结合粒子群寻优与遗传重采样的RBPF算法 被引量：9

1

作者 林海波 柯晶晶 张毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期295-299,共5页

针对Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)重采样过程存在粒子衰竭、提议分布精确度不高的问题,提出一种改进的RBPF算法。为提高RBPF算法提议分布精确性,在改进的算法中将机器人里程计信息和激光传感器采集的距离信息进行融合,在算法中引... 针对Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)重采样过程存在粒子衰竭、提议分布精确度不高的问题,提出一种改进的RBPF算法。为提高RBPF算法提议分布精确性,在改进的算法中将机器人里程计信息和激光传感器采集的距离信息进行融合,在算法中引入粒子群寻优策略,通过粒子间能效吸引力来调整采样粒子集,同时对重采样中权值较小的粒子进行遗传变异操作,缓解粒子枯竭现象,提高机器人位姿估计一致性,并维持粒子集的多样性。在基于机器人操作系统和配有URG激光传感器的Pioneer3-DX机器人平台上对改进RBPF算法进行可靠性验证。实验结果表明,改进算法在兼顾粒子集多样性的同时能显著提高机器人位姿估计精确性。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 粒子群寻优 遗传变异 机器人操作系统

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移动群智网中基于粒子群寻优和距离协作判别的数据收集研究

2

作者 黄金国 周先春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3132-3135,3146,共5页

针对移动群智网应用对数据收集的实时性和可靠性要求,提出了一种基于粒子群寻优和距离协作判别的数据收集机制。该机制基于时空二维感知区域定义了具有高精度和适应度的粒子群寻优模型,结合二维正态分布基于时间序列给出了用于判断感知... 针对移动群智网应用对数据收集的实时性和可靠性要求,提出了一种基于粒子群寻优和距离协作判别的数据收集机制。该机制基于时空二维感知区域定义了具有高精度和适应度的粒子群寻优模型,结合二维正态分布基于时间序列给出了用于判断感知数据源的距离协作判别机制,激励用户移动节点积极加入到协作通信,从而提出了适用于移动群智网应用的数据收集机制。仿真实验结果表明,所提出的数据收集机制在网络生存能力、传输延迟、移动节点存活能力和能耗等方面表现优越。 展开更多

关键词 移动群智网 粒子群寻优 距离协作判别 数据收集

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卫星网络中基于双向寻优粒子群优化算法的连接计划设计 被引量：5

3

作者 戴翠琴 唐煌 郭林峰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期189-199,共11页

针对卫星网络中拓扑时变、连接瞬断及资源受限的问题,提出了一种基于双向粒子群优化(BPSO)的连接计划设计(CPD)方案。首先,通过对资源受限的时变卫星网络分析,建立了基于任务的时间拓展图(TEG)模型;其次,考虑网络拓扑的离散性和节点资... 针对卫星网络中拓扑时变、连接瞬断及资源受限的问题,提出了一种基于双向粒子群优化(BPSO)的连接计划设计(CPD)方案。首先,通过对资源受限的时变卫星网络分析,建立了基于任务的时间拓展图(TEG)模型;其次,考虑网络拓扑的离散性和节点资源的有限性,通过初始化、编码及修复环节生成卫星网络中的可用连接计划(CP);再次,根据执行任务的特点设计评价函数以区分所生成的可用CP的优劣;最后,根据CP中链路稀疏的特点确定最差位置中待修正的比特,提出BPSO算法不断修正CP以优化空间数据传输性能。仿真结果表明,所提方案能够有效降低任务传输时间,提升任务到达率。 展开更多

关键词 卫星网络 连接计划设计 双向寻优粒子群算法 传输时间 到达率

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基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别 被引量：28

4

作者 郭鹏程 罗兴锜 +2 位作者 王勇劲 白亮 李辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期93-97,共5页

在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网... 在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子群寻优算法 改进BP神经网络

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基于双向寻优粒子群的网络涉密信息安全存取 被引量：5

5

作者 张萍 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第10期56-60,共5页

由于网络涉密信息传输性能较差,导致网络涉密信息安全存取效果不佳,增加了网络涉密信息丢包率,因此,该文提出基于双向寻优粒子群的网络涉密信息安全存取方法。通过设计的网络安全涉密信息库,利用网络涉密信息安全存取执行任务特点确定... 由于网络涉密信息传输性能较差,导致网络涉密信息安全存取效果不佳,增加了网络涉密信息丢包率,因此,该文提出基于双向寻优粒子群的网络涉密信息安全存取方法。通过设计的网络安全涉密信息库,利用网络涉密信息安全存取执行任务特点确定评价函数,判断可用传输连接优劣;采用双向寻优粒子群算法对最差位置进行修正,获取全局最佳适应度值的位置,从而优化网络涉密信息传输性能;依据优化可用连接确定,回避一般的临时文件存储交换信息数据方式;采用内存映像文件形式,在多个进程间共享资源,进一步防止网络信息泄露。结果表明:该方法在网络攻击下的涉密信息丢包率较低,网络涉密信息安全存取匹配度较高,提升了网络涉密信息安全存取效果。 展开更多

关键词 双向寻优粒子群 网络涉密信息 安全存取 评价函数

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灰色粒子群自适应卫星钟差预报方法 被引量：7

6

作者 李源 战兴群 +1 位作者 梅浩 刘宝玉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期71-77,共7页

高精度卫星钟差预报是当前接收机实时精密单点定位技术(Real-time precise point positioning,RT-PPP)亟需解决的关键技术难题之一.为找到一种基于小样本钟差序列的快速高精度卫星钟差预报方法,在分析常规GM(1,1)灰色模型(grey model)... 高精度卫星钟差预报是当前接收机实时精密单点定位技术(Real-time precise point positioning,RT-PPP)亟需解决的关键技术难题之一.为找到一种基于小样本钟差序列的快速高精度卫星钟差预报方法,在分析常规GM(1,1)灰色模型(grey model)缺点的基础上对其进行了改进,提出了PGM(1,1)模型(particle swarm optimization-grey model)及其算法.该模型利用最新量测值进行初始化,然后通过引入遗忘因子的最小二乘法对新旧信息进行加权处理;再引入优化因子对模型系数进行调节,以归一化的平均相对误差作为精度检验标准,采用粒子群算法对其自适应寻优.最后选取了5颗钟差变化典型的GPS(global positioning system)卫星原子钟进行1 d内的精密钟差预报实验.结果表明,相对于常规GM(1,1)灰色模型和常规二次项拟合模型,所提出的模型及其算法预报精度有显著提升,其平均预报残差达到了亚纳秒级,且所需训练样本小.因此,该预报模型可以应用于卫星钟差快速精准预报. 展开更多

关键词 卫星钟差预报 灰色理论 遗忘因子 粒子群寻优 自适应

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永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优 被引量：25

7

作者 鞠鲁峰 王群京 +2 位作者 李国丽 胡存刚 钱喆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期85-90,共6页

提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数... 提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数寻优算法。 展开更多

关键词 关键词 永磁球形电机 支持向量机 回归 网格参数寻优算法 遗传算法 粒子群寻优算法

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基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究

8

作者 谢晖 蒋磊 +3 位作者 刘守河 王龙 李乐平 孔繁涛 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期198-210,共13页

为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样... 为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样本,进而构建预测模型的输入参数集.通过耦合混沌理论、动态权重方法对蝗虫优化算法(GOA)进行改进,利用改进后的蝗虫优化算法(IGOA)对SVR算法关键参数进行寻优.构建了基于IGOASVR算法的模具棱线磨损预测模型,结合粒子群寻优算法(PSO)建立多目标优化模型,实现对模具棱线磨损的高精度预测以及几何特征参数和成形工艺参数优化.对比5种常规预测模型,基于IGOA-SVR算法的预测模型在采样点处的预测误差分别为8.546%、8.497%、8.473%,较GOA-SVR预测模型分别提高25.9%、26.2%、26.4%,预测精度相比于其他预测模型也有不同程度的提高.结果表明改进后的IGOA-SVR算法具有更高的精度. 展开更多

关键词 模具磨损 蝗虫优化算法 支持向量回归 模具锐棱 粒子群寻优算法

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一种基于矩阵填充的稀疏阵波达方向估计技术 被引量：1

9

作者 范王恺 芮义斌 +1 位作者 李鹏 谢仁宏 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期384-389,共6页

为了提高稀疏阵列波达方向(DOA)估计的性能,该文将低秩矩阵重构理论应用到DOA估计中,提出了一种改进的矩阵填充模型及其优化求解方法。该方法利用Sigmoid函数实现核范数约束并建立最小化模型;然后基于粒子群算法改进增广拉格朗日乘子法... 为了提高稀疏阵列波达方向(DOA)估计的性能,该文将低秩矩阵重构理论应用到DOA估计中,提出了一种改进的矩阵填充模型及其优化求解方法。该方法利用Sigmoid函数实现核范数约束并建立最小化模型;然后基于粒子群算法改进增广拉格朗日乘子法,对模型实现低秩优化求解;最后利用多信号分类(MUSIC)算法实现DOA估计。仿真结果表明,该方法能有效实现稀疏阵重构,DOA估计的性能优良,且能够适用于相关信源。 展开更多

关键词 波达方向估计 稀疏阵列 矩阵填充 增广拉格朗日乘子法 粒子群寻优算法

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基于voting集成的智能电能表故障多分类方法

10

作者 肖宇 黄瑞 +3 位作者 刘谋海 刘小平 袁明 高云鹏 《电测与仪表》 北大核心 2024年第7期197-203,共7页

为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法。针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合合成少数类... 为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法。针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)算法解决数据类别不平衡问题,由此建立模型所需数据集,再通过投票法进行模型融合,结合粒子群PSO(particle swarm optimization)确定各基模型的权重,据此构建基于极限梯度提升树(extreme gradient boosting trees, XGBT)、K近邻(k-nearest neighbor, KNN)和朴素贝叶斯(naive bayes, NB)模型的智能电能表故障多分类方法。实测实验结果表明:所提出方法能有效实现智能电能表的故障快速准确分类,与现有方法相比,在智能电能表的故障分类精确率、召回率及F1-Score均有明显提升。 展开更多

关键词 智能电能表 故障分类 voting集成 粒子群寻优 多分类

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基于支持向量机的多光谱成像稻谷品种鉴别 被引量：23

11

作者 刘伟 刘长虹 郑磊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期145-151,共7页

为解决稻谷品种的快速无损鉴别问题,应用多光谱图像采集设备（VideometerLab）获取了5个品种稻谷共250个试验样本在405-970 nm波长范围内的多光谱图像,提取各品种稻谷在不同波长下的光谱反射率和图像特征（面积,宽长比,色差等）作为稻... 为解决稻谷品种的快速无损鉴别问题,应用多光谱图像采集设备（VideometerLab）获取了5个品种稻谷共250个试验样本在405-970 nm波长范围内的多光谱图像,提取各品种稻谷在不同波长下的光谱反射率和图像特征（面积,宽长比,色差等）作为稻谷品种鉴别的特征变量,基于最小二乘支持向量机（least-square-support vector machine,LS-SVM）建立鉴别模型,通过粒子群寻优（particle swarm optimization,PSO）算法搜索支持向量机的最优参数。将250个稻谷分为建模集（200个样本）和测试集（50个样本）分别进行试验,结果表明,采用该文的建模方法结合稻谷光谱特征和图像特征对预测集稻谷品种鉴别的正确率均在90%以上,高于对比的其他方法,该研究成果为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种方法。 展开更多

关键词 无损检测 农作物 支持向量机 粒子群寻优 多光谱图像 稻谷品种

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基于非财务指标的上市公司财务预警研究 被引量：15

12

作者 刘玉敏 刘莉 任广乾 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2016年第10期87-92,共6页

当前财务预警的相关研究主要集中于依托财务指标构建模型以预测公司的财务状况,难以深入解释财务困境发生的原因,对财务危机的早期预警有较大局限。在财务指标的基础上,本文引入公司治理、EVA等非财务指标因素,利用统计分析方法对备选... 当前财务预警的相关研究主要集中于依托财务指标构建模型以预测公司的财务状况,难以深入解释财务困境发生的原因,对财务危机的早期预警有较大局限。在财务指标的基础上,本文引入公司治理、EVA等非财务指标因素,利用统计分析方法对备选指标进行筛选后构建上市公司的财务预警指标体系,通过建立PSO-SVM的预测模型,利用PSO算法自动寻找最优参数组合,并与其他方法进行比较以验证基于非财务指标的PSO-SVM预测模型的有效性,结果表明这种模型的预测准确率比之其他方法有了明显的提高,能够为我国上市公司的财务预警提供理论依据。 展开更多

关键词 非财务指标 财务预警 上市公司 支持向量机 粒子群寻优

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基于改进的神经网络与支持向量机的小流域日径流量预测研究 被引量：15

13

作者 马乐宽 邱瑀 +2 位作者 赵越 李雪 王玉秋 《水资源与水工程学报》 2016年第5期23-27,共5页

数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支... 数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支持向量机(PSO-SVM)模型。通过进行不同形式的模型结果比较发现,两类模型均有较好的拟合能力及泛化能力,其中基于三日流量数据的(PSO-SVM)模型具有最优模拟结果,可以考虑用于月潭流域日径流量的预测,实现流域内水资源的合理配置以及相关灾害的预防。 展开更多

关键词 日径流量 神经网络 支持向量机 粒子群寻优 日径流量预测

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基于PSO-BP优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制研究 被引量：8

14

作者 史培龙 常宏 +2 位作者 王彩瑞 马强 周猛 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期38-46,共9页

针对模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器在不同路面附着系数及车速下跟踪误差大的问题,提出了基于粒子群寻优(PSO)-反向传播(BP)神经网络优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略。首先,设计了MPC路径跟踪控制器;其次,利用PSO-BP对MPC进行... 针对模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器在不同路面附着系数及车速下跟踪误差大的问题,提出了基于粒子群寻优(PSO)-反向传播(BP)神经网络优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略。首先,设计了MPC路径跟踪控制器;其次,利用PSO-BP对MPC进行优化,以控制器精度和车辆稳定性作为评价函数,获得PSO离线最优时域参数;最后,选择4种工况进行双移线跟踪对比仿真验证。结果表明:所提出的控制策略在保证行驶稳定性的条件下,低路面附着系数低速、高路面附着系数低速、高路面附着系数高速及中路面附着系数中速工况下双移线跟踪横向控制精度分别提高了50%、55%、9%和20%。 展开更多

关键词 无人驾驶 路径跟踪控制 模型预测控制 粒子群寻优 BP神经网络

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PSO-LSSVM用于近红外光谱预测混合制浆材Klason木质素含量 被引量：5

15

作者 熊智新 刘耀瑶 +2 位作者 王勇 梁龙 房桂干 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期45-51,共7页

为优化混合制浆材中Klason木质素含量的近红外分析模型,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,将样品粉碎预处理后在便捷式近红外光谱仪上采集其近红外光谱信号,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)预处理,利用粒子群寻优(PSO)算法对最... 为优化混合制浆材中Klason木质素含量的近红外分析模型,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,将样品粉碎预处理后在便捷式近红外光谱仪上采集其近红外光谱信号,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)预处理,利用粒子群寻优(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的参数进行优化,然后利用最优参数建立混合制浆材Klason木质素的LSSVM定量分析模型。将结果与偏最小二乘(PLS)和主成分降维后的BP神经网络(PCA-BPNN)算法进行比较。结果表明,PCA-BPNN和PSO-LSSVM模型均优于PLS模型,且PSO-LSSVM模型预测结果最优,预测结果的相关系数(Rv)最大为0.9857;预测标准差(RMSEP)为0.7498%,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别降低了0.2767%和0.1455%;相对标准偏差(RPD)最大为5.6174,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别提高了1.5144和0.9138;真实值与预测值间的绝对偏差(AD)范围最小,为0.0065%~1.8449%。 展开更多

关键词 近红外光谱 混合制浆材 Klason木质素 粒子群寻优算法 最小二乘支持向量机

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基于多特征决策级融合的表情识别方法 被引量：3

16

作者 黄忠 胡敏 刘娟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期171-176,共6页

为实现多源特征的优势互补并融合多分类器的决策结果,提出一种改进的多特征表情识别方法。利用链码编码刻画表情形状特征并构建形变特征描述面部几何变化,构造Gabor特征融合图以表征表情局部纹理细节。采用支持向量机分类器分别获取3类... 为实现多源特征的优势互补并融合多分类器的决策结果,提出一种改进的多特征表情识别方法。利用链码编码刻画表情形状特征并构建形变特征描述面部几何变化,构造Gabor特征融合图以表征表情局部纹理细节。采用支持向量机分类器分别获取3类特征的类别后验概率并在决策级实现多分类器的融合。在有监督学习下提出一种基于粒子群算法的权重寻优策略求解最优融合权重。Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法在平均识别率和鲁棒性方面均优于单分类器识别方法,与现有的多分类器融合方法相比,权重寻优策略在识别率和可靠性方面更优。 展开更多

关键词 决策级融合 主动形状模型 链码 形状特征 形变特征 GABOR纹理特征 粒子群寻优

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基于响应面方法的注塑件翘曲变形优化 被引量：7

17

作者 王晓花 张彩婷 +2 位作者 王国斌 李世鹏 汪文荣 《现代塑料加工应用》 CAS 北大核心 2018年第4期45-47,共3页

以翘曲变形比较严重的手机上壳为例,先利用拉丁方试验设计得到样本数据,再通过移动最小二乘法(MLS)对试验设计数据进行拟合,得到模型,最后采用粒子群寻优法(PSO)对近似模型进行优化,寻找一组合适的注塑工艺参数,使翘曲变形量达到最小。... 以翘曲变形比较严重的手机上壳为例,先利用拉丁方试验设计得到样本数据,再通过移动最小二乘法(MLS)对试验设计数据进行拟合,得到模型,最后采用粒子群寻优法(PSO)对近似模型进行优化,寻找一组合适的注塑工艺参数,使翘曲变形量达到最小。试验结果表明,基于移动最小二乘法响应面方法的注塑件翘曲优化方法可行,并且优化后翘曲变形量达到0.557 9mm,较优化前降低35.3%。 展开更多

关键词 移动最小二乘法 拉丁方试验设计 翘曲变形 粒子群寻优法

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PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测 被引量：7

18

作者 颜学龙 陈卓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期140-144,共5页

针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值,将多个核函数线性组合,并用PSO优化多核RV... 针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值,将多个核函数线性组合,并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明,该方法在小样本情况下,预测效果优于单一核函数的RVM模型,适用于健康管理中实时预测,具有较好的实用性。 展开更多

关键词 相关向量机 核函数 欧氏距离 模拟电路 粒子群寻优

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太阳能热发电集热系统终端受限非线性模型预测控制 被引量：2

19

作者 路小娟 董海鹰 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第10期63-67,共5页

针对线性菲涅尔太阳能热发电集热系统的平稳性问题,提出了基于终端受限非线性模型预测控制(TLNMPC)策略。建立了系统预测模型;将终端约束条件转换为对控制量的约束条件,在模型预测滚动优化过程中加入粒子群(PSO)算法和梯度下降法形成混... 针对线性菲涅尔太阳能热发电集热系统的平稳性问题,提出了基于终端受限非线性模型预测控制(TLNMPC)策略。建立了系统预测模型;将终端约束条件转换为对控制量的约束条件,在模型预测滚动优化过程中加入粒子群(PSO)算法和梯度下降法形成混合寻优(PSOTLNMPC)算法;采用反馈校正修正模型预测值;按照不同的天气设定集热系统出口导热油温度目标曲线;采用MATLAB软件,通过TLNMPC算法和PSO-TLNMPC算法跟踪目标曲线,对比2种算法的控制效果。结果表明:在不同太阳辐射强度下,PSO-TLNMPC算法精度均较TLNMPC算法高,且滞后时间短,均方差显著小于TLNMPC。因此,PSO-TLNMPC算法跟踪误差小且控制精度高,控制效果优于TLNMPC算法。 展开更多

关键词 线性菲涅尔 太阳能热发电 集热系统 预测控制 混合寻优 终端受限非线性模型 粒子群寻优算法

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基于互信息PSO-LSSVM的SO_(2)浓度预测 被引量：11

20

作者 金秀章 李京 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期675-680,共6页

针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信... 针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信息筛选出的辅助变量相比于机理分析、皮尔逊相关性筛选出的辅助变量具有更高的相关性。利用互信息筛选出的辅助变量作为LSSVM模型的输入以及粒子群法确定LSSVM的参数,不仅缩短了计算时间,还提高了预测精度。将该方法应用到某火电厂的SO_(2)浓度软测量中,利用现场数据进行仿真,结果表明预测精度较高,相对误差较低,预测趋势更贴近实际值,减小了实际值与预测值的误差(均方根误差为2.485,平均相对误差为0.2603%),为现场的SO_(2)浓度提前控制提供了软件技术支持。 展开更多

关键词 计量学 SO_(2)浓度预测 互信息 粒子群寻优 最小二乘支持向量机 最小冗余最大相关性

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