基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量：33

1

作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页

该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测

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基于自适应粒子群优化的ARIMA-SVM光功率趋势预测 被引量：4

2

作者 陈晓娟 李思洋 王圣达 《光通信技术》 北大核心 2015年第4期22-25,共4页

为实现光纤线路未来状态趋势预测,提出基于自适应粒子群优化(APSO)的ARIMA-SVM光功率趋势预测法。利用小波变换对光功率数据进行预处理,设计APSO算法优化SVM模型参数,构建了优化后的ARIMA-SVM模型,实现了光功率趋势预测。

关键词 光功率预测 自适应粒子群优化 动态距离 差分自回归移动平均 支持向量机

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自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计 被引量：1

3

作者 李众 郭丹丹 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第6期95-100,共6页

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型... 云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 展开更多

关键词 动力定位 一维云模型 控制器 自适应粒子群优化

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自适应粒子群优化算法(APSO)在膜下滴灌优化灌溉中的应用 被引量：4

4

作者 罗志平 《节水灌溉》 北大核心 2011年第8期51-54,共4页

在考虑了灌溉水量、作物水分响应模型、降雨量、不同生育阶段缺水对产量敏感指数、作物市场价格、农业灌溉用水价格、膜下滴灌成本价格等因素下,建立了农作物经济效益最优的多约束、非线性灌溉模型。将APSO算法进行灌溉模型优化求解。... 在考虑了灌溉水量、作物水分响应模型、降雨量、不同生育阶段缺水对产量敏感指数、作物市场价格、农业灌溉用水价格、膜下滴灌成本价格等因素下,建立了农作物经济效益最优的多约束、非线性灌溉模型。将APSO算法进行灌溉模型优化求解。利用新疆棉花膜下滴灌实验所得数据,得出了作物在不同范围有限灌水量下棉花各生育阶段间灌水量的最优效益分配,求解的结果显示该灌溉模型能很好地解决了作物非充分灌溉下优化灌溉问题。 展开更多

关键词 自适应粒子群优化算法(APSO) 灌溉模型 膜下滴灌

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模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究 被引量：2

5

作者 原菊梅 潘宏侠 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第12期72-75,82,共5页

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了... 模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 模糊PETRI网 参数 自适应粒子群优化 可靠性

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基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划 被引量：8

6

作者 王磊 赵红超 +1 位作者 王书湖 卢仁伟 《海军航空工程学院学报》 2020年第3期241-247,共7页

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。... 针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 展开更多

关键词 自适应粒子群优化算法 航迹规划 约束条件 全局搜索

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一种模糊自适应粒子群优化算法的分数阶PIλDμ控制器设计

7

作者 那景童 张旭秀 《大连交通大学学报》 CAS 2018年第2期14-14,共1页

针对分数阶PIλDμ控制器待设计参数多,整定复杂问题,采用模糊自适应粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization,FAPSO)设计分数阶PIλDμ控制器参数.采用模糊规则的方法对惯性权重及位置更新进行了模糊逻辑处理.仿真... 针对分数阶PIλDμ控制器待设计参数多,整定复杂问题,采用模糊自适应粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization,FAPSO)设计分数阶PIλDμ控制器参数.采用模糊规则的方法对惯性权重及位置更新进行了模糊逻辑处理.仿真结果表明,与传统的PSO算法比较,采用FAPSO方法所设计的分数阶PIλDμ控制器,具有更好控制品质和更强的鲁棒性. 展开更多

关键词 自适应粒子群优化算法 控制器设计 模糊规则 分数阶 PI Adaptive SWARM 控制器参数

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基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 被引量：7

8

作者 孙伟 张小瑞 +2 位作者 唐慧强 夏旻 张为公 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期219-223,228,共6页

为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟... 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。 展开更多

关键词 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络

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采用自适应粒子群数学算法的独立分布式系统容量优化设计 被引量：1

9

作者 王丽娟 万鹏 《科技通报》 2018年第5期184-188,共5页

目前,由多种可再生能源组成的分布式系统得到越来越广泛的关注。本文针对典型风光储系统进行了技术与经济性评估,该系统同时包含燃料电池作为稳定电源输出。本文基于自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO),... 目前,由多种可再生能源组成的分布式系统得到越来越广泛的关注。本文针对典型风光储系统进行了技术与经济性评估,该系统同时包含燃料电池作为稳定电源输出。本文基于自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO),通过对风机,光伏,燃料电池及铅酸电池的数学建模,提出一种新型容量优化方法。采用传统迭代算法作为参考,同时考虑了可靠性与经济性因素,发现自适应粒子群优化算法在各方面表现优异。 展开更多

关键词 分布式系统 燃料电池 自适应粒子群优化算法 经济性

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自适应决策粒子群的相关搜索优化 被引量：4

10

作者 王永红 张浩 +3 位作者 陈李 但西佐 肖颖 梁恒 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1-7,共7页

在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度,同时... 在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度,同时能够智能判定终止与否,因而能更快的获取准确的搜索结果。通过两组对比试验验证了ADI-PSO算法的精度相对N-R算法接近一致,但搜索速度更快;粗糙散斑图下三种不同粒子群方法得到最佳适应度均值为-0.038 6、0.888 1、0.917 6,相较于传统PSO、LDI-PSO,ADI-PSO运算时间均值最少,稳定性更高,收敛速度更快,并能有效避免过早收敛。 展开更多

关键词 自适应决策粒子群优化相关 惯性因子 决策终止 搜索算法

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基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

11

作者 周伟彬 周慕逊 《中国农村水利水电》 北大核心 2012年第8期147-149,共3页

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编... 以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。 展开更多

关键词 水电工程 优化调度 小水电 粒子群优化算法 自适应弹性粒子群优化算法

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改进粒子群优化算法对反应动力学参数的估计 被引量：3

12

作者 金一粟 周永华 梁逸曾 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期694-699,共6页

针对粒子群算法容易早熟,全局寻优效率偏低等缺点,在原有算法的基础上对粒子群优化算法的速度权重和更新机制进行分析,提出更有效的可直接反映粒子空间分布的分布矢量以调整粒子搜索进程,并通过粒子对最优粒子的跨越机制增强粒子的全局... 针对粒子群算法容易早熟,全局寻优效率偏低等缺点,在原有算法的基础上对粒子群优化算法的速度权重和更新机制进行分析,提出更有效的可直接反映粒子空间分布的分布矢量以调整粒子搜索进程,并通过粒子对最优粒子的跨越机制增强粒子的全局寻优能力。空间自适应粒子群优化算法(LAPSO)有机融合上述2种改进机制。通过对环辛二烯在球形粉状催化剂Pd/Al2O3上进行催化加氢反应的动力学分析,构建包含内、外效率因子的反应动力学模型。并根据所测实验数据,采用几种具有代表性的粒子群优化算法和LAPSO优化算法对相关动力学参数分别进行估计。参数估计的统计分析结果表明,LAPSO具有较强的全局寻优能力和较稳定的收敛特性,能够较好地用于解决化工中常见的非线性动力学参数估计问题。 展开更多

关键词 空间自适应粒子群优化算法 参数估计 环辛二烯加氢

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自适应粒子群算法求解双层规划模型

13

作者 李美龙 代存杰 刘昌生 《信息技术与信息化》 2014年第1期94-96,共3页

双层规划(Bilevel Programming Problem,BLPP)是一种具有二层递阶结构的系统,上层结构和下层结构都有各自的决策变量、约束条件和目标函数。BLPP研究的是具有两个层次系统的规划与管理问题,自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swar... 双层规划(Bilevel Programming Problem,BLPP)是一种具有二层递阶结构的系统,上层结构和下层结构都有各自的决策变量、约束条件和目标函数。BLPP研究的是具有两个层次系统的规划与管理问题,自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)不仅具有PSO的优势,如算法简洁,参数少,易于实现等,而且平衡了PSO算法的全局搜索能力和局部改善能力,大大提高了PSO算法的收敛性与精度。提出用APSO算法求解BLPP的问题,借助分层迭代的思想,进而提出了求解双层规划模型的通用算法,最后通过实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 双层规划 自适应粒子群优化算法 分层迭代

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采用粒子群优化和高斯回归实现电池SOH估计 被引量：6

14

作者 陈琳 刘博豪 +3 位作者 丁云辉 吴淑孝 冯喆 潘海鸿 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期1472-1478,共7页

为准确估算锂离子电池非线性退化过程中的健康状态(SOH),提出融合自适应变异粒子群优化器和高斯过程回归的AMPSOGPR算法。首先提取欧姆内阻增量和电压样本熵作为电池退化表征量,然后引入自适应变异粒子群(AMPSO)优化高斯过程回归(GPR)... 为准确估算锂离子电池非线性退化过程中的健康状态(SOH),提出融合自适应变异粒子群优化器和高斯过程回归的AMPSOGPR算法。首先提取欧姆内阻增量和电压样本熵作为电池退化表征量,然后引入自适应变异粒子群(AMPSO)优化高斯过程回归(GPR)核函数的超参数,构建基于AMPSOGPR的SOH估算框架,用提取的退化表征量实现SOH估算;最后,通过对比AMPSOGPR采用不同核函数时SOH估算结果,得到最优核函数。实验结果表明,AMPSOGPR算法可以有效地估算电池SOH,且最大估算误差不超过2.08%。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态 高斯过程回归 自适应变异粒子群优化器 核函数

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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略

15

作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页

为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多

关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法

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基于AMCPSO优化Kriging插值的温度补偿方法研究

16

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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基于AIWCPSO算法的喷浆机械臂运动轨迹优化

17

作者 石灿 檀子良 +4 位作者 雷超 李允旺 徐寒飞 胡乔炜 计振东 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第12期155-165,共11页

针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题,提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化(AIWCPSO)算法,并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化。提出了改进多段轨... 针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题,提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化(AIWCPSO)算法,并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化。提出了改进多段轨迹规划算法,采用直线加圆弧轨迹的过渡策略,将竖直方向的直线运动替换成圆弧运动,通过正弦加减速启停算法规划机械臂末端启停处的轨迹,以防止加速度突变,中间段的直线和圆弧轨迹进行匀速轨迹规划,实现机械臂末端匀速光滑运动;通过AIWCPSO算法在运动学约束下对运动参数进行优化,得到最优喷浆时间和速度,提升喷浆机械臂工作效率和喷浆均匀度。实验结果表明:与传统喷浆轨迹规划算法相比,改进多段轨迹规划算法喷浆平均效率提高了25.42%,喷浆轨迹均匀度明显改善;采用AIWCPSO算法优化后,喷浆效率提高了1.3308%。 展开更多

关键词 巷道支护 喷浆机械臂 多段轨迹规划算法 正弦加减速启停算法 自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化算法 运动参数优化

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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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基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究 被引量：2

19

作者 徐善伟 侯姗 祁美华 《水电能源科学》 北大核心 2012年第11期188-190,183,共4页

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法(PSO)具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化... 电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法(PSO)具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法(AMPSO),将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 电力系统 无功优化 自适应随机变异粒子群优化算法

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基于优化匹配追踪稀疏分解的微弱超声回波提取 被引量：1

20

作者 苏映新 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期616-620,共5页

为提高低信噪比环境中微弱超声回波信号的提取性能,提出优化的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解的超声回波提取算法。该算法将具有连续空间搜索能力的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入到MP稀疏分解中,以缓解... 为提高低信噪比环境中微弱超声回波信号的提取性能,提出优化的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解的超声回波提取算法。该算法将具有连续空间搜索能力的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入到MP稀疏分解中,以缓解原子集的遍历有限性需求与超完备性之间的矛盾,通过改进粒子群算法的参数自适应设置及MP算法的目标函数和重构函数,实现自适应的PSO-MP稀疏分解算法,并建立了连续伽柏(Gabor)原子集,提高了最优原子与不同参数超声回波信号的匹配程度,最后由最优原子集通过重构函数对回波信号进行重构,实现对回波的降噪和准确提取。实验结果表明,该算法显著降低了计算量,效果优于已有小波阈值等算法且具有较好鲁棒性。 展开更多

关键词 超声回波提取 自适应粒子群优化 匹配追踪 超完备Gabor原子集

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