线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型及应用 被引量：7

1

作者 董丽丽 于苗 徐淑琴 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1044-1048,共5页

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群... 针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群算法的局部搜索能力.将其算法优化投影寻踪模型,以此构建了线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到土坝护坡模式优化评价中,选取9个指标作为评判因子,提出适合该地区的土坝护坡优化模式.结果表明:线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型可以有效地找到最佳投影方向,计算投影值,根据投影指标值的大小可对方案进行优选.利用该模型对土坝护坡模式进行综合评价是切实可行的.该算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点,并且在解决实际问题中展示的优越性,在工程优化领域具有广泛的应用前景. 展开更多

关键词 粒子群优化算法:线性递减权重 投影寻踪 模式评价 土坝护坡型式

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接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法 被引量：13

2

作者 任克强 温晓珍 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第31期12942-12947,共6页

为了降低接收信号强度指示(RSSI)测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与粒群算法(PSO)权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进... 为了降低接收信号强度指示(RSSI)测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与粒群算法(PSO)权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 接收信号强度指示 粒子群算法 非线性递减权重

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动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法 被引量：11

3

作者 陈程 贺兴时 杨新社 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第5期859-880,共22页

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动... 布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动态改变发现概率P的大小,有利于平衡布谷鸟算法局部寻优和全局寻优的能力,加快收敛速度;其次,在布谷鸟寻窝的路径位置更新公式中,采用了一种新型步长因子更新寻优方式,形成Levy飞行双重搜索模式,充分搜索空间;最后,在随机偏好游走的更新公式引入非线性对数递减的惯性权重策略,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高寻优搜索能力。与4种算法相比和19个测试函数的仿真结果表明:改进布谷鸟算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。 展开更多

关键词 种群分布熵 双重搜索模式 非线性对数递减的惯性权重 新型步长因子

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无人机安全路径规划的混沌粒子群优化研究 被引量：4

4

作者 褚宏悦 易军凯 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期1027-1034,共8页

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在存在多种威胁的三维环境下的安全路径规划问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化增强算法(improvedchaotic,velocityand nonlinear decreasing inertia weight particle swarm optimization,IC... 针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在存在多种威胁的三维环境下的安全路径规划问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化增强算法(improvedchaotic,velocityand nonlinear decreasing inertia weight particle swarm optimization,IC-VANDIWPSO)。首先,建立一个具有地形约束和无人机性能约束的威胁环境模型,把路径规划问题转化为成本函数的优化问题。再利用IC-VANDIWPSO算法与约束的对应关系,高效搜索复杂的环境,找到安全性高且成本函数小的最优路径。仿真结果表明,IC-VANDIWPSO算法在收敛速度、初始化时间、路径平滑性以及稳定性等方面都具有显著的优势,获得了更优的路径。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 粒子群优化增强 非线性递减惯性权重 混沌理论

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考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化 被引量：11

5

作者 吴杰 赵凡凡 赵丽霞 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第1期38-43,共6页

在保证光伏电源有功出力最大的情况下,将光伏逆变器的剩余容量作为连续可调的无功电源研究了含光伏电源的配电网无功优化问题。在分析光伏发电出力随机性和不确定性的基础上,建立了光伏电源出力的概率分布模型,并以配电网有功网损和总... 在保证光伏电源有功出力最大的情况下,将光伏逆变器的剩余容量作为连续可调的无功电源研究了含光伏电源的配电网无功优化问题。在分析光伏发电出力随机性和不确定性的基础上,建立了光伏电源出力的概率分布模型,并以配电网有功网损和总电压偏差之和最小为目标函数,建立了考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化模型,采用线性递减权重粒子群算法(Lin WPSO)对离散变量进行处理,并寻求无功优化最优解。通过IEEE33节点系统算例仿真,验证了本文所提出的模型和方法更接近实际,可以有效降低配电网总电压偏差,改善配电网电压水平,降低配电网有功网损,验证了本文模型和方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 配电网 光伏电源 光伏逆变器剩余容量 线性递减权重粒子群算法 无功优化

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基于粒子群优化的支持向量机停电预测研究 被引量：8

6

作者 李淑锋 李加 +2 位作者 张玉峰 王大鹏 袁培森 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期460-466,共7页

停电预测可以为电力公司的停电决策提供参考,改善资源分配并尽可能缩短恢复时间,也可以给群众一定的反应时间。因此,针对停电预测精度不高的问题,该文采用粒子群优化的支持向量机模型预测停电问题。在已有的天气特征基础上通过对最大温... 停电预测可以为电力公司的停电决策提供参考,改善资源分配并尽可能缩短恢复时间,也可以给群众一定的反应时间。因此,针对停电预测精度不高的问题,该文采用粒子群优化的支持向量机模型预测停电问题。在已有的天气特征基础上通过对最大温度和最小温度作差来增加温差特征;采用随机森林方法提取与停电问题关联度较大的特征;利用支持向量机模型训练停电数据,并使用基于线性递减权重的粒子群优化算法搜索相对更优的支持向量机参数;利用训练的预测模型预测停电数据。基于真实数据集试验,并与其它算法进行比较,结果表明该文的预测模型对于停电数据的预测具有更好的效果。 展开更多

关键词 停电预测 随机森林 支持向量机 粒子群优化 线性递减权重

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基于遗传算子的粒子群优化算法的比较分析 被引量：10

7

作者 雷秀娟 史忠科 孙瑰琪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第14期65-66,79,共3页

为了深入分析探讨改进的粒子群优化算法的性能,针对典型的函数优化问题,设计了3种方案:(1)采用线性递减惯性权重的PSO;(2)基于遗传算子的PSO;(3)在方案(2)基础上,加入收缩因子χ。在MATLAB7.0中对常用的测试函数进行优化仿真,发现当融... 为了深入分析探讨改进的粒子群优化算法的性能,针对典型的函数优化问题,设计了3种方案:(1)采用线性递减惯性权重的PSO;(2)基于遗传算子的PSO;(3)在方案(2)基础上,加入收缩因子χ。在MATLAB7.0中对常用的测试函数进行优化仿真,发现当融合遗传算子和收缩因子时,算法性能最优。 展开更多

关键词 粒子群优化 线性递减惯性权重 遗传算子 收缩因子

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粒子群优化算法在公交车智能调度中的应用 被引量：13

8

作者 付阿利 雷秀娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期239-241,共3页

运营车辆的智能排班是公交车辆智能调度需要解决的问题之一,关系到公交企业的经济效益与社会效益。采用兼顾公交公司与乘客双方利益的公交车辆调度模型,将带收缩因子和线性递减惯性权重的粒子群优化算法(W-K-PSO)应用到公交智能排班中... 运营车辆的智能排班是公交车辆智能调度需要解决的问题之一,关系到公交企业的经济效益与社会效益。采用兼顾公交公司与乘客双方利益的公交车辆调度模型,将带收缩因子和线性递减惯性权重的粒子群优化算法(W-K-PSO)应用到公交智能排班中。实例仿真结果表明该算法具有比其它优化算法更好的效率,是解决公交车智能调度问题的一个有效方法。 展开更多

关键词 公交车调度 粒子群优化 线性递减惯性权重 收缩因子

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基于改进PSO算法的最大熵阈值图像分割 被引量：5

9

作者 付阿利 雷秀娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期174-176,187,共4页

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前... 图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 雁群 线性递减惯性权重 直方图 熵

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基于改进PSO算法的Otsu快速多阈值图像分割 被引量：6

10

作者 彭正涛 方康玲 苏志祁 《现代电子技术》 2011年第6期10-14,共5页

为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递... 为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递减惯性权重粒子群算法对目标函数进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将分割结果与常规最大类间方差法的多阈值分割结果相比较,证明该算法不仅可以正确地实现图像分割,并可使分割速度大大提高。 展开更多

关键词 图像分割 粒子群算法 非均匀变异 线性递减惯性权重 独立峰值 多阈值 最大类间方差

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基于CAPSO-ICA的DS-CDMA系统盲多用户检测 被引量：1

11

作者 刘晓志 李静 冯大伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1285-1290,共6页

为解决DS-CDMA系统的多址干扰问题,提出了一种将自适应惯性权重的混沌粒子群算法与独立分量分析方法结合(CAPSO-ICA)的盲多用户检测算法。该算法首先将自适应的非线性递减惯性权重w和混沌运动引入到粒子群(PSO)算法中,有效地避免了传统... 为解决DS-CDMA系统的多址干扰问题,提出了一种将自适应惯性权重的混沌粒子群算法与独立分量分析方法结合(CAPSO-ICA)的盲多用户检测算法。该算法首先将自适应的非线性递减惯性权重w和混沌运动引入到粒子群(PSO)算法中,有效地避免了传统粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而使寻优结果更为准确。然后根据各用户相互独立这一特点,将改进的粒子群算法与独立分量分析方法结合起来进行盲多用户检测。仿真结果表明,在相同的条件下,相对于已有的FICA算法和PSO-ICA算法,基于CAPSO-ICA的盲多用户检测算法有更小的误码率,这说明改进算法的多用户检测性能更为优越。 展开更多

关键词 盲多用户检测 独立分量分析 粒子群 混沌 自适应非线性递减惯性权重

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改进PSO-BPNN算法在管道腐蚀预测中的应用 被引量：10

12

作者 肖斌 张恒宾 刘宏伟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期27-33,共7页

输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群... 输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化的神经网络模型(IPSO-BPNN)来预测腐蚀管道剩余强度。首先,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种新的非线性递减惯性权重用于快速更新粒子速度和位置,并引入了遗传交叉算子增加粒子的多样性,形成了改进的粒子群算法(IPSO);其次,采用IPSO算法对神经网络的权重和阈值进行优化,并使用优化后的权重和阈值初始化神经网络,建立了IPSO-BPNN模型;最后,在2个真实的管道测试爆破数据集上进行实验,分别使用线性回归(LR)、FEA、前馈神经网络(BPNN)、粒子群算法前馈神经网络(PSO-BPNN)以及IPSO-BPNN模型对腐蚀管道剩余强度进行预测,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评估模型预测性的指标。在2个数据集的测试集上的结果表明:IPSO-BPNN模型的MAE分别为0.525 4、0.718 5,MAPE分别为3.77%、2.68%,RMSE分别为0.672 6、0.947 2,3项指标较LR、FEA、BPNN和PSO-BPNN有明显提升。改进PSO-BPNN算法可以提高腐蚀管道剩余强度预测的准确性,可以为管道检查提供较为准确的依据。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 非线性递减惯性权重 神经网络 腐蚀管道 剩余强度

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基于IPSO-ELM模型的尾矿坝稳定性分析

13

作者 赵允坤 胡军 +1 位作者 栾长庆 张瀚斗 《中国矿业》 2022年第3期61-66,共6页

为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机(ELM)模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差等问题,引入基于线性递减权重法改进的... 为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机(ELM)模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差等问题,引入基于线性递减权重法改进的粒子群算法(IPSO)对其进行优化,提出了尾矿坝稳定性预测的改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)模型。将该模型运用到尾矿坝实例预测中,在选取的35组样本数据中,前30组作为训练样本,后5组作为测试样本,以内摩擦角、边坡角、尾矿坝材料重度、孔隙压力比、内聚力和边坡高度6个尾矿坝稳定性影响因素为输入参数,以尾矿坝稳定性安全系数为输出参数,将预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型对比,结果表明,IPSO-ELM模型有较高的预测精度,预测值逼近于实际值,验证了IPSO-ELM模型在尾矿坝稳定性评价中的可靠性和有效性。 展开更多

关键词 尾矿坝 稳定性 粒子群算法 极限学习机 线性递减权重法

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一种引入密度因子的改进粒子群优化算法

14

作者 孙锋利 何明一 高全华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2828-2830,共3页

在传统的线性递减惯性权重(LDW)粒子群算法的基础上,提出一种新的引入粒子密度因子的粒子群算法。该算法根据粒子平均适应度值和社会最优适应度值,采用径向基函数形式来度量粒子群在最优值附近的聚集程度。在进化过程中,当密度因子大于... 在传统的线性递减惯性权重(LDW)粒子群算法的基础上,提出一种新的引入粒子密度因子的粒子群算法。该算法根据粒子平均适应度值和社会最优适应度值,采用径向基函数形式来度量粒子群在最优值附近的聚集程度。在进化过程中,当密度因子大于一定值时,在LDW惯性权重因子中加入扰动项,使粒子群重新散开,从而跳出局部极值,避免算法出现早熟现象。基于Benchmark函数库的仿真实验表明,该算法一定程度上避免了算法过早收敛,尤其是在高维和多极值情况下性能明显优于传统PSO算法。 展开更多

关键词 粒子群优化 密度因子 线性递减惯性权重

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市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置 被引量：51

15

作者 罗仕华 胡维昊 +2 位作者 黄琦 韩晓言 陈哲 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期2792-2804,共13页

在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场... 在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站的混合能源系统容量配置优化方法,旨在获得最大的经济效益。首先建立以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统模型。其次,基于该模型提出以系统投资成本最小为上层目标函数和以系统获得售电收益最大为下层目标函数的双层规划模型,并采用线性递减惯性权重粒子群算法以及序列二次规划算法对模型的上、下层求解。此外,该模型考虑各个主体投资成本的规模效应。最后,基于收集的数据对混合能源系统容量配置进行仿真分析,得出有储能方式下的混合能源系统在整个项目周期内所获经济效益是无储能方式下的2.6倍,结果验证了提出的模型与方法的有效性。 展开更多

关键词 混合能源系统 双层规划模型 线性递减惯性权重粒子群算法 序列二次规划算法

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基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算 被引量：4

16

作者 贺磊 姚养无 +1 位作者 李树军 丰婧 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期165-169,共5页

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原... 为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c_(1)以及较小的学习因子c_(2),而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c_(1)以及较大的学习因子c_(2),从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷。将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一。 展开更多

关键词 内弹道 粒子群算法 非线性递减惯性权重 动态学习因子 符合计算

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基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法 被引量：3

17

作者 谌俊异 邓飞其 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期224-229,共6页

随着网络用户量的急剧增加,Web服务器被广泛应用于大型软件系统中,系统在运行前通常需要配置与性能相关的多个参数。人工配置参数的过程太繁琐且需要专业知识与经验,为了更便捷、更快速获取合理的系统配置参数,提出了一种基于混合二进... 随着网络用户量的急剧增加,Web服务器被广泛应用于大型软件系统中,系统在运行前通常需要配置与性能相关的多个参数。人工配置参数的过程太繁琐且需要专业知识与经验,为了更便捷、更快速获取合理的系统配置参数,提出了一种基于混合二进制粒子群的Web系统优化算法。该算法加入了经验因子、爬山算法、线性递减惯性权重,对Web系统自动迭代寻找最优配置参数,解决了传统二进制粒子群算法寻优效率低、容易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,该算法寻优效率高,能跳出局部最优解,可以获得效果更好的全局最优解。 展开更多

关键词 Web系统优化 混合二进制粒子群优化 经验因子 爬山算法 线性递减惯性权重

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提升光伏消纳的分布式储能系统控制方法 被引量：7

18

作者 曾伟 熊俊杰 +2 位作者 马速良 谭宇良 李建林 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3268-3274,共7页

分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用... 分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用储能系统跟踪光伏出力的特点建立以分布式储能系统出力最小为目标的目标函数,结合发电系统的功率平衡要求、分布式储能系统的电池能量状态(state of energy,SOE)约束、分布式储能系统功率和容量约束,采用线性递减惯性权重粒子群优化算法,旨在在已有的约束条件下,寻求分布式储能系统的最佳效率。通过仿真分析该方法可以提高光伏消纳能力,减少储能系统动作次数,进一步增加储能系统的寿命。 展开更多

关键词 分布式储能 储能出力 功率平衡 线性递减惯性权重粒子群优化算法

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AGPSO-MEPP模型在云南省水安全动态评价中的应用 被引量：1

19

作者 祝秀信 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第3期91-97,104,共8页

从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒... 从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒子群优化(APSO)算法、惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法和基本粒子群优化(PSO)算法-MEPP模型作对比模型对云南省2006-2015年及2020年水安全进行评价。结果表明:AGPSO寻优MEPP目标函数获得的最优值、最差值、平均值和标准差均优于APSO、LDWPSO和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;AGPSO-MEPP模型对云南省2006-2013年水安全评价为"不安全",2014-2015年评价为"基本安全",2020年评价为"安全"。2006-2015年的10年间云南省水安全随时间呈提升趋势,且提升趋势显著;AGPSO-MEPP模型对云南省水安全评价结果与APSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与LDWPSO-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。其中,与PSO-MEPP模型的评价及排序结果差异最为显著,表明算法的极值寻优能力决定着评价精度的高低。 展开更多

关键词 水安全 最大熵投影寻踪 指标体系 自治粒子群优化算法 加速粒子群优化算法 惯性权重线性递减粒子群优化算法 粒子群优化算法 云南省

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