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随机权重粒子群算法优化磁轴承系统被引量：5: 1; 作者张建生王一夫 +1 位作者马啸宇吴璇《轴承》北大核心 2017年第10期10-14,共5页; 为了提高单自由度主动磁悬浮轴承系统的稳定性,采用随机权重粒子群算法与传统PID控制相结合的方法,将随机权重粒子群算法与线性递减权重粒子群算法进行函数测试对比,结果表明,随机权重粒子群算法能够更快、更准确地找出优化函数的最优... 展开更多; 关键词主动磁悬浮轴承 PID控制随机权重粒子群算法 MATLAB; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑源荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度被引量：4: 2; 作者董哲源徐天奇 +1 位作者李琰朱全聪《科学技术与工程》北大核心 2024年第24期10321-10329,共9页; 随着分布式能源、柔性负荷和储能装置等资源的不断扩增,配电网逐渐转变成主动参与电网运行的调节与控制的主动配电网。针对储能装置、柔性负荷的利用效率较低等问题,提出一种荷源储协同的优化调度方法。首先,建立一个多时间尺度的主动... 展开更多; 关键词主动配电网柔性负荷源荷储协同随机权重粒子群算法滚动优化多时间尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

RandWPSO-LSSVM反演方法及其在大型地下工程中的应用被引量：7: 3; 作者聂卫平徐卫亚王伟《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1626-1633,共8页; 根据粒子群算法(PSO)和支持向量机(SVM)的特点和局限性,对其进行改进,建立随机权重粒子群最小二乘支持向量机(RandWPSO-LSSVM)反演模型,由正交设计、均匀设计和三维有限元数值计算给出学习和测试样本,反演糯扎渡水电站大型调压井工程区... 展开更多; 关键词随机权重粒子群最小二乘支持向量机反演大型地下洞室弹性模量调压井; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的飞行品质评估被引量：8: 4; 作者袁伟良卢朝阳 +1 位作者卢卫何庶《科学技术与工程》北大核心 2021年第19期8262-8269,共8页; 民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点。提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM... 展开更多; 关键词飞行品质快速存储记录器主成分分析支持向量机随机权重粒子群; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名随机权重粒子群算法优化磁轴承系统被引量：5: 1; 作者张建生王一夫马啸宇吴璇; 机构南通大学电气工程学院常州工学院电气与光电工程学院; 出处《轴承》北大核心 2017年第10期10-14,共5页; 基金国家自然科学基金项目(51175052); 文摘为了提高单自由度主动磁悬浮轴承系统的稳定性,采用随机权重粒子群算法与传统PID控制相结合的方法,将随机权重粒子群算法与线性递减权重粒子群算法进行函数测试对比,结果表明,随机权重粒子群算法能够更快、更准确地找出优化函数的最优值。通过MATLAB/Simulink构建系统模型并进行仿真对比,证明随机权重粒子群算法可以更好地提高系统的稳定性。; 关键词主动磁悬浮轴承 PID控制随机权重粒子群算法 MATLAB; Keywords active magnetic bearing PID control random weight particle swarm algorithm MATLAB; 分类号 TH133.31 [机械工程—机械制造及自动化] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑源荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度被引量：4: 2; 作者董哲源徐天奇李琰朱全聪; 机构云南民族大学电气信息工程学院云南省无人自主系统重点实验室云南电网公司电力科学研究院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2024年第24期10321-10329,共9页; 基金国家自然科学基金(62062068) 云南民族大学2023年硕士研究生科研创新基金(2023SKY005) 云南省教育厅科学研究基金(2023Y0501)。; 文摘随着分布式能源、柔性负荷和储能装置等资源的不断扩增,配电网逐渐转变成主动参与电网运行的调节与控制的主动配电网。针对储能装置、柔性负荷的利用效率较低等问题,提出一种荷源储协同的优化调度方法。首先,建立一个多时间尺度的主动配电网调度模型,然后以配电网电能质量最佳和最小运行成本为目标函数,以储能约束、网络平衡约束以及柔性负荷约束等作为约束条件。最后通过IEEE-33系统构建主动配电网,建立日前-日内的多时间尺度调度策略,利用随机权重粒子群算法求解多目标优化问题。验证了所提方法的可行性。; 关键词主动配电网柔性负荷源荷储协同随机权重粒子群算法滚动优化多时间尺度; Keywords active distribution network flexible loads source load storage coordination random weight particle swarm optimization rolling optimization multiple time scales; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名RandWPSO-LSSVM反演方法及其在大型地下工程中的应用被引量：7: 3; 作者聂卫平徐卫亚王伟; 机构广东省电力设计研究院清华大学土木水利学院河海大学岩土工程科学研究所; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1626-1633,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51109069); 文摘根据粒子群算法(PSO)和支持向量机(SVM)的特点和局限性,对其进行改进,建立随机权重粒子群最小二乘支持向量机(RandWPSO-LSSVM)反演模型,由正交设计、均匀设计和三维有限元数值计算给出学习和测试样本,反演糯扎渡水电站大型调压井工程区的围岩力学参数和初始地应力场。研究表明:RandWPSO对LSSVM预测模型的优化效果明显比PSO好;反演得到工程区x向和y向侧压力系数分别为2.641 5和2.083 1,微新岩体、弱风化下层、弱风化上层、全强风化层岩体、断层等围岩的弹性模量分别为24.849 2,10.898 7,2.839 8,0.270 4和0.651 3 GPa;反馈计算得到的位移相对实测位移误差较小,验证反演参数的合理性,也表明所建立的RandWPSO-LSSVM反演模型合理可靠,可有效指导大型地下工程参数设计和施工稳定性分析。; 关键词随机权重粒子群最小二乘支持向量机反演大型地下洞室弹性模量调压井; Keywords random weight particle swarm optimization least squares support vector machine inversion large-scaleunderground cavern modulus surge shaft; 分类号 TU452 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的飞行品质评估被引量：8: 4; 作者袁伟良卢朝阳卢卫何庶; 机构南京航空航天大学民航学院中国东方航空江苏有限公司飞行部; 出处《科学技术与工程》北大核心 2021年第19期8262-8269,共8页; 基金空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金(SKLATM202006)。; 文摘民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点。提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM)的飞行品质评估方法,能够有效对飞行品质做出客观评价。首先,根据快速存储记录器数据提取起飞爬升和进近着陆阶段飞行品质评价指标,采用PCA综合评价对飞行品质进行评估;然后,将评估结果作为SVM的输入,通过PSO算法优化SVM参数;最后,通过训练PSO-SVM模型实现机器学习算法对飞行品质进行评估。测试结果表明,飞行品质分类评估准确率达90%。因此,该方法能够客观有效对飞行品质进行评估,有利于提升飞行品质,提高飞行安全。; 关键词飞行品质快速存储记录器主成分分析支持向量机随机权重粒子群; Keywords flight quality quick auess recorder principal component analysis support vector machine random weighted particle swarm; 分类号 V328 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	随机权重粒子群算法优化磁轴承系统	张建生王一夫马啸宇吴璇	《轴承》北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	考虑源荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度	董哲源徐天奇李琰朱全聪	《科学技术与工程》北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	RandWPSO-LSSVM反演方法及其在大型地下工程中的应用	聂卫平徐卫亚王伟	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于机器学习的飞行品质评估	袁伟良卢朝阳卢卫何庶	《科学技术与工程》北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料