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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
1
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
2
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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基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究
3
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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永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优 被引量：25
4
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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一种基于矩阵填充的稀疏阵波达方向估计技术 被引量：1
5
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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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
6
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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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
7
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AGC的高压互联网络频率协调控制 被引量：5
8
作者 刘志坚 陈潇雅 《电子测量技术》 2019年第5期11-17,共7页
针对高压互联网络频率协调困难,而自动发电控制存在控制跟踪性能差、参数最优值获取难、优化效果不明显等问题,提出了一种基于模拟退火粒子群寻优算法的闭环反馈自动发电控制。改进后的寻优算法结合了模拟退火和粒子群算法的优点,通过... 针对高压互联网络频率协调困难,而自动发电控制存在控制跟踪性能差、参数最优值获取难、优化效果不明显等问题,提出了一种基于模拟退火粒子群寻优算法的闭环反馈自动发电控制。改进后的寻优算法结合了模拟退火和粒子群算法的优点,通过该算法对控制器关键参数进行寻优以使区域控制偏差值最小。由MATLAB/Simulink仿真分析验证了四机两区域模型联络线发生故障时,改进参数的闭环反馈AGC控制器能较快地使系统恢复稳定,且能较好地达到频率协调的控制作用。 展开更多
关键词 自动发电控制 区域控制偏差 模拟退火粒子群寻优算法 参数优化 闭环反馈
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基于小波包能量熵和DBN的MMC-HVDC输电线路单极接地故障定位方法 被引量：25
9
作者 叶鑫杰 兰生 +1 位作者 肖思捷 原永滨 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期82-91,共10页
可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故... 可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故障定位方法。通过对不同条件下故障波形中所包含的故障信息进行分析,运用小波包能量熵提取双端故障电压波形中深层故障特征并构造新的特征矩阵。基于新的特征矩阵搭建DBN模型并通过粒子群寻优(particle swarm optimization,PSO)算法对其模型参数进行寻优,最终利用DBN回归机制实现精确的故障定位。利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC搭建了±250 kV双端MMC-HVDC系统模型并在线路上进行不同位置、不同过渡电阻的单极接地故障模拟仿真。为了对比测试模型的定位精度性能,与基于支持向量机(support vector machine,SVM)的故障定位方法相比较。实验结果表明,该方法在20 kHz的低采样频率下可以精准可靠地定位过渡电阻高达4000Ω以内的直流线路单极接地故障。 展开更多
关键词 MMC-HVDC 高阻接地故障 小波包能量熵 粒子群寻优算法 深度信念网络
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