基于PSO-XGBoost的爆破振动峰值速度预测研究 被引量：1

1

作者 任高峰 邱浪 +4 位作者 徐琛 李吉民 胡英国 朱瑜劼 胡伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期256-265,共10页

为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型... 为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型的决策树数目、决策树最大深度、学习率3个参数进行寻优,构建了PSO-XGBoost爆破振动峰值速度预测模型。通过对实例进行预测,得到预测结果的MSE、RMSE、R^(2)的值分别为1.44、1.16、0.91;通过与BPNN、AdaBoost、GBDT、RF、SVR模型的预测结果进行对比,PSO-XGBoost模型的预测性能最佳,预测结果最优。为了进一步推广应用预测成果,开发设计了一套爆破振动峰值速度预测系统。研究成果可为类似爆破工程振动预测提供一定的理论参考和实践指导。 展开更多

关键词 爆破振动 爆破振动峰值速度 粒子群优化算法 XGBoost算法 预测模型

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区域时变路网下的低碳冷链配送路径优化研究 被引量：2

2

作者 杨立君 丁政罡 +3 位作者 左大发 钟双喜 张驰 石佳悦 《包装工程》 北大核心 2025年第7期212-223,共12页

目的优化在区域时变路网下的生鲜冷链配送路径,降低企业的配送成本,提高配送效率。方法针对冷链配送中的时效性和温控管理要求,构建结合道路拥堵状况的区域时变车辆行驶函数,建立基于生鲜冷链配送成本的优化模型;研究采用改进的粒子群算... 目的优化在区域时变路网下的生鲜冷链配送路径,降低企业的配送成本,提高配送效率。方法针对冷链配送中的时效性和温控管理要求,构建结合道路拥堵状况的区域时变车辆行驶函数,建立基于生鲜冷链配送成本的优化模型;研究采用改进的粒子群算法(PSO-GA)进行求解,并比较区域时变模型、时变模型、静态模型的优化结果。结果在求解精度和效率方面,PSO-GA均显著优于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA);在总配送成本方面,PSO-GA比PSO降低2.0%,比GA降低4.2%;在碳排放成本方面,PSO-GA比PSO降低3.9%,比GA降低11.2%。结论模型在区域复杂拥堵环境下成功降低配送成本和碳排放成本,能够较好地仿真现实道路交通配送现状,具有很好的实际意义。 展开更多

关键词 冷链物流 配送路径优化 时变速度 粒子群算法 碳排放

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基于速度暂停粒子群算法的应急物资空地联合调运

3

作者 唐建勋 岳帅 王岩韬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第28期12241-12252,共12页

针对应急物资的空地联合调运问题,构建面向多物资、多仓库、多机场以及多运输机机型的应急物资调拨与运输机调度模型。将物资调运过程分为两个阶段:第一阶段,利用各机型已有装载方案匹配待运物资,以未匹配物资数量最小化为目标,选取装... 针对应急物资的空地联合调运问题,构建面向多物资、多仓库、多机场以及多运输机机型的应急物资调拨与运输机调度模型。将物资调运过程分为两个阶段:第一阶段,利用各机型已有装载方案匹配待运物资,以未匹配物资数量最小化为目标,选取装载方案;第二阶段,以调运成本最小化为目标,将选取的装载方案指派给各个机场的运输机,并决策各仓库与各机场间的各种物资的调拨。采用速度暂停粒子群算法(velocity pausing particle swarm optimization algorithm,VPPSO)对该问题进行求解。针对问题特点,引入邻域搜索机制,对该算法进行改进。仿真结果表明:改进的算法具有较好的寻优能力,与原有算法进行对比,第一阶段未配物资数量减少14.5%;同时,该模型和算法可提供较好的应急物资调运方案,为制定应急救援计划提供了有力的辅助支撑。 展开更多

关键词 综合交通运输 应急物流 应急物资调度 调度优化 速度暂停粒子群算法(vppso)

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改进PSO算法在断层滑动参数反演中的研究与应用 被引量：2

4

作者 刘杰 王宏宇 吴燕平 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期101-105,共5页

利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对... 利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对象,利用地面GPS观测数据反演了秦岭北侧大断裂、临潼-长安断裂的三维滑动速率,并分析了两种算法的运行耗时。结果表明:改进的粒子群算法比标准粒子群算法耗时减少,收敛速度更快;本文所提算法反演得到的断层参数更符合真实的断裂条件,具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 大地测量反演 断层滑动速率 位错理论模型 改进粒子群算法 渭河盆地

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简约粒子群优化算法 被引量：13

5

作者 刘宇 覃征 史哲文 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期883-887,共5页

针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出简约粒子群算法.该算法使用速度松弛迭代策略,使粒子不必频繁更新速度,当粒子速度有利于适应度进一步提高时,就在下一个迭代周期内维持该速度,这有利于提高良好... 针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出简约粒子群算法.该算法使用速度松弛迭代策略,使粒子不必频繁更新速度,当粒子速度有利于适应度进一步提高时,就在下一个迭代周期内维持该速度,这有利于提高良好速度信息的利用率,减小算法的计算量,加快运算的收敛速度.同时,利用精英集团策略,使多个最优位置信息在种群内充分共享,有效地控制了种群多样性,避免了早熟现象.在典型标准测试函数上进行了全局、局部版惯性因子粒子群和全局、局部版约束因子粒子群测试比较,结果表明简约粒子群算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性,且计算量也比较小. 展开更多

关键词 粒子群 优化算法 速度松弛迭代策略 种群多样胜

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基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识 被引量：7

6

作者 徐小平 钱富才 +1 位作者 王峰 刘红艳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第14期200-202,共3页

提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系... 提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 系统辨识 粒子群优化算法 速度变异 HAMMERSTEIN模型

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渭河盆地断裂活动速率的粒子群算法反演 被引量：5

7

作者 张永志 徐海军 +2 位作者 王卫东 刘杰 山锋 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期322-325,共4页

渭河盆地是我国典型的断陷盆地,是中国大陆地裂缝活动、地面沉降活动最剧烈的地区之一。本文利用2004-2007年间的GPS数据,采用粒子群算法与位错理论模型相结合,对渭河盆地主要断裂的三维滑动速率进行了反演计算分析。结果表明:(1)断裂... 渭河盆地是我国典型的断陷盆地,是中国大陆地裂缝活动、地面沉降活动最剧烈的地区之一。本文利用2004-2007年间的GPS数据,采用粒子群算法与位错理论模型相结合,对渭河盆地主要断裂的三维滑动速率进行了反演计算分析。结果表明:(1)断裂活动性质与地质测量方法获得的结果基本一致:除韩城—华县断裂以张裂为主外,渭河盆地主要断裂均以正倾滑为主,并具有走滑特征,呈张裂的运动趋势;(2)从滑动速率来看,秦岭北侧大断裂速率最大,可达4.5mm/a。固关—宝鸡断裂活动最小,活动速率仅为1mm/a左右;(3)在趋势上与现有的地质资料基本一致,以EW向断裂活动最强,NE方向较强,而NW方向较弱,并且分布上呈现南强北弱的特征。 展开更多

关键词 渭河盆地 粒子群算法反演 断层滑动速率 位错模型 GPS数据

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一种基于调节因子的小生境粒子群优化算法 被引量：5

8

作者 王甫 郑亚平 刘天琪 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第8期147-151,共5页

针对混沌变异的小生境粒子群优化算法(NCPSO)进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法(NCPSO-FLV)。通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,改变粒子速度帮助粒子跳出局部最优值,使种群多样性得到加... 针对混沌变异的小生境粒子群优化算法(NCPSO)进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法(NCPSO-FLV)。通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,改变粒子速度帮助粒子跳出局部最优值,使种群多样性得到加强,收敛速度和搜索精度得到提高。实验结果表明,与基于惯性权重的基本粒子群算法和NCPSO算法相比,NCPSO-FLV算法的精度更高,适用于生产任务分配的工业优化计算。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 混沌变异的小生境粒子群优化算法 调节因子 速度 位置

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基于粒子群算法的双层剪式液压升降台液压缸位置的多目标优化问题研究 被引量：9

9

作者 王琪 张任 +2 位作者 刘建 曹飞 许小琴 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第8期1229-1234,共6页

对升降台液压缸铰点位置进行了分析。为了改善升降台升降不平稳、活塞推力较大的现象,提出了升降台活塞推力和升降速度的多目标优化问题。对剪叉式液压升降台的运动学和动力学进行研究,建立了以液压活塞推力及起升速度为目标的数学模型... 对升降台液压缸铰点位置进行了分析。为了改善升降台升降不平稳、活塞推力较大的现象,提出了升降台活塞推力和升降速度的多目标优化问题。对剪叉式液压升降台的运动学和动力学进行研究,建立了以液压活塞推力及起升速度为目标的数学模型,并选取几组不同的液压缸铰点位置。仿真分析了升降台在升降过程中活塞推力、升降速度的变化规律,确定升降台在最低点以活塞推力与起升速度为目标。采用粒子群算法对液压缸位置进行优化,运用MATLAB进行编程和仿真,算法效率高,能够快速准确地获得最优位置参数,实现升降台系统整体结构优化。 展开更多

关键词 运动学 动力学 升降平台 多目标优化 粒子群算法

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基于伪差分扰动的混合蛙跳算法研究 被引量：6

10

作者 王安龙 何建华 +1 位作者 张越 喻芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2681-2684,共4页

为了充分发掘混合蛙跳算法求解复杂优化问题的能力,提出了一种新颖的改进混合蛙跳算法。改进算法借鉴粒子群优化算法的速度更新方式,通过族群中随机个体、最优个体和最差个体间的位置关系来确定最差个体的更新步长;借鉴差分进化思想,通... 为了充分发掘混合蛙跳算法求解复杂优化问题的能力,提出了一种新颖的改进混合蛙跳算法。改进算法借鉴粒子群优化算法的速度更新方式,通过族群中随机个体、最优个体和最差个体间的位置关系来确定最差个体的更新步长;借鉴差分进化思想,通过伪差分变异产生虚拟个体来更新最差个体,以提高种群开拓能力。通过对四个典型测试函数的仿真实验表明,相比其他几种改进算法,改进算法以100%的概率找到了某些函数的理论最优值,寻优效果更好,收敛成功率更高。 展开更多

关键词 函数优化 混合蛙跳算法 粒子群优化 速度更新 伪差分变异

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基于多点速度向量的多目标粒子群算法改进 被引量：3

11

作者 沈佳杰 江红 王肃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期46-56,共11页

针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题,通过引入多点速度向量,提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法,由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优点独立的速度和位置... 针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题,通过引入多点速度向量,提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法,由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优点独立的速度和位置分量的叠加,减少了在目标函数最优值搜索之间相互的影响,从而有效地提高多目标粒子群在高维条件下的收敛速度以及准确性,理论证明这这种改进的有效性。实验结果证明了理论推导的正确性。 展开更多

关键词 多点速度向量 多目标问题 粒子群算法

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用多种数据及粒子群算法反演河西地区主要断层运动 被引量：2

12

作者 刘杰 张永志 +1 位作者 王宏宇 山锋 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2010年第5期28-31,47,共5页

利用河西地区2001—2004年的GPS数据和水准数据及2003—2004年的重力数据,结合带惯性权重的粒子群算法与位错理论模型,给出3种数据的附有相对权比的联合反演断层滑动速率的模型。对该地区的主要断层三维滑动速率进行的联合反演计算结果... 利用河西地区2001—2004年的GPS数据和水准数据及2003—2004年的重力数据,结合带惯性权重的粒子群算法与位错理论模型,给出3种数据的附有相对权比的联合反演断层滑动速率的模型。对该地区的主要断层三维滑动速率进行的联合反演计算结果表明:河西地区的主要断层均以逆冲为主,具有挤压趋势,其中阿尔金断裂、祁连山断裂、皇城-塔尔庄断裂以及龙首山断裂北部活动较强烈,且这些活动断层与地震孕育和发生可能相关。 展开更多

关键词 位错模型 粒子群算法 联合反演 断层滑动速率 地震

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一种不规则零件排样的新粒子群优化策略 被引量：4

13

作者 黄建江 须文波 董洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第19期64-67,70,共5页

基于图形扫描转换的启发式底左(Heuristic Bottom-Left,HBL)算法,把一种最大速度收缩策略(Maximal Velocity Contrac-tile Strategy,MVCS)的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法应用于不规则零件的优化排样,给出了新的排... 基于图形扫描转换的启发式底左(Heuristic Bottom-Left,HBL)算法,把一种最大速度收缩策略(Maximal Velocity Contrac-tile Strategy,MVCS)的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法应用于不规则零件的优化排样,给出了新的排样组合优化算法(MVCS-PSO)的粒子构造方法和零件排样过程,通过实例把该算法与模拟退火遗传算法(Simulated Annealing Genetic Al-gorithms,SAGA)进行优化排样比较,实验结果表明,具有良好的非线性和动态搜索性能的MVCS-PSO算法是求解排样问题的一种高效算法。 展开更多

关键词 最大速度收缩策略 粒子群优化 不规则零件排样 模拟退火遗传算法 启发式底左算法

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速度多样性自适应选择模型的改进粒子群算法 被引量：3

14

作者 李响 华敏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2907-2911,共5页

针对单一进化模型无法满足粒子在不同阶段进化需求的问题,提出了一种自适应选择模型的改进粒子群算法。通过对粒子群算法的进化模型进行研究,给出了两种不同的进化模型,计算两种进化模型的速度多样性指标确定两种进化模型各自的选择概率... 针对单一进化模型无法满足粒子在不同阶段进化需求的问题,提出了一种自适应选择模型的改进粒子群算法。通过对粒子群算法的进化模型进行研究,给出了两种不同的进化模型,计算两种进化模型的速度多样性指标确定两种进化模型各自的选择概率,根据选择概率自适应选择相应的进化模式进行更新。速度多样性可以很好地反应粒子不断变化的进化情况,改进的粒子群算法可以根据进化情况自适应地调整各个进化模型的粒子比例,改善算法性能。为了进一步改进算法的整体性能,增加了一维学习机制。对比一些改进粒子群算法,进行8个测试函数的仿真实验,实验结果表明,该算法有5个测试函数的测试效果最好,Friendman检验和算法收敛对比分析结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群算法 群体智能算法 人工智能 速度多样性 自适应选择模型

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高空螺旋桨无刷直流电机重置粒子群PID控制 被引量：10

15

作者 杨剑威 窦满峰 +1 位作者 骆光照 赵冬冬 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期313-320,共8页

永磁无刷直流电机驱动高空螺旋桨负载时,由于大气密度随海拔高度变化,电机转速随螺旋桨负载变化不断波动,传统定参数PID控制难以随环境变化对电驱动系统PID控制参数进行实时调整,系统的动态特性和鲁棒性较差。提出一种基于BFGS(Broyden-... 永磁无刷直流电机驱动高空螺旋桨负载时,由于大气密度随海拔高度变化,电机转速随螺旋桨负载变化不断波动,传统定参数PID控制难以随环境变化对电驱动系统PID控制参数进行实时调整,系统的动态特性和鲁棒性较差。提出一种基于BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)动态重置粒子群算法(BFGS-RPSO)的永磁无刷直流电机PID参数控制方法,该方法利用BFGS-RPSO算法灵活快速的在线参数寻优特点,对永磁无刷直流电机控制系统PID参数进行在线实时优化调整,提高了螺旋桨负载电驱动系统的动态特性和鲁棒性。Matlab仿真和实验表明,电机在起动过程中,转速上升时间较短,转速和转矩超调较小,且在负载波动过程中电机转矩脉动较小,BFGS-RPSO PID参数控制比传统PID控制具有更好的动态特性和鲁棒性,适合应用于高空螺旋桨永磁无刷直流电机螺旋桨电驱动系统。 展开更多

关键词 永磁无刷直流电机 电驱动系统 高空螺旋桨 重置粒子群算法 PID参数控制

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基于混合智能优化LSSVM的非高斯脉动风速预测 被引量：5

16

作者 李春祥 丁晓达 郑晓芬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期52-58,共7页

考虑智能优化:蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)各自优缺点,并为充分发挥蚁群、遗传算法较好的全局搜索能力和粒子群算法的分级搜索机制,提出混合蚁群和粒子群优化(ACO+PSO)和混合遗传算法和粒子群优化(GA+PSO)最小二乘支... 考虑智能优化:蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)各自优缺点,并为充分发挥蚁群、遗传算法较好的全局搜索能力和粒子群算法的分级搜索机制,提出混合蚁群和粒子群优化(ACO+PSO)和混合遗传算法和粒子群优化(GA+PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)的非高斯脉动风速预测模型,分别称为ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM。运用ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM预测模型对某超高层建筑的非高斯脉动风速进行了预测;为比较目的,同时给出ACO-LSSVM、PSO-LSSVM和GA-LSSVM的非高斯脉动风速预测结果。经仔细检查非高斯脉动风速时程预测值、相关函数预测值以及预测性能评价指标,验证了基于混合智能优化LSSVM对非高斯脉动风速预测的有效性和优势。 展开更多

关键词 非高斯脉动风速 混合智能优化 最小二乘支持向量机 蚁群优化 粒子群优化 遗传算法

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断层三维滑动速率反演的算法对比 被引量：1

17

作者 王宏宇 刘杰 山锋 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第1期30-33,共4页

将微粒群优化算法与位错理论模型相结合,采用模拟重力测量数据反演断层三维滑动速率,并比较了该算法与蒙特卡洛法和蚁群算法的反演结果。利用河西地区2001-2004年的GPS数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演,并与蚁群算法进行比较。... 将微粒群优化算法与位错理论模型相结合,采用模拟重力测量数据反演断层三维滑动速率,并比较了该算法与蒙特卡洛法和蚁群算法的反演结果。利用河西地区2001-2004年的GPS数据,对祁连山断层的三维滑动速率进行反演,并与蚁群算法进行比较。结果表明,微粒群优化算法可有效求解断层的三维滑动速率,收敛快、精度高。 展开更多

关键词 位错理论 微粒群优化算法 反演 断层滑动速率

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基于GPS和水准数据的微粒群算法联合反演祁连山北缘断裂三维滑动速率 被引量：4

18

作者 刘杰 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第9期906-909,共4页

将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结... 将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。 展开更多

关键词 位错理论模型 微粒群算法 联合反演 单一反演 断层滑动速率

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考虑LIM栅格模型的MPMVPSO机器人路径规划算法 被引量：4

19

作者 刘晓林 毛智 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第6期1255-1262,共8页

为提高机器人路径规划算法精度,提出一种考虑局部交互机制(LIM)栅格模型的多种群多速度粒子群优化算法(MPMVPSO)的机器人路径规划方法。首先,对机器人路径规划的目标搜索过程,利用局部交互机制进行设计,考虑基于栅格法进行路径规划环境... 为提高机器人路径规划算法精度,提出一种考虑局部交互机制(LIM)栅格模型的多种群多速度粒子群优化算法(MPMVPSO)的机器人路径规划方法。首先,对机器人路径规划的目标搜索过程,利用局部交互机制进行设计,考虑基于栅格法进行路径规划环境建模,该模型可基于启发式算法进行机器人路径规划过程优化;其次,引入粒子群优化算法,并通过全局最佳和局部最佳个体粒子进行进化个体引导,通过多种群多速度模型方式实现对粒子个体进化过程的优化,提升了粒子群优化算法性能;最后,与标准粒子群优化算法和现有改进粒子群优化算法进行对比实验,实验结果表明所提算法在机器人路径规划长度指标和计算效率指标上均要优于选取的对比算法,验证了算法有效性。 展开更多

关键词 局部交互机制 栅格模型 多种群 多速度 粒子群优化算法 路径规划

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PSO-ELM的浆体管道临界淤积流速预测模型研究 被引量：7

20

作者 汪明先 吴建德 王晓东 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期66-69,共4页

针对浆体管道临界淤积流速预测难度大、精度低等问题,提出了粒子群优化—极限学习机(PSOELM)的临界淤积流速预测模型。利用PSO算法对ELM模型参数输入权值和隐元偏置进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。通过实验仿真得到... 针对浆体管道临界淤积流速预测难度大、精度低等问题,提出了粒子群优化—极限学习机(PSOELM)的临界淤积流速预测模型。利用PSO算法对ELM模型参数输入权值和隐元偏置进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。通过实验仿真得到预测结果的最大误差为5.73%,预测效果优于常规的ELM模型和反向传播(BP)神经网络模型。 展开更多

关键词 浆体管道 临界淤积流速 粒子群优化算法 极限学习机

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