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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
1
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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基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究 被引量:32
2
作者 付华 谢森 +1 位作者 徐耀松 陈子春 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期56-61,共6页
为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WL... 为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WLS-SVM的瓦斯涌出量预测模型,并利用某矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。试验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.99%,最小相对误差为0.43%,平均相对误差为2.95%,较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM) 瓦斯涌出量 预测 改进的粒子群(mpso)算法
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基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测 被引量:12
3
作者 付华 王馨蕊 +4 位作者 杨本臣 王志军 屠乃威 王雨虹 徐耀松 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1568-1572,共5页
针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权... 针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。 展开更多
关键词 无线传感网络 瓦斯涌出量预测 加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM) 柯西分布函数 改进的粒子群算法(mpso)算法
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MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究 被引量:10
4
作者 肖本贤 王晓伟 刘一福 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1382-1385,1389,共5页
提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的... 提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验,并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比,结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好,可以达到更优的辨识精度。最后,通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例,同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。 展开更多
关键词 改进PSO算法 RBF神经网络 非线性系统辨识 混合优化策略 过热汽温模型
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MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究 被引量:18
5
作者 郭凤仪 郭长娜 王洋洋 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期188-192,共5页
为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映... 为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,再根据支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,实现压力传感器非线性校正。实验结果表明,压力传感器的最大相对波动从原来的22.2%降为0.12%,有效地消除了温度和电压波动的影响,此方法实现简单、成本低,具有实用价值。 展开更多
关键词 压力传感器 支持向量机 改进粒子群 非线性校正
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基于KPCA-MPSO-ELM的矿井突水水源判别模型 被引量:18
6
作者 毛志勇 黄春娟 +1 位作者 路世昌 韩榕月 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期111-116,共6页
为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机(KPCA-MPSO-ELM)的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析(KPCA)法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法(MPSO)优化极限... 为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机(KPCA-MPSO-ELM)的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析(KPCA)法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法(MPSO)优化极限学习机(ELM)的初始权值和阈值,建立KPCA-MPSO-ELM模型;在综合考虑矿井各含水层的水化学特征的基础上,选取Ca2+、Mg2+、K++Na+、HCO3-、SO42-、Cl-等的浓度和总硬度作为矿井突水水源的主要判别依据;以新庄孜矿的45组实测数据作为样本进行实例分析,其中33组数据作为训练数据训练模型,另外12组数据作为预测样本,用该模型进行预测,并将其判别结果与MPSO-ELM、KPCA-PSO-ELM模型的判别结果进行对比。结果表明:KPCA方法能减少指标数据间的信息重叠;通过MPSO优化ELM参数,可提高算法的整体搜索性能和收敛速度; KPCA-MPSO-ELM模型的预测精度高于MPSO-ELM、KPCA-PSOELM等2个模型。 展开更多
关键词 矿井突水 水源判别 核主成分分析(KPCA) 改进粒子群算法(mpso) 极限学习机(ELM)
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电阻抗断层成像的MPSO-MNR算法研究 被引量:3
7
作者 张辉 李颖 +1 位作者 王西明 张小娣 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期29-32,共4页
基于修正粒子群算法(MPSO)和修正的牛顿-拉夫逊(MNR)算法的优点和局限,提出MPSO-MNR算法,通过对研究的平面圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法的园域内单个、两个仿真目标采用该算法进行电阻抗断层静态重构。采用... 基于修正粒子群算法(MPSO)和修正的牛顿-拉夫逊(MNR)算法的优点和局限,提出MPSO-MNR算法,通过对研究的平面圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法的园域内单个、两个仿真目标采用该算法进行电阻抗断层静态重构。采用定义的适应值函数和误差总和作为评价重构质量的物理量。数值仿真结果表明,在一定迭代次数内,提出的MPSO-MNR算法对求解域内目标位置定位准确,能够较准确反映场域内电阻率的分布。 展开更多
关键词 修正的粒子群算法 电阻抗断层成像 修正的牛顿-拉夫逊算法
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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
8
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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基于MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位 被引量:6
9
作者 周天绮 姜凤茹 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第23期52-55,共4页
节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群(MPSO)算法优化DV-Hop的节点定位算法(MPSO-DV-Hop)。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO... 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群(MPSO)算法优化DV-Hop的节点定位算法(MPSO-DV-Hop)。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点定位 多子群粒子群优化算法 DV-HOP算法
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基于MPSO-BP模型的小半径弯管成形结果快速预测 被引量:4
10
作者 赵阳 刘俊 +1 位作者 唐文勇 邹双桂 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期122-128,共7页
选取起皱率、扁平率和减薄率作为小半径弯管成形结果的考察指标,采用1次1因子法对影响因子进行筛选,最终选取管件直径、厚度、芯棒伸出量和芯棒与管件内侧之间的间隙值作为考察的影响因子。利用数值模拟手段针对小半径弯管的考察指标和... 选取起皱率、扁平率和减薄率作为小半径弯管成形结果的考察指标,采用1次1因子法对影响因子进行筛选,最终选取管件直径、厚度、芯棒伸出量和芯棒与管件内侧之间的间隙值作为考察的影响因子。利用数值模拟手段针对小半径弯管的考察指标和影响因子建立样本库,并随机选取其中12组作为测试样本,剩余作为训练样本,结合BP神经网络和改进的粒子群算法对预测模型进行训练,构建小半径弯管成形结果快速预测的MPSO-BP神经网络预测模型。利用数值模拟和BP模型对MPSO-BP模型的预测结果进行验证和分析,结果表明MPSO-BP神经网络模型的预测结果可靠有效。 展开更多
关键词 小半径弯管 成形指标 BP神经网络 改进粒子群算法 快速预测
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基于混沌优化MPSO的移动机器人FastSLAM算法研究 被引量:1
11
作者 朱奇光 夏翠萍 +1 位作者 陈卫东 陈颖 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期587-591,597,共6页
针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优... 针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。 展开更多
关键词 快速同时定位和地图创建 提议分布 中值导向粒子群优化 中值导向加速度 混沌
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MPSO-GEP方法在边坡可靠度计算中的应用 被引量:1
12
作者 贺子光 赵法锁 +2 位作者 段钊 郝飓 党亚倩 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期425-432,共8页
提出了采用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)和混合粒子群相结合计算边坡可靠度的新方法。该方法采用均匀设计法确定样本点,通过数值计算求解安全系数,应用GEP方法拟合边坡的功能函数;借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引... 提出了采用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)和混合粒子群相结合计算边坡可靠度的新方法。该方法采用均匀设计法确定样本点,通过数值计算求解安全系数,应用GEP方法拟合边坡的功能函数;借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引入标准粒子群方法(Particle Swarm Optimization,PSO),形成混合粒子群方法(MPSO),改善了PSO方法的全局搜索能力,提高了方法的收敛速度和计算精度,可用于计算可靠度指标及相应的验算点。以2个典型的边坡为例,通过算例1与其他方法对比,验证了MPSO方法较标准PSO方法计算精度高、收敛速度快;分析了算法中各控制参数对可靠度指标的影响;算例2为隐式功能函数问题,将MPSO方法与GEP方法相结合求解可靠度指标。结果表明:MPSO-GEP方法对求解隐式功能函数的边坡可靠性问题具有很好的适应性,该方法科学可行且具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 基因表达式编程(GEP) 混合粒子群方法(mpso) 响应面法(RSM) 边坡 可靠度
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基于KPCA与MPSO–BP注射成型工艺参数优化 被引量:3
13
作者 杨东民 陈敏 吴庆朝 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期42-47,共6页
针对注塑过程中工艺参数的优化选择问题,提出一种融合核主元分析方法 (KPCA)与改进粒子群算法优化BP神经网络的成型工艺参数优化方法。首先,对正交实验数据作为训练样本的工艺参数利用核主元分析方法进行降维、拨冗余,约减网络结构;其次... 针对注塑过程中工艺参数的优化选择问题,提出一种融合核主元分析方法 (KPCA)与改进粒子群算法优化BP神经网络的成型工艺参数优化方法。首先,对正交实验数据作为训练样本的工艺参数利用核主元分析方法进行降维、拨冗余,约减网络结构;其次,针对BP易陷入局部最优、收敛效率低的不足,改进粒子群算法中粒子速度与位置更新策略并优化BP算法的权值和阈值,从而构建了工艺参数预测模型。在此基础上,实现粒子群算法寻优最佳的注射成型工艺参数。结果表明,该方法能够更快、更好地获得注射成型中的工艺参数,且以此工艺参数进行实验,塑料件的翘曲变形量、收缩率均较小。 展开更多
关键词 核主元分析 BP神经网络 改进粒子群算法 注射成型 工艺参数优化
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基于AGA与MPSO的非传统布局仓储货位分配优化 被引量:5
14
作者 胡颖聪 刘建胜 张有功 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第11期980-990,共11页
非传统布局是现代仓储管理的新热点,根据对非传统布局(Fishbone型)特征分析,针对货位分配优化问题,提出以出入库效率和货架稳定性为优化目标,建立多目标优化模型。设计了自适应遗传算法(AGA)和改进的粒子群优化算法(MPSO)进行求解。AGA... 非传统布局是现代仓储管理的新热点,根据对非传统布局(Fishbone型)特征分析,针对货位分配优化问题,提出以出入库效率和货架稳定性为优化目标,建立多目标优化模型。设计了自适应遗传算法(AGA)和改进的粒子群优化算法(MPSO)进行求解。AGA采用动态自适应策略改进选择、交叉、变异算子,克服初期"早熟",提高末期局部搜索,增强鲁棒性;考虑到PSO搜索过程的非线性复杂特征,引入非线性变化的惯性权重和时变加速的学习因子,提升早期全局搜索能力,改善末期收敛迟钝,优化算法整体性能。采用Matlab进行仿真实验,结合实例验证了本文方法的有效性与通用性。对比实验结果表明AGA在处理此类货位分配优化问题上优势更明显。 展开更多
关键词 非传统布局 货位分配优化 自适应遗传算法(AGA) 改进粒子群优化算法(mpso)
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多阶面波频散全参数全局反演的冰川结构研究
15
作者 艾寒冰 李红星 +5 位作者 宋先海 李涛 苏可嘉 陈昊 付宇 梅竹虚 《地球物理学报》 北大核心 2025年第6期2320-2347,共28页
冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容,并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标,其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数... 冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容,并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标,其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数(生殖器长度pl)的选取,种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响,本文提出一种结合变生殖器长度plvar策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法,并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演,即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时,获取层厚(h)、横波速度(V_(S))、纵横波速度比(V_(P):V_(S))和密度(ρ)信息,以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明,改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数.10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演测试,本文采用在挪威Hardangerjøkulen冰盖Midtdalsbreen冰川采集得到的主动源数据集对改进藤壶交配算法的实用性进行测试.反演得到的冰川结构同前人研究结果以及掌握的GPR资料吻合良好,并且该算法效率更高,反演不确定性更低,为多参数反演提供有力支持.此外,文末的三个详细讨论说明,对于Midtdalsbreen冰川数据而言,改进藤壶交配算法的反演过程对反演层数(5-8层内)的选择并不敏感;该算法的反演性能无疑会因选择更大的参数搜索范围而被破坏(即多解性增强),然而可以将来自其他地球物理手段获取的有效信息直接整合到该算法的反演过程中以重新获得满意的反演效果. 展开更多
关键词 冰川地球物理学 多阶面波频散数据 改进藤壶交配算法 粒子群优化算法
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稀疏训练指纹库融合MMPSO-ELM室内可见光定位 被引量:1
16
作者 张慧颖 梁誉 +2 位作者 卢宇希 王凯 于海越 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期788-795,共8页
为了解决采用极限学习机(ELM)神经网络室内可见光定位方法存在误差较大、网络模型训练时间较长、结果稳定性较差等缺点,采用稀疏训练指纹库,融合多目标动量粒子群算法(MMPSO),结合ELM室内可见光定位方法,形成MMPSO-ELM方案,引入动量因子... 为了解决采用极限学习机(ELM)神经网络室内可见光定位方法存在误差较大、网络模型训练时间较长、结果稳定性较差等缺点,采用稀疏训练指纹库,融合多目标动量粒子群算法(MMPSO),结合ELM室内可见光定位方法,形成MMPSO-ELM方案,引入动量因子,避免迭代过程中过度振荡,加快系统收敛速度。在不同的定位空间内随机选取训练数据集方式,在测试点数量不同的情况下,将本方案与后向传播(BP)、ELM以及PSO-ELM 3种定位算法进行了比较。结果表明,MMPSO-ELM方案在20组训练数据条件下,对80组待定位点进行预测定位,定位误差最大为0.0225m,最小误差为0.00093m,平均定位误差低至0.00143m,且定位性能受定位空间大小影响较小;MMPSO-ELM可见光定位方案具有定位精度高、速度快、泛化性强等优点。该研究为在室内场所实现快速准确定位提供了理论支撑。 展开更多
关键词 光通信 极限学习机 粒子群算法 稀疏训练指纹库 动量因子 可见光定位
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基于MPSO-RBF神经网络的切向刚度研究
17
作者 杨红平 傅卫平 王伟 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期62-66,共5页
为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,... 为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,以实验参数作为样本,利用建立的模型进行了结合面切向刚度仿真,并对仿真结果与实验结果进行了对比分析。分析结果表明,模型预测精度可达92%以上。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 径向基神经网络 机械结合面 切向刚度
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基于CDET/MPSO-SVM的道岔故障诊断 被引量:12
18
作者 刘应君 司涌波 +1 位作者 陈光武 魏宗寿 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期52-59,共8页
针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化... 针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道岔智能故障诊断方法.首先,通过分析S700K转辙机动作机理,将功率曲线分成启动、解锁、转换、锁闭、构通表示5个阶段,分别提取各阶段道岔功率曲线相应的特征集;然后,利用补偿距离评估技术对提取的特征候选集进行降维,选出敏感特征;最后,引入扰动项和动量项对粒子群算法进行改进并优化SVM相关参数,作为分类器对道岔故障进行预测,并与基于PSO-SVM,SVM等分类算法进行比较.仿真验证表明:该方法诊断正确率达到97%以上,能有效地识别道岔故障类型. 展开更多
关键词 故障诊断 道岔 S700K转辙机 改进粒子群算法 支持向量机 补偿距离评估技术
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基于MPSO的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题的研究 被引量:1
19
作者 李青青 徐震浩 顾幸生 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期866-873,共8页
研究了以最小化最大完工时间为目标的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题,提出了一种基于多种群粒子群优化(MPSO)的间歇调度算法。该算法采用多种群,增加了种群初始粒子的多样性,在每一代子种群并行进化的过程中引入移民粒子,使子种群之间... 研究了以最小化最大完工时间为目标的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题,提出了一种基于多种群粒子群优化(MPSO)的间歇调度算法。该算法采用多种群,增加了种群初始粒子的多样性,在每一代子种群并行进化的过程中引入移民粒子,使子种群之间相互影响和促进,避免算法过早地陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力;每代进化后选出子种群中的优秀粒子作为精华种群,并对其进行变邻域搜索(VNS),进一步提高了算法的收敛精度。通过对不同规模调度问题的仿真,以及与其它算法的对比,证明了该算法解决有限缓冲区多产品厂间歇调度问题的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多种群粒子群优化(mpso) 有限缓冲区 间歇调度 移民粒子 变邻域搜索(VNS)
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基于RSM和MPSO的镁合金薄板冲压工艺参数优化 被引量:6
20
作者 高孝书 吕云 《热加工工艺》 北大核心 2021年第15期79-83,87,共6页
针对密排六方晶体结构的镁合金薄板冲压成形性能差的问题,提出将板材温度和模具温度引入优化过程,利用响应面模型(RSM)和多目标粒子群优化算法(MPSO)相结合的方法优化冲压工艺,提升镁合金冲压件的成形质量。以AZ31B镁合金方形薄壳件为例... 针对密排六方晶体结构的镁合金薄板冲压成形性能差的问题,提出将板材温度和模具温度引入优化过程,利用响应面模型(RSM)和多目标粒子群优化算法(MPSO)相结合的方法优化冲压工艺,提升镁合金冲压件的成形质量。以AZ31B镁合金方形薄壳件为例,在正交试验的基础上构造以开裂和起皱为目标函数的二次多项式响应面模型,通过多目标粒子群优化算法获得Pareto解集中的一组非劣解集,运用最小距离选解法从非劣解集中选取一组最优粒子。计算实例表明,该方法能有效解决复杂温变条件下的多因素优化问题,显著改善镁合金薄壳件的冲压成形质量,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 镁板冲压 复杂温变 响应面模型 多目标粒子群优化
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