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改进PSO-PH-RRT^(*)算法在智能车路径规划中的应用 被引量：1
1
作者 蒋启龙 许健 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-19,共8页
在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(... 在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(*))算法.该算法在基于均匀概率的快速拓展随机树(PHRRT^(*))算法的基础上,利用粒子群算法更新方向概率作为随机树节点的速度方向,从而改善了节点的位置更新策略,并将节点到目标向量的距离和轨迹平滑度作为粒子群算法的适应度函数.最后在多种障碍环境下进行仿真.结果表明,PSO-PH-RRT^(*)算法能大大减少迭代时间成本,同时改善路径长度和平滑度. 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 改进粒子群优化算法 目标向量 代价函数 适应度函数
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基于PSO-BP的自平衡法试桩技术平衡点位置研究
2
作者 欧孝夺 梁枫 江杰 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期231-241,共11页
针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结... 针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结合工程实例来验证本模型的适用性。结果表明,结合粒子群算法优化的PSO-BP神经网络模型,其平衡点位置预测值与真实值的平均相对误差控制在1.93%以内,而BP神经网络的平衡点位置预测值平均相对误差最高可达14.83%;依托来宾市当地以灰岩为持力层的工程试桩数据构建的PSO-BP神经网络平衡点位置预测模型,其仿真预测结果的均方根误差(R_(MSE))为0.294,决定系数R^(2)为0.988,预测值与真实值的相对误差在3.0%以内;在工程实例的对比验证中,PSO-BP神经网络模型在平衡点位置预测上的精度高于规范经验公式法,更接近实际位置,可作为灰岩地区基桩自平衡试桩测试的平衡点位置确定的有效手段。 展开更多
关键词 自平衡法 平衡点 粒子群优化-反向传播神经网络 粒子群算法 灰岩
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基于PSO-XGBoost的爆破振动峰值速度预测研究
3
作者 任高峰 邱浪 +4 位作者 徐琛 李吉民 胡英国 朱瑜劼 胡伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期256-265,共10页
为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型... 为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型的决策树数目、决策树最大深度、学习率3个参数进行寻优,构建了PSO-XGBoost爆破振动峰值速度预测模型。通过对实例进行预测,得到预测结果的MSE、RMSE、R^(2)的值分别为1.44、1.16、0.91;通过与BPNN、AdaBoost、GBDT、RF、SVR模型的预测结果进行对比,PSO-XGBoost模型的预测性能最佳,预测结果最优。为了进一步推广应用预测成果,开发设计了一套爆破振动峰值速度预测系统。研究成果可为类似爆破工程振动预测提供一定的理论参考和实践指导。 展开更多
关键词 爆破振动 爆破振动峰值速度 粒子群优化算法 XGBoost算法 预测模型
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基于语义相似度与改进PSO算法的云制造能力需求模型与匹配策略研究
4
作者 李晓波 郭银章 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期30-44,共15页
针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能... 针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能力需求模型的基础上,采用领域本体树的概念提出了概念相似度、句子相似度和数值相似度的计算方法,实现了基于语义相似度的云制造能力需求智能化服务搜索;然后,针对云制造能力的服务组合问题,在分析了制造能力服务质量(Quality of Service,QoS)属性的基础上,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)将各个属性进行归一化求和,给出了一种基于改进PSO算法的服务组合方法;最后,通过实验对比发现所提出的方法优于现有方法并实现了云制造能力需求智能匹配原型系统。 展开更多
关键词 云制造能力 任务需求 搜索匹配 服务组合 语义相似度 改进粒子群优化算法
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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
5
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SSAPSO-PID的白胡椒熟化温度控制系统设计与试验
6
作者 俞国燕 张嘉伟 +3 位作者 张园 韦丽娇 赵振华 沈德战 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期589-596,共8页
为解决白胡椒初加工生产线熟化环节长时间无法维持恒温控制、过度依赖人工辅助控温等问题,设计了基于PID的白胡椒初加工生产线熟化温度控制系统。利用STM32和触摸屏控制蒸汽发生器和电调节阀,PT100温度传感器实时监测温度并反馈至系统,... 为解决白胡椒初加工生产线熟化环节长时间无法维持恒温控制、过度依赖人工辅助控温等问题,设计了基于PID的白胡椒初加工生产线熟化温度控制系统。利用STM32和触摸屏控制蒸汽发生器和电调节阀,PT100温度传感器实时监测温度并反馈至系统,通过控制算法调节蒸汽流量以确保稳定控制。采用开环阶跃响应法建立并拟合了熟化机内温度与时间的数学模型,通过Simulink仿真试验对比了Ziegler-Nichols整定法、临界比例度法、衰减曲线法以及基于麻雀搜索算法的粒子群优化自整定法(SSAPSO)性能。最终确定PID最佳控制参数为比例系数K_(p)=0.8759,积分系数K_(i)=0.02,微分系数K_(d)=4.3255。系统试验结果表明,在8 min的熟化过程中,每隔1 min采集当前熟化温度,由于熟化机与空气直接对流换热,其温度稳定在(99±1.5)℃范围内,熟化温度平均相对误差小于1.2%、变异系数小于1.3%,基本实现了熟化过程中自动化精准高效控温的目的。 展开更多
关键词 白胡椒初加工生产线 熟化温度 粒子群优化算法 麻雀搜索算法 PID控制
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基于PSO-ELM的不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分控制研究
7
作者 李自娟 李宜馨 +7 位作者 吕萱 赵海洋 孙朔 冯子贤 高杨 赵力源 呼守宇 陈娇娇 《中国烟草学报》 北大核心 2025年第3期60-69,共10页
【目的】控制不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分的品质,促进叶丝干燥过程的稳定及成品烟丝质量的提高。【方法】使用K-means聚类分析划分温湿度区间,利用统计分析对不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分进行品质区分,构建不同温湿度条件下... 【目的】控制不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分的品质,促进叶丝干燥过程的稳定及成品烟丝质量的提高。【方法】使用K-means聚类分析划分温湿度区间,利用统计分析对不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分进行品质区分,构建不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分分类模型,并根据分类模型选取最佳工艺参数。【结果】(1)全年可分为4、5月为中温低湿,6、7、8月为高温高湿,9、10月为中温中湿,其它为低温中湿4个区间,且不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分存在显著差异;(2)不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分离散化处理后分为劣品质(其它)、中等品质(水分偏低μ-1.5σ~μ-0.5σ)、高品质(μ-0.5σ~μ+0.5σ)和中等品质(水分偏高μ+0.5σ~μ+1.5σ)4个品质类别;(3)不同温湿度区间干燥入口水分分类模型PSO-ELM效果均优于GS-SVM和GS-RF,其各温湿度区间的准确率、精确度和召回率均在90%以上,F1分数均在0.90以上;(4)PSO-ELM模型选取出最大化高品质入口水分的工艺参数运用于实际生产后,不同温湿度条件下的叶丝干燥入口水分标准差均降低了40%~50%,高品质入口水分的占比显著增高,其中中温低湿和低温中湿区的占比分别增加了38.9%和60%。 展开更多
关键词 叶丝干燥 温湿度 粒子群 极限学习机
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基于MOPSO和布局特征指标的钻机界面优化研究
8
作者 陈晓鹂 刘润余 +1 位作者 文国军 郝国成 《机械设计》 北大核心 2025年第2期166-172,共7页
为提升地质操作钻机的用户满意度,提出基于界面布局特征衡量指标构建的数学模型,并应用于多目标的粒子群算法求解,从而获取更合理的钻机界面布局。对钻机界面进行拓扑化并建立坐标系;基于衡量指标的计算对界面内元素进行范围约束并构建... 为提升地质操作钻机的用户满意度,提出基于界面布局特征衡量指标构建的数学模型,并应用于多目标的粒子群算法求解,从而获取更合理的钻机界面布局。对钻机界面进行拓扑化并建立坐标系;基于衡量指标的计算对界面内元素进行范围约束并构建数学模型;采用改进后的多目标的粒子群算法求解得到综合最优平衡解;将最优平衡解对应的坐标应用至界面并进行布局改进;通过SUS评估布局优化的有效性。以某型号钻机操纵界面为例进行试验,结果表明,优化后的界面可有效提升用户满意度。文中所提出的方法可作为一种从用户体验角度出发的复杂操控界面布局优化方法。 展开更多
关键词 人机界面 布局优化 多目标粒子群算法 钻机界面 布局特征衡量指标
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基于K-PSO和StOMP的往复压缩机激振信号盲源分离
9
作者 王金东 马智超 +2 位作者 赵海洋 李彦阳 张宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期228-234,共7页
在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K... 在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K均值聚类算法,将产生的结果反馈至PSO聚类中估计混合矩阵。在获得混合矩阵后,将其源信号矩阵转化成列数为1的向量,再通过分段正交匹配追踪算法重构源信号。将实测的往复压缩机正常信号和3种单一故障信号混合成2种复合故障信号,并对复合故障信号进行试验验证。结果表明:在计算时间方面,相较模糊C均值聚类(0.335 s)和K均值聚类(0.299 s),尽管K-PSO聚类方法牺牲了一部分效率(1.561 s),但在总体角度偏差和归一化均方根误差方面表现更优,具有更好的估计精度;相较最短路径法(0.123 s),StOMP算法同样牺牲效率(2.031 s),却获得更佳的相关系数和均方根误差,表现更好的分离重构能力。这说明,该方法在盲源分离中具有可行性和实际应用价值。 展开更多
关键词 往复压缩机 欠定盲源分离 K均值聚类 粒子群算法 分段正交匹配追踪
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基于MDEPSO算法的无人机三维航迹规划
10
作者 肖鹏 于海霞 +1 位作者 黄龙 张司明 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期214-226,共13页
针对经典粒子群算法在无人机三维航迹规划过程中全局搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,研究提出一种多维增强粒子群优化算法。算法首先通过引入改善因子,在粒子寻优各个阶段实现动态调整惯性权重,提升种群适应性和克服局部最优能力;... 针对经典粒子群算法在无人机三维航迹规划过程中全局搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,研究提出一种多维增强粒子群优化算法。算法首先通过引入改善因子,在粒子寻优各个阶段实现动态调整惯性权重,提升种群适应性和克服局部最优能力;其次依靠动态约束方程实现学习因子增强,促使粒子间信息共享更为高效,改善算法自学习能力;随后有序融合混沌初始化和精英反向学习进化等策略优势,重新规划粒子群进化流程,增强粒子在迭代过程中的均衡性和多样性,提升算法收敛精度。实验中通过测试函数横向对比和复杂三维任务场景纵向应用,多维增强粒子群优化算法在新的多维目标函数指标中相较于经典粒子群算法无人机航迹规划能力获得了提升,在5种比对算法中表现出较好的有效性和竞争力。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 粒子群算法 混沌 精英反向学习策略
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
11
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于PSO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化
12
作者 王宁 李志强 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期211-222,共12页
[目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,... [目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,进而通过船舶航行阻力分析和等效氢耗思想构建燃料电池船舶的航速-氢耗模型。同时,以加速度为优化参数设计航速优化值在航段之间传承-链接的优化方式,进而运用粒子群算法对船舶全航程航速和燃料电池输出功率进行优化。[结果]仿真验证结果表明,相较于原航速和传统航速分段优化方法,航速与功率分配策略协同优化方法分别降低了3.85%和1.99%的氢气消耗。[结论]该方法有效提高了短程船舶航行能效,并改善了传统分段优化的航速阶梯分布缺陷问题,可为燃料电池船舶的推广应用提供参考。 展开更多
关键词 氢燃料电池船舶 航线划分 航速优化 动力-航行协同优化 粒子群算法
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基于PSO算法的低比转数冲压离心泵水力性能多目标优化
13
作者 郑水华 赵学燕 +2 位作者 章程 李奕良 柴敏 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期353-360,共8页
针对低比转数冲压离心泵水力性能偏低问题,以CDL1型多级冲压离心泵叶轮为研究对象,结合数值模拟和试验测试方法,对首级叶轮的水力性能进行分析。由于低比转数冲压离心泵叶轮水力性能受多个因素影响,本文使用拉丁超立方方法对首级叶轮各... 针对低比转数冲压离心泵水力性能偏低问题,以CDL1型多级冲压离心泵叶轮为研究对象,结合数值模拟和试验测试方法,对首级叶轮的水力性能进行分析。由于低比转数冲压离心泵叶轮水力性能受多个因素影响,本文使用拉丁超立方方法对首级叶轮各设计变量进行抽样形成样本空间并获得相应性能参数,进而建立Kriging代理模型分析各参数对叶轮水力性能的敏感性,选定叶轮关键影响参数为粒子群算法(PSO)输入,对多参数进行优化设计,在此基础上探究叶轮的水力性能和内流机制。结果表明,优化后的叶轮水力性能优于原始设计,最高效率点效率提升2.8个百分点,单级扬程提高0.4 m。 展开更多
关键词 低比转数冲压泵 水力性能优化 粒子群算法 数值模拟 试验测试
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基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略
14
作者 陈刚 刘旭阳 +1 位作者 李国雄 刘亚雄 《智慧电力》 北大核心 2025年第2期58-64,共7页
在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT... 在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT)控制策略。研究引入动态惯性权重、异步学习因子和自然选择机制,在分析寻优过程中对惯性权重和学习因子实时调整,并对群体进行自然选择操作以提高算法的全局寻优性能。仿真分析表明,所提算法在收敛速度和精度方面优势明显,且在追踪到最大功率点后的输出功率更平稳。 展开更多
关键词 光伏阵列 MPPT 动态部分遮阴 自然选择粒子群算法
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基于PSO-RVM的落煤瓦斯涌出量预测
15
作者 张研 黄兰淘 +1 位作者 唐北昌 袁普龙 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第4期742-749,共8页
【目的】为提高落煤瓦斯涌出量预测精度,提出一种粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)相结合的落煤瓦斯涌出量预测方法。【方法】通过RVM建立解吸强度与其影响因素之间的非线... 【目的】为提高落煤瓦斯涌出量预测精度,提出一种粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)相结合的落煤瓦斯涌出量预测方法。【方法】通过RVM建立解吸强度与其影响因素之间的非线性映射关系,利用粒子群优化算法对RVM核参数进行寻优,构建基于PSO-RVM的瓦斯解吸强度与时间预测模型,对瓦斯涌出量进行预测。【结果】在相同样本数据集下的实验结果表明:与GA-BP(genetic algorithm-back)神经网络模型和BP神经网络模型相比,PSO-RVM模型对瓦斯涌出量预测结果的平均相对误差和均方根误差仅为1.04%和0.01,决定系数0.995。该模型精度更优、可信度更高,为落煤瓦斯涌出量的预测提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 粒子群优化 相关向量机 瓦斯涌出量 预测模型 解吸强度
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基于改进PSO算法的下肢外骨骼控制系统设计
16
作者 凌六一 刘一铭 张奇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5913-5923,共11页
针对样机建立简化的下肢外骨骼模型,应用D-H参数法进行动力学分析,并通过实验测得关节角度后进行拟合作为控制器输入。为了解决机器人的轨迹跟踪问题,利用传统PID控制拥有较好的跟随效果,但存在响应和寻参速度慢等问题;结合粒子群算法... 针对样机建立简化的下肢外骨骼模型,应用D-H参数法进行动力学分析,并通过实验测得关节角度后进行拟合作为控制器输入。为了解决机器人的轨迹跟踪问题,利用传统PID控制拥有较好的跟随效果,但存在响应和寻参速度慢等问题;结合粒子群算法后虽然寻参速度加快,仍出现收敛精度低以及易陷入局部最优解的问题,因此设计了一种基于混沌映射型改进粒子群算法的PID控制。结果表明,改进后随机性增强,寻参速度加快,跟踪误差更小;并采用Simscape将关节角度进行可视化仿真,结合实验多方面验证控制效果。 展开更多
关键词 下肢康复机器人 改进粒子群优化 PID控制 轨迹跟踪 SIMULINK仿真
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基于PSO-RNN算法的多级感应线圈炮非参数建模与出口速度预测
17
作者 秦涛涛 季思源 +1 位作者 雷琳 郑占锋 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期87-97,共11页
针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电... 针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电枢出口速度预测。通过正交结合随机实验的方法,获得以线圈匝数、触发时间、触发位置为输入,出口速度为输出的样本集;采用循环神经网络算法对样本集进行训练并建立非参数模型;通过粒子群优化算法进一步优化RNN神经网络参数,提高非参数模型的预测性能;采用建立的模型预测出口速度并与实验结果对比。结果表明:所建立非参数模型的均方预测误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别为0.0028、0.036、2.18,且经过PSO优化后模型的3项评价指标分别降低39%、38%、46%,提高了预测性能;PSO-RNN非参数模型的一致性较好且预测的平均值与实验测得的出口速度相差1.2 m/s,误差百分比为1.8%,小于标准值5%。将PSO-RNN算法用于同步感应线圈发射器的非参数建模可行且对出口速度的预测较为准确,可为多级同步感应线圈发射器的工程设计提供新思路。 展开更多
关键词 多级同步感应线圈炮 非参数模型 循环神经网络 粒子群优化 出口速度预测
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结合注意力机制和IPSO的石油化工过程变量预测方法
18
作者 杨琛 周宁 孔立新 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2179-2188,共10页
在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional... 在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)神经网络的预测模型,并特别引入注意力机制,以强化关键信息的表达。以北京市某化工企业初馏塔为研究对象,首先利用皮尔逊相关系数、最大信息系数筛选高相关性变量;同时,利用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)树构造关键衍生特征,增强输入变量的有效性。其次,采用BiLSTM建模,捕捉关键变量前后时序依赖性;同时结合IPSO优化隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数和学习率调整因子,以获得最优超参数组合,实现对初馏塔换热终温的精确预测。试验结果表明,所提出的模型具有较强泛化能力,在预测准确率和稳定性方面均优于传统模型,不仅能有效避免陷入局部最优解,还能精准捕捉关键变量的变化趋势,可为实现石油化工过程关键变量的预测提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 极端梯度提升树 改进粒子群优化算法
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：1
19
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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神经网络加速PSO算法的超材料吸波体设计 被引量：1
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作者 戴书浩 孙俊 +2 位作者 彭艺 罗会龙 张莉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期90-94,共5页
在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料... 在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料吸波体的电磁参数进行准确地预测,其预测结果与仿真结果均方误差(MSE)不超过0.0011。在PSO算法对结构参数空间进行搜索的过程中,预测结果被用于算法优化过程中的适应度计算,PSO算法能够根据不同的适应度值自动调节结构参数以到达电磁波宽频带吸收的目的。该方法将设计耗时缩短为全波仿真设计耗时的0.3%。通过该方法设计的超材料吸波体在8.5~17.9 GHz频段内的吸波率大于90%,吸波带宽为9.4 GHz。此外该方法优化过程避免了人工干扰,能够移植到超材料的其他应用设计中。 展开更多
关键词 超材料吸波体 神经网络 粒子群优化算法
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