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基于模式搜索的粒子群优化光伏MPPT控制研究 被引量:2
1
作者 李润基 孟丽囡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期83-88,共6页
光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结... 光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结合的最大功率点跟踪控制技术。该技术是将局部探索能力较强的模式搜索算法和全局开采能力较强的粒子群优化算法进行有效结合,从而提高光伏系统在各种环境条件下的效率。通过粒子群优化算法在可行域内进行全局搜索,同时引入柯西变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法的全局寻优能力;并且融合模式搜索法对搜索到的较优解进行局部寻优,以提高解的精度。仿真结果表明,通过两种算法的结合,所提方法能在更短时间内找到全局最大功率点;与标准粒子群优化算法相比,该混合算法在静态局部阴影、动态局部阴影两种工况下都能快速准确地追踪到最大功率点。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 模式搜索技术 粒子群优化算法 柯西变异 局部搜索 全局优化
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基于混沌搜索的AMPSO-BPNN在光伏功率预测中的应用研究 被引量:12
2
作者 张建成 李倩 +2 位作者 周春霞 庞春江 丁晓哲 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第4期15-21,共7页
以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络... 以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络初始化的随机性问题,提高了模型的泛化能力、收敛速度与预测精度。利用光伏电站与气象观测站的数据进行仿真分析与验证,结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且混沌搜索的AMPSO的优化效果好于单纯PSO的优化效果。 展开更多
关键词 光伏发电系统 相似日 混沌搜索 自适应变异 粒子群算法
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AMPSO闭环控制及在光伏多峰MPPT中的应用 被引量:1
3
作者 贺昱曜 王宽 陈金平 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期56-62,共7页
针对光伏阵列的输出特性具有非线性、时变性和多峰性等特点,提出一种基于自适应变异的粒子群优化(AMPSO)闭环控制方法,并将其应用于光伏阵列多峰情况下的最大功率点跟踪。该方法的优点为:采用AMPSO算法来预测最大功率点电压,可克服粒子... 针对光伏阵列的输出特性具有非线性、时变性和多峰性等特点,提出一种基于自适应变异的粒子群优化(AMPSO)闭环控制方法,并将其应用于光伏阵列多峰情况下的最大功率点跟踪。该方法的优点为:采用AMPSO算法来预测最大功率点电压,可克服粒子群算法(PSO)存在的早熟收敛问题;采用电压闭环控制来跟踪最大功率点电压,可实现阵列输出电压的准确控制。仿真和实验结果表明该方法可快速跟踪外部环境变化,准确搜索到最大功率点,有效提高光伏系统的效率。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点跟踪 自适应变异粒子群算法 闭环控制
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基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价 被引量:8
4
作者 李海莲 杨斯媛 +1 位作者 司金忠 张茗 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期69-76,共8页
传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machi... 传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machine, SVM)对数据集的训练中引入自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO),增加了变异操作,克服了参数寻优过程中容易陷入局部极值点的问题.最后,与规范的评价结果进行对比分析,证明了AMPSO-SVM评价模型的可行性,评价结果也可为路面的养护决策提供一定的支持. 展开更多
关键词 道路工程 路面使用性能评价 沥青路面 支持向量机 自适应变异粒子群算法
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群智能算法优化神经网络的光通信信号分类研究
5
作者 钱兰美 吴芳 +1 位作者 陈浩 徐欢潇 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期176-180,共5页
为了在处理复杂优化问题时,能够提升对新数据的适应能力,更好地处理未见过的光通信信号,设计了群智能算法优化神经网络的光通信信号分类方法。通过短时傅里叶变换处理光通信信号,得到光通信信号的时频图像,采用群智能算法中的改进粒子... 为了在处理复杂优化问题时,能够提升对新数据的适应能力,更好地处理未见过的光通信信号,设计了群智能算法优化神经网络的光通信信号分类方法。通过短时傅里叶变换处理光通信信号,得到光通信信号的时频图像,采用群智能算法中的改进粒子群优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的权值与偏置,训练CNN网络;在完成训练的CNN网络内,输入光通信信号时频图像,提取时频图像特征,输出光通信信号分类结果。仿真实验证明,该方法可以有效处理光通信信号,提取时频图像特征,完成光通信信号分类,具有较高的实际应用值。 展开更多
关键词 群智能算法 神经网络 光通信 信号分类 粒子群 混合变异策略
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考虑需求紧迫度的海上多事故点应急物资调度优化
6
作者 常征 甄鑫 +1 位作者 齐壮 范兴灿 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期61-67,共7页
海上事故频发,对应急物资调度的有效性和及时性提出更高要求,尤其在多起事故同时发生、物资供不应求的情况下,合理分配资源变得尤为重要。为解决这一问题,提出了考虑需求紧迫度的海上多事故点应急物资调度模型,并设计自适应权重变异多... 海上事故频发,对应急物资调度的有效性和及时性提出更高要求,尤其在多起事故同时发生、物资供不应求的情况下,合理分配资源变得尤为重要。为解决这一问题,提出了考虑需求紧迫度的海上多事故点应急物资调度模型,并设计自适应权重变异多目标粒子群算法(AW-M-MOPSO)展开求解。首先,引入熵权-TOPSIS法确定各事故点的需求紧迫度;其次,以物资分配公平性最大、应急救援总成本最小且应急救援总时间最短为目标,构建海上多事故点应急物资调度优化模型;最后设计AW-M-MOPSO求解该模型。以东海海域发生的事故为案例进行模型验证,结果表明:该模型可有效依据各事故点紧迫度高低灵活调配资源,在确保公平地满足各事故点需求的同时,优化救援时间和救援成本。 展开更多
关键词 交通运输工程 需求紧迫度 应急物资调度 多目标优化 自适应权重变异多目标粒子群算法
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基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测 被引量:21
7
作者 徐峰 范春菊 +2 位作者 徐勋建 李丽 倪佳筠 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1388-1395,1416,共9页
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理... 滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理论支撑且分解个数可控的变分模态分解算法应用于位移时间序列分解,以获得滑坡位移子序列.将自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)相结合,构建AMPSO-SVM位移预测耦合模型.运用耦合模型对分解所得位移子序列分别进行预测,然后重构子序列预测结果得到总位移预测值.以三峡库区白水河滑坡XD1监测点为例,针对2007~2012年监测数据,设置不同情景以验证所提出预测模型的有效性及稳定性.实例分析表明,基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型对于滑坡位移的预测性能优于BP神经网络预测模型和网格搜索优化的SVM模型,在滑坡位移预测中有良好的理论基础及工程应用价值. 展开更多
关键词 变分模态分解 滑坡 位移预测 自适应变异粒子群算法(ampso) 支持向量机(SVM)
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AMPSO与SVR相结合的铣刀寿命预测研究 被引量:1
8
作者 罗丹 惠记庄 +3 位作者 丁凯 张泽宇 邵树军 杜超 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期730-735,共6页
针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测... 针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测模型。通过硬质合金钢铣刀铣削的实验验证表明,相比于网格搜索法和神经网络算法,AMPSO-SVR算法在测试样本集的平均相对预测误差低至0.72%,相较前两者预测误差更小,可准确预测数控铣刀寿命,为数控加工过程中的换刀决策提供依据。 展开更多
关键词 铣刀 支持向量回归机 自适应变异粒子群算法 寿命预测
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基于混沌搜索的AMPSO-WNN在交流伺服系统中的应用 被引量:1
9
作者 李俊杰 侯远龙 +1 位作者 侯润民 李佳恬 《兵工自动化》 2020年第3期61-65,86,共6页
为解决大功率交流伺服系统存在非线性和参数时变等不确定性的问题,提出一种混沌搜索的自适应变异粒子群优化小波神经网络的预测模型。建立交流伺服电机数学模型,利用不同变异方法使粒子趋近于不同的搜索区域,引入混沌优化算法改进粒子群... 为解决大功率交流伺服系统存在非线性和参数时变等不确定性的问题,提出一种混沌搜索的自适应变异粒子群优化小波神经网络的预测模型。建立交流伺服电机数学模型,利用不同变异方法使粒子趋近于不同的搜索区域,引入混沌优化算法改进粒子群,采用基于混沌搜索的AMPSO-WNN算法,以提高全局收敛的概率和速度。仿真结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且改进后算法具有较强的函数逼近能力,网络性能得到了显著提高,局部极小值问题得到了有效解决。 展开更多
关键词 小波神经网络 自适应变异粒子群算法 交流伺服控制 系统辨识 混沌搜索
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改进混沌搜索的AMPSO-BP激光铣削质量预测
10
作者 刘晓悦 魏宇册 《激光杂志》 北大核心 2020年第3期43-47,共5页
为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后... 为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后以某种材料的激光铣削质量预测为例,将文中所提算法与PSO-BP、BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度且预测误差明显减小,在实际中有一定应用价值。 展开更多
关键词 铣削质量 神经网络 混沌搜索 自适应变异粒子群优化 激光技术
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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划 被引量:1
11
作者 刘志华 张冉 +2 位作者 郝梦男 安凯晨 陈嘉兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3123-3134,共12页
针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorit... 针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%. 展开更多
关键词 自主水下机器人 全局路径规划 烟花算法 粒子群算法 自适应T分布变异 收敛性证明
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复杂多方向威胁下的导弹预警雷达优化部署方法
12
作者 刘伟 刘昌云 +3 位作者 郭相科 樊良优 何晟 兰昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1392-1404,共13页
针对现有导弹预警雷达部署相对独立、协同困难,难以满足大规模对抗场景的现状,从远程预警雷达、跟踪识别雷达、机动式预警雷达不同的任务特点出发,建立应对复杂多方向威胁的多型导弹预警雷达优化部署模型,在满足最优覆盖、协同交接、目... 针对现有导弹预警雷达部署相对独立、协同困难,难以满足大规模对抗场景的现状,从远程预警雷达、跟踪识别雷达、机动式预警雷达不同的任务特点出发,建立应对复杂多方向威胁的多型导弹预警雷达优化部署模型,在满足最优覆盖、协同交接、目标识别等任务约束下,解决雷达协同部署问题。针对所提模型设计了一种基于云自适应的分区优化离散粒子群(CPBPSO)算法,通过设计分区编码策略缩减算法求解空间、加入云自适应变异算子提高算法全局寻优和局部跳出能力,使算法更适用于导弹预警雷达部署问题的处理。实例验证了所提模型在求解单方向、多方向威胁场景部署问题的可行性,对比分析了CPBPSO算法的有效性,基本满足导弹预警雷达最优化协同部署的需求。 展开更多
关键词 导弹预警雷达 协同预警 优化部署模型 云自适应变异 粒子群算法
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法 被引量:2
13
作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子群优化算法 预计算路径集 自适应变异
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SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型 被引量:2
14
作者 刘奇 梁智昊 訾建潇 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期72-85,共14页
【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水... 【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水裂隙带高度的主要影响因素,搜集200例导水裂隙带高度实测样本作为模型数据集。首先,采用自适应高斯噪声过采样方法(synthetic minority over-sampling technique for regression with Gaussian noise,SMOGN)对原始数据集进行过采样,结合8折交叉验证,将平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和决定系数(R2)作为回归模型评价指标,确定最优的BP神经网络结构,然后采用变异粒子群优化算法(mutation particle swarm optimization,MPSO),对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后将优化后的预测模型进行工程现场应用。【结果和结论】结果表明:该数据集下,BP神经网络采用Huber loss和Adam一阶优化算法,训练速度和稳定性均得到提升,最优激活函数为Tanh,最优隐藏层节点数为12。当MPSO种群数量为50时,模型性能最好,经过SMOGN过采样和MPSO超参数优化,最终训练集的EMA为0.163,ERMS为0.216,R2为0.948,验证集的EMA为0.260,ERMS为0.341,R2为0.901。在现场应用中模型预测的相对误差均在9%以下。结果表明结合SMOGN技术和MPSO超参数优化技术,显著提高了模型的稳定性和泛化性能,改善了样本分布特征,提高了样本利用效率和模型预测效果,对导水裂隙带高度模型的训练和预测具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 煤矿防治水 回归过采样 导水裂隙带 高度预测 变异粒子群算法 模型优化
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两阶段机场多特种车辆协同充电调度策略 被引量:2
15
作者 诸葛晶昌 张一鸣 +3 位作者 单绪宝 王世政 王颖佳 康春华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2012-2017,共6页
在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过... 在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过分析不同车辆对航班的保障流程,以同一车辆对相邻航班保障起始时间差值最小为目标,生成存在充电需求的车辆序列。第二阶段以减小飞行区各区充电桩时间利用率方差和车辆充电排队时间为目标,在上一阶段车辆序列基础上采用改进的自适应变异粒子群算法进行模型求解,并以国内某枢纽机场的实际车辆充电数据进行对比验证。实验表明,采用该算法后,车辆充电时的等待时间降低了93.5%、飞行区充电桩时间利用率的整体方差下降了88.7%,达到了均衡使用充电桩的目标。 展开更多
关键词 新能源特种车辆 充电桩 充电调度 改进的自适应变异粒子群算法 均衡使用
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基于PSO-NARX网络的司机驾驶行为分析方法 被引量:2
16
作者 王心仪 程剑锋 易海旺 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期94-101,共8页
舒适性、准时性、节能性等是衡量高速铁路自动驾驶水平的重要指标,通过不断学习优秀司机的驾驶行为,可以优化列车自动驾驶性能,促进高速铁路自动驾驶技术的发展。基于现场列车运行数据,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)网络的... 舒适性、准时性、节能性等是衡量高速铁路自动驾驶水平的重要指标,通过不断学习优秀司机的驾驶行为,可以优化列车自动驾驶性能,促进高速铁路自动驾驶技术的发展。基于现场列车运行数据,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)网络的列车司机驾驶行为分析方法。该方法构建了具有时序特征的NARX网络模型,并选取多项影响司机决策的参数作为输入,利用粒子群优化算法(PSO)确定网络的权重和阈值,对下一时刻列车运行情况进行预测。仿真结果表明:本文提出的PSO-NARX网络分析模型的预测效果优于前馈型神经网络(BP)、PSO-BP、NARX,相比于BP算法,迭代步数降低了373步,误差降低了8382%,相关系数达到了90117%。通过此预测,可以优化列车的自动驾驶设备性能指标,保障列车准时的同时,提高了乘客乘坐的舒适性。 展开更多
关键词 高速铁路 非线性自回归神经网络 粒子群优化算法 驾驶行为 辨识
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基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模 被引量:21
17
作者 栗然 唐凡 +2 位作者 刘英培 柯拥勤 张孝乾 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期22-27,共6页
风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双... 风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。 展开更多
关键词 双馈风电机组 参数辨识 暂态参数 稳态参数 自适应变异粒子群算法 试测法 等值建模
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一种改进的粒子群和K均值混合聚类算法 被引量:79
18
作者 陶新民 徐晶 +1 位作者 杨立标 刘玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期92-97,共6页
该文针对K均值聚类算法存在的缺点,提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法。该算法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性,提高了混合聚类算法全局搜索能力,并根据群体适应度方差来确定K均值算法操作时机... 该文针对K均值聚类算法存在的缺点,提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法。该算法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性,提高了混合聚类算法全局搜索能力,并根据群体适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。将此算法与K均值聚类算法、基于PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和收敛速度都有显著提高。 展开更多
关键词 K均值算法 粒子群优化算法 随机变异 适应度方差
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基于粒子迁徙的粒群优化算法及其在岩土工程中的应用 被引量:22
19
作者 常晓林 喻胜春 +1 位作者 马刚 周伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期1077-1082,共6页
受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免... 受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免早熟收敛。基准测试函数的计算结果表明,MPSO算法的性能优于其他几种改进算法。堆石体幂函数流变模型,参数较多,具有很强的非线性,将MPSO算法应用到堆石体幂函数流变模型的参数反演中。计算结果表明,利用反演的流变模型参数计算的坝体流变变形与实测变形在发展规律和数值上均比较吻合,证明MPSO算法在多参数、强非线性的复杂模型参数反演中的优越性。 展开更多
关键词 流变模型 参数反演 粒群优化算法 粒子迁徙 自适应变异
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改进的遗传粒子群混合优化算法 被引量:28
20
作者 陈璐璐 邱建林 +3 位作者 陈燕云 陆鹏程 秦孟梅 赵伟康 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期395-399,共5页
为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对... 为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对个体进行进一步的成熟。交叉算子采取精英竞争策略,选取适当个体进行交叉,剩余个体再次通过PSO算法更新速度和位置,将粒子群思想引入变异算子。通过对4个函数的优化,对此算法进行测试,并研究比较其它算法,测试结果表明,该算法在收敛性、运算速度和优化能力方面具有优越性。 展开更多
关键词 选择算子 交叉算子 变异算子 遗传算法 粒子群算法 混合算法
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