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基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法 被引量：132
1
作者 吴景龙 杨淑霞 刘承水 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期180-184,共5页
通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗... 通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究。通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比。研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%。所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 参数优化 负荷预测
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基于遗传算法的任务分配与调度 被引量：70
2
作者 钟求喜 谢涛 陈火旺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期1197-1203,共7页
应用遗传算法 (GAs)进行任务分配与调度已被越来越多的学者所关注 .针对传统遗传算法中初始解群构造和遗传算子的局限性 ,结合遗传算法和演化策略的优点 ,提出了一个异构系统中任务分配与调度的进化算法 .在列表编码知识表示的基础上 ,... 应用遗传算法 (GAs)进行任务分配与调度已被越来越多的学者所关注 .针对传统遗传算法中初始解群构造和遗传算子的局限性 ,结合遗传算法和演化策略的优点 ,提出了一个异构系统中任务分配与调度的进化算法 .在列表编码知识表示的基础上 ,首先对初始解群的构造给出了一种相对均衡的生成方法 ,然后有针对性地设计出 3个遗传算子 ,即由标准算子改进的杂交算子 (IMCX)、基于一个调度内任务交换的内部杂交算子 (INCX)和一种类似变异的迁移算子 (m igration) ,最后给出了算法的仿真结果 . 展开更多
关键词 遗传算法 任务分配 任务调度 算法 计算机
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遗传算法选择策略比较 被引量：70
3
作者 张琛 詹志辉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第23期5471-5474,5478,共5页
以遗传算法中的轮盘赌选择策略和锦标赛选择策略作为研究对象,通过在13个基准测试函数上的测试,对不同选择策略的性能进行了比较和分析。实验结果表明,锦标赛选择策略比轮盘赌选择策略具有更好的通用性,而且性能更优。在锦标赛选择策略... 以遗传算法中的轮盘赌选择策略和锦标赛选择策略作为研究对象,通过在13个基准测试函数上的测试,对不同选择策略的性能进行了比较和分析。实验结果表明,锦标赛选择策略比轮盘赌选择策略具有更好的通用性,而且性能更优。在锦标赛选择策略中,组规模为种群规模的60%至80%的锦标赛选择策略效果较好。该实验结果为设计更加合理高效的选择策略提供了有用的参考。 展开更多
关键词 遗传算法 选择策略 轮盘赌选择 锦标赛选择 组规模
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基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现 被引量：16
4
作者 张东礼 汪东升 郑纬民 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1288-1291,共4页
文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标... 文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。 展开更多
关键词 文字信息处理 中文文本分类系统 系统设计 VSM 向量空间模型 机器学习 特征提取
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实数遗传算法的改进及性能研究 被引量：42
5
作者 任子武 伞冶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期269-274,共6页
提出一种粒子群优化方法(PSO)与实数编码遗传算法(GA)相结合的混合改进遗传算法(HIGAPSO).该方法采用混沌序列产生初始种群、非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优和变异尺度自适应变化等改进遗传操作;并通过精英个体保留、粒子群优化... 提出一种粒子群优化方法(PSO)与实数编码遗传算法(GA)相结合的混合改进遗传算法(HIGAPSO).该方法采用混沌序列产生初始种群、非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优和变异尺度自适应变化等改进遗传操作;并通过精英个体保留、粒子群优化及改进遗传算法(IGA)三种策略共同作用产生种群新个体,来克服常规算法中收敛速度慢、早熟及局部收敛等缺陷.通过四个高维典型函数测试结果表明该方法不但显著提高了算法的全局搜索能力,加快了收敛速度;而且也改善了求解的质量及其优化结果的可靠性,是求解优化问题的一种有潜力的算法. 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群优化方法 竞争择优 变异尺度
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基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法 被引量：55
6
作者 曹道友 程家兴 《计算机技术与发展》 2010年第2期44-47,51,共5页
为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率... 为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。 展开更多
关键词 遗传算法 选择算子 交叉算子 适应度 相似度
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采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法 被引量：50
7
作者 王克奇 杨少春 +1 位作者 戴天虹 白雪冰 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第7期109-111,共3页
支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出... 支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。结合LS-SVM lab工具箱,在MATLAB实验平台的仿真实验表明,该方法提高了支持向量机的参数选择效率,得到的参数对测试样本的分类结果是最优的,从而避免了人为设定参数的不足,同时缩短了优化时间。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 遗传算法 参数选择 LS-SVMlab工具箱
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无功功率优化的改进退火选择遗传算法 被引量：30
8
作者 戴雯霞 吴捷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期33-37,共5页
作者提出的改进退火选择遗传算法用于电力系统无功优化 ,其特点在于采用灵敏度选择无功补偿地点 ,缩小了遗传算法的搜索范围 ;用退火选择进行个体更新 ,保持了群的多样性 ,避免陷入局部最优 ;采用十进制编码、竞争繁殖和逐代记录最优法... 作者提出的改进退火选择遗传算法用于电力系统无功优化 ,其特点在于采用灵敏度选择无功补偿地点 ,缩小了遗传算法的搜索范围 ;用退火选择进行个体更新 ,保持了群的多样性 ,避免陷入局部最优 ;采用十进制编码、竞争繁殖和逐代记录最优法来加快计算速度和精度 ;用不定交叉和变异概率来更好地发挥交叉和变异的作用 ,并且进行适应度定标 ,促进全局最优。通过对 IEEE 6节点系统计算分析表明 。 展开更多
关键词 电力系统 无功功率补偿 优化 遗传算法 退火算法
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基于遗传算法的回归型支持向量机参数选择法 被引量：42
9
作者 李良敏 温广瑞 王生昌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期23-26,共4页
研究了遗传算法在回归型支持向量机参数选择中的应用:首先,分析了支持向量机的几个参数对其预报能力的影响,发现参数选取不当,会导致支持向量机出现过学习或欠学习现象;在此基础上提出利用遗传算法来解决回归型支持向量机的参数选择问题... 研究了遗传算法在回归型支持向量机参数选择中的应用:首先,分析了支持向量机的几个参数对其预报能力的影响,发现参数选取不当,会导致支持向量机出现过学习或欠学习现象;在此基础上提出利用遗传算法来解决回归型支持向量机的参数选择问题,模拟实验证明,该方法克服了传统参数选择方法存在的缺点,提高了支持向量机的预报精度。 展开更多
关键词 回归型支持向量机 遗传算法 参数选择
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一种防止遗传算法成熟前收敛的有效算法 被引量：22
10
作者 李书全 赵良英 +2 位作者 史智兴 寇纪淞 李敏强 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期72-77,共6页
针对遗传算法成熟前收敛的原因进行了理论分析，提出了一种能够较好地防止成熟前收敛算法，并通过实例验证。
关键词 遗传算法 收敛性 适应值 算法
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基于主题的Web文档聚类研究 被引量：31
11
作者 孙学刚 陈群秀 马亮 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期21-26,共6页
网络资源的不断膨胀和新旧信息的迅速更迭 ,使传统的手工分检的方法难以适应对海量电子数据的管理需要。Web文档聚类可以快速地将文档进行自动归类 ,并能够发现新的信息资源。针对Web文档数据的复杂性 ,本文提出了通过二次特征提取和聚... 网络资源的不断膨胀和新旧信息的迅速更迭 ,使传统的手工分检的方法难以适应对海量电子数据的管理需要。Web文档聚类可以快速地将文档进行自动归类 ,并能够发现新的信息资源。针对Web文档数据的复杂性 ,本文提出了通过二次特征提取和聚类的方法 ,将Web文档按照主题进行自动聚类。在主题特征被有效提取的同时 ,实现了较高质量的Web文档聚类。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 WEB文档聚类 OPTICS算法 特征提取 K近邻准则 二次特征提取和聚类的方法
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基于遗传算法的SVM参数选取 被引量：23
12
作者 杨旭 纪玉波 田雪 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2004年第1期54-58,共5页
　支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器。然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用。为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法。该方法首先通过分析SV... 　支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器。然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用。为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法。该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取。将该文提出的方法应用于5个由R tsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能。 展开更多
关键词 支持向量机 SVM 参数选取 遗传算法 统计学习理论
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基于遗传优化的最小二乘支持向量机风电场风速短期预测 被引量：45
13
作者 杨洪 古世甫 +1 位作者 崔明东 孙禹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期44-48,61,共6页
风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息。支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势。针对支持向量参数难以确定问... 风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息。支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势。针对支持向量参数难以确定问题,采用遗传算法对最小二乘支持向量机惩罚系数C和核参数σ2寻优,在对参数遗传编码时,通过对数变换编码提高了搜索灵敏度,加快了模型收敛速度。最终利用现场连续150h实测风速样本,对其中最后12h进行预测,结果与广义回归神经网络(GRNN)相比,表明LS-SVM有更好的泛化能力,且取得了相对误差绝对值的平均值为8.32%的良好效果。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 参数优化 短期风速预测
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蝙蝠算法收敛性分析 被引量：39
14
作者 李枝勇 马良 张惠珍 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第12期182-190,共9页
将蝙蝠算法简化到一维的单个蝙蝠,定义了速度和位置更新的两种模式,利用特征方程的方法分别对其进行了收敛性分析,得出模式2比模式1具有更好的收敛性,同时给出了在模式2下的参数选取方法.最后通过数值仿真实验,验证了相关分析的正确性.
关键词 蝙蝠算法 收敛性 参数选取
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基于免疫识别的免疫算法 被引量：12
15
作者 张四海 曹先彬 王煦法 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1840-1844,共5页
免疫算法已开始成为计算智能研究的一个热点.本文提出了一种基于免疫识别的免疫算法,该算法的设计借鉴了生物免疫识别中的非选择机制,其求解思想与现有优化方法不同,它是通过在解空间中不断识别、选择出劣解并加以排除来获得优解.本文... 免疫算法已开始成为计算智能研究的一个热点.本文提出了一种基于免疫识别的免疫算法,该算法的设计借鉴了生物免疫识别中的非选择机制,其求解思想与现有优化方法不同,它是通过在解空间中不断识别、选择出劣解并加以排除来获得优解.本文详细介绍了该算法的设计,从理论上分析了算法的收敛性能和时间复杂度,并针对TSP问题设计了相应的验证实验.理论分析和实验结果都表明该算法具有很强的问题求解能力. 展开更多
关键词 免疫识别 免疫算法 非选择 TSP问题 人工智能 计算智能
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粒子群算法在新安江模型参数率定中的应用 被引量：35
16
作者 刘苏宁 甘泓 魏国孝 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期537-544,共8页
选用1997年中国水文预报竞赛中降雨、蒸发、径流数据,重点研究在应用粒子群优化算法(PSO)率定新安江模型参数时,PSO算法中惯性权重、加速度常数和种群规模3个参数对算法性能的影响,并优选出适合于该问题的最优PSO参数区间。在此基础上... 选用1997年中国水文预报竞赛中降雨、蒸发、径流数据,重点研究在应用粒子群优化算法(PSO)率定新安江模型参数时,PSO算法中惯性权重、加速度常数和种群规模3个参数对算法性能的影响,并优选出适合于该问题的最优PSO参数区间。在此基础上率定出与研究流域匹配的新安江模型参数,定量评价了降雨径流模拟效果的优劣。另外,对PSO算法的效率和稳定性进行了简要分析。研究结果表明,PSO算法率定新安江模型参数的收敛效率较传统方法明显提高,稳定性普遍较好。 展开更多
关键词 径流模拟 新安江水文模型 PSO算法 算法性能分析 参数选择
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一种萤火虫神经网络及在轴承故障诊断中的应用 被引量：33
17
作者 李巍华 翁胜龙 张绍辉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期99-106,共8页
萤火虫算法作为一种群体智能算法,具有良好的全局寻优特性,可用于解决神经网络在反向传播(Back propagation,BP)算法下易陷入局部极值点、收敛速度慢的问题。但在应用于神经网络时其参数选取缺乏有效依据或经验公式,参数取值不当时,萤... 萤火虫算法作为一种群体智能算法,具有良好的全局寻优特性,可用于解决神经网络在反向传播(Back propagation,BP)算法下易陷入局部极值点、收敛速度慢的问题。但在应用于神经网络时其参数选取缺乏有效依据或经验公式,参数取值不当时,萤火虫神经网络的训练误差无法有效收敛、种群个体之间协同寻优功能易失效。因此,提出一种双层萤火虫改进算法对其参数进行选取。用UCI数据及轴承故障试验对算法进行验证,结果表明,应用所提方法后萤火虫神经网络的训练误差收敛值显著减小,并且在训练效率、故障识别率方面均优于BP神经网络、遗传神经网络、粒子群神经网络。 展开更多
关键词 萤火虫算法 神经网络 参数选择 故障诊断
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一种改进选择算子的遗传算法 被引量：29
18
作者 陈有青 徐蔡星 +1 位作者 钟文亮 张军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期44-49,共6页
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟生物进化的智能算法,被广泛应用于求解各类问题。简单遗传算法(Simple GA)仅靠变异产生新的数值,常常存在搜索精确度不高的问题。针对这个问题,对SGA的选择算子进行改进,即把相似个体分在同一... 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟生物进化的智能算法,被广泛应用于求解各类问题。简单遗传算法(Simple GA)仅靠变异产生新的数值,常常存在搜索精确度不高的问题。针对这个问题,对SGA的选择算子进行改进,即把相似个体分在同一组中,以组为单位进行选择,并通过该组个体的特点进行高斯搜索生成新的群体。这样使得GA在搜索过程中不仅可以很好地保持个体的多样性,并且可以提高解的精确度。通过对11个函数(单峰和多峰)的仿真实验,证明了采用新的选择算子后,GA在求解问题的精确度上有了很大地改善。 展开更多
关键词 演化计算 遗传算法 选择算子 轮盘赌法 高斯搜索
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基于空间聚类挖掘的城市应急救援机构选址研究 被引量：29
19
作者 樊博 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2008年第3期16-28,共13页
以城市突发事件的应急管理为应用背景,研究使用空间聚类技术解决应急服务机构的选址问题.首先提出实施聚类分析的数据模型,然后改进既有空间聚类算法的基础上,提出了以 k-means 聚类算法缩减解空间的搜索范围、以模拟退火算法为解搜索策... 以城市突发事件的应急管理为应用背景,研究使用空间聚类技术解决应急服务机构的选址问题.首先提出实施聚类分析的数据模型,然后改进既有空间聚类算法的基础上,提出了以 k-means 聚类算法缩减解空间的搜索范围、以模拟退火算法为解搜索策略.基于 GIS 系统,充分考虑空间障碍物因素和空间环境因素等限制条件,提出(COD-MEANS-CLASA)的空间聚类算法以实现应急救援机构的科学选址.实验结果表明,提出的算法在执行效率和解质量两方面具有更好的表现. 展开更多
关键词 空间聚类 K-MEANS算法 模拟退火算法 应急救援机构选址
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一种高效混合遗传算法 被引量：16
20
作者 刘杰 王媛 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期49-53,共5页
针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题 ,将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合 ,提出了一种混合遗传算法 ,并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作 .... 针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题 ,将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合 ,提出了一种混合遗传算法 ,并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作 .典型测试函数数值算例验证表明 ,本文方法不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷 ,而且计算速度和计算精度都有显著提高 . 展开更多
关键词 混合遗传算法 单纯形算法 小生境运算 加速循环
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