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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化 被引量：1
1
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计
2
作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多
关键词 球面磁悬浮飞轮电机 参数敏感度分析 分层优化 支持向量机 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
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老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制
3
作者 覃频频 梁文彬 +1 位作者 李龙杰 叶磊 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期39-47,62,共10页
针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径... 针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径规划。其次,设计了一种基于遗传非线性递减权值粒子群优化算法(Genetic Nonlinear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization algorithm,GA-NLDWPSO)的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)横向和速度补偿PID纵向的控制器,实现对规划路径的跟踪。最后,搭建PreScan、CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能够确保移动充电车在安全避障的前提下,针对其低速特点,实现速度控制的快速响应,稳定后最大纵向速度误差为0.059 km/h,最大横向误差有效降低,显著提高了跟踪精度和稳定性。 展开更多
关键词 移动充电车 避障路径规划 遗传非线性递减权值粒子群算法 低速控制
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
4
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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永磁同步电机全速域无传感器复合控制策略研究
5
作者 李贵远 张静 +3 位作者 郭中阳 刘杰 刘勇 崔安迪 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期200-208,共9页
为解决单一的永磁同步电机无传感器控制策略在特定转速区间控制效果不佳的问题,提出一种新的复合策略,以实现全速域高性能控制。在矢量控制电流控制器环节,使用神经网络PID控制器,当突加负载时,0.02 s即可恢复到原转速,提高系统的鲁棒性... 为解决单一的永磁同步电机无传感器控制策略在特定转速区间控制效果不佳的问题,提出一种新的复合策略,以实现全速域高性能控制。在矢量控制电流控制器环节,使用神经网络PID控制器,当突加负载时,0.02 s即可恢复到原转速,提高系统的鲁棒性;在零、低速段,采用改进方波高频信号注入法,避免使用滤波器,无需调节滤波系数,在转速上减少0.03 s的延时,进一步提高了控制精度;在中高速段,采用超螺旋滑模观测器,通过采用积分形式消除高频噪声,减小误差以及相位延迟,但使用固定的滑模参数会使估算精度容易受到参数干扰产生误差,降低控制精度比较低,对此提出了改进的粒子群优化算法(improved particle swarm optimization,IPSO)超螺旋滑模观测器,转速误差仅有0.1 r/min;最后,通过采用改进加权切换函数,仅有0.5 s的抖动时间,高效实现2种控制策略的切换。经过仿真验证,该复合控制策略使永磁同步电机在各速度区间均具有较高的估算精度和优良的动态响应性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 神经网络PID 方波高频信号注入法 粒子群优化算法 超螺旋滑模观测器 加权切换函数
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基于三种群粒子群优化策略的移动机器人路径规划 被引量：1
6
作者 王珂 姜春艳 +1 位作者 黄黎 张新海 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第4期447-454,I0006-I0008,共11页
针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索... 针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索群、开发群和增强群的协同进化机制,增强了全局搜索与局部开发能力.探索群利用粒子质量评估和随机选择策略更新速度;开发群采用线性认知系数动态调整机制;增强群引入较大随机分量以减少局部最优影响.算法引入随机扰动策略,当搜索性能停滞时对粒子群施加扰动,以增强多样性.在单峰函数(F_(1))、带噪声单峰函数(F_(4))和多峰函数(F_(9))3类基准函数测试中,TPPSO算法的平均值和标准差均优于传统PSO算法、SAVPSO算法和RRT*算法,验证了其优异的优化性能和稳定性.在4个10 m×10 m的二维标准环境中生成的路径能有效规避障碍物并减少不必要的迂回,路径质量最优.复杂环境验证实验进一步发现,在动态多障碍物环境中的规划成功率达91.5%;三维环境中的平均爬升率为10.7%.TPPSO算法能有效解决移动机器人在复杂环境下的路径规划问题. 展开更多
关键词 计算机应用 路径规划 粒子群优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动
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基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法
7
作者 魏世博 吴翔 +2 位作者 王瞧 牛群峰 樊广晓 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期250-258,298,共10页
路径跟踪在智能农机中至关重要。针对线性二次型调节器(LQR)的系数矩阵Q和R选取困难易造成跟踪精度不佳问题,提出一种基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法。首先,以拖拉机二自由度车辆动力学为基础,构建横向跟踪误差模型,并采用... 路径跟踪在智能农机中至关重要。针对线性二次型调节器(LQR)的系数矩阵Q和R选取困难易造成跟踪精度不佳问题,提出一种基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法。首先,以拖拉机二自由度车辆动力学为基础,构建横向跟踪误差模型,并采用前馈补偿的方式抑制稳态误差。其次,设定横向误差阈值,一旦超过该误差阈值,将采用麻雀算法对权重系数进行优化调整,以提高路径跟踪精度。最后,运用CarSim—Simulink平台进行联合仿真,通过3种不同曲率的单弯道路径和多弯道正弦路径对农机横向跟踪控制器进行精度测试,并与传统LQR控制器、传统MPC控制器、粒子群优化LQR控制器进行试验对比。结果表明,传统LQR控制器和传统MPC控制器以及粒子群优化LQR控制器在4条路径下平均横向误差分别为0.0667 m、0.0749 m、0.0359 m,而具备麻雀优化功能的控制器平均横向误差最大为0.015 m,具有较好的跟踪效果。 展开更多
关键词 智能农机 横向跟踪 LQR 麻雀算法 自适应权重 粒子群优化
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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：2
8
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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基于改进粒子群算法的MMC-STATCOM参数仿射辨识方法
9
作者 黄耀宣 程杉 +2 位作者 黄永章 徐恒山 杜鹏飞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第9期176-187,共12页
参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电... 参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电平静止同步补偿器(modular multilevel converter static synchronous compensator,MMC-STATCOM)的数学模型,确定待辨识参数。其次,提出一种基于仿射算法的参数辨识方法,将参数辨识问题转化为参数与耦合误差联合辨识问题。在此基础上,采用熵权法综合考虑区间满足度和区间误差对辨识效果的影响,结合改进粒子群算法实现模块化多电平静止同步补偿器的参数与耦合误差的解耦辨识。仿真结果证明,参数和耦合误差的辨识误差分别在1.06%和2.95%以内。 展开更多
关键词 静止同步补偿器 模块化多电平变换器 改进粒子群算法 仿射算法 熵权法 参数辨识
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
10
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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井下油管切割作业中刀具侧面摩擦对切割性能的影响分析
11
作者 肖洲 付强 徐建超 《钻采工艺》 北大核心 2025年第2期212-216,共5页
油气井开采中后期普遍面临油管堵塞问题,严重影响石油产量。亟需高效的修井切割技术,但其效率受刀具侧面摩擦的显著影响,而现有研究对此缺乏系统性分析。本研究旨在揭示刀具侧面摩擦对井下油管切割过程中切削力、进给力及切削温度的作... 油气井开采中后期普遍面临油管堵塞问题,严重影响石油产量。亟需高效的修井切割技术,但其效率受刀具侧面摩擦的显著影响,而现有研究对此缺乏系统性分析。本研究旨在揭示刀具侧面摩擦对井下油管切割过程中切削力、进给力及切削温度的作用规律。首先,基于实际工况设计模拟实验,设定切削速度、进给率和刀具厚度等多组参数,利用三向切削力测试系统与红外摄像技术实时采集力学及温度数据;其次,通过多项式回归和幂函数分别建立切削力、进给力与温度的数学模型;最后,采用线性递减粒子群算法优化模型参数,并通过实验数据验证模型精度。结果表明,刀具侧面摩擦导致切削力、进给力和切削温度随切削参数变化明显,且波动较大;数学模型预测误差小,可精准表征切削参数与目标变量的非线性关系。本研究为优化井下切割工艺、延长刀具寿命提供了理论依据,对提升修井作业效率具有实际意义。 展开更多
关键词 油管切割 刀具侧面摩擦 线性递减粒子群算法 数学建模
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求解矩形条带装箱问题的改进剩余矩形法
12
作者 刘志雄 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2605-2617,共13页
矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合... 矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合适的剩余矩形和矩形件实现最优匹配。基于加权匹配函数值,采用动态放置策略用于确定矩形件在剩余矩形中的放置位置。为了降低装箱高度,采用了旋转和平移后处理工艺对位于最高位置的矩形件进行调整。不同算例采用动态权重模式,利用粒子群算法用于搜索和确定最优权重值。针对典型算例的实验结果表明,相比传统剩余矩形法,改进剩余矩形法能够有效降低装箱高度。从测试算例装箱高度的平均误差看,计算结果也明显好于BF(Best Fit)算法及其改进算法,仅次于基于评分规则的启发式算法。 展开更多
关键词 矩形条带装箱问题 剩余矩形法 加权匹配 动态放置 后处理 粒子群算法
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基于回归分析的飞机航行灯罩注塑工艺参数多目标优化
13
作者 王韬 王博伦 +4 位作者 许雪婷 葛勇 郎建林 孙琦伟 颜悦 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第7期100-107,114,共9页
针对飞机航行灯罩在注射成型过程中产生较大翘曲变形和残余应力,导致产品在二次加工、装配以及使用过程中产生开裂等问题,提出基于回归分析的方法,对灯罩的翘曲变形和残余应力实施多目标优化。选择熔体温度、模具温度、注射时间、注射... 针对飞机航行灯罩在注射成型过程中产生较大翘曲变形和残余应力,导致产品在二次加工、装配以及使用过程中产生开裂等问题,提出基于回归分析的方法,对灯罩的翘曲变形和残余应力实施多目标优化。选择熔体温度、模具温度、注射时间、注射压力、保压时间、保压压力、冷却时间为试验因素,以产品的翘曲变形和残余应力为优化目标,建立7因素21水平均匀设计试验。通过熵权法与改进折中规划法将多目标优化问题转换为综合目标值评价,并建立以综合目标值为响应值的多元回归方程。使用粒子群算法对回归方程进行迭代寻优,求得最小响应值为0.096,对应的最优工艺参数组合为熔体温度306℃、模具温度82℃、注射时间3s、注射压力85MPa、保压时间24s、保压压力138MPa、冷却时间54s。按照最优工艺参数组合对塑件进行模拟,其最大翘曲变形为0.812mm,最大残余应力为1.256MPa,综合目标值为0.103,优化方案的模拟结果与预测值差异较小,表明回归模型预测精度较高。将优化后的工艺参数组合应用于实际试模生产,产品的实测结果与优化模拟趋势一致,满足装配和使用要求。 展开更多
关键词 注塑工艺参数 多元回归分析 均匀试验设计 熵权法 粒子群算法
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船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制
14
作者 李沙沙 许强 闫娓 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第20期146-150,共5页
由于船舶航行环境复杂且多变,动态切换功率难以满足负荷状态的需求功率,导致负荷输出与期望值不一致,因此,提出船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制方法。构建NARX神经网络负荷预测模型,判断从高负荷状态切换到低负荷状态的需求功... 由于船舶航行环境复杂且多变,动态切换功率难以满足负荷状态的需求功率,导致负荷输出与期望值不一致,因此,提出船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制方法。构建NARX神经网络负荷预测模型,判断从高负荷状态切换到低负荷状态的需求功率;引入自适应权重混合PSO算法,根据当前和预测的负荷状态,设计自适应预测PID控制器,实现对船舶柴油机动力装置负荷状态变化的响应。实验结果表明,在所研究方法应用下,误差随时间累积的绝对值积分相对较小,可以实现不同负荷状态切换场景下,负荷输出与期望值的紧密一致。 展开更多
关键词 船舶柴油机动力装置 负荷切换状态 NARX神经网络 自适应权重混合粒子群优化算法
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基于手机传感器识别行人步态的PSO-ELM算法 被引量：1
15
作者 郭英 李兆博 +1 位作者 刘如飞 黄昊东 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期795-802,811,共9页
针对因手机携带位置不同对传感器产生干扰而导致行人步态识别准确率降低的问题,提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)识别算法。首先,基于极限学习机(ELM)分类方法,借助分层ELM多层降维的特点,利用粒子群优化算法对ELM算法参数进行... 针对因手机携带位置不同对传感器产生干扰而导致行人步态识别准确率降低的问题,提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)识别算法。首先,基于极限学习机(ELM)分类方法,借助分层ELM多层降维的特点,利用粒子群优化算法对ELM算法参数进行寻优,设计有效识别行人手机携带位置的分层PSO-ELM分类方法。然后,通过线性判别分析的降维算法和PSO-ELM完成对行人步态的有效识别。实验使用Android手机对五种携带位置四种步态下的加速度和角速度数据进行采集,结果表明:在识别手机携带位置层面,训练集与测试集的识别准确率分别达到99.54%、99.47%;在识别行人步态层面,两种准确率分别达到95.74%、95.31%,证明所提算法具有较高的步态识别准确率。 展开更多
关键词 行人步态识别 手机传感器 极限学习机 粒子群优化算法 线性判别分析
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基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究 被引量：2
16
作者 管雪梅 吴言 杨渠三 《林产工业》 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并... 为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。 展开更多
关键词 粒子群算法 极限学习机 反射率 惯性权重 全局优化
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多场景下基于AHP-EWM的人体健康状态评估模型研究 被引量：3
17
作者 火久元 王虹阳 +1 位作者 巨涛 胡军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期372-380,共9页
为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评... 为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评估模型。首先采集人体在运动、休息、工作/学习和娱乐等4种不同场景下的健康监测指标数据,构建相应的评估指标体系。然后分别根据评估指标计算出AHP和EWM权重,再采用量子粒子群优化(QPSO)算法对AHP和EWM中的主客观权重进行分配,以确保评价指标占比的客观性。最后通过模糊综合评价法对人体健康状态进行评估和量化,并利用实际监测数据对方法的可靠性和稳定性进行验证。实验结果表明,在4种场景下所提方法的综合得分分别为63.78、59.83、58.71和59.21,表明在不同场景下该模型都具有较好的准确性和稳定性。根据评估结果,对测试者的身体状态评价结果进行分析,并给出一些健康建议。所提模型可全面了解人体在不同场景下的健康状况,并为人们提供科学的健康指导,从而为健康管理和疾病预防提供科学依据。 展开更多
关键词 健康状态 多重场景 层次分析法 熵权法 量子粒子群优化算法 模糊综合评价法
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考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化 被引量：1
18
作者 张兆宁 刘泽铧 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3896-3903,共8页
随着中国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。通过从机场、航空公司、空管3个角度综合考... 随着中国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。通过从机场、航空公司、空管3个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用MATLAB对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77580 min减少至46260 min,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467次减少至253次,3个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。 展开更多
关键词 航空运输 机场群 航班时刻优化 权重线性递减 粒子群算法
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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：6
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作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声
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免疫粒子群算法的测试数据生成 被引量：2
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作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择
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