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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
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作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断 被引量:3
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作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多
关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类SVM
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基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究 被引量:2
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作者 韩茂岳 尹忠东 +2 位作者 沈子伦 付瑜 汪泽州 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3243-3250,共8页
随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较... 随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。首先构建以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明:所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。 展开更多
关键词 谐波可观性 相量测量单元(PMU)优化配置 二进制粒子群-遗传(BPSO-GA)混合算法 谐波状态估计
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改进候鸟迁徙算法的车间布局优化 被引量:3
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作者 张思奇 于登辉 +1 位作者 郑一明 李冠洋 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第5期369-374,共6页
车间布局不合理导致设备之间的物流混乱,造成不必要的浪费,通过优化数学模型以及采用改进的候鸟迁徙算法可以有效地解决相关问题。在候鸟迁徙算法基础上,优化了编码解码过程引入修复优化算子来处理不可行解同时改进了种群更新方式,增强... 车间布局不合理导致设备之间的物流混乱,造成不必要的浪费,通过优化数学模型以及采用改进的候鸟迁徙算法可以有效地解决相关问题。在候鸟迁徙算法基础上,优化了编码解码过程引入修复优化算子来处理不可行解同时改进了种群更新方式,增强了算法全局搜索以及局部搜索的能力,可以有效地避免陷入局部最优解。试验结果表明:最终布局方案较传统粒子群算法求解所得方案更优,极大提高了车间的运输效率,减少了物流和非物流作业区之间的相互干扰。 展开更多
关键词 车间布局 候鸟迁徙算法 粒子群算法 多目标模型
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基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署研究 被引量:2
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作者 罗奇 罗坚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1983-1988,共6页
无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的... 无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的分布关系展开分析,引入轮盘法,剔除无线传感器网络中的恶意节点。在网络中建立一个可将节点均分的网格,通过安全定位法划分未知节点的活动区域,引入数学形态的组合关系建立节点部署模型,通过粒子群优化算法对部署模型展开求解,完成节点的优化部署。仿真结果表明,所提方法的丢包率低于0.6%,在运行15轮之后感知误差降至0.55,能够有效延长网络的生命周期,实现无线传感器网络节点优化部署。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点优化部署 粒子群优化算法 加权网络安全定位法 轮盘法 二进制PSO理念
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考虑交通网络流量的电动汽车充电站规划 被引量:96
6
作者 王辉 王贵斌 +2 位作者 赵俊华 文福拴 李捷 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期63-69,98,共8页
充电站的合理选址和定容对电动汽车的规模化应用具有重要意义。考虑到充电站具有城市交通公共服务设施以及普通用电设施的双重属性,以俘获的交通流量最大、配电系统网络损耗最小以及节点电压偏移最小为目标,建立了充电站最优规划的一个... 充电站的合理选址和定容对电动汽车的规模化应用具有重要意义。考虑到充电站具有城市交通公共服务设施以及普通用电设施的双重属性,以俘获的交通流量最大、配电系统网络损耗最小以及节点电压偏移最小为目标,建立了充电站最优规划的一个多目标决策模型。首先,采用超效率数据包络分析评价方法,确定归一化后各个目标函数合理的权重系数,把多目标优化问题转换成单目标优化问题。之后,采用改进的二进制粒子群优化算法求解该单目标优化模型。最后,以33节点配电系统以及25节点交通网络为例,说明了所发展的模型和方法的基本特征。 展开更多
关键词 电动汽车 充电站规划 交通流量 超效率数据包络分析 改进的二进制粒子群优化算法
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改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用 被引量:31
7
作者 卢志刚 杨国良 +1 位作者 张晓辉 文莹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期30-34,共5页
配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改... 配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。 展开更多
关键词 配电网络 破圈法 网络重构 禁忌搜索算法 图论 二进制粒子群优化算法
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二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用 被引量:34
8
作者 马慧民 叶春明 张爽 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2006年第1期31-34,共4页
提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法... 提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题. 展开更多
关键词 背包问题 粒子群算法 二进制 记忆机制
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求解机组组合问题的改进离散粒子群算法 被引量:28
9
作者 刘涌 侯志俭 蒋传文 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期35-39,共5页
电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题。文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子, 以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使... 电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题。文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子, 以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度。仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地解决机组组合问题。 展开更多
关键词 机组组合 离散粒子群优化算法 优化窗口 启发式规则
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一种求解类覆盖问题的混合算法 被引量:14
10
作者 黄艳新 周春光 +1 位作者 邹淑雪 王岩 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期513-522,共10页
提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且... 提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 类覆盖问题 二进制粒子群优化 混合算法
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基于支持向量机的半导体生产线动态调度方法 被引量:11
11
作者 马玉敏 乔非 +2 位作者 陈曦 田阔 伍星浩 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期733-739,共7页
为了快速合理地选择调度策略,研究了一种半导体生产线动态调度策略选择方法。该方法以历史数据为基础,选取支持向量机为数据挖掘工具,采用二进制粒子群优化算法对生产属性(特征)子集进行寻优,获得基于支持向量机的动态调度策略分类模型... 为了快速合理地选择调度策略,研究了一种半导体生产线动态调度策略选择方法。该方法以历史数据为基础,选取支持向量机为数据挖掘工具,采用二进制粒子群优化算法对生产属性(特征)子集进行寻优,获得基于支持向量机的动态调度策略分类模型。对于任意给定的生产状态,通过该模型,能实时地获取当前生产状态下近似最优的调度策略。在调度策略评价中,选用了基于功效函数与熵权法的多目标评价方法,以扩展该方法的应用范围。在某实际硅片生产线上验证了所提动态调度方法的有效性。 展开更多
关键词 动态调度 特征选择 二进制粒子群优化算法 支持向量机
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基于DPSO的改进AO^*算法在大型复杂电子系统最优序贯测试中的应用 被引量:19
12
作者 蒋荣华 王厚军 龙兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1835-1840,共6页
针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实... 针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实例验证表明,该算法不仅有效地降低了计算复杂度,大大减少测试代价,缩短测试时间,而且避免了原有AO^*算法当备选的测试集太大时容易出现“计算爆炸”的缺点. 展开更多
关键词 离散粒子群算法 AO^*算法 序贯测试 哈夫曼编码 可测性设计
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基于二进制群智能算法的输电网故障诊断方法 被引量:9
13
作者 臧天磊 何正友 +1 位作者 李超文 钱清泉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第14期16-22,共7页
为保证电网故障诊断的准确性与实时性,将二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蚁群算法(BACA)引入到电网故障诊断优化模型的求解中,并与遗传算法作了对比分析。对单一故障、多重故障、保护非逻辑性动作、信息丢失等不同故障信息条件下的故障... 为保证电网故障诊断的准确性与实时性,将二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蚁群算法(BACA)引入到电网故障诊断优化模型的求解中,并与遗传算法作了对比分析。对单一故障、多重故障、保护非逻辑性动作、信息丢失等不同故障信息条件下的故障案例进行了仿真。仿真结果表明二进制群智能算法在收敛速度和优化结果方面显著优于GA,同时验证了提出的电网故障诊断方法具有诊断准确和容错性好等优点。 展开更多
关键词 故障诊断 输电网 优化模型 二进制粒子群算法 二进制蚁群算法
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基于改进粒子群算法的生产批量计划问题研究 被引量:21
14
作者 马慧民 叶春明 柳毅 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1417-1420,1489,共5页
为求解基于成组单元有能力约束的生产批量计划问题,提出了一种基于二进制粒子群算法和免疫记忆机制相结合的方法,并阐明了该方法的具体实现过程。在该方法中,采用罚函数法处理约束条件,每个粒子都代表一组可用于描述具体批量计划方案的... 为求解基于成组单元有能力约束的生产批量计划问题,提出了一种基于二进制粒子群算法和免疫记忆机制相结合的方法,并阐明了该方法的具体实现过程。在该方法中,采用罚函数法处理约束条件,每个粒子都代表一组可用于描述具体批量计划方案的规则组合。通过对其他文献中一个仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、求解速度和稳定性等方面都明显优于文献中的遗传算法。 展开更多
关键词 有能力约束的生产批量计划 成组技术 二进制粒子群优化算法
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基于BPSOGA的含风电机组的配电线路故障区段定位 被引量:33
15
作者 金涛 李鸿南 刘对 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期27-33,共7页
风电机组等分布式电源并入配电线路中,将导致传统的故障区段定位方法不再适用。对传统的开关函数和适应度函数进行改进,统一假定开关的正方向,提出基于粒子群优化算法和遗传算法的二进制混合算法。该算法采用双种群进化和信息交换的策略... 风电机组等分布式电源并入配电线路中,将导致传统的故障区段定位方法不再适用。对传统的开关函数和适应度函数进行改进,统一假定开关的正方向,提出基于粒子群优化算法和遗传算法的二进制混合算法。该算法采用双种群进化和信息交换的策略,在寻优搜索开始时产生2个子种群,双种群在进化过程中互不干扰,在每一代进化完成后相互共享信息,选择最优信息进行2个种群下一代的进化,直至得出最优解。仿真结果表明:所提方法对风电机组的并网数量和位置不作限制,适用于单一故障和多重故障的定位,并且具有一定的容错性。与单独的二进制粒子群优化算法和遗传算法对比,所提混合算法性能较高、收敛速度较快,能明显降低出现'未成熟收敛'的概率。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 二进制混合算法 风电机组 配电线路 故障区段定位
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云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用 被引量:8
16
作者 夏克文 高峰 +2 位作者 武睿 刘南平 郑飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1175-1178,共4页
无线传感器网络中节点计算能力和存储存能量有限的问题一直制约着无线传感器网络的发展.为此,本文提出了一种基于云PSO(particle swarm optimization)算法的无线传感器网络能量优化方法,主要包括网络分簇、网络能量模型建立、云PSO算法... 无线传感器网络中节点计算能力和存储存能量有限的问题一直制约着无线传感器网络的发展.为此,本文提出了一种基于云PSO(particle swarm optimization)算法的无线传感器网络能量优化方法,主要包括网络分簇、网络能量模型建立、云PSO算法迭代优化等步骤.其中云PSO算法采用云理论模型优选惯性权重可以提高PSO算法的收敛速度,典型函数测试结果表明其效果优于常规PSO算法和遗传算法;在网络建模中采用二分功率控制算法可以降低网络能耗、延长节点寿命.最后经仿真试验和对比分析表明本文提出的方法在优化无线传感器网络中具有速度快、节点生存能力强的优点,并能有效地控制网络能耗. 展开更多
关键词 无线传感器网络 能量有限 云PSO算法 二分功率控制算法
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多时段可中断负荷调度的智能优化算法 被引量:14
17
作者 刘畅 张少华 王晛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期105-109,共5页
考虑多个可中断用户的多时段可中断负荷优化调度问题一般是一个多目标的组合优化问题,建立了一个多时段多目标可中断负荷优化调度模型,可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标,并计入不同可中断用户的不同中断特性和... 考虑多个可中断用户的多时段可中断负荷优化调度问题一般是一个多目标的组合优化问题,建立了一个多时段多目标可中断负荷优化调度模型,可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标,并计入不同可中断用户的不同中断特性和时段耦合约束。给出了应用离散二元粒子群优化算法的多时段可中断负荷调度问题求解方法。基于一个含19个可中断用户和16个时段的可中断负荷调度问题的算例仿真,通过比较采用离散二元粒子群优化算法和遗传算法的优化结果,表明离散粒子群算法在收敛解的质量上优于遗传算法。 展开更多
关键词 多时段可中断负荷调度 组合优化问题 离散二元粒子群优化 遗传算法
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基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构 被引量:81
18
作者 张涛 史苏怡 徐雪琴 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期22-28,共7页
配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免... 配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 二进制量子粒子群 遗传算法
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特征选择与支持向量机参数同步优化研究 被引量:8
19
作者 齐子元 房立清 张英堂 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期111-114,共4页
提出了免疫多向二进制粒子群优化算法。基于该算法实现了特征选择与支持向量机参数的同步优化,克服了单独优化特征或单独优化支持向量机参数的缺陷。既解决了特征与分类器不匹配带来的诊断能力下降,又提高了故障诊断精度与搜索速度。
关键词 二进制粒子群优化算法 特征选择 支持向量机参数 同步优化
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基于RF-GABPSO混合选择算法的黑土有机质含量估测研究 被引量:7
20
作者 马玥 姜琦刚 +1 位作者 孟治国 刘骅欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期181-187,共7页
针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一... 针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一步自适应筛选。对于土壤有机质含量估测建模问题,选择稳健性强且能有效处理高维变量的随机森林算法。以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象,将ASD光谱仪获取的可见光-近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源,对原始光谱进行光谱变换和重采样处理后,采用随机森林-遗传二进制粒子群混合选择方法提取特征光谱区间,构建有机质含量随机森林估测模型。与利用全光谱、随机森林方法筛选的光谱和自适应搜索算法筛选的光谱构建随机森林模型得到的预测精度进行比较。结果表明,利用随机森林-遗传二进制粒子群混合特征选择算法筛选的波谱变量参与随机森林建模,预测决定系数,均方根误差和相对分析误差分别为0.838,0.54%,2.534。该方案应用最少的变量个数获得最高的预测精度,能够较高效地估测黑土有机质含量,也能为其他类型土壤在有机质含量估测研究的变量筛选与建模问题上提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 黑土有机质含量 遗传算法 二进制粒子群算法 随机森林
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