基于自适应混沌粒子群算法的光伏电池模型参数辨识 被引量：68

1

作者 程泽 董梦男 +1 位作者 杨添剀 韩丽洁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期245-252,共8页

光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。针对大部分传统智能算法用于系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而且算法易陷入早熟的问题... 光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。针对大部分传统智能算法用于系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而且算法易陷入早熟的问题,利用自适应混沌粒子群算法(SA-CPSO)对光伏电池模型参数进行辨识。将混沌算法与粒子群算法融合,对粒子群进行混沌初始化并促使陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,引导其跳出局部极值从而搜索到更好的解;同时引入自适应调整策略来有效控制全局与局部搜索,提高了进化后期算法的收敛精度。经过仿真和实验测试,证明SA-CPSO算法在光伏电池模型参数辨识方面具有较高的精确度和快速性。还通过实验探讨了辐照度变化对太阳能电池参数的影响。 展开更多

关键词 太阳能电池模型 参数估计 自适应混沌粒子群 辐照度

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基于自适应混沌粒子群优化算法的多馈入直流输电系统优化协调直流调制 被引量：20

2

作者 周孝法 陈陈 +1 位作者 杨帆 陈闽江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期193-201,共9页

为了提高交直流互联系统的整体动态稳定性,提出了一种新的基于混沌优化思想的自适应混沌粒子群优化算法,并将其应用于多馈入直流输电系统中各直流调制的优化协调。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,在粒子... 为了提高交直流互联系统的整体动态稳定性,提出了一种新的基于混沌优化思想的自适应混沌粒子群优化算法,并将其应用于多馈入直流输电系统中各直流调制的优化协调。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,在粒子群的每次迭代更新计算中,按适应值大小选取部分粒子对其进行混沌优化以帮助惰性粒子跳出局部极值区域,根据每个粒子的适应值自适应地调整其惯性权重系数以提高整个群体的全局与局部搜索能力。以一三区域双馈入交直流并联输电系统为例,选取与直流线路并联运行的交流联络线上的有功功率偏差和各发电机的功角偏差构成目标函数,应用自适应混沌粒子群优化算法对各双侧频差直流调制控制器的参数进行了全局优化协调整定,并与传统粒子群优化算法、遗传算法的优化结果进行了比较,结果表明该算法能更好地实现各直流系统调制间的优化协调,增强了整个系统对低频振荡的阻尼能力,可作为多馈入直流输电系统中直流调制优化协调的一种有效方法。 展开更多

关键词 多馈入直流输电系统 直流调制控制 自适应混沌粒子群优化算法 低频振荡 电力系统稳定性

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自适应混沌粒子群算法在PSS设计中的应用 被引量：10

3

作者 陈刚 简华阳 龚啸 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期82-87,共6页

该文采用一种改进的粒子群算法PSO———自适应混沌粒子群算法ACPSO,对多机电力系统稳定器参数进行优化设计,以抑制系统低频振荡。该算法通过混沌初始化粒子群,在迭代计算过程中根据粒子的适应值自适应地调整算法惯性系数,从而可以获得... 该文采用一种改进的粒子群算法PSO———自适应混沌粒子群算法ACPSO,对多机电力系统稳定器参数进行优化设计,以抑制系统低频振荡。该算法通过混沌初始化粒子群,在迭代计算过程中根据粒子的适应值自适应地调整算法惯性系数,从而可以获得更好的全局搜索能力和收敛速度。选取系统机电振荡模式最小阻尼比最大化为目标函数,将PSS参数优化转换为带不等式约束的非线性优化问题。以3机9节点系统为例,特征值和非线性仿真结果表明,运用该方法设计的PSS能够有效地抑制外界扰动引起的低频振荡。 展开更多

关键词 多机电力系统 电力系统稳定器 自适应混沌粒子群优化算法 低频振荡 电力系统稳定

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动态连续潮流与自适应混沌粒子群结合计算静态电压稳定裕度 被引量：2

4

作者 李娟 薄明明 +2 位作者 赵迎春 宋彬彬 刘志士 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第1期36-41,共6页

提出一种动态连续潮流(Dynamic Continuation Power Flow,DCPF)与自适应混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaotic Particle Swarm Optimization,ACPSO)结合求取系统最大静态电压稳定裕度的方法。该方法以静态电压稳定裕度最大为目标函数,... 提出一种动态连续潮流(Dynamic Continuation Power Flow,DCPF)与自适应混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaotic Particle Swarm Optimization,ACPSO)结合求取系统最大静态电压稳定裕度的方法。该方法以静态电压稳定裕度最大为目标函数,针对连续潮流在处理不平衡功率上存在不足,将动态潮流算法引入到连续潮流模型中,根据发电机和负荷的静态频率特性分配系统的不平衡功率,建立DCPF模型;用DCPF计算每一组控制变量对应的静态电压稳定裕度;用ACPSO进行最优控制变量组合的搜索,求取最大静态电压稳定裕度;ACPSO算法通过将混沌算法引入到粒子群优化中,克服单纯粒子群优化算法计算速度慢、有时易陷入局部最优解的缺点。算例验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 连续潮流 不平衡功率 动态连续潮流 自适应混沌粒子群算法 静态电压稳定裕度

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基于自适应混沌粒子群算法的冷却剂平均温度预测控制 被引量：2

5

作者 张龙 陈传奇 张凯文 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第11期80-86,共7页

为提高核反应堆预测控制求解最优控制律的效率和准确性,将堆芯预测模型拓展为冷却剂平均温度预测模型,基于自适应混沌粒子群算法,结合反应性增量约束条件和在线参数辨识对预测控制系统进行滚动优化,最终实现冷却剂平均温度的预测控制。... 为提高核反应堆预测控制求解最优控制律的效率和准确性,将堆芯预测模型拓展为冷却剂平均温度预测模型,基于自适应混沌粒子群算法,结合反应性增量约束条件和在线参数辨识对预测控制系统进行滚动优化,最终实现冷却剂平均温度的预测控制。通过MATLAB平台进行模型仿真,实验结果表明,滚动优化过程中改进的混沌粒子群算法能够快速、准确地寻优;在负荷升、降过程中,该控制方法也保证了冷却剂平均温度快速、精准地跟踪设定值变化。 展开更多

关键词 核反应堆 冷却剂平均温度预测模型 自适应混沌粒子群算法 预测控制 反应性增量

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利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线 被引量：21

6

作者 杨博 熊章强 +1 位作者 张大洲 杨振涛 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1217-1227,I0008,共12页

为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自... 为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明:ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗噪性,且基于该算法的联合反演能有效降低解的多解性,显著提高解的精度。对实际数据所做的两步法反演的效果进一步验证了该算法的适用性。 展开更多

关键词 瑞雷面波 频散曲线 粒子群算法 自适应混沌遗传粒子群算法 联合反演

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基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局 被引量：10

7

作者 于擎 李菁华 +1 位作者 赵前扶 邢春阳 《电测与仪表》 北大核心 2017年第13期110-114,119,共6页

针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应... 针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。 展开更多

关键词 电动汽车 权重自适应调整的混沌量子粒子群算法 充电站 选址 定容

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基于自适应变异混沌粒子群优化和SVM的导弹命中预测模型 被引量：2

8

作者 许凌凯 杨任农 +1 位作者 张彬超 左家亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期3024-3028,共5页

针对国内外关于导弹命中预测方面存在的研究深度不足、算法寻优能力不强、模型预测精度不高等缺陷,提出一种基于自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)和支持向量机(SVM)的导弹命中预测模型。首先,对空战数据进行特征提取,构建模型训练所需... 针对国内外关于导弹命中预测方面存在的研究深度不足、算法寻优能力不强、模型预测精度不高等缺陷,提出一种基于自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)和支持向量机(SVM)的导弹命中预测模型。首先,对空战数据进行特征提取,构建模型训练所需样本库;然后,采用改进的AMCPSO算法对SVM中的惩罚因子C和核函数参数g进行寻优,并用优化后的模型对样本进行预测;最后,与经典PSO算法、BP神经网络法、网格法构建的预测模型进行了对比实验。实验结果表明,所提算法的全局寻优能力与局部寻优能力均得到提高,模型预测精度较高,可为导弹命中预测研究提供一定的参考依据。 展开更多

关键词 支持向量机 自适应变异混沌粒子群优化 导弹命中预测 智能空战 军事航空

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改进的粒子群算法在分形天线中的应用 被引量：3

9

作者 刘建霞 朱秀敏 张世超 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第4期341-345,共5页

针对基本粒子群算法初始种群的盲目性、搜索过程中粒子多样性丧失的问题,提出了一种自适应混沌差分粒子群算法,该算法提高了种群粒子的多样性,具有更快的搜索速度和更高的求解精度。利用自适应混沌差分粒子群算法优化设计了一款小型化... 针对基本粒子群算法初始种群的盲目性、搜索过程中粒子多样性丧失的问题,提出了一种自适应混沌差分粒子群算法,该算法提高了种群粒子的多样性,具有更快的搜索速度和更高的求解精度。利用自适应混沌差分粒子群算法优化设计了一款小型化多频微带分形天线,这对于实际工程应用具有一定的指导作用。 展开更多

关键词 自适应混沌差分粒子群算法 微带分形天线 小型化 多频带

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矿用自卸车座椅空气弹簧悬架参数辨识与优化

10

作者 刘红华 阳洁颖 刘翠雅 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期217-222,228,共7页

矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子... 矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子群算法相比表现出不同,使粒子群在稳定状态与混沌状态之间交替向着最优点收敛,同时根据粒子运行状态动态调整惯性权重。提高了算法的适应性,明显提升收敛速度并提高了精度,有效避免了局部最优得出,进行整车试验验证了该方法的有效性。结果表明,导致乘坐舒适性下降的主要原因是由于原系统中的刚度和阻尼数值不匹配,因此将垂直方向加速度均方根值设为目标,对空气弹簧悬架的阻尼参数和非线性刚度通过遗传算法来进行优化。在优化后,目标值下降了30.4%,显著提高了乘坐舒适性。 展开更多

关键词 非线性 空气弹簧悬架 自适应混沌粒子群优化算法 辨识 优化

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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计

11

作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页

针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多

关键词 球面磁悬浮飞轮电机 参数敏感度分析 分层优化 支持向量机 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法

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基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术研究 被引量：1

12

作者 李佰霖 马云帆 +3 位作者 陈昱锐 罗远林 褚凡武 付文龙 《工程设计学报》 北大核心 2025年第3期281-295,共15页

变压器热点温度对电网系统的可靠性和稳定性有直接影响。针对传统变压器管理模式复杂以及变压器热点温度预测方法存在成本高、计算效率低和计算误差高等问题,提出了一种基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术。首先,搭建变压器数字... 变压器热点温度对电网系统的可靠性和稳定性有直接影响。针对传统变压器管理模式复杂以及变压器热点温度预测方法存在成本高、计算效率低和计算误差高等问题,提出了一种基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术。首先,搭建变压器数字孪生六维模型,实现了系统数据共通、多源融合和虚实交互等功能。然后,构建可承载人工智能与机器学习算法的感知交互驱动型数字孪生系统,并采用混沌自适应粒子群优化(chaotic adaptive particle swarm optimization,CAPSO)算法对BP(back propagation,反向传播)神经网络的权重和阈值进行优化,加快了原始网络的收敛速度,同时建立了基于CAPSO-BP的变压器热点温度预测模型。最后,利用变压器现场监测数据在虚拟引擎平台上进行仿真分析,实现了变压器热点温度预测预警系统各功能的开发应用并验证了预测模型的可行性和有效性。研究结果为数字孪生变压器系统由数字化向智能化转型提供了新的思路和理论依据。 展开更多

关键词 变压器 数字孪生 人工智能 机器学习 混沌自适应粒子群优化 反向传播神经网络 温度预测

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考虑碳交易机制的海港综合能源系统电-热混合储能优化配置 被引量：5

13

作者 林森 文书礼 +4 位作者 朱淼 戴群 鄢伦 赵耀 叶惠丽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1344-1356,共13页

随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建... 随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益. 展开更多

关键词 海港综合能源系统 碳交易机制 混合储能 网格自适应直接搜索算法 自适应混沌粒子群算法

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基于AMCPSO优化Kriging插值的温度补偿方法研究 被引量：1

14

作者 张森 王大志 +3 位作者 黄晨涛 陈相吉 郑晓虎 刘梦哲 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期342-353,共12页

为了降低温度变化对转换力传感器测量精度的影响,提出一种自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)优化Kriging插值的温度补偿算法(AMCPSO-Kriging)。研发转换力传感器,分析温度对传感器输出的影响,建立温度补偿标定实验平台,通过标定实验获... 为了降低温度变化对转换力传感器测量精度的影响,提出一种自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)优化Kriging插值的温度补偿算法(AMCPSO-Kriging)。研发转换力传感器,分析温度对传感器输出的影响,建立温度补偿标定实验平台,通过标定实验获得建立温度补偿模型所需要的样本集,采用数据稀疏化方法对样本数据进行优化。通过Kriging插值构建了温度补偿模型,利用AMCPSO算法以交叉验证方式下模型预测产生的均方根误差和作为适应度函数,对Kriging插值中的范围参数θ和平滑度参数pk进行寻优求解,得到性能最佳的温度补偿模型。基于AMCPSO-Kriging温度补偿模型对转换力传感器的测量效果进行实验验证,与标准力传感器进行对比。实验结果表明:对样本数据进行稀疏化处理,算法平均运行时间从1076 s减少到6 s,提高了温度补偿算法的运行效率。在−20~70℃温度范围内,经过AMCPSO算法优化的Kriging模型有效提高了转换力传感器的测量精度,相比于未经AMCPSO算法优化的Kriging插值,转换力传感器测量的平均满量程误差从1.2%FS降低到0.6%FS。通过现场实验验证温度补偿的效果,转换力传感器测量的绝对误差在70 N以内,最大满量程误差为2.3%FS。所提出的温度补偿方法有效消除了温度对传感器测量精度的影响,满足铁路工况使用要求,对转换力传感器在铁路上实际运用具有重要价值。 展开更多

关键词 转换力传感器 温度补偿 标定实验 KRIGING插值 自适应变异混沌粒子群优化算法

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风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化 被引量：10

15

作者 苟凯杰 吕鸣阳 +3 位作者 高悦 陈衡 张国强 雷兢 《广东电力》 北大核心 2024年第2期18-24,共7页

目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学... 目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学习的混沌映射自适应粒子群算法对风-光-储能和需求响应不同组合搭配的5种调度方案进行探讨,与原始粒子群算法相比,所提算法可以跳出局部最优解而找到全局最优解。计算结果表明,风-光-储和需求响应都参与供电相比风-光-储供电可以将运行成本降低4.47%,用户舒适度提高3.51%。 展开更多

关键词 虚拟电厂 风-光-储 需求响应 经济调度 反向学习的混沌映射自适应粒子群算法

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一种新的短路电流预测方法 被引量：7

16

作者 黄旭 何洪英 +2 位作者 罗滇生 曹一家 何志军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期24-29,共6页

为了在智能电网中快速、准确、高效地对短路电流进行预测,提出了一种基于自适应混沌粒子群-反向传播BP神经网络模型的短路电流预测新方法。该方法采用自适应混沌粒子群算法优化BP神经网络各层之间的权值和阈值,将电网中发电机和负荷的... 为了在智能电网中快速、准确、高效地对短路电流进行预测,提出了一种基于自适应混沌粒子群-反向传播BP神经网络模型的短路电流预测新方法。该方法采用自适应混沌粒子群算法优化BP神经网络各层之间的权值和阈值,将电网中发电机和负荷的出力作为BP神经网络的输入特征量,各节点的短路电流值作为输出特征量,从而建立了考虑各种影响因素的短路电流预测模型。算例结果表明,该方法在预测精度和速度上优于其他几种方法,能为智能调度辅助决策提供有力的技术支持。 展开更多

关键词 短路电流 自适应混沌粒子群-反向传播神经网络 负荷 预测

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考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选 被引量：11

17

作者 余佳 焦铮 +3 位作者 苏哲 任炳昱 王国浩 肖尧 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期155-161,共7页

为了综合考虑活动时间随机变化、施工机械故障以及塌方、涌水等风险对引水隧洞施工方案优选的影响,实现施工方案的合理选择,提出考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法。该方法建立考虑风险因素影响的隧洞施工方案优化模型;采用L... 为了综合考虑活动时间随机变化、施工机械故障以及塌方、涌水等风险对引水隧洞施工方案优选的影响,实现施工方案的合理选择,提出考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法。该方法建立考虑风险因素影响的隧洞施工方案优化模型;采用Levy飞行自适应混沌粒子群(LFACPSO)优化算法来求解优化模型以获得Pareto方案集,该算法引入Levy飞行来提高粒子跳出局部最优的能力,同时采用混沌算法来初始化粒子,并自适应地调整粒子惯性权重系数;采用直觉模糊熵权幂平均(IFEWPA)方法,在考虑专家评价犹豫度的条件下从待选方案集中优选出最终方案。工程实例应用表明,相比不考虑风险影响的施工方案仿真进度和计划进度,综合考虑风险因素影响的仿真进度更贴近工程实际,证明了考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法的有效性;与自适应混沌粒子群(ACPSO)算法、粒子群优化(PSO)算法和带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法相比,LFACPSO算法所得的Pareto优化方案数量平均值最大,标准差最小,表明了LFACPSO算法的优越性与鲁棒性。 展开更多

关键词 引水隧洞 施工方案优选 施工风险因素 Levy飞行自适应混沌粒子群算法 直觉模糊熵权幂平均方法 Pareto方案集

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并联式混合动力逻辑门限控制参数智能优化 被引量：7

18

作者 申爱玲 袁文华 +1 位作者 左青松 伏军 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期4306-4312,共7页

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和降低其废气排放量,采用基于自适应混沌粒子群优化算法建立并联式混合动力汽车控制优化模型,对其逻辑门限控制参数进行优化,并与PSO算法和GA算法的优化结果进行比较;利用ADVISOR仿真软件对其优化... 为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和降低其废气排放量,采用基于自适应混沌粒子群优化算法建立并联式混合动力汽车控制优化模型,对其逻辑门限控制参数进行优化,并与PSO算法和GA算法的优化结果进行比较;利用ADVISOR仿真软件对其优化参数进行仿真验证,并对其逻辑门限控制参数优化前的仿真结果与自适应混沌粒子群优化后的仿真结果进行对比。研究结果表明:自适应混沌粒子群优化算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题;100 km油耗至少可降低12%,HC排放量可降低6%,CO排放量可降低5%,NOx排放量可降低8%。 展开更多

关键词 自适应混沌粒子群优化算法 混合动力 智能优化 仿真

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基于ACPSO的PSR-MK-LSSVM瓦斯浓度动态预测方法 被引量：10

19

作者 付华 代巍 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期903-908,共6页

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出基于相空间重构理论、自适应混沌粒子群优化理论的混合核最小二乘支持向量机瓦斯浓度动态预测方法。以井下无线传感器网络监测系统采集到的工作面瓦斯浓度作为研究对象,通过平移不变小波降噪法滤... 为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出基于相空间重构理论、自适应混沌粒子群优化理论的混合核最小二乘支持向量机瓦斯浓度动态预测方法。以井下无线传感器网络监测系统采集到的工作面瓦斯浓度作为研究对象,通过平移不变小波降噪法滤除干扰瓦斯浓度的噪声,以相空间重构的瓦斯浓度序列样本训练混合核最小二乘支持向量机模型,利用自适应混沌粒子群算法优化模型参数,并通过误差校正的方法提高整体系统的预测精度。实验结果表明,提出的动态预测方法可以实现对工作面的瓦斯浓度的良好预测,平均相对误差MAPE值为0.024 1、相对均方根误差RRMSE值为0.209 7和平均相对变动ARV值0.003 11,预测结果合理并且满足工程的实际需要,可为煤矿瓦斯预测和防治工作提供有效理论依据。 展开更多

关键词 瓦斯浓度 动态预测 相空间重构 自适应混沌粒子群 混合核最小二乘支持向量机

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面向轴承寿命预测的特征评估与模型优化 被引量：9

20

作者 柏林 闫康 刘小峰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期361-366,422,共7页

针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征... 针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集。为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响,采用相似近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选。为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息,采用自组织神经网络(self-organizing feature map,简称SOM)构建轴承健康指数。最后,利用自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos particle swarm optimization,简称ACPSO)优化双指数模型预测轴承剩余寿命。试验表明,该方法可以准确描述轴承运行状态时期,并有效地预测了轴承的剩余寿命。 展开更多

关键词 滚动轴承寿命预测 AP聚类 自组织神经网络 自适应混沌粒子群 双指数模型

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