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改进PSO算法的性能分析与研究 被引量：41
1
作者 雷秀娟 付阿利 孙晶晶 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期453-458,共6页
分析了粒子群优化(PSO)算法的进化式,针对其容易发生早熟、收敛速度慢、后期搜索性能和个体寻优能力降低等缺点,结合遗传算法的思想,提出一种新的混合PSO算法——遗传PSO(GAPSO)。该算法是在PSO算法的更新过程中,对粒子速度引入遗传算... 分析了粒子群优化(PSO)算法的进化式,针对其容易发生早熟、收敛速度慢、后期搜索性能和个体寻优能力降低等缺点,结合遗传算法的思想,提出一种新的混合PSO算法——遗传PSO(GAPSO)。该算法是在PSO算法的更新过程中,对粒子速度引入遗传算法的变异操作,对粒子位置引入遗传算法交叉操作。对速度的变异降低了算法后期因种群过于密集而陷入局部最优的可能,对位置的交叉使得父代中优良个体的基因能够更好地遗传给下一代,从而得到更优、更多样化的后代,加快进化过程,提高了收敛速度和群体搜索性能。选取了其他几种典型的改进PSO算法,从算法执行过程、参数设置及优化性能等方面对各算法进行全面的分析比较,其中对模拟退火PSO算法采用了一种新的可提高算法执行速度的退火方式。最后针对选取的六个Benchmark函数优化问题进行数值仿真实验。仿真结果表明了所提出的遗传PSO算法不但收敛速度加快,而且后期搜索性能提高,能更有效地收敛到全局最优。为了形象地显示粒子的收敛过程,还仿真了GAPSO算法对二维多模态Grie-wank函数的动态寻优过程。 展开更多
关键词 粒子群优化(pso) 遗传pso 二阶振荡pso 量子pso 模拟退火pso
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基于PSO-XGBoost的煤层断层智能识别方法研究 被引量：3
2
作者 林朋 孙成 +2 位作者 任珂 刘育林 李阳 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期57-69,共13页
为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验... 为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验,并基于滇东矿区采集的实际数据对比分析PSO-XGBoost模型与PSO-RF、PSO-SVM模型的分类预测性能,选择准确率和对数损失值作为评价分类器预测模型的主要指标评价各模型的准确度。结果表明,基于PSO-XGBoost的模型在断层构造识别中展现出较高的准确率和更好的稳定性。 展开更多
关键词 断层识别 XGBoost pso 机器学习 参数优化
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基于PSO-GA模型的供水管网漏损预测研究 被引量：1
3
作者 彭燕莉 刘俊红 +2 位作者 陶修斌 覃佳肖 朱雅 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期121-129,共9页
准确、有效地定位供水管网中漏损位置,减少水资源浪费和降低检漏成本。基于EPANET软件构建供水管网水力模型,采用粒子群算法和遗传算法相结合方法对管网漏损预测模型进行优化求解、验证,以实现管网漏损定位和漏损程度判定;以西南地区某... 准确、有效地定位供水管网中漏损位置,减少水资源浪费和降低检漏成本。基于EPANET软件构建供水管网水力模型,采用粒子群算法和遗传算法相结合方法对管网漏损预测模型进行优化求解、验证,以实现管网漏损定位和漏损程度判定;以西南地区某城镇的供水管网为例,分别对单点和多点(2处及以上)漏损工况进行模拟评估。提出的供水管网漏损预测模型在单点漏损工况下,预测漏损量与实际漏损量的平均绝对百分比误差εmape小于3%,多点漏损量的εmape值均小于5.22%,且模拟定位节点与实际漏损点的拓扑距离绝大部分稳定在2以内。基于PSO-GA的漏损预测模型可有效地实现漏损定位与漏损程度的同步检测,并识别出多个近似节点,为检漏工作提供技术参考。 展开更多
关键词 供水管网 pso-GA算法 漏损定位 EPANET
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基于PSO-SVR算法的钢板-混凝土组合连梁承载力预测 被引量：2
4
作者 田建勃 闫靖帅 +2 位作者 王晓磊 赵勇 史庆轩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页
为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-suppor... 为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)算法进行了PRC连梁试验数据的回归训练,此外,通过使用Sobol敏感性分析方法分析了数据特征参数对PRC连梁承载力的影响。结果表明,基于SVR、极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和PSO-SVR的预测模型平均绝对百分比误差分别为5.48%、7.65%和4.80%,其中,基于PSO-SVR算法的承载力预测模型具有最高的预测精度,模型的鲁棒性和泛化能力更强。此外,特征参数钢板率(ρ_(p))、截面高度(h)和连梁跨高比(l_(n)/h)对PRC连梁承载力影响最大,三者全局影响指数总和超过0.75,其中,钢板率(ρ_(p))是对PRC连梁承载力影响最大的单一因素,一阶敏感性指数和全局敏感性指数分别为0.3423和0.3620,以期为PRC连梁在实际工程中的设计及应用提供参考。 展开更多
关键词 钢板-混凝土组合连梁 机器学习 粒子群优化的支持向量机回归(pso-SVR)算法 承载力 敏感性分析
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基于PSO-OBL算法的平面移动类立体车库车辆调度优化模型 被引量：1
5
作者 曾超 杨子涵 +1 位作者 崔子豪 于立 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期816-824,共9页
针对平面移动类立体车库在车辆存取效率方面的瓶颈问题,提出了一种基于PSO-OBL算法的存取车辆调度优化模型。该模型旨在通过精确调控车辆存取策略和时间管理,缩短车辆存取运行时间及用户平均等待时间。为提升传统粒子群算法的寻优效能... 针对平面移动类立体车库在车辆存取效率方面的瓶颈问题,提出了一种基于PSO-OBL算法的存取车辆调度优化模型。该模型旨在通过精确调控车辆存取策略和时间管理,缩短车辆存取运行时间及用户平均等待时间。为提升传统粒子群算法的寻优效能和收敛速率,将粒子间相互协作与信息交流机制融入算法框架,并结合反向学习机制以实现问题的高效求解。实验数据表明,与传统粒子群算法相比,PSO-OBL算法在顾客平均等待时间、平均服务时间、平均等待队长以及平均运行能耗等方面均实现了显著提升,研究结果将为平面移动类立体车库的存取效率提供优化理论支持和实践参考。 展开更多
关键词 停车规划与管理 机械式立体车库 平面移动类立体车库 存取调度优化 pso-OBL算法
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改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法
6
作者 窦颖艳 付靖娟 叶莉华 《激光杂志》 北大核心 2025年第10期232-237,共6页
应用神经网络优化激光微纳加工脉冲参数过程中需要手动调整参数,消耗大量时间,且容易产生局部最优解,参数适应度不够。为此,提出基于改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法。分析激光微纳加工过程中脉冲数量与烧蚀阈值间... 应用神经网络优化激光微纳加工脉冲参数过程中需要手动调整参数,消耗大量时间,且容易产生局部最优解,参数适应度不够。为此,提出基于改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法。分析激光微纳加工过程中脉冲数量与烧蚀阈值间的相关性和烧蚀阈值与加工宽度间的相关性,确定通过加工宽度能够反推脉冲参数。利用BPNN构建动态优化模型,以激光微纳加工理想宽度、实际宽度、宽度误差作为模型输入,通过BPNN的计算得到最佳脉冲参数。利用PSO算法对BPNN的隐藏层神经元数量和偏置参数进行寻优,避免BPNN进行计算时的参数陷入局部最优解,并且通过对PSO算法的改进,优化PSO算法的学习因子学习方法,使其动态变化,进一步提升BPNN参数搜寻的适应性。实验结果表明:优化后的PSO算法能够找到适应度值更高的BPNN参数;优化后的PSO算法搜寻的BPNN参数在执行脉冲参数优化时具有更好的效果;利用PSO-BPNN动态优化的脉冲参数能够更快速地完成激光微纳加工。 展开更多
关键词 pso BPNN 激光微纳加工 脉冲参数 烧蚀阈值 加工宽度
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基于PSO-Kriging模型的尾矿库三维稳定性分析
7
作者 黄德镛 黄日胜 +2 位作者 史凯东 吕世玮 陈治宇 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第3期474-483,共10页
尾矿库是矿业活动中不可或缺的组成部分,同时也带来了显著的环境和安全风险。在尾矿累积过程中,物理沉淀、水动力作用和化学反应等多重因素导致尾矿的物理特性呈现出明显的空间差异性和分布不均匀性。现有的研究方法大多忽略了尾矿材料... 尾矿库是矿业活动中不可或缺的组成部分,同时也带来了显著的环境和安全风险。在尾矿累积过程中,物理沉淀、水动力作用和化学反应等多重因素导致尾矿的物理特性呈现出明显的空间差异性和分布不均匀性。现有的研究方法大多忽略了尾矿材料的不均一性和复杂性。而研究这些特性需进行大量的物理试验,虽然这些试验可以重复,但存在着系统误差且成本高昂,因此可以构建一个近似模型进行机械学习预测。以Kriging理论为基础,通过对多种寻优算法进行适应度对比以选出最佳的寻优算法,构建出高效的改进Kriging模型,为了验证PSO-Kriging模型的性能,采用估值分析与误差分析的方式对本模型插值效果进行综合评价,结果显示新模型提高了预测精度和变化趋势。在此基础上得到一组符合尾矿库实际情况的插值点特征力学参数。从空间变异性出发对尾矿库稳定性进行分析。基于一般沉积性数值模型,将插值点坐标与数值模型中网格模型中坐标相对应,通过Fish函数,将插值点力学参数即天然重度、黏聚力与内摩擦角的数据导入网格模型中。替换原网格点的力学参数,构建出考虑空间变异性的尾矿库三维数值模型,并对该模型进行分析,结果表明由于空间差异信息增加,计算结果更能反映实际状况。 展开更多
关键词 尾矿库 稳定性分析 KRIGING插值 pso优化算法 三维数值模拟
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基于PSO—模糊PID的拖拉机负载敏感电液提升系统设计
8
作者 冯桢 于小东 +2 位作者 徐继康 李艳超 徐学政 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期160-164,172,共6页
拖拉机电液提升系统将农机装备与机、电、液、智能控制技术相结合,实现农机装备的智能化和自动化。为提升拖拉机耕作可靠性、降低拖拉机电液提升系统的能耗,对电液提升阀控系统原理进行分析,通过改变负载敏感变量泵的可变节流阀阀口大... 拖拉机电液提升系统将农机装备与机、电、液、智能控制技术相结合,实现农机装备的智能化和自动化。为提升拖拉机耕作可靠性、降低拖拉机电液提升系统的能耗,对电液提升阀控系统原理进行分析,通过改变负载敏感变量泵的可变节流阀阀口大小模拟负载变化,进而模拟整个电液提升阀控系统。设计一种基于PSO—模糊PID的控制策略,利用AMESim软件对负载敏感变量泵进行建模和仿真分析。由分析仿真结果可知,当负载敏感变量泵的可变节流口最大开口信号为0.6、0.8、1时,泵的出口最大流量分别为79.6 L/min、106.4 L/min、133.4 L/min,说明负载敏感变量泵能够实现负载反馈调节。 展开更多
关键词 拖拉机 电液提升系统 负载敏感变量泵 pso—模糊PID 可变节流口
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基于PSO-SVR模型的长三角城市群碳达峰情景模拟研究
9
作者 吴冠岑 章聪颖 +1 位作者 廖金星 牛星 《生态经济》 北大核心 2025年第7期41-48,共8页
论文基于2006—2019年长三角城市群数据,使用PSO-SVR模型并结合情景分析法对基准情景、产业优化情景、土地集约利用情景和碳减排强化情景等8种情景下长三角城市群的碳排放进行预测。结果表明:(1)PSO-SVR模型能够有效提升模型的预测精度... 论文基于2006—2019年长三角城市群数据,使用PSO-SVR模型并结合情景分析法对基准情景、产业优化情景、土地集约利用情景和碳减排强化情景等8种情景下长三角城市群的碳排放进行预测。结果表明:(1)PSO-SVR模型能够有效提升模型的预测精度。(2)长三角城市群在预测期内的碳排放呈现明显的倒“U”型趋势;(3)基准情景下长三角城市群将在2033年达峰,碳减排强化情景将在2031年实现碳达峰,其他情景均在2032年实现碳达峰。研究为长三角城市群在兼顾社会经济稳定发展前提下早日实现“双碳”目标提供了参考。 展开更多
关键词 碳达峰 pso-SVR模型 情景模拟 长三角城市群
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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法
10
作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 pso-BP神经网络 模型优化 因素分析
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基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价 被引量：2
11
作者 石秀峰 王进 +3 位作者 揣新 王绍平 罗长海 岳正波 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(par... 采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行改进,提出一种基于PSO-ELM的水质预测模型,以安徽马鞍山某矿区坑湖为对象,使用不同网络模型对水质参数进行预测。结果表明,改进后的PSO-ELM模型较BP(back propagation)神经网络、传统ELM具有更高的预测精度,决定系数达到82%,均方误差仅为0.04,并且具有更快的计算和收敛速度。将训练集数据与预测数据相结合,采用Spearman秩相关系数法评价水质稳定性,结果表明pH值和主要无机盐离子质量浓度较为稳定,无明显变化趋势,满足生态和生产需求。 展开更多
关键词 水质监测 滑动窗口 粒子群优化算法(pso) 极限学习机(ELM) 水质评价
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基于PSO-MLP的RH精炼终点温度预报模型开发与应用 被引量：1
12
作者 施树蓉 韩啸 +2 位作者 胡倩倩 何志军 辛宇 《冶金能源》 北大核心 2025年第2期60-65,共6页
建立RH精炼终点钢液温度预报模型,有效控制RH终点钢液温度,有利于降低钢铁生产成本,提高钢铁生产的质量和效率。采集某钢厂RH精炼实际生产数据,对生产数据进行预处理,利用递归特征消除法选择对RH钢液温度影响度高的生产工艺关键参数作... 建立RH精炼终点钢液温度预报模型,有效控制RH终点钢液温度,有利于降低钢铁生产成本,提高钢铁生产的质量和效率。采集某钢厂RH精炼实际生产数据,对生产数据进行预处理,利用递归特征消除法选择对RH钢液温度影响度高的生产工艺关键参数作为特征集,利用BO和PSO算法优化MLP模型提高了钢水终点温度预测精度和鲁棒性。研究结果表明,基于PSO-MLP的RH精炼终点钢液预测模型的平均误差和均方根误差分别为1.14和1.67,误差绝对值≤3℃的命中率为94%;模型现场应用过程中误差绝对值≤3℃的命中率≥96.86%。该模型的应用为RH生产过程中的钢液温度控制提供准确可靠的支撑,有助于优化工艺参数,提高产品质量,降低生产成本。 展开更多
关键词 RH精炼 MLP模型 pso优化算法 预测精度
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量：2
13
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 pso-BP神经网络 遗传算法
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基于PSO—SVR算法的土壤含水率预测模型构建 被引量：1
14
作者 高宁 张安琪 +3 位作者 梅鹤波 杨兴华 刘淮玉 孟志军 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期227-234,共8页
为探究一种高检测精度且适用于低测量频率电容式土壤含水率传感器的检测模型,以土壤为研究对象,配置160份含水率为6.39%~31.43%的土壤样本,使用数字电桥采集土壤样本在测量频率为1~100 kHz的电容数据,建立预测土壤含水率的多元线性回归(... 为探究一种高检测精度且适用于低测量频率电容式土壤含水率传感器的检测模型,以土壤为研究对象,配置160份含水率为6.39%~31.43%的土壤样本,使用数字电桥采集土壤样本在测量频率为1~100 kHz的电容数据,建立预测土壤含水率的多元线性回归(MLR)、岭回归(RR)、支持向量回归(SVR)、决策树回归(CART)和BP神经网络(BPNN)算法模型,对比分析模型的预测性能。结果表明,基于SVR算法构建的土壤含水率检测模型预测性能较佳。通过引入麻雀搜索(SSA)、粒子群优化算法(PSO)和鲸鱼优化算法(WOA)算法分别对SVR算法模型优化后的性能分析,采用PSO—SVR算法建立的检测模型性能最佳,其预测集的决定系数R 2、均方根误差RMSE和相对百分比偏差RPD分别为0.947、0.012和4.363。利用该模型对35份含水率在8.07%~26.43%的土壤样本进行预测,含水率预测值与实测值的回归系数R 2为0.953,RMSE为0.009,绝对误差范围为-1.92%~1.68%。由此证明,基于PSO—SVR算法构建土壤含水率预测模型具有较高的准确性和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 土壤 含水率 预测模型 电容 测量频率 pso—SVR
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基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计 被引量：3
15
作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。... 为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。 展开更多
关键词 变距取苗机构 pso-BP神经网络 模糊PID算法 控制系统
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基于PSO算法的煤矿瓦斯事故致因分析 被引量：1
16
作者 张洽 憨瑞东 陈涛 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期104-110,共7页
为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类... 为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类,并使用PSO-频繁模式增长(FP-growth)算法挖掘煤矿瓦斯事故调查报告的关联规则。结果表明:PSO-FP-growth算法相较于PSO-Apriori算法运行速度及关联规则效果更优;根据瓦斯事故风险因素关联规则可视化及高支持度关联因素显示,我国煤矿瓦斯事故发生的主要风险因素是煤矿企业安全监督管理存在缺陷、瓦斯防治技术不到位、员工安全意识淡薄以及现场管理人员管理意识和技术不到位造成的。 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 煤矿瓦斯事故 事故致因 关联规则 人因分析与分类系统(HFACS)
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基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计 被引量：2
17
作者 张凌峰 丁晓宇 潘慕绚 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期160-168,共9页
压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知... 压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知端,通过模块化思想设计智能压力传感器的硬件和软件构架。针对压力传感器敏感元件因温度漂移造成的精度偏差问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的嵌入式温度补偿算法以提升测量精度。集成智能传感器软硬件功能,为验证智能传感器在全工况范围内的精度,进行多种压力、温度下的压力测量实验。结果表明,本文设计的智能压力传感器经补偿后满量程误差最大值为0.44%(量程范围为0~4 MPa),相比于传统插值法、多项式拟合法等温度补偿算法,精度提升至少20%,且算法单次仅耗时2μs,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 航空发动机 MEMS压阻式智能压力传感器 模数转换驱动 温度补偿 pso-BP神经网络
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基于POD和PSO-RBFNN的泵喷推进器尾部流场快速预测方法
18
作者 郭荣 罗鑫 +1 位作者 韩伟 李仁年 《振动与冲击》 北大核心 2025年第22期9-18,共10页
针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis functi... 针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法构建快速预测模型(PSO-RBFNN)。采用中心复合设计(central composite design,CCD)方法对几何参数设计空间随机抽样,然后利用POD方法将高维流场数据映射到低维基模态空间,使用PSO-RBFNN建立几何参数到基模态系数的多层神经网络模型,实现尾部流场的快速预测。结果表明:经PSO优化的RBFNN模型具有更加优异的回归性能,构建的POD和PSO-RBFNN相结合混合模型可以实现泵喷推进器尾部流场分布特征快速准确预测,相对误差在8.0%以内;轴心速度呈现出先增后减并逐渐衰减为0的过程,POD&PSO-RBFNN混合模型能够准确预测这一动态特征。 展开更多
关键词 泵喷推进器 尾部喷流 本征正交分解(POD) 粒子群优化(pso)算法 径向基神经网络(RBFNN)
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基于改进PSO-GWO算法的渠系优化配水模型研究 被引量：1
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作者 姚成宝 岳春芳 +1 位作者 张胜江 郑秋丽 《人民黄河》 北大核心 2025年第1期128-133,共6页
为减少渠系输配水过程中的水量损失,针对闸门调控时间各异和频繁启闭的问题,以精河灌区茫乡团结支渠支斗两级渠系渗漏损失量最小为目标建立渠系配水模型,首次采用“组间轮灌,组内续灌”的配水方式,通过改进PSO-GWO算法求解,确定斗渠最... 为减少渠系输配水过程中的水量损失,针对闸门调控时间各异和频繁启闭的问题,以精河灌区茫乡团结支渠支斗两级渠系渗漏损失量最小为目标建立渠系配水模型,首次采用“组间轮灌,组内续灌”的配水方式,通过改进PSO-GWO算法求解,确定斗渠最优轮灌编组、配水流量和灌水时间等重要参数,得出渠系渗漏损失量和算法迭代次数,并与粒子群算法、灰狼算法的求解结果进行对比。改进模型使灌水时间缩短了0.62 d,支斗两级渠系水利用系数提高了0.168,改进PSO-GWO算法迭代次数为3次、渠系渗漏总量为16.69万m^(3),优于传统算法的配水结果。实例应用情况表明,改进算法具有更强的寻优能力和收敛性,并且模型在满足高效配水的同时,减少了闸门启闭次数,实现了集中调控,配水模式便捷,应用价值较高。 展开更多
关键词 渠系配水 渗漏损失 轮灌编组 改进pso-GWO算法 粒子群算法 灰狼算法
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基于改进Prophet-LSTM-PSO的大坝异常数据检测模型
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作者 葛大龙 丁勇 李登华 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第8期164-170,共7页
为提升大坝监测数据的异常检测性能,提出一种基于改进Prophet-长短期记忆(LSTM)-粒子群优化(PSO)的大坝异常数据检测模型。首先,通过改进Prophet法使得异常数据点位分解得到趋势分量特征;其次,将分解得到的趋势、周期和残差分量映射到... 为提升大坝监测数据的异常检测性能,提出一种基于改进Prophet-长短期记忆(LSTM)-粒子群优化(PSO)的大坝异常数据检测模型。首先,通过改进Prophet法使得异常数据点位分解得到趋势分量特征;其次,将分解得到的趋势、周期和残差分量映射到三维空间,以三维空间中近邻均值距离数据代替原始时序数据;最后,结合LSTM网络与PSO算法,设定与优化异常阈值,进而实现异常数据的精准识别。结果表明:相较于传统模型,该模型在检测效果上具有明显提升,且表现出较高的稳定性。在召回率稳定维持在95%以上的前提下,精确率与准确率均超过95%,验证了该方法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 PROPHET 长短期记忆(LSTM) 粒子群优化(pso) 异数据常检测 大坝监测数据
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