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基于CAS理论的改进PSO算法
被引量：
13
1
作者
刘举胜
何建佳
李鹏飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期57-63,共7页
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非...
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比。对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出。
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关键词
复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(
dapso
)算法
Logisitic方程
非线性动态调整策略
(0
1)随机均匀分布
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职称材料
基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法
被引量：
55
2
作者
孙毅
张璐
+4 位作者
赵洪磊
刘耀先
李彬
李德智
崔高颖
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1819-1826,共8页
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非...
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数（total harmonic distortion,kTHD）作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。
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关键词
非侵入式负荷监测
动态自适应粒子群算法
特征提取
总谐波失真系数
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职称材料
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
3
作者
师彪
李郁侠
+1 位作者
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-...
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
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关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
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职称材料
题名
基于CAS理论的改进PSO算法
被引量：
13
1
作者
刘举胜
何建佳
李鹏飞
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学超网络研究中心(中国)
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期57-63,共7页
基金
国家自然科学基金(No.71171135)
上海市一流学科建设项目(No.S1201YLXK)
+3 种基金
上海市高原学科(管理科学与工程)建设项目
上海高校青年教师培养资助计划项目(No.slg14020)
上海理工大学国家级项目培育课(No.15HJPY-QN09)
上海市哲学社会科学规划课题(No.2016EGL007)
文摘
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比。对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出。
关键词
复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(
dapso
)算法
Logisitic方程
非线性动态调整策略
(0
1)随机均匀分布
Keywords
theory of complex adaptive system
Dual Adaptive Particle Swarm Optimization(
dapso
)algorithm
Logistic equation
nonlinear dynamic adjustment strategy
(0, 1)random uniform distribution
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法
被引量：
55
2
作者
孙毅
张璐
赵洪磊
刘耀先
李彬
李德智
崔高颖
机构
电力节能教育部工程研究中心(华北电力大学)
国网天津市电力公司
需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
国网江苏省电力公司电力科学研究院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1819-1826,共8页
基金
国家重点研究发展计划项目(2016YFB0901104)
国家电网公司科技项目“城区用户与电网供需友好互动系统项目”~~
文摘
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数（total harmonic distortion,kTHD）作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。
关键词
非侵入式负荷监测
动态自适应粒子群算法
特征提取
总谐波失真系数
Keywords
NILM
dapso
feature extraction
k THD
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
3
作者
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
机构
西安理工大学水利水电学院
青岛科技大学高职业技术学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
基金
国家火炬计划基金(07C26213711606)
陕西省自然科学基础研究计划(SJ08E220)
+2 种基金
山东省软科学基金(2009RKB190)
西安理工大学优秀博士学位论文和科学研究基金(106-210912
106-210917)
文摘
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
Keywords
models
dynamics
runoff
dapso
-H-W hybrid algorithm models
dynamic adjustment particle swarm optimizer
runoff prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CAS理论的改进PSO算法
刘举胜
何建佳
李鹏飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法
孙毅
张璐
赵洪磊
刘耀先
李彬
李德智
崔高颖
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
55
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
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