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基于文化鱼群算法的到达时间差定位技术
被引量：
5
1
作者
高洪元
于雪梅
赵忠凯
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期137-139,共3页
针对到达时间差(TDOA)定位估计中的非线性最优化问题,在鱼群算法中引入文化机制设计基于实数编码的文化鱼群算法,将Chan算法的解作为文化鱼群的一个个体初始位置,并利用文化鱼群算法搜索TDOA定位的最优坐标。仿真结果表明,该技术性能稳...
针对到达时间差(TDOA)定位估计中的非线性最优化问题,在鱼群算法中引入文化机制设计基于实数编码的文化鱼群算法,将Chan算法的解作为文化鱼群的一个个体初始位置,并利用文化鱼群算法搜索TDOA定位的最优坐标。仿真结果表明,该技术性能稳定,在鱼群规模较小的情况下能快速鲁棒地找到逼近全局最优点的解,并且具有较快的搜索速度和较高的搜索精度。
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关键词
到达时间差
无线定位
文化鱼群算法
最大似然估计
CHAN
算法
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职称材料
基于PCA-MCAFA-LSSVM的养殖水质pH值预测模型
被引量：
41
2
作者
刘双印
徐龙琴
+1 位作者
李振波
李道亮
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期239-246,共8页
为解决水质预测传统方法精度低、鲁棒性差等问题，提出了基于主成分分析（PCA）、改进文化鱼群算法（MCAFA）和最小二乘支持向量机（PCA-MCAFA-LSSVM）的养殖水质pH值预测模型。该模型通过主成分分析提取养殖生态环境指标的主成分，降...
为解决水质预测传统方法精度低、鲁棒性差等问题，提出了基于主成分分析（PCA）、改进文化鱼群算法（MCAFA）和最小二乘支持向量机（PCA-MCAFA-LSSVM）的养殖水质pH值预测模型。该模型通过主成分分析提取养殖生态环境指标的主成分，降低模型输入向量维数，利用改进文化鱼群算法对最小二乘支持向量机超参数进行组合优化，以自动获取最优超参数建立非线性养殖水质pH值预测模型。应用该模型对宜兴市河蟹养殖某池塘2011年9月1日～9月4日在线监测的水质数据进行了预测分析，试验结果表明：该模型取得较好的预测效果，与分别用蚁群算法或遗传算法优化LSSVM的方法相比，PCA-MCAFA-LSSVM模型有93.05%的测试样本绝对误差小于8%，最大绝对误差仅为11.61%，均方根误差、平均相对误差绝对值和运行时间分别为0.0474、0.0041和4.367s，且均优于其他预测方法。PCA-MCAFA-LSSVM算法不仅计算速度快、测精度高，还能够为河蟹养殖水质调控管理提供决策依据。
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关键词
养殖水质
pH值预测
文化鱼群算法
最小二乘支持向量机
参数优化
主成分分析
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职称材料
题名
基于文化鱼群算法的到达时间差定位技术
被引量：
5
1
作者
高洪元
于雪梅
赵忠凯
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期137-139,共3页
基金
黑龙江省科技攻关计划基金资助项目(GZ08A101)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEUCF100801)
文摘
针对到达时间差(TDOA)定位估计中的非线性最优化问题,在鱼群算法中引入文化机制设计基于实数编码的文化鱼群算法,将Chan算法的解作为文化鱼群的一个个体初始位置,并利用文化鱼群算法搜索TDOA定位的最优坐标。仿真结果表明,该技术性能稳定,在鱼群规模较小的情况下能快速鲁棒地找到逼近全局最优点的解,并且具有较快的搜索速度和较高的搜索精度。
关键词
到达时间差
无线定位
文化鱼群算法
最大似然估计
CHAN
算法
Keywords
Time Difference of Arrival（TDOA）
wireless location
Cultural Fish Swarm（CFS） algorithm
maximum likelihood estimation
Chanalgorithm
分类号
TN929.53 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [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
基于PCA-MCAFA-LSSVM的养殖水质pH值预测模型
被引量：
41
2
作者
刘双印
徐龙琴
李振波
李道亮
机构
广东海洋大学信息学院
中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室
中国农业大学北京市农业物联网工程技术研究中心
中国农业大学先进农业传感技术北京市工程研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期239-246,共8页
基金
'十二五'国家科技支撑计划资助项目(2011BAD21B01)
广东省科技计划资助项目(2012A020200008
+5 种基金
2011B040200034
2012B091100431)
广东省自然科学基金资助项目(S2013010014629
S2012010008261)
广东省省部产学研结合专项资金资助项目(2012B090500008)
宁波市农业重点科技攻关资助项目(2011C11006)
文摘
为解决水质预测传统方法精度低、鲁棒性差等问题，提出了基于主成分分析（PCA）、改进文化鱼群算法（MCAFA）和最小二乘支持向量机（PCA-MCAFA-LSSVM）的养殖水质pH值预测模型。该模型通过主成分分析提取养殖生态环境指标的主成分，降低模型输入向量维数，利用改进文化鱼群算法对最小二乘支持向量机超参数进行组合优化，以自动获取最优超参数建立非线性养殖水质pH值预测模型。应用该模型对宜兴市河蟹养殖某池塘2011年9月1日～9月4日在线监测的水质数据进行了预测分析，试验结果表明：该模型取得较好的预测效果，与分别用蚁群算法或遗传算法优化LSSVM的方法相比，PCA-MCAFA-LSSVM模型有93.05%的测试样本绝对误差小于8%，最大绝对误差仅为11.61%，均方根误差、平均相对误差绝对值和运行时间分别为0.0474、0.0041和4.367s，且均优于其他预测方法。PCA-MCAFA-LSSVM算法不仅计算速度快、测精度高，还能够为河蟹养殖水质调控管理提供决策依据。
关键词
养殖水质
pH值预测
文化鱼群算法
最小二乘支持向量机
参数优化
主成分分析
Keywords
Aquaculture water quality
pH value forecasting
Cultural artificial fish-swarm algorithm
Least squares support vector regression
Parameter optimization
Principal component analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文化鱼群算法的到达时间差定位技术
高洪元
于雪梅
赵忠凯
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
在线阅读
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职称材料
2
基于PCA-MCAFA-LSSVM的养殖水质pH值预测模型
刘双印
徐龙琴
李振波
李道亮
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
41
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职称材料
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引证文献
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