多工况生产过程下的即时学习能耗预测建模方法 被引量：2

1

作者 卫升 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1378-1391,共14页

针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速... 针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速度和收敛精度的影响,提出一种非线性变化的自适应惯性权重策略,离线计算阶段使用改进的粒子群算法(adaptive PSO,APSO)对历史样本的带宽参数进行寻优,当预测样本到来时在线更新局部模型。考虑多工况生产场景下不同工况样本之间的能耗差异性所导致的预测误差,增加工况相似性度量过程,提出局部加权偏最小二乘算法与K-means算法相结合的APSO-JITL(just-in-time learning)-CLWPLS(cluster locally weighted partial least squares)能耗预测建模方法,在预测时选取同一工况的历史样本来设计预测样本的带宽参数。通过仿真实验验证了算法有着更高的预测精度且能更好地应对多工况生产场景。 展开更多

关键词 即时学习 局部加权偏最小二乘 聚类 在线建模 多工况 带宽参数 能耗

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顾及起算点误差的区域参考框架约束方法研究 被引量：1

2

作者 王盼龙 侯汶材 +3 位作者 蒋光伟 王斌 程传录 李康 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-45,共7页

利用Helmert转换模型,首先对起算点先验坐标可能存在的粗差进行探测并剔除,其次依据剩余起算点坐标的相似变换构建最小约束条件,最后实现整网坐标框架的确定。选取中国境内及周边IGS站和陆态网GNSS基准站单周观测数据,采用IGS站ITRF201... 利用Helmert转换模型,首先对起算点先验坐标可能存在的粗差进行探测并剔除,其次依据剩余起算点坐标的相似变换构建最小约束条件,最后实现整网坐标框架的确定。选取中国境内及周边IGS站和陆态网GNSS基准站单周观测数据,采用IGS站ITRF2014坐标分别构建参数加权约束、最小约束、顾及IGS站先验坐标误差的Helmert模型约束,然后利用不同的基准约束平差方法获取整网坐标成果。实验结果表明,利用Helmert模型能有效削弱起算点坐标粗差对网形扭曲的影响,在一定程度上可提高区域参考框架的精度和可靠性。 展开更多

关键词 GNSS 起算点 参数加权约束法 最小约束平差法 Helmert模型

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一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究 被引量：124

3

作者 韩江洪 李正荣 魏振春 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期2969-2971,共3页

分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收... 分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折衷。对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化 早熟收敛 惯性权重 自适应参数调整

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云自适应粒子群算法 被引量：46

4

作者 韦杏琼 周永权 +1 位作者 黄华娟 罗德相 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期48-50,76,共4页

文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统... 文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化 惯性权重 自适应参数调整 云理论

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基于蚁群算法的BP网络优化算法 被引量：10

5

作者 李祚泳 汪嘉杨 +1 位作者 郭淳 朱永莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1513-1515,1518,共4页

将BP网络的训练误差和检验误差用于引导蚂蚁行经路径上的信息更新机制和选择机制,并据此计算蚂蚁行径中的转移概率;又将蚂蚁行经路径上的存储单元存放的参数值赋予BP网络训练,而存储单元存放的参数和训练误差值亦随BP网络训练误差的调... 将BP网络的训练误差和检验误差用于引导蚂蚁行经路径上的信息更新机制和选择机制,并据此计算蚂蚁行径中的转移概率;又将蚂蚁行经路径上的存储单元存放的参数值赋予BP网络训练,而存储单元存放的参数和训练误差值亦随BP网络训练误差的调整而改变。通过交互迭代优化,最终得到调整后的BP网络的最佳参数值。数值模拟计算结果表明:与传统的BP算法相比,在达到同一数量级的训练误差情况下,基于蚁群算法优化参数的BP算法训练次数少,而模型的精度高,在一定程度上提高了BP网络的学习能力和泛化能力。 展开更多

关键词 蚁群算法 BP网络 权值调整 参数 优化

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基于改进的Adaboost-BP模型在降水中的预测 被引量：12

6

作者 王军 费凯 程勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2689-2693,共5页

针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题,提出改进Adaboost算法集成反向传播(BP)神经网络组合分类模型。该模型通过构造多个神经网络弱分类器,赋予弱分类器权值,将其线性组合为强分类器。改进后的Adaboost算... 针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题,提出改进Adaboost算法集成反向传播(BP)神经网络组合分类模型。该模型通过构造多个神经网络弱分类器,赋予弱分类器权值,将其线性组合为强分类器。改进后的Adaboost算法以最优化归一化因子为目标,在提升过程中调整样本权值更新策略,以此达到最小化归一化因子的目的,从而确保增加弱分类器个数的同时降低误差上界估计,通过最终集成的强分类器来提高模型的泛化能力和分类精度。选取江苏境内6个站点的逐日气象资料作为实验数据,建立7个降水等级的预报模型,从对降雨量有影响的众多因素中,选取12个与降水相关性较大的属性作为预报因子。通过多次实验统计,结果表明基于改进的Adaboost-BP组合模型具有较好的性能,尤其对58259站点的适应性较好,总体分类精度达到81%,在7个等级中,对0级降雨的预测精度最好,对其他等级的降雨预测有不同程度的精度提升,理论推导及实验结果证明该种改进可以提高预测精度。 展开更多

关键词 分类器 改进Adaboost BP神经网络 组合模型 权值调整 归一化因子

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煤层底板突水变权评价中变权区间及调权参数确定方法 被引量：27

7

作者 武强 李博 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2143-2149,共7页

基于变权理论的煤层底板突水脆弱性评价模型可以解决传统常权脆弱性评价模型中存在的固定权重不能反映突水主控因素指标值内部差异性对评价结果造成的影响。但是利用变权模型对煤层底板突水评价中变权区间阈值及调权参数的确定目前尚没... 基于变权理论的煤层底板突水脆弱性评价模型可以解决传统常权脆弱性评价模型中存在的固定权重不能反映突水主控因素指标值内部差异性对评价结果造成的影响。但是利用变权模型对煤层底板突水评价中变权区间阈值及调权参数的确定目前尚没有统一的分析确定方法,变权区间和调权参数决定了变权模型对研究区主控因素的哪些指标值采取何种幅度的权重调整。针对这两个亟待解决的问题,根据煤层底板突水各主控因素指标值在空间分布上存在差异,但也具有一定的相似性的特征,利用聚类分析方法对各主控因素变权区间阈值进行了确定,同时也对变权评价模型中的调权参数确定探索性提出一种能够满足决策者决策偏好的可行性方法。在此基础上以山东省兴隆庄矿为例进行求解说明和效果验证。 展开更多

关键词 变权理论 底板突水 脆弱性评价 变权区间阈值 调权参数

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改进粒子群算法及其在PID整定中的应用 被引量：56

8

作者 杨智 陈颖 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第2期161-166,共6页

针对工业过程中的PID参数整定难问题,提出一种基于个性化惯性权重的粒子群算法,应用于对PID参数的优化整定中。该改进算法采用一种新型的惯性权重调整策略,以粒子群中个体粒子自身的进化经验为参考,利用Sigmoid函数对每个粒子的惯性权... 针对工业过程中的PID参数整定难问题,提出一种基于个性化惯性权重的粒子群算法,应用于对PID参数的优化整定中。该改进算法采用一种新型的惯性权重调整策略,以粒子群中个体粒子自身的进化经验为参考,利用Sigmoid函数对每个粒子的惯性权值分别进行自适应的调整,使得粒子能依照自身位置的优劣被赋予不同的进化分工,从而提升了算法对种群多样性的控制能力及算法的寻优能力。将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组相对应的粒子群,并把控制系统的综合性能指标作为评价粒子群的适应度函数。最后以一个高阶AVR系统为例,进行了仿真,结果表明该策略能够取得较好的控制效果。 展开更多

关键词 粒子群优化 PID参数整定 个性化惯性权重 高阶AVR系统

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一种改进的自适应优化粒子滤波算法研究 被引量：7

9

作者 于金霞 汤永利 许景民 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第6期1446-1450,共5页

粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应... 粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应退火参数优化的混合建议分布方法.通过混合建议分布不足的分析,利用退火参数来优化控制状态转移先验分布函数和观测似然函数之间的比例,同时,基于自适应参数优化机制来动态调整退火参数的值.对于粒子滤波的重采样,提出了基于部分分层重采样优化算法的自适应重采样技术.通过有效样本大小的评估来执行自适应重采样策略,此外,基于部分分层重采样算法,利用权重优化的思想对其重采样前后权重计算的方法进行优化.通过相关算法的性能比较,所提改进粒子滤波算法的有效性得以验证. 展开更多

关键词 粒子滤波 自适应优化机制 混合建议分布 自适应退火参数优化 部分分层重采样 权重优化

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一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法 被引量：2

10

作者 彭小奇 王文 +1 位作者 宋彦坡 张建智 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期187-189,共3页

针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值... 针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索。实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度,而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。 展开更多

关键词 可调参数 神经网络 模拟退火法 权值平衡 快速学习算法

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基于局部搜索惯性权重的粒子群优化算法 被引量：3

11

作者 陈国强 李旻 张新刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期857-858,908,共3页

粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数... 粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数进行验证,实验分析表明该算法具有优越性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 局部搜索 参数调整 惯性权重

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联合收获机惯性分离室工艺参数的优化——基于改进遗传神经网络 被引量：3

12

作者 朱会霞 王吉权 +2 位作者 王福林 马巍 王辉暖 《农机化研究》 北大核心 2020年第1期161-166,共6页

针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中'误差逆传播'过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优... 针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中'误差逆传播'过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的'黑箱'优化问题提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 惯性分离室参数 自适应调整区间 权值阈值优化 联合收割机

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部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用 被引量：3

13

作者 王怡璇 宋松柏 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2013年第9期200-206,共7页

【目的】研究低删失样本部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用。【方法】选取广义极值分布为总体分布线型,利用MATLAB编程实现参数数值求解,采用统计试验研究估计量统计特性,并以陕北地区主要水文站年最大洪峰流量系列为例进... 【目的】研究低删失样本部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用。【方法】选取广义极值分布为总体分布线型,利用MATLAB编程实现参数数值求解,采用统计试验研究估计量统计特性,并以陕北地区主要水文站年最大洪峰流量系列为例进行频率分析。【结果】部分概率权重矩法在高分位数估计方面呈现出良好的有效性,在4种拟合效果评价标准下,删失样本下界F0=0.2时理论分布对大多数测站的洪水资料有较好的拟合效果。【结论】部分概率权重矩法可作为陕北地区洪水频率分布参数的估计方法,并可应用于以推求大重现期设计洪水为目的的洪水频率分析。 展开更多

关键词 洪水预测 频率分布 参数估计 部分概率权重矩 广义极值分布

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系统误差的后验检验和平差补偿 被引量：7

14

作者 陶本藻 《大地测量与地球动力学》 CSCD 2002年第1期11-15,共5页

在地壳形变研究和高精度数据处理中 ,系统误差源不可忽视 ,应尽可能地削弱其影响。为此讨论了系统误差及其平差补偿问题 ,提出由平差残差检验系统误差的方差估计方法 ,其中运用了概率置信域概念和区间估计方法。在平差补偿方面 ,讨论了... 在地壳形变研究和高精度数据处理中 ,系统误差源不可忽视 ,应尽可能地削弱其影响。为此讨论了系统误差及其平差补偿问题 ,提出由平差残差检验系统误差的方差估计方法 ,其中运用了概率置信域概念和区间估计方法。在平差补偿方面 ,讨论了附加系统参数法 ,提出了附加系统权模型 ,指出同时应用附加系统参数和系统权平差模型 。 展开更多

关键词 系统误差 假设检验 系统参数 系统权 平差模型 地壳形变资料 数据处理

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现代平差模型及其应用 被引量：6

15

作者 陶本藻 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期27-31,共5页

基于高斯-马尔柯夫模型,研究了现代平差模型,导出了秩亏自由网平差和配置(拟合推估)等方法的公式,研究了它们的基准及其转换方法.最后针对模型误差作为应用例,给出了附加系统参数、附加系统权以及半参数等应用模型.

关键词 高斯-马尔柯夫模型 现代平差 模型误差 系统参数和系统权

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部分输入未知条件下结构参数及激励识别 被引量：2

16

作者 许斌 贺佳 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期13-22,共10页

针对部分输入未知条件下的结构参数和荷载识别问题,提出一种改进的基于最小二乘准则的自适应加权迭代算法。该方法通过引入自适应学习因子和加权正定矩阵,以任意假定的未知外激励作为初始迭代条件,以相邻两次迭代后荷载的识别值的误差... 针对部分输入未知条件下的结构参数和荷载识别问题,提出一种改进的基于最小二乘准则的自适应加权迭代算法。该方法通过引入自适应学习因子和加权正定矩阵,以任意假定的未知外激励作为初始迭代条件,以相邻两次迭代后荷载的识别值的误差作为收敛判断准则,有效地改进了迭代收敛速率、稳定性和识别精度。同时,针对比例阻尼,对现有非线性参数识别的松弛法进行改进,提出一种转换算法。通过一个具有15个自由度的高层数值模型的模拟数据和一个4层结构模型的动力试验实测数据分别验证了该方法有效性,同时,分别探讨了噪声水平、权重系数、学习因子等对算法收敛性的影响。数值算例和基于模型动力测试数据的识别结果表明,该算法具有稳定的收敛特性,参数和荷载识别精度高以及对测量噪声的鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 部分输入未知 结构参数 动力荷载识别 自适应加权迭代算法 最小二乘算法 学习因子 瑞利阻尼

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方差分量估计在施工控制网建立中的应用

17

作者 李全海 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期73-76,共4页

在施工平面控制网的复测和加测中 ,对先期控制点老坐标和全站仪野外观测值的中误差如何给定 ,关系到控制网新坐标的网形精度和与老坐标的差异程度 .因此 ,应用对先期控制点坐标进行赋权参加平差的原理以及对各类观测值方差分量进行严密... 在施工平面控制网的复测和加测中 ,对先期控制点老坐标和全站仪野外观测值的中误差如何给定 ,关系到控制网新坐标的网形精度和与老坐标的差异程度 .因此 ,应用对先期控制点坐标进行赋权参加平差的原理以及对各类观测值方差分量进行严密估算的理论 ,根据估算结果重新调整各类观测值中误差再重新整体平差 ,以达到合理效果 ,并介绍了工程应用实例 。 展开更多

关键词 方差分量估计 施工控制图 参数平差 权系数 平面控制点 控制测量

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贝叶斯正则化的SOM聚类算法 被引量：9

18

作者 陈万振 张予瑶 +2 位作者 苏一丹 覃华 蒙祖强 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期127-131,共5页

研究贝叶斯正则化的自组织映射神经网络(self-organizing map,SOM)聚类训练算法。根据正则化的思想,在SOM权值调整公式中引入反映网络权值复杂性的惩罚项,避免权值调整过程中出现过度拟合。利用贝叶斯推理获取权值调整公式中的最优超参... 研究贝叶斯正则化的自组织映射神经网络(self-organizing map,SOM)聚类训练算法。根据正则化的思想,在SOM权值调整公式中引入反映网络权值复杂性的惩罚项,避免权值调整过程中出现过度拟合。利用贝叶斯推理获取权值调整公式中的最优超参数,使迭代训练过程中网络权值和输入样本的概率分布更趋于一致,达到提升SOM聚类结果的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,与传统的SOM算法相比,该算法的聚类凝聚度平均提升了1.5倍,聚类的准确率亦有提高,聚类效果较好。 展开更多

关键词 聚类 自组织映射(SOM) 权值调整 贝叶斯正则化 超参数

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基于NS-APSO算法的变压器局部放电超声定位方法 被引量：15

19

作者 周晶 罗日成 +2 位作者 黄军 梁新福 党世轩 《电测与仪表》 北大核心 2022年第8期155-160,共6页

为了对变压器中的局部放电源进行精确定位,文中提出了一种基于自然选择自适应粒子群算法(Natural Selection-Adaptive Particle Swarm Optimization,NS-APSO)的超声定位方法。在自适应粒子群算法的基础上融入自然选择的思想,每次迭代都... 为了对变压器中的局部放电源进行精确定位,文中提出了一种基于自然选择自适应粒子群算法(Natural Selection-Adaptive Particle Swarm Optimization,NS-APSO)的超声定位方法。在自适应粒子群算法的基础上融入自然选择的思想,每次迭代都对种群中的粒子进行“优胜劣汰”处理,用好的粒子替换差的粒子从而提高种群的整体质量。为了增强算法的实用性,基于Matlab中的GUI模块开发了一款能够对不同尺寸变压器内部局部放电源进行定位的软件。将定位结果与标准PSO算法得到的结果进行对比,结果表明基于NS-APSO算法的变压器超声定位方法具有更高的定位精度和全局搜索能力。 展开更多

关键词 粒子群算法 自适应参数调整 超声波定位 局部放电 Matlab-GUI

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部分参数加权平差的教学内容扩展

20

作者 马洪磊 刘长建 +4 位作者 柴洪洲 王敏 张金辉 向民志 冯绪 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第S01期163-169,共7页

部分参数加权平差方法具有十分重要的理论意义和实用价值,尤其在测量平差程序实践中广泛应用。现有教材及文献关于部分参数加权平差解算公式的推导,均是将具有先验信息的参数连续排列在参数向量的前部或后部(称为参数有序),但实际编程中... 部分参数加权平差方法具有十分重要的理论意义和实用价值,尤其在测量平差程序实践中广泛应用。现有教材及文献关于部分参数加权平差解算公式的推导,均是将具有先验信息的参数连续排列在参数向量的前部或后部(称为参数有序),但实际编程中,常将有先验信息的参数在参数向量中混乱排列(称为参数无序)。为此,本文推导了参数无序时部分参数加权平差的解算公式(简称为严密解法),并阐述了结合无限权法(权无穷大或小)和全部参数加权平差解法的部分参数加权平差的实用解法(简称为实用解法)。通过模拟算例,验证了严密解法的正确性和实用解法的可行性,并指出实用解法具有较好的灵活性,更适于实际应用。 展开更多

关键词 参数有序 参数无序 部分参数加权平差 无限权 全部参数加权平差

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