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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究
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作者 王红尧 房彦旭 +3 位作者 吴钰晶 吉正平 赫海全 鲜旭红 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期393-403,共11页
提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。 展开更多
关键词 井下动目标 改进的粒子群优化算法 ipso-LSTM模型 平均定位误差
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大坝运行安全在线监控IPSO-LSTM模型研究
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作者 戴霈霖 李艳玲 周子玉 《人民长江》 北大核心 2024年第12期229-236,共8页
构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度... 构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度的影响规律,提出了融合非线性惯性权重、收缩因子及柯西扰动项的粒子群优化改进算法(IPSO),并与LSTM模型耦合构建了针对大坝安全监控的IPSO-LSTM模型。工程校验表明:该模型能自动搜寻最优参数、精度高、鲁棒性强,适用于不同类型、不同长度的大坝安全监测数据序列,相对人工定参的LSTM模型误差至少能降低30%。相关经验可为大坝运行安全在线监控提供技术支持。 展开更多
关键词 大坝安全 监控模型 粒子群优化改进算法(ipso) 长短时神经网络(LSTM) 自动寻优
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基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型构建
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作者 喻芸 谭琛 +2 位作者 张建中 郑瑛 唐述 《工业加热》 CAS 2024年第5期30-34,共5页
为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲... 为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲线,以此为基础,将含煤耗量最小、费用最小、污染物排放量最小视为目标函数,结合总负荷平衡、旋转备用容量等约束条件,构建工业炉园区碳排放优化模型,并通过IPSO算法对模型进行求解,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化。测试结果显示:该模型有效完成机组在低碳、基准以及高碳三种情况下的燃煤特性曲线拟合,优化后机组碳排放浓度最大结果分别为744.5、502.4.833.6mgm=3,最高日碳排放量分别为10087.3、89665.4、92204.3kg,在满足园区供需的情况实现碳排放量的优化。 展开更多
关键词 ipso算法 火电载能 工业炉园区 碳排放 燃煤特性 碳排放浓度
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基于IPSO-BP神经网络的最小阻力船形优化设计 被引量:5
4
作者 侯远杭 刘飞 梁霄 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1193-1199,共7页
针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺... 针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺度和船形修改系数作为设计变量,以排水体积的变化量作为约束条件,分别利用遗传算法与模拟退火算法对Wigley船形进行了优化计算.计算结果证明了IPSO-BP方法建立兴波阻力系数近似模型的优良性能,得出的光顺合理的优化船形证明了该方法的可行性与合理性. 展开更多
关键词 船形优化 ipso-BP神经网络 近似精度 优化算法
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基于IPSO-SVM的地铁车辆牵引控制单元故障诊断 被引量:6
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作者 徐晓璐 吴涛 顾宏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期67-72,共6页
地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优... 地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)方法,克服了传统方法存在过拟合、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点.使用UCI机器学习数据库中的5个数据集进行仿真实验,结果表明:IPSO-SVM分类精度高于ICPSO-SVM、PSO-SVM、GA-SVM.进一步将此方法应用于地铁车辆实际数据,同样得到了较好的分类结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 牵引控制单元 故障诊断 支持向量机(SVM) 改进粒子群优化(ipso)算法
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基于图参数估计法和IPSO的地铁列车关键设备检修决策模型研究 被引量:6
6
作者 葛超 贺德强 谭文举 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2661-2669,共9页
为了提高地铁列车关键设备检修决策能力,建立服从三参数威布尔分布,利用图参数估计法和IPSO算法求解可靠度函数,从而达到优化修规程目的的检修决策模型。通过图参数估计法求解得到故障数据的三参数威布尔分布初始估计值和搜索空间;采用I... 为了提高地铁列车关键设备检修决策能力,建立服从三参数威布尔分布,利用图参数估计法和IPSO算法求解可靠度函数,从而达到优化修规程目的的检修决策模型。通过图参数估计法求解得到故障数据的三参数威布尔分布初始估计值和搜索空间;采用IPSO算法进行迭代计算获得最优参数,并进行K-S检验;结合可靠度衍变规律和故障数据对关键设备的检修决策进行优化。研究结果表明:提出的决策模型能够优化关键设备的修规程,且IPSO算法适用于解决三参数威布尔参数估计问题,为地铁列车关键设备的检修提供新的方法。 展开更多
关键词 地铁列车 检修 图参数估计法 ipso算法 可靠性 三参数威布尔分布
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基于IPSO-SVR模型的弯管部冲蚀率预测 被引量:1
7
作者 于海跃 刘浩楠 《长春工业大学学报》 CAS 2022年第6期645-651,共7页
工业管道的运行过程中,不可避免地会发生管道的冲蚀磨损作用,尤其是弯管部位,进而导致失效的发生。面对该问题提出了一种基于IPSO优化SVR预测模型IPSO-SVR,该模型能够准确地预测弯管部的冲蚀率,能够为管道的剩余使用寿命预测以及制定维... 工业管道的运行过程中,不可避免地会发生管道的冲蚀磨损作用,尤其是弯管部位,进而导致失效的发生。面对该问题提出了一种基于IPSO优化SVR预测模型IPSO-SVR,该模型能够准确地预测弯管部的冲蚀率,能够为管道的剩余使用寿命预测以及制定维修策略提供强有力的支持。首先对PSO以及IPSO算法性能进行比较,再对弯管部冲蚀数据集利用IPSO-SVR模型进行预测,结果表明,相较于SVR模型,IPSO-SVR模型更为准确。 展开更多
关键词 管道弯管部 冲蚀率预测 改进粒子群优化算法 支持向量回归
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基于IPSO算法的多Agent联盟形成研究
8
作者 陈宁霞 《现代信息科技》 2019年第9期5-7,共3页
考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的IPSO算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优... 考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的IPSO算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优化,在改进的惯性权重上引入一种柯西变异的扰动算子,最后与PSO算法及ACO算法做对比,结果表明该IPSO算法的全局搜索能力较强,成功避免了粒子过早收敛,资源浪费等问题。 展开更多
关键词 多Agent联盟 PSO算法 ACO算法 ipso算法
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基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测 被引量:10
9
作者 郝杨杨 邹宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期39-45,69,共8页
针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重... 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 冷链物流 需求预测 改进粒子群(ipso)算法 反向传播(BP)神经网络
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基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略
10
作者 任恩泽 曾庆华 +3 位作者 宋甫俊 田大江 郭运伟 王宏福 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期238-246,共9页
针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对... 针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design,MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 反步滑模鲁棒控制器 姿态控制 ipso算法 LYAPUNOV方法 参数优化整定 MBD
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基于改进粒子群的TDOA三维定位解算方法 被引量:8
11
作者 方立德 王世昭 +2 位作者 解云龙 李萌旭 韦子辉 《现代电子技术》 2022年第13期45-50,共6页
针对基于超宽带的到达时间差(TDOA)三维定位系统中,Taylor算法求解精度低以及改用群体智能算法后存在求解速度慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的TDOA三维定位算法。该算法设计了自适应种群数量变化公式,在迭代过程中根据最优粒子... 针对基于超宽带的到达时间差(TDOA)三维定位系统中,Taylor算法求解精度低以及改用群体智能算法后存在求解速度慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的TDOA三维定位算法。该算法设计了自适应种群数量变化公式,在迭代过程中根据最优粒子与最劣粒子间的欧氏距离变化自适应淘汰部分粒子以减少重复计算,同时引入精英策略防止最优粒子被淘汰,以此提升传统粒子群算法的运算速度,并且采用线性惯性权重与压缩因子联合控制的速度迭代公式,提高传统粒子群算法的收敛精度和收敛速度,从而实现精准、快速定位。仿真实验结果表明,该算法不受迭代初始值影响,在相同的噪声干扰条件下精度明显优于Taylor算法,且计算时长相较于LinWPSO算法、CIPSO算法缩减48.7%,相较于YSPSO算法缩减30.9%。 展开更多
关键词 TDOA三维定位 改进粒子群算法 惯性权重 压缩因子 自适应种群数量 定位精度 运算效率
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考虑可中断负荷接入的主动配电网鲁棒优化模型 被引量:6
12
作者 赵智忠 赵世辉 杨志 《现代电子技术》 2022年第9期124-131,共8页
为了提高主动配电网供电可靠性与运行的经济性,针对可再生分布式电源出力的随机性、波动性,以及可中断负荷不可控性给主动配电网的安全运行带来的不确定性,从源侧考虑,以风电出力的不确定性模型和光伏出力的不确定性模型为基础,提出了... 为了提高主动配电网供电可靠性与运行的经济性,针对可再生分布式电源出力的随机性、波动性,以及可中断负荷不可控性给主动配电网的安全运行带来的不确定性,从源侧考虑,以风电出力的不确定性模型和光伏出力的不确定性模型为基础,提出了可再生分布式电源不确定性模型;从负荷侧考虑,建立了可中断负荷不确定性模型。采用区间形式描述不确定性,再通过引入控制因子和误差因子处理不确定性,进而提出以最小网损为目标,含源⁃荷不确定性的主动配电网双层鲁棒优化模型。通过主⁃子问题和强对偶理论将双层优化问题转化为单层优化问题,再采用改进的粒子群算法进行求解,最后通过改进IEEE 33节点配电系统进行算例仿真,结果表明所提模型能够有效降低系统网损,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 主动配电网 鲁棒优化 可中断负荷 可再生能源 分布式电源 改进粒子群算法 柔性负荷
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改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用 被引量:1
13
作者 邹德旋 王高楠 +1 位作者 高立群 吴建华 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1234-1237,共4页
提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索... 提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择. 展开更多
关键词 改进的粒子群优化算法 可靠性问题 速度更新 惯性权重 收敛性
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一种新的粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测 被引量:8
14
作者 陶琳 岳小冰 《电子设计工程》 2016年第16期151-154,共4页
通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的... 通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进,从而应用于电力负荷的建模与预测,最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明,这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果,大大减少了训练时间,能够满足电力负荷在线预测要求。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测模型 支持向量机 混沌理论
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基于改进粒子群算法的匹配追踪分解优化研究 被引量:1
15
作者 张建军 王仲生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期157-161,共5页
文章针对使用牛顿法进行匹配追踪分解信号的速度慢、精度低等问题,在具有全局优化能力的粒子群算法基础上,提出了一种结合局部单纯形搜索并引入变异操作的改进粒子群算法实现信号匹配追踪分解。利用单纯形搜索增加了算法的局部开发能力... 文章针对使用牛顿法进行匹配追踪分解信号的速度慢、精度低等问题,在具有全局优化能力的粒子群算法基础上,提出了一种结合局部单纯形搜索并引入变异操作的改进粒子群算法实现信号匹配追踪分解。利用单纯形搜索增加了算法的局部开发能力,通过变异操作控制种群多样性以避免早熟收敛,增强了算法全局探测能力;并以描述机械系统的振动冲击响应作为基原子与单一粒子群算法实现匹配追踪分解信号的结果进行对比,证明了使用改进粒子群算法的匹配追踪分解能够快速准确提取信号特征参数,同时成功识别出某轴承发生外圈损伤时隐含在振动信号中的周期性冲击脉冲故障特征。结果表明,加入单纯形和变异的改进粒子群算法有效降低了匹配追踪计算复杂度,提高了信号特征提取准确度。 展开更多
关键词 粒子群算法 匹配追踪 单纯形法 变异
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改进的粒子群优化算法下的MIMO雷达稳健波束形成 被引量:2
16
作者 李敬军 孙维国 +2 位作者 高伟伟 张曙 但波 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期851-855,共5页
在进行阵列自适应波束形成时,由于阵元导向矢量失配现象的存在,严重影响了常规最优波束形成的性能。考虑阵元的导向矢量误差,运用改进的粒子群优化算法对阵元的导向矢量进行纠正,使其误差达到最小,得到了一种适用于多输入多输出雷达的... 在进行阵列自适应波束形成时,由于阵元导向矢量失配现象的存在,严重影响了常规最优波束形成的性能。考虑阵元的导向矢量误差,运用改进的粒子群优化算法对阵元的导向矢量进行纠正,使其误差达到最小,得到了一种适用于多输入多输出雷达的新的稳健波束形成方法。与现有的应用于MIMO雷达的稳健波束形成方法相比,在导向矢量误差较大或者误差随机变化的情况下新方法具有更高的输出信号干噪比,且其性能一直保持了较高的稳定性。数值仿真结果验证了新方法相比已有算法具有更好的鲁棒性和更高的输出性能。 展开更多
关键词 MIMO雷达 稳健波束形成 导向矢量误差 粒子群优化算法 信号干噪比
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基于改进粒子群算法的分布式频率分集阵栅瓣抑制方法 被引量:1
17
作者 陈炽雄 景小荣 +2 位作者 刘友永 陈静 金海焱 《电讯技术》 北大核心 2022年第12期1813-1821,共9页
以均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)为子阵,结合频率分集阵(Frequency Diverse Array,FDA)的思想,构建了一种基于分布式子阵的频率分集阵。针对各子阵按等间距布阵将导致严重的栅瓣问题,提出了一种改进粒子群(Improved Particle Swar... 以均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)为子阵,结合频率分集阵(Frequency Diverse Array,FDA)的思想,构建了一种基于分布式子阵的频率分集阵。针对各子阵按等间距布阵将导致严重的栅瓣问题,提出了一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法来优化分布式FDA中各子阵间的基线距离,以实现高效的栅瓣抑制。同时,从理论上推导了目标距离和角度均未知时参数估计的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)。仿真结果表明,优化后分布式FDA的栅瓣得到有效抑制,而且阵列角度维分辨率和估计性能亦得到大幅度提升,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 均匀线阵(ULA) 频率分集阵(FDA) 栅瓣抑制 改进粒子群(ipso)算法
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光伏最大功率点跟踪控制策略研究 被引量:3
18
作者 张崇 王玉峰 《光电子技术》 CAS 2022年第4期303-310,共8页
针对传统的扰动观察法在光伏最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制中存在着响应速度慢,难以在最大功率点保持平稳等问题,提出了一种假设法并对传统的粒子群算法提出一种改变惯性权重、学习因子的自适应粒子群算法来... 针对传统的扰动观察法在光伏最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制中存在着响应速度慢,难以在最大功率点保持平稳等问题,提出了一种假设法并对传统的粒子群算法提出一种改变惯性权重、学习因子的自适应粒子群算法来实现全局最大功率点跟踪。假设法主要是通过公式假设出最大功率点,基于最大功率点位置进行步长的改进。IPSO算法主要是调整传统粒子群算法的参数、优化粒子的搜索顺序、减少迭代次数。通过MATLAB/SIMULINK软件对其建模仿真,得到了假设法还有IPSO算法的仿真结果,并与传统的算法作了对比。结果表明,采用假设法还有IPSO算法都能够实现光伏最大功率点跟踪的精确控制,有助于光伏系统最大功率点跟踪技术的快速实现,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 光伏发电 假设法 自适应粒子群算法 自适应参数
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基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用 被引量:28
19
作者 齐银峰 谭荣建 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第2期118-124,共7页
BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统... BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。 展开更多
关键词 大坝变形 BP神经网络 改进的粒子群算法 ipso-BP模型 PSO-BP网络模型 大坝安全监测 大坝安全预警
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基于改进的粒子群算法测井数据处理 被引量:1
20
作者 王睿麟 刘志锋 魏振华 《现代电子技术》 2023年第9期97-102,共6页
在铀矿伽马测井中,基于我国铀矿类型复杂,伽马测井所测得的数据会受到仪器以及岩性等影响,基于实际环境在测量中需要采用套管,但是套管会对测量数据产生影响,导致数据出现异常或者丢失,为解决这一问题常规处理措施是重复测井,但这一方... 在铀矿伽马测井中,基于我国铀矿类型复杂,伽马测井所测得的数据会受到仪器以及岩性等影响,基于实际环境在测量中需要采用套管,但是套管会对测量数据产生影响,导致数据出现异常或者丢失,为解决这一问题常规处理措施是重复测井,但这一方式会导致测量成本翻倍、效率降低,文中提出使用计算机技术中的粒子群算法对铀矿伽马测井数据进行修正,降低套管对测井数据的影响。粒子群算法因其通用性强、收敛性快以及对硬件要求低等优点常被用来修正数据,但是在运行的同时,会因为陷入局部极值而导致修正结果不理想,并且在运行的后期同其他优化手段相比收敛速度慢、精度也较低。为避免此类缺点,提高修正精度,文中提出一种改善分组策略以及优化惯性权重选择方法的改进粒子群(IPSO)算法。改进方式主要针对适应度的值将所有粒子划分为优解组以及劣解组,针对优解组进行交换工作,针对劣解组进行变异操作,最后验证了优化结果,所提算法提高了异常数据的修正精度。 展开更多
关键词 伽马测井 数据修正 算法改进 ipso 分组运算 分组控制 实验验证
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