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基于PSO优化与非对称信息扩散的海表温度插值算法
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作者 王敏 石明航 +3 位作者 洪梅 谷文杰 黎永顺 郭晓峰 《浙江海洋大学学报(自然科学版)》 2024年第6期496-503,共8页
针对如何利用稀疏样本填补数据缺失造成的空白问题,根据信息扩散理论,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与非对称信息扩散相结合的插值算法。在信息扩散插值的基础上,对经验窗宽进行优化并与非对称扩散... 针对如何利用稀疏样本填补数据缺失造成的空白问题,根据信息扩散理论,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与非对称信息扩散相结合的插值算法。在信息扩散插值的基础上,对经验窗宽进行优化并与非对称扩散函数结合,解决了信息扩散插值法对非正态资料插值不精准的问题。以西北太平洋2019年的月均海表温度作为研究对象,选取不同样本容量的海表温度作为已知数据,分别采用克里金插值、正态信息扩散、非对称信息扩散、PSO与非对称信息扩散结合4种算法进行插值试验。结果表明,在已知样本容量为30的情况下,对4个月份的插值误差取平均值,可知所提出算法的均方根误差为0.979,平均绝对误差为0.623,在4种方法中误差最小;在样本容量为100的情况下,所提出算法的均方根误差为0.735,平均绝对误差为0.430,同样为最小误差。故提出的插值算法相较于其他插值方法,在样本稀疏情况下取得了更好的效果,可为海表温度以及其他类似稀疏样本提供切实有效的技术基础。 展开更多
关键词 稀疏样本 正态信息扩散 海表温度 克里金插值 pso优化算法 非对称信息扩散
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基于PSO算法的煤矿瓦斯事故致因分析 被引量:1
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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-Kriging模型的尾矿库三维稳定性分析
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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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基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化 被引量:18
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作者 刘东 冯全源 蒋启龙 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期405-410,共6页
为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的... 为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%. 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 停滞检测 磁浮列车 PID控制器
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基于改进PSO算法的HVDC PI控制器优化设计 被引量:27
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作者 周孝法 陈陈 +1 位作者 宋正强 高旭 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期408-414,共7页
为了对直流输电系统的PI控制器进行优化设计,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法以克服传统粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部极值、使算法早熟的缺陷。在APSO算法中粒子群寻优计算时,每个粒子的惯性权重系数根据该粒子当前的适应值... 为了对直流输电系统的PI控制器进行优化设计,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法以克服传统粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部极值、使算法早熟的缺陷。在APSO算法中粒子群寻优计算时,每个粒子的惯性权重系数根据该粒子当前的适应值而自适应地变化,使得适应值好的粒子趋向于做当前最优解附近的精细搜索,适应值差的粒子则以较大步长对可行域进行全局粗略探测以便有机会发现新的更好的解,从而使得整个群体保持了多样性和良好的收敛特性。基于APSO算法,给出了一套系统化的直流输电PI控制器优化设计方法。通过对CIGRE HVDC Benchmark Model的仿真计算,以及与"稳定边界法"设计结果的比较、分析,证明了所提出的设计方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 高压直流输电 PI控制器 动态响应特性 电力系统 粒子群优化(pso)算法 自适应惯性权重系数
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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
6
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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基于改进PSO算法的燃料电池模型优化 被引量:5
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作者 李奇 陈维荣 +1 位作者 贾俊波 湛耀添 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期418-421,共4页
采用一种改进粒子群优化(PSO)算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差(MSE)为4.42×10-10V2,相关系数为99.87%,数学模型和实... 采用一种改进粒子群优化(PSO)算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差(MSE)为4.42×10-10V2,相关系数为99.87%,数学模型和实验数据之间的拟合精度高。 展开更多
关键词 建模 粒子群优化(pso)算法 质子交换膜燃料电池(PEMFC)
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改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用 被引量:6
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作者 罗志平 周新志 王标 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第6期43-45,48,共4页
基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对... 基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。 展开更多
关键词 都江堰灌区 农业效益 配水模型 粒子群优化算法(pso) 改进pso(Mpso)
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多目标过程系统优化的粒子群算法求解 被引量:11
9
作者 莫愿斌 陈德钊 胡上序 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期94-99,共6页
化工领域的过程设计、生产控制、配方和计划等众多问题的数学模型,在考虑产品性能、单位成本、环境影响等诸多因素下,都是多目标优化问题;而求解多目标优化问题,目前还没有有效的方法;现今的做法是把多目标优化通过加权转化为单目标优化... 化工领域的过程设计、生产控制、配方和计划等众多问题的数学模型,在考虑产品性能、单位成本、环境影响等诸多因素下,都是多目标优化问题;而求解多目标优化问题,目前还没有有效的方法;现今的做法是把多目标优化通过加权转化为单目标优化,再求解单目标优化问题,但这存在权数不易确定;还忽视了有效解集中存在一个其各目标的值与各目标的最优值距离最近的有效解的问题,称为理想有效解。理想有效解的求法一般分为两步,先求各目标的最优值、再求理想有效解,这将影响求解的速度;为此提出在PSO(粒子群优化)算法中加入惩罚项,同时对PSO算法中的个体极值与全局极值作调整,使PSO算法适用于求多目标优化问题理想有效解,该算法对多目标问题起到边优化边求理想有效解的功效;这使得在求解速度上加快。通过性能测试表明了算法的有效性,最后将算法用于求解多亚甲基多苯基多胺生产过程系统优化取得良好效果。 展开更多
关键词 过程系统优化 多亚甲基多苯基多胺 多目标优化 理想有效解 pso优化算法
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基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价
10
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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混动挖掘机电驱回转系统运行轨迹PSO控制优化
11
作者 李莎莎 王强 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期488-491,共4页
为了提高混动挖掘机电驱回转系统控制效率,结合挖掘机的具体控制方式,构建挖掘机回转系统优化模型。利用粒子群优化(PSO)算法完成求解过程,按照存档机制,通过加权度法处理最优解集,按照时间和回转系统的运行速度实现权重调整,从而满足... 为了提高混动挖掘机电驱回转系统控制效率,结合挖掘机的具体控制方式,构建挖掘机回转系统优化模型。利用粒子群优化(PSO)算法完成求解过程,按照存档机制,通过加权度法处理最优解集,按照时间和回转系统的运行速度实现权重调整,从而满足回转系统的控制要求。对一个典型工况周期而言,回转电机的初始速度与终速度都设定成零,在0.5 s内达到最大速度,之后速度发生缓慢降低并接近零。前0.8 s,回转电机处于加速阶段,达到2 000 r/min时进入匀速状态,此时电机转矩介于400~600 N·m,超级电容在初始阶段保持放电状态;到达0.8 s时,回转电机进入制动阶段,发生转速的快速减小,形成了负的电磁转矩,电容按照恒流的状态进行充电。由仿真结果可知:经过优化处理的电驱回转系统,可以达到挖掘机回转系统动力参数控制性能。 展开更多
关键词 混动挖掘机 回转系统 粒子群优化(pso)算法 工况分析 轨迹优化
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基于PSO算法的FCMAC控制器及其在主汽温控制中的应用
12
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2007年第3期349-352,380,共5页
模糊CMAC神经控制器能反映人脑认知的模糊性和连续性,它采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用CMAC神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使它具有自适应和学习能力。文中讨论了这种控制器参数的PSO学习算法,对电厂锅炉主... 模糊CMAC神经控制器能反映人脑认知的模糊性和连续性,它采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用CMAC神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使它具有自适应和学习能力。文中讨论了这种控制器参数的PSO学习算法,对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真表明了FCMAC控制器及其PSO学习算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 锅炉 主汽温 模糊CMAC神经网络 pso优化算法
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粒子群优化算法在源强反算问题中的应用研究 被引量:10
13
作者 张久凤 姜春明 +2 位作者 王正 贾星兰 袁纪武 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期123-128,共6页
在危险化学品泄漏事故中泄漏源强是预测事故后果的主要影响参数,也是事故应急救援决策的基础。为了在化学品泄漏事故过程中快速准确地获取泄漏源强数据,将粒子群优化(PSO)算法应用于危险化学品泄漏源强的反算中。利用高斯烟羽扩散模型... 在危险化学品泄漏事故中泄漏源强是预测事故后果的主要影响参数,也是事故应急救援决策的基础。为了在化学品泄漏事故过程中快速准确地获取泄漏源强数据,将粒子群优化(PSO)算法应用于危险化学品泄漏源强的反算中。利用高斯烟羽扩散模型和下风向浓度测量数据,将计算浓度与测量浓度的误差平方和作为目标函数,采用粒子群算法来优化,以确定源强并通过模拟的测量浓度数据进行算法有效性验证。结果表明,PSO算法及其参数改进算法不依赖于初值的选择,计算速度快,能满足事故应急响应救援的需要。 展开更多
关键词 泄漏事故 高斯模型 粒子群优化(pso)算法 源强 反算
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改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用 被引量:9
14
作者 李陶深 陈松乔 +2 位作者 杨明 赵志刚 葛志辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第1期67-71,共5页
QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变... QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求. 展开更多
关键词 选播 服务质量(QoS) 粒子群优化(pso)算法 随机扰动算子
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基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法 被引量:77
15
作者 赵晶晶 李新 +1 位作者 彭怡 任亚英 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期162-166,共5页
随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。... 随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源(DG) 配电网重构 综合优化 粒子群优化算法(pso)
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基于粒子群优化算法的支持向量机研究 被引量:51
16
作者 谷文成 柴宝仁 滕艳平 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期705-709,共5页
基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系... 基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性. 展开更多
关键词 粒子群优化算法(pso) 支持向量机(SVM) 优化 双螺旋分类 评价
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粒子群优化算法中惯性权重综述 被引量:38
17
作者 周俊 陈璟华 +1 位作者 刘国祥 许伟龙 《广东电力》 2013年第7期6-12,共7页
粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上... 粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上,分析惯性权重对粒子群优化算法在收敛性方面的影响,综述了现有文献对惯性权重的研究进展,并评述了各种惯性权重取值策略所取得的研究成果和存在的不足之处。 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 惯性权重 智能算法 收敛性 开发能力 探索能力
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基于改进PSO的SVM参数优化及其在风速预测中的应用 被引量:11
18
作者 祝晓燕 张金会 +1 位作者 付士鹏 朱霄珣 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第11期105-108,共4页
针对风电场短期风速预测的准确性问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)风速预测方法。通过对基本粒子群算法中的学习因子进行改进,来改善粒子群算法的自我学习能力和社会学习能力,从而使其更有利于收敛到全局最优... 针对风电场短期风速预测的准确性问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)风速预测方法。通过对基本粒子群算法中的学习因子进行改进,来改善粒子群算法的自我学习能力和社会学习能力,从而使其更有利于收敛到全局最优解,进而能够找到更准确的参数值,使支持向量机的预测误差达到最小,提高风速的预测精度。实验结果表明,与PSO-SVM预测法和SVM预测法相比较,改进PSO-SVM法预测结果更准确。 展开更多
关键词 风速预测 改进粒子群优化(pso)算法 支持向量机(SVM) 参数选择
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基于免疫克隆原理的改进粒子群优化算法的研究 被引量:18
19
作者 陈颖 徐晓晖 李志全 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1471-1474,共4页
提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索。PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值。通过对PSO算法的深入... 提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索。PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值。通过对PSO算法的深入分析,基于传统的速度——位置更新操作,把免疫克隆(IC)原理引入PSO算法中,将抗体视为粒子,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异,提高了种群的多样性和全局搜索的能力。测试结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,大大缩短了搜索时间,在多维函数最优解的搜索中具有优良的性能。 展开更多
关键词 群体智能 粒子群优化(pso)算法 免疫克隆(IC)算法 全局搜索
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基于改进QR-PSO算法的压力传感器的动态补偿方法 被引量:9
20
作者 魏娟 张志杰 +1 位作者 杨文杰 赵晨阳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期550-554,共5页
针对压力传感器在实际使用中动态特性难以满足测试需求这一问题,利用激波管对压力传感器进行动态标定,获取实验样本,依赖样本估计逆模型,提出了基于QR分解和改进粒子群算法构建补偿系统的设计方法。采用QR分解确定模型阶次,降低了简化... 针对压力传感器在实际使用中动态特性难以满足测试需求这一问题,利用激波管对压力传感器进行动态标定,获取实验样本,依赖样本估计逆模型,提出了基于QR分解和改进粒子群算法构建补偿系统的设计方法。采用QR分解确定模型阶次,降低了简化传感器模型带来的动态补偿运算误差,并结合改进粒子群算法,高效、智能的确定补偿系数。通过实测样本对补偿系统进行重复性验证,结果表明压力传感器的动态响应性能显著地提高了,补偿效果令人满意。 展开更多
关键词 压力传感器 QR分解 粒子群优化算法(pso) 动态补偿
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