11%、24.77%. 展开更多
关键词 废水处理 BP神经网络 改进的粒子群算法 软测量
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改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用 被引量:1
13
作者 邹德旋 王高楠 +1 位作者 高立群 吴建华 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1234-1237,共4页
提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索... 提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择. 展开更多
关键词 改进的粒子优化算法 可靠性问题 速度更新 惯性权重 收敛性
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基于改进粒子群优化算法的CDMA多用户检测 被引量:1
14
作者 孙惠芹 刘南平 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第4期24-27,共4页
采用改进的粒子群优化算法,引入因子w,利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统.针对不同信噪比和用户数,对其误码率和抗远近效应性能进行仿真分析,证实在CDMA系统中安装基于离散型粒子群优化算法的多用户检测系统具有可行性,... 采用改进的粒子群优化算法,引入因子w,利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统.针对不同信噪比和用户数,对其误码率和抗远近效应性能进行仿真分析,证实在CDMA系统中安装基于离散型粒子群优化算法的多用户检测系统具有可行性,且算法效率高,加快了运行的收敛速度. 展开更多
关键词 多用户检测 改进的粒子优化算法 误码率 抗远近效应 信噪比
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基于改进粒子群算法的ZC1型蜗杆副优化设计
15
作者 宋丽娟 吉卫喜 +1 位作者 谢健 王煜 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第3期95-100,共6页
在参数分析的基础上,选择轴向模数、砂轮齿廓圆弧半径及导程角这三个参数作为优化设计变量对ZC1型蜗杆副进行优化设计。为了提高ZC1型蜗杆副的啮合性能,以诱导法曲率和润滑角为目标函数,并结合蜗杆齿顶齿厚约束、蜗轮齿顶齿厚约束以及... 在参数分析的基础上,选择轴向模数、砂轮齿廓圆弧半径及导程角这三个参数作为优化设计变量对ZC1型蜗杆副进行优化设计。为了提高ZC1型蜗杆副的啮合性能,以诱导法曲率和润滑角为目标函数,并结合蜗杆齿顶齿厚约束、蜗轮齿顶齿厚约束以及根切约束来建立优化数学模型。采用改进的粒子群算法作为优化算法,结果显示,优化后的润滑角更大、诱导法曲率更小,有效地提高了蜗杆副的啮合性能。 展开更多
关键词 ZC1型蜗杆副 优化设计 啮合性能 改进的粒子群算法
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基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法 被引量:9
16
作者 史益新 邱天爽 +1 位作者 韩军 金声 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-7,共7页
为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优... 为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优解进行局部寻优。实验图像为60幅模拟图像和10幅临床图像,对70幅图像进行单模态和多模态的医学图像配准实验,所提出算法的单模态医学图像配准结果均达到亚像素级。在多模态医学图像配准实验中,采用5种性能指标,评价配准结果的质量。同3种医学图像配准算法进行比较,结果显示新算法除计算时间外,其他4项指标均为最优,MI指数、NMI指数和CC指数的均值分别为1.338 6、1.363 1和0.837 8。主观和客观分析显示,所提出算法在精确度和收敛速度方面均优越于其他配准算法。 展开更多
关键词 混合互信息 改进的粒子优化算法 POWELL算法 医学图像配准
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一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器 被引量:7
17
作者 金林骏 方建安 潘磊宁 《机电工程》 CAS 2015年第2期295-300,共6页
针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法... 针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。 展开更多
关键词 神经网络 PID控制器 多输入多输出 解耦 改进的粒子优化算法
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基于改进粒子群寻优的数据中心精密空调无模型自适应预测控制 被引量:3
18
作者 杨旭 赵旭磊 +1 位作者 涂壤 张涛 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期424-434,共11页
为实现数据中心热通道温度的精确控制,减少由于温度控制方式粗放造成的能源浪费,提出一种基于改进粒子群寻优(improved particle swarm optimization, IPSO)算法的数据中心精密空调无模型自适应预测控制(model free adaptive predictive... 为实现数据中心热通道温度的精确控制,减少由于温度控制方式粗放造成的能源浪费,提出一种基于改进粒子群寻优(improved particle swarm optimization, IPSO)算法的数据中心精密空调无模型自适应预测控制(model free adaptive predictive control, MFAPC)方法.首先,考虑到MFAPC控制器参数空间大以及数据中心被控系统的动态复杂性,对粒子群寻优(particle swarm optimization, PSO)算法的惯性权值进行变权改进,从而提高PSO算法的前期探索和后期挖掘能力,最终获得最优控制器参数.然后,由于数据中心存在冷通道温度和风量的限制,因此将控制量约束问题转化为二次规划约束问题,并利用IPSO算法实现MFAPC控制器的每一控制步参数最优化,使得MFAPC输出的每一步控制量都是当前系统状态下的最优控制量.最后,基于北京市某数据中心现场数据,通过控制数据中心机房热通道温度预测模型对所提方法进行验证.带控制量约束IPSO-MFAPC方法在总体控制误差、超调量、快速性上都极大地优于MFAPC控制器.结果表明该文所提IPSO-MFAPC方法能够实现数据中心的热通道温度精确控制. 展开更多
关键词 预测控制 无模型自适应控制 改进的粒子群算法 数据中心 数据驱动控制 人工神经网络
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基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题 被引量:3
19
作者 何茜 王高峡 王斌 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第4期57-62,共6页
提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群-蜂群混合智能算法.在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优.通过... 提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群-蜂群混合智能算法.在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优.通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值.以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个.同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善.最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群-蜂群混合智能优化算法在解决含风电场的电力系统经济调度问题中的有效性与优越性. 展开更多
关键词 混合智能算法 改进的粒子群算法(IPSO) 人工蜂算法(ABC) 电力系统
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改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:48
20
作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 闫旺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1036-1039,共4页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 改进的粒子-BP神经网络算法 预测精度
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