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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究 被引量：3
1
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于粒子群优化的BP神经网络PID的加速度计组件温控算法 被引量：1
2
作者 魏国 朱旭 +3 位作者 高春峰 侯承志 程嘉奕 陈迈伦 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第4期359-366,共8页
在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提... 在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提出了基于PSO-BPNN-PID控制器,利用粒子群优化算法和反向传播算法对神经网络PID控制器进行离线和在线的连接权值整定,实现石英挠性加速度计组件一体化温度控制算法,满足加速度计组件的自适应智能控制需求。仿真和实验结果表明,所提算法能够显著提升系统的温度稳定性,可实现±0.002℃的温度稳定控制。同时,验证了系统具备快速响应温度变化的能力,能够在短时间内将温度调整至设定值附近,并有效抑制超调现象。此外,实验还模拟了外部扰动情况,验证了系统在面对扰动时能够迅速恢复稳定状态,表现出优越的抗扰动能力,可以满足多种温度环境下的加速度计组件高精度温控应用需求。 展开更多
关键词 石英挠性加速度计 温度控制 粒子群优化算法 bp神经网络
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基于粒子群算法优化BP神经网络的森林降水量预测
3
作者 于万荣 田淙海 +2 位作者 刘奎军 邱旭梅 郭文昕 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期61-65,112,共6页
针对森林降水量预测传统方法的缺点,提出粒子群算法优化BP神经网络森林降水量预测方法。将2020—2022年森林降水量作为数据集进行对比实验,实验证明PSO-BP神经网络算法相较于LSTM模型和传统的BP神经网络,误差明显降低,预测精度更高,同... 针对森林降水量预测传统方法的缺点,提出粒子群算法优化BP神经网络森林降水量预测方法。将2020—2022年森林降水量作为数据集进行对比实验,实验证明PSO-BP神经网络算法相较于LSTM模型和传统的BP神经网络,误差明显降低,预测精度更高,同时训练集和测试集提升了5%~11%,降低了泛化误差,适用于数据量较大的森林降水量预测。结果表明,该方法为后续森林降水量预测提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 粒子群 bp算法 森林降水量 预测模型
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
4
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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粒子群优化算法结合改进回声状态网络的PEMFC剩余使用寿命预测
5
作者 高锋阳 刘嘉 +3 位作者 杨栋 韩国鹏 齐丰旭 刘庆寅 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第3期478-487,共10页
为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改... 为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改进回声状态网络水库中各神经元连接方式,加快非线性拟合过程;利用PSO算法优化模型谱半径、泄漏率、神经元数量等,提高模型预测精度,采用SG(Savitzky-Golay)滤波算法对原始数据有效去峰去噪,再利用PSO-RESN准确预测PEMFC电压;采用不同样本数据集作为训练集和测试集,将所提模型在静态和准动态实验数据集下与扩展卡尔曼滤波、传统回声状态网络进行对比。结果表明,在训练集占比为80%时,对于静态工况FC1,相较于ESN,PSO-RESN方法的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了17.50%和25.53%;对于准动态工况FC2,相较于ESN方法,PSO-RESN方法的均方根误差和平均百分比误差分别降低了16.93%和21.28%。所提方法能够实现PEMFC更高精度退化趋势与剩余使用寿命预测。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 退化预测 回声状态网络 粒子群算法 剩余使用寿命
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络 被引量：1
6
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于粒子群算法的弹性水声通信网络拓扑优化
7
作者 林温敏 陈东升 +2 位作者 郝帅峰 童峰 陶毅 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期660-668,共9页
[目的]为应对水声网络因信道传输条件差、时延长、能量严重受限,易出现网络节点通联质量不平衡、节点异常失效等问题导致的网络弹性差,对提高水声网络,特别是含汇聚节点网络的弹性问题进行研究.[方法]在浅海水声信道多径传输条件及复杂... [目的]为应对水声网络因信道传输条件差、时延长、能量严重受限,易出现网络节点通联质量不平衡、节点异常失效等问题导致的网络弹性差,对提高水声网络,特别是含汇聚节点网络的弹性问题进行研究.[方法]在浅海水声信道多径传输条件及复杂海洋环境节点异常失效的情况下,本文以提升网络弹性作为目的,从网络拓扑结构优化的角度,提出了一种基于粒子群的弹性水声网络拓扑优化算法.该算法以网络的覆盖率和连通率为约束条件,综合考虑包括网络弹性指标在内的多项网络性能指标,旨在通过拓扑优化提升水声网络性能的同时保证网络弹性.[结果]仿真实验结果表明,网络拓扑结构经所提算法优化后,网络通信投递率有所提升,在节点随机异常失效的情况下,其网络仍能保持覆盖率和连通率优于其他部署算法.[结论]本文模型和算法部署的水声网络具有很好的网络弹性,能有效应对海洋环境下网络节点随机失效的问题. 展开更多
关键词 水声网络 网络弹性 汇聚节点 拓扑优化 粒子群
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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
8
作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 bp神经网络 粒子群优化 参数优化 适应度函数
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基于神经网络和粒子群算法的船舶板架动力学优化
9
作者 周俞 栾晨 夏利娟 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第15期30-35,共6页
本文提出一种基于神经网络和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的船舶板架动力学优化方法,用于板架布局的快速寻优。首先,分析船舶板架布局的特征参数,利用拉丁超立方采样和模态分析获得样本点的固有频率;然后,构建BP神经网... 本文提出一种基于神经网络和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的船舶板架动力学优化方法,用于板架布局的快速寻优。首先,分析船舶板架布局的特征参数,利用拉丁超立方采样和模态分析获得样本点的固有频率;然后,构建BP神经网络代理模型,用以反映板架特征参数和固有频率之间的非线性映射关系;最后,结合粒子群算法,以结构重量和一阶固有频率为目标,将代理模型应用于船舶板架结构的动力学优化,以确定较优的布局型式。结果表明,BP神经网络代理模型对板架固有频率的预测具有较高的精度,BP-PSO方法对不同尺寸和类型的板架均适用,具有广泛性、高效性、普适性的优势。因此,BP-PSO法能为板架优化设计提供较好的思路和方案。 展开更多
关键词 船舶板架结构 bp神经网络代理模型 粒子群算法 结构动力学优化
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基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别
10
作者 代金隧 何志琴 +3 位作者 马家庆 吴钦木 刘洪举 李永杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期78-81,共4页
为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划... 为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划分准则分割后的数据作为输入,通过不断迭代更新粒子的速度和位置,来优化BP神经网络的权重和阈值。基于优化后的BP神经网络对输入数据进行训练,导出训练好的模型参数,并将其嵌入到外骨骼样机中进行实时步态相位识别测试。结果显示,该模型具有良好的实时性和高准确率,能够准确地识别步态相位。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 反向传播神经网络 步态相位 外骨骼样机
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结合更新过程与粒子群优化的BP神经网络铁路物资预测模型 被引量：1
11
作者 黄自力 蔡小强 +8 位作者 金荣森 刘承亮 廖志刚 刘立法 孙晶 王芳 刘柏志 王劲 戴梦岚 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3011-3024,共14页
非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经... 非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经营效率,也能加强灾害状态下铁路部门的反应能力。本研究聚焦于分析广州铁路集团各地区物资出库数据,由于铁路物资需求具有较大的随机性与偶然性,普通的拟合函数较难刻画其复杂的变动关系。因此,探讨一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)与反向传播神经网络(backpropagation neural network, BPNN)的铁路物资需求预测方法。该方法基于神经网络优化中的频率原则及凝聚现象的理论基础,通过PSO对BPNN进行预训练,赋予其一个较大的初始化权重,使其最终能够学到一个较为复杂的拟合函数,从而刻画物资数据的复杂性与随机性。此外,针对部分具有高频次、高周转物理特性的物资,利用调整后的更新过程(renewal process, RP)对物资数据进行时间序列建模,然后将该时间序列预测值作为一列新的特征,加入先前的神经网络模型中,取得更高的预测精度。与传统机器学习和深度学习方法相比,结合更新过程与粒子群优化的反向传播神经网络(RP-PSO-BPNN)模型表现出色,具有较强的泛化能力,成功克服了传统方法中常见的局部最优问题。PSO算法在优化过程中的高效性得到了验证,相对于传统梯度下降方法,PSO算法显著减少了训练时间。此外,RP-PSO-BPNN模型在不同选定物资的实时序列波动上表现出良好的拟合,证实了其适用性和实用性。本研究通过提出的RP-PSO-BPNN模型为铁路物资,特别是非周期性消耗的铁路物资需求预测领域提供了具有增强预测准确性的方案。未来研究方向包括进一步优化模型结构、探索其他元启发式算法,以及引入更多领域特定因素以提升模型的泛化能力和适应性。 展开更多
关键词 铁路物资数据 物料预测 粒子群优化 反向传播神经网络 PSO-bpNN 泛化性 更新过程
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
12
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于粒子群算法燃油齿轮泵多目标优化设计 被引量：1
13
作者 王建森 李文宣 +3 位作者 司国雷 陈君辉 杨广胜 魏列江 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期150-155,共6页
针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,... 针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,利用粒子群多目标优化算法进行寻优计算;绘制了优化目标对应的Pareto曲线,从中选出了一组满足设计要求的齿轮参数。并利用计算流体力学方法对该参数下的齿轮泵内部流场参数分布及瞬时几何流量特性进行了模拟分析,验证了所提方案的可行性。最后,完成了样机的加工制造及性能测试。结果表明:泵的实际输出流量与理论流量的一致性好,验证了优化模型及设计方法的可行性,为后续燃油齿轮泵进一步改进定型奠定了基础。 展开更多
关键词 燃油齿轮泵 多目标优化 流量脉动率 齿轮泵体积 粒子群算法
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
14
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于粒子群优化算法的东构造结滑坡清单建立与侵蚀速率估算 被引量：1
15
作者 耿豪鹏 徐子怡 +1 位作者 郭宇 张建 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期338-347,共10页
[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetat... [目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的变化检测,构建1987-2021年东构造结地区的多时相滑坡清单;根据滑坡面积-体积经验公式计算该区域的滑坡侵蚀速率;结合气候和地形等参数,探讨滑坡过程的诱发因素。[结果]研究区1987-2021年共识别滑坡1 323次,其中2017-2021年的滑坡数量最多,共389次;滑坡主要分布在雅鲁藏布江大拐弯附近的河谷两侧;研究区滑坡侵蚀速率为0~76.06 mm/a,平均值为0.44 mm/a,呈以雅鲁藏布江大拐弯段为中心向四周逐渐降低的变化趋势;滑坡侵蚀速率与地质尺度岩体的剥露速率及千年尺度流域平均侵蚀速率相近;研究区滑坡的发生与降雨过程和地震活动相关,主要发育在南向坡面上,并在海拔1 500~3 000 m和坡度35°~45°聚集。[结论]滑坡是东构造结地区的主导侵蚀过程;降雨受迎风坡效应的影响在南向坡面富集,驱动该坡向上滑坡的集中分布。降水促进河流下切,以陡化边坡的方式诱发滑坡。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多时相滑坡清单 喜马拉雅东构造结 滑坡侵蚀速率 地貌演化
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计及改进粒子群算法优化BP神经网络的沼气产量软测量预测模型 被引量：4
16
作者 于雪彬 贾宇琛 +2 位作者 高立艾 周加栋 霍利民 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期643-650,共8页
为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权... 为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权重系数法和引入变异算子对粒子群算法进行改进,并对BP神经网络进行初始化来提高模型性能。通过实验比较改进PSO-BP模型、传统BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络在预测沼气日产量方面的性能,采用改进的PSO-BP模型进行预测时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和平均绝对误差(MAE)分别为1.38440、0.84011和1.00910,证明改进PSO-BP模型结合软测量技术对进行复杂非线性牛粪高温厌氧发酵过程预测的可行性,同时可保证预测结果的精准性。 展开更多
关键词 生物质能 沼气 粒子群优化算法 bp神经网络 软测量技术
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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
17
作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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投影解析法和粒子群算法的仿人机器人步态优化
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作者 朱志伟 唐春霞 +1 位作者 徐立娟 陈殿生 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期309-314,319,共7页
针对常见仿人机器人步态优化方法中存在模型复杂、数据量大和收敛速度慢的问题,采用投影解析法分析仿人机器人运动模型,利用三次样条插值法对步态轨迹进行规划,基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化仿人机器人关节电机... 针对常见仿人机器人步态优化方法中存在模型复杂、数据量大和收敛速度慢的问题,采用投影解析法分析仿人机器人运动模型,利用三次样条插值法对步态轨迹进行规划,基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化仿人机器人关节电机的角度。将零力矩点(Zero Moment Point,ZMP)作为仿人机器人动态稳定的判断依据,并把最小轨迹变量和每步驱动能耗构造为目标函数。MATLAB仿真实验表明:所提方法在仿人机器人步态优化中具有高效地搜寻全局最优参数能力,使仿人机器人实现了轨迹平滑、控制稳定的初始步、周期步和终止步等。 展开更多
关键词 仿人机器人 投影解析法 步态优化 粒子群优化算法(PSO) 零力矩点(ZMP) MATLAB
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
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作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于多目标粒子群算法的油田水驱后加密聚驱注采参数优化方法
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作者 杨二龙 齐梦 +2 位作者 甘庭源 董驰 孙宁 《钻采工艺》 北大核心 2025年第5期100-106,共7页
B区块目前处于水驱开发阶段,储层非均质性强、油水井注采制度不合理等导致注水无效循环,剩余油动用不均衡。在后续开发阶段如何通过优化注采参数,减小渗流阻力差异,实现平面及纵向均衡驱替,对于油藏开发调整具有重要意义。基于油藏工程... B区块目前处于水驱开发阶段,储层非均质性强、油水井注采制度不合理等导致注水无效循环,剩余油动用不均衡。在后续开发阶段如何通过优化注采参数,减小渗流阻力差异,实现平面及纵向均衡驱替,对于油藏开发调整具有重要意义。基于油藏工程方法和多相渗流力学理论,以Buckley-Leverett方程为基础,建立了多层非均质油藏水驱井网加密后聚合物驱开发渗流阻力模型。在明确均衡驱替标准的基础上,以全区累积产油量最大、含水上升率最小、单井含水率变异系数最小为目标函数,以合理注采参数界限为约束条件,以单井分层注入量和单井产液量为优化变量,建立多层非均质油藏注采参数优化数学模型,并采用多目标粒子群算法进行求解优化。参数优化后的B区块在加密聚驱阶段累积产油量增加36.02×10^(4)m^(3),含水率降低3.75%,其典型井组在加密聚驱阶段累积产油量增加10.58×10^(4)m^(3),单井含水率变异系数减小0.03,含水上升率降低2.32%,增油降水效果显著。文章所建立的基于多目标粒子群算法的注采参数优化方法,可为油田高效开发提供技术参考。 展开更多
关键词 多层非均质油藏 加密聚驱 均衡驱替 多目标粒子群算法 注采参数优化
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