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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
1
作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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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
2
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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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
3
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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改进粒子群算法的无人机B样条曲线路径规划
4
作者 杨火根 王艳 骆伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期8-15,共8页
针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行... 针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行性能要求,利用B样条曲线的几何性质构建路径规划模型;其次,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,算法改进主要通过优化粒子初始化策略、惯性权重因子和学习因子更新策略、增加粒子扰动策略来实现;最后,在CEC2017标准测试函数集上进行测试。结果表明:改进的粒子群算法在对比算法中表现出更强的寻优能力,稳定性也更好。两个场景的仿真结果表明:所规划的路径代价可减少2%,稳定性可提高65%,路径安全避障且C 2连续,能满足无人机飞行综合性能要求。 展开更多
关键词 无人机 B样条曲线 路径规划 避障 改进粒子群算法
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基于智能算法的储粮通风温度预测
5
作者 吕宗旺 柳航 孙福艳 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期91-98,共8页
在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的... 在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的潜在关系,并将处理后的特征向量作为BiGRU网络的输入,根据粮情数据的时序特征,在BiGRU网络中加入Attention为粮情特征分配权重;以及采用IPSO优化模型超参数的多模型融合算法来预测粮堆温度。使用吉林省榆树某直属粮库的数据集验证该预测模型,结果显示:均方根误差RMSE为0.046 9,平均绝对误差MAE为0.031 5,确定系数R~2为0.992 5,与其他模型相比,有效地提高预测精度。通过将储粮温度预测功能应用于粮情测控系统中,实现机械通风智能化来保障粮食的安全储藏。 展开更多
关键词 储粮温度预测 改进粒子群算法 粮食储藏 通风控制
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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
6
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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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
7
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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3-PTT并联机器人的误差分析与补偿
8
作者 陈明方 梁鸿键 +1 位作者 魏松坡 何朝银 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第4期290-302,共13页
对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种... 对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种情况并向其中添加误差值,系统地分析铰链点安装坐标误差及连杆长度误差对动平台位置精度的影响关系。误差分析结果表明,连杆长度和静平台铰链点z坐标误差对末端精度影响显著,3个自由度方向上的误差均已超过1 mm。同时,为克服传统方法中的不足,本文提出一种逆运动学误差补偿算法。该算法利用机器人的逆运动学模型将机构误差转化为关节输入误差,减少了传统算法中的误差参数,大幅降低了优化方程的求解难度,提高了补偿效率。随后,采用改进粒子群算法对误差修正目标函数寻优,以此获得滑块补偿量,将其与理想滑块输入量叠加作为滑块修正量驱动机器人完成误差补偿。仿真结果表明,补偿后动平台位置误差均无限趋于0;实验结果显示:动平台在x、y、z轴自由度方向的误差最大值分别由10.89、12.42、2.12 mm降至0.97、1.14、0.72 mm,距离误差最大值由15.35 mm降至1.36 mm,补偿效果明显;误差均值分别由5.86、8.02、1.12 mm降至0.45、0.46、0.33 mm,距离误差均值降至0.82 mm,运行精度提高92.1%。 展开更多
关键词 并联机器人 误差分析 误差补偿 改进粒子群算法 位姿精度
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基于改进粒子群算法和极限学习机模型的配电网物资需求预测
9
作者 王永利 赵中华 +2 位作者 张一诺 冯天义 刘怡然 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6410-6418,共9页
为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的... 为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的因素。其次,利用引入自适应惯性因子和学习因子的改进粒子群算法调整极限学习机的最佳参数组合,训练各类配网项目物资需求预测模型。最后,以南方电网深圳市某供电局2020—2022年基建项目10 kV电力电缆需求情况为例,将GRA-IPSO-ELM(grey relational analysis,improved particle swarm optimization,and extreme learning machines)德尔菲法和灰色关联分析法模型与常见的4种预测模型的结果进行对比。结果表明,相较于ELM模型、支持向量机模型以及PSO-ELM模型,GRA-IPSO-ELM模型预测准确率得到10.38%、5.37%、3.83%的提升,可见,所提出的模型实现了对配网物资需求数量准确且高效的预测。 展开更多
关键词 物资需求预测 配电网 极限学习机 改进粒子群优化算法
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
10
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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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
11
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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油田卸水机械臂的设计及其液压控制系统的优化 被引量:2
12
作者 罗明 周建平 +1 位作者 周忠祥 许燕 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期194-201,共8页
为了解决新疆部分地区采用水罐车向油田井口卸水时面临的人员占用较多和效率低的问题,设计一种油田卸水机械臂,以实现水罐车的自动卸水工作。对该机械臂进行结构设计,并优化其液压系统。在AMESim和Simulink中建立控制系统的仿真模型,并... 为了解决新疆部分地区采用水罐车向油田井口卸水时面临的人员占用较多和效率低的问题,设计一种油田卸水机械臂,以实现水罐车的自动卸水工作。对该机械臂进行结构设计,并优化其液压系统。在AMESim和Simulink中建立控制系统的仿真模型,并提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的模糊PID控制策略。该控制策略引入非线性递减权重,对粒子群算法进行改进,采用改进后的PSO对量化因子和比例因子进行更新迭代,实现对模糊PID参数的优化。采用阶跃信号和正弦信号作为激励,通过上升时间、超调量和平均误差等指标来评价该算法的控制效果。最后,制作油田卸水机械臂样机和控制系统进行性能测试。实验结果表明:使用基于PSO的模糊PID控制时,机械臂调整迅速、运动平稳且定位准确度高,能够满足油田卸水的使用需求。 展开更多
关键词 油田卸水机械臂 液压系统 基于PSO的模糊PID 改进粒子群优化算法
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突发公共卫生事件下救援物资配送方案研究 被引量:2
13
作者 帅春燕 张婷 +1 位作者 王文聪 欧阳鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期227-236,共10页
在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒... 在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSOA)对配送路径进行优化。首先,根据行政区划分以及物资需求点的空间分布、各需求点的居民人数和需求量,采用层次聚类算法建立由“物资储备中心-物资集散中心”和“物资集散中心-物资需求点”构成的两层配送网络,每层配送网络都由多配送中心和多需求点组成,该物资配送属于多配送车辆的多中心车辆路径规划问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)。其次,为了获取合理高效的配送路径,以配送成本最小为目标,构建基于多约束的物资配送优化模型,并提出基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)的粒子群优化(AFSA-PSO)算法对两层配送网络进行求解。最后,以某市9个行政区在疫情封控期间的数据为例验证两层配送网络和AFSA-PSO算法的有效性。结果表明:构建的两层配送网络和AFSA-PSO算法能够对多车辆MDVRP问题进行有效求解,科学规划配送路径;算法对比发现,AFSA-PSO能够避免模型过早收敛,且能够获取比遗传算法和粒子群优化算法更少的车辆数和更短的配送路径,有效地降低配送成本,提高经济效益。 展开更多
关键词 公共安全 物资配送路径 改进粒子群优化算法 多车辆多中心车辆路径规划问题 分层聚类 公共卫生事件
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永磁同步电机粒子群滑模观测器无位置传感器控制 被引量:1
14
作者 张静 李贵远 +1 位作者 刘杰 崔安迪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期161-167,共7页
针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模... 针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模观测器作为无位置传感器控制的改进方法。该方法首先进行永磁同步电机数学模型的建立,然后建立超螺旋滑模观测器,最后应用改进粒子群算法。超螺旋算法采用积分形式来消除高频噪声,减小误差抖振以及相位延迟。引入改进粒子群算法对滑模观测器参数进行滑模参数寻优,通过在线调整滑模系数可以获得较高的收敛速度和稳态精度。仿真和实验结果验证了该控制策略能有效抑制系统抖振,减小相位延迟,且估计精度高,进一步说明该策略在电动汽车中有一定的可行性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 超螺旋滑模观测器 改进的粒子群优化算法 滑模参数 高频噪声
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
15
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于数字孪生的电极箔化成车间调度系统研究
16
作者 左怡鑫 袁逸萍 +1 位作者 朱广贺 刘鹏飞 《机床与液压》 北大核心 2025年第15期71-78,共8页
化成工艺是电极箔生产过程中的关键工艺环节。为了应对化成车间作业过程中的扰动事件,如紧急插单和生产过程信息监控不足等,导致生产偏离原调度计划且无法快速响应这些扰动问题,提出一种基于数字孪生的电极箔化成车间动态调度方法。通... 化成工艺是电极箔生产过程中的关键工艺环节。为了应对化成车间作业过程中的扰动事件,如紧急插单和生产过程信息监控不足等,导致生产偏离原调度计划且无法快速响应这些扰动问题,提出一种基于数字孪生的电极箔化成车间动态调度方法。通过构建电极箔化成车间动态调度数字孪生框架及其相应的数学模型,加快物理车间与虚拟车间的实时交互,以提升调度效率。针对化成车间生产调度问题,设计改进粒子群算法对调度问题进行求解。最后,以企业实际的紧急插单为例,验证了动态调度系统与改进粒子群算法在解决化成车间动态调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 数字孪生 化成车间 动态调度 改进粒子群算法
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考虑绿证交易和碳排放约束的交直流混合微网低碳优化调度 被引量:1
17
作者 杨雪梅 张文庆 +2 位作者 邹文文 李斌 陈鑫 《智慧电力》 北大核心 2025年第1期9-16,共8页
在“双碳”背景下,为了降低交直流混合微网的碳排放水平,提出一种考虑绿证交易(GCT)和碳排放的微网低碳优化调度策略。首先,针对交直流混合微网的特点,引入绿证交易机制,以绿证交易成本和发电能耗成本最小为优化目标,建立交直流混合微... 在“双碳”背景下,为了降低交直流混合微网的碳排放水平,提出一种考虑绿证交易(GCT)和碳排放的微网低碳优化调度策略。首先,针对交直流混合微网的特点,引入绿证交易机制,以绿证交易成本和发电能耗成本最小为优化目标,建立交直流混合微网低碳优化模型;其次,引入Tent混沌映射和萤火虫扰动对传统PSO进行改进,以提高模型的求解精度和速度;最后,以某工业园区微电网为例对所提方法进行仿真验证。结果表明,所提方法能够在兼顾经济性和环保性的前提下,有效地控制微网减少碳排放,为交直流混合微网的低碳调度提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 交直流混合微网 绿证交易 碳排放约束 优化运行 改进粒子群算法
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
18
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
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基于改进PSO-GWO算法的渠系优化配水模型研究
19
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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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
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作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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