一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法 被引量：24

1

作者 李会荣 高岳林 李济民 《商洛学院学报》 2007年第4期16-20,共5页

目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性... 目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法.结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验,并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较,说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力。 展开更多

关键词 粒子群优化 线性递减 惯性权重 非线性递减

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基于多策略协同作用的粒子群优化算法 被引量：13

2

作者 李俊 汪冲 +1 位作者 李波 方国康 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期681-686,共6页

针对粒子群优化(PSO)算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化(MSPSO)算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个... 针对粒子群优化(PSO)算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化(MSPSO)算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个体进行反向学习并生成其反向解,以提高算法的收敛速度和收敛精度;否则,算法执行对粒子的位置进行高斯变异策略,以增强种群的多样性;其次,提出一种将柯西分布的比例参数进行线性递减的柯西变异策略,能够产生更好的解引导粒子向最优解空间运动;最后,在8个标准测试函数上进行仿真测试,MSPSO算法在Rosenbrock、Schwefel’s P2.22、Rotated Ackley、Quadric Noise、Ackley函数上收敛的平均值分别为1.68E+01、2.36E-283、8.88E-16、2.78E-05、8.88E-16,在Sphere、Griewank和Rastrigin函数上收敛达到最优解0,优于高斯扰动粒子群优化(GDPSO)算法、基于柯西变异的反向学习粒子群优化(GOPSO)算法。结果表明,所提出的算法收敛精度高,能避免粒子陷入局部最优。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 反向学习 高斯变异 柯西变异:线性递减

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非视距环境下基于粒子群的超宽带定位算法 被引量：8

3

作者 张然 宋来亮 冉龙俊 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期117-120,124,共5页

将智能算法应用到无线传感器网络定位技术中是一种全新的尝试,粒子群算法是其中的一种典型算法。根据超宽带(UWB)定位原理,建立基于粒子群算法的定位模型,在非视距(NLOS)环境下,利用NLOS误差导致的附加时延和由信道决定的均方根时延扩... 将智能算法应用到无线传感器网络定位技术中是一种全新的尝试,粒子群算法是其中的一种典型算法。根据超宽带(UWB)定位原理,建立基于粒子群算法的定位模型,在非视距(NLOS)环境下,利用NLOS误差导致的附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,进行NLOS误差补偿,在迭代过程中采用线性递减的惯性权重,粒子群通过不断追踪个体极值和局部极值,更新自身的位置与速度,从而找到全局最优解,仿真结果表明正确率达90%以上。 展开更多

关键词 粒子群算法 超宽带定位 非视距 线性递减 惯性权重

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求解机组组合问题的改进型人工鱼群算法研究 被引量：4

4

作者 翟军臣 杜廷松 +1 位作者 李德宜 李文武 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第17期223-229,共7页

提出了改进型人工鱼群算法。采用线性递减的函数取代标准人工鱼群算法(BAFSA)中的固定视野;在觅食行为中,利用粒子群算法(PSO)中的惯性权重线性递减的视野来加速算法的收敛速度;同时用混沌现象代替BAFSA中的随机现象。给出了算法的全局... 提出了改进型人工鱼群算法。采用线性递减的函数取代标准人工鱼群算法(BAFSA)中的固定视野;在觅食行为中,利用粒子群算法(PSO)中的惯性权重线性递减的视野来加速算法的收敛速度;同时用混沌现象代替BAFSA中的随机现象。给出了算法的全局收敛性证明,并将算法应用于求解电力系统机组组合问题,分别对基准测试函数、三机组和十机组系统进行仿真计算,结果均表明新算法能有效跳出局部极值,收敛速度快且具有更高的精度。因此,改进型算法可以作为求解机组组合问题的有效算法。 展开更多

关键词 机组组合 人工鱼群 线性递减 混沌搜索 Artificial Fish SWARM Algorithm(AFSA)

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基于改进细菌趋化步长的移动机器人路径规划方法研究 被引量：4

5

作者 蒲兴成 赵红全 张毅 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第4期56-62,共7页

趋化是细菌在觅食过程中表现出的一种重要生物行为。受这种行为启发,针对基本细菌趋化行为步长固定的不足,采用线性递减策略改进趋化步长,通过建立相应的机器人及环境模型,提出一种基于改进细菌趋化步长的移动机器人路径规划方法。该方... 趋化是细菌在觅食过程中表现出的一种重要生物行为。受这种行为启发,针对基本细菌趋化行为步长固定的不足,采用线性递减策略改进趋化步长,通过建立相应的机器人及环境模型,提出一种基于改进细菌趋化步长的移动机器人路径规划方法。该方法将一个机器人看作一个细菌,机器人要到达的目标位置和路径中的障碍物分别看作细菌的食物源和要避开的有毒物质。通过迭代优化机器人的适应度函数,驱使机器人执行前进和转弯行为,最终完成路径规划任务。通过MATLAB仿真,与固定细菌趋化步长法相比较,结果表明了改进方法在移动机器人路径规划上的可行性和有效性。 展开更多

关键词 趋化步长 线性递减 路径规划 适应度函数

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线性递减权重粒子群优化人工神经网络算法的光伏系统谐波检测 被引量：2

6

作者 马建伟 陈珊珊 《低压电器》 2014年第4期60-62,68,共4页

提出了一种改进的人工神经网络(ANN)算法,利用线性递减权重粒子群优化算法(LDWPSO)来调节ANN各层的权重值,得到收敛最小时的权向量,计算谐波相角,实现对谐波的检测。仿真结果表明,线性递减权重粒子群人工神经网络算法(ANN-LDWPSO)具有... 提出了一种改进的人工神经网络(ANN)算法,利用线性递减权重粒子群优化算法(LDWPSO)来调节ANN各层的权重值,得到收敛最小时的权向量,计算谐波相角,实现对谐波的检测。仿真结果表明,线性递减权重粒子群人工神经网络算法(ANN-LDWPSO)具有高控制精度和快收敛速度,并能准确地检测电网谐波,从而验证了算法的可行性和实用性。 展开更多

关键词 人工神经网络 粒子群优化算法 谐波检测 线性递减

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改进果蝇优化算法的工程项目信息数据处理 被引量：1

7

作者 张建浩 任核权 +2 位作者 章剑光 谢天祥 胡丹 《电气自动化》 2022年第3期57-59,63,共4页

为解决现有工程项目信息管理系统信息搜索效率低和算法优化效果差等问题,提出了一种基于线性递减步骤和逻辑混沌映射的改进果蝇优化算法。将果蝇优化算法的固定步骤更改为线性递减步骤,提高果蝇优化算法的准确性。同时,采用逻辑混沌映... 为解决现有工程项目信息管理系统信息搜索效率低和算法优化效果差等问题,提出了一种基于线性递减步骤和逻辑混沌映射的改进果蝇优化算法。将果蝇优化算法的固定步骤更改为线性递减步骤,提高果蝇优化算法的准确性。同时,采用逻辑混沌映射可以削弱优化解决方案初始条件的敏感性,提高果蝇优化算法的稳定性。试验结果表明,平均数据搜索效率达到95%。 展开更多

关键词 工程项目 信息管理 线性递减 果蝇优化算法 逻辑混沌映射

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市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置 被引量：41

8

作者 罗仕华 胡维昊 +2 位作者 黄琦 韩晓言 陈哲 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期2792-2804,共13页

在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场... 在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站的混合能源系统容量配置优化方法,旨在获得最大的经济效益。首先建立以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统模型。其次,基于该模型提出以系统投资成本最小为上层目标函数和以系统获得售电收益最大为下层目标函数的双层规划模型,并采用线性递减惯性权重粒子群算法以及序列二次规划算法对模型的上、下层求解。此外,该模型考虑各个主体投资成本的规模效应。最后,基于收集的数据对混合能源系统容量配置进行仿真分析,得出有储能方式下的混合能源系统在整个项目周期内所获经济效益是无储能方式下的2.6倍,结果验证了提出的模型与方法的有效性。 展开更多

关键词 混合能源系统 双层规划模型 线性递减惯性权重粒子群算法 序列二次规划算法

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基于GIS坐标布局的配电单线图自动成图技术 被引量：16

9

作者 周昊程 孟进 朱红明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期145-150,共6页

以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元... 以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元分布均匀"的优化目标进行多目标优化建模,利用带线性递减策略的柯西变异粒子群算法进行优化布局,实现了兼顾灵活通用与布局美观的配电单线图自动成图,并生成可缩放矢量图形(SVG)格式文件与专网移动设备共享,以满足配电网运检业务的需要。 展开更多

关键词 地理信息系统坐标 配电单线图 四参数法 IEC 61968 多目标优化 线性递减策略 柯西变异粒子群算法 自动成图

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一种高效动态自适应差分进化算法 被引量：12

10

作者 肖鹏 邹德旋 张强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期124-132,共9页

针对差分进化算法易早熟收敛、收敛精度低等特点,文中提出一种高效动态自适应差分进化(EDSDE)算法。该算法从变异因子、变异策略以及交叉因子方面入手,将变异因子设置成线性递减函数,在基向量前加入幅值系数以平衡全局搜索和局部搜索,... 针对差分进化算法易早熟收敛、收敛精度低等特点,文中提出一种高效动态自适应差分进化(EDSDE)算法。该算法从变异因子、变异策略以及交叉因子方面入手,将变异因子设置成线性递减函数,在基向量前加入幅值系数以平衡全局搜索和局部搜索,将交叉因子设置成在[0,1]内不断震荡且每隔50代更新一次的动态自适应函数。仿真实验结果表明,EDSDE能获得更好的优化结果,且比其他算法具有更好的优化性能。 展开更多

关键词 早熟收敛 动态自适应差分进化算法 线性递减函数 幅值系数 动态自适应函数

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考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化 被引量：11

11

作者 吴杰 赵凡凡 赵丽霞 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第1期38-43,共6页

在保证光伏电源有功出力最大的情况下,将光伏逆变器的剩余容量作为连续可调的无功电源研究了含光伏电源的配电网无功优化问题。在分析光伏发电出力随机性和不确定性的基础上,建立了光伏电源出力的概率分布模型,并以配电网有功网损和总... 在保证光伏电源有功出力最大的情况下,将光伏逆变器的剩余容量作为连续可调的无功电源研究了含光伏电源的配电网无功优化问题。在分析光伏发电出力随机性和不确定性的基础上,建立了光伏电源出力的概率分布模型,并以配电网有功网损和总电压偏差之和最小为目标函数,建立了考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化模型,采用线性递减权重粒子群算法(Lin WPSO)对离散变量进行处理,并寻求无功优化最优解。通过IEEE33节点系统算例仿真,验证了本文所提出的模型和方法更接近实际,可以有效降低配电网总电压偏差,改善配电网电压水平,降低配电网有功网损,验证了本文模型和方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 配电网 光伏电源 光伏逆变器剩余容量 线性递减权重粒子群算法 无功优化

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基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法 被引量：9

12

作者 田兴华 张纪会 李阳 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2020年第1期45-54,共10页

粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,具有参数少、使用方便、效果好等优点,因而得到了广泛应用。为了改进粒子群算法的性能,在自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法的基础上提出基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法,在局部最优... 粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,具有参数少、使用方便、效果好等优点,因而得到了广泛应用。为了改进粒子群算法的性能,在自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法的基础上提出基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法,在局部最优解附近添加混沌扰动算子,使其具有突跳能力,进而提高全局搜索能力;将传统的惯性因子改为双重选择策略,不仅使惯性因子随着目标函数的变化而变化而且随着粒子当前位置与上一时刻位置的距离的变化而变化;采用线性递减加速因子来动态调整自身经验和群体经验在迭代中的作用。通过数值实验验证了改进算法的性能,结果表明改进的算法对于不同类型的函数的寻优能力要优于自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法。 展开更多

关键词 混沌扰动算子 群体智能 粒子群算法 双重选择策略 线性递减方程

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自适应动态学习鸡群优化算法 被引量：8

13

作者 顾艳春 鲁海燕 +1 位作者 向蕾 沈莞蔷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期36-45,共10页

针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并... 针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并添加了非线性递减学习因子来动态调整公鸡位置的更新步长,以增强种群跳出局部极值的能力,从而提高算法的收敛速度和求解精度。此外,提出了一种基于个体间适应度值之差的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而进一步提高算法的求解精度。通过对12个经典测试函数进行仿真实验,结果表明ADLCSO算法在收敛速度、求解精度、稳定性及对高维问题的求解能力上均优于其他对比算法。 展开更多

关键词 鸡群算法 反向觅食机制 非线性递减学习因子 种群相似度指标

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基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷实现 被引量：7

14

作者 白雁 《现代电子技术》 2014年第24期41-44,共4页

为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。... 为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。并对数学模型以及线性递减惯性权系数进行了理论设计,同时通过编程实现了该算法。测试结果表明加入线性递减系数后运算迭代次数明显减少,证明加入线性递减系数后的组卷策略收敛性好,能够高效准确地按照一定的预期条件进行组卷,符合预期要求。 展开更多

关键词 组卷 粒子群优化算法 线性递减惯性权系数 适应度函数

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基于粒子群优化的支持向量机停电预测研究 被引量：6

15

作者 李淑锋 李加 +2 位作者 张玉峰 王大鹏 袁培森 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期460-466,共7页

停电预测可以为电力公司的停电决策提供参考,改善资源分配并尽可能缩短恢复时间,也可以给群众一定的反应时间。因此,针对停电预测精度不高的问题,该文采用粒子群优化的支持向量机模型预测停电问题。在已有的天气特征基础上通过对最大温... 停电预测可以为电力公司的停电决策提供参考,改善资源分配并尽可能缩短恢复时间,也可以给群众一定的反应时间。因此,针对停电预测精度不高的问题,该文采用粒子群优化的支持向量机模型预测停电问题。在已有的天气特征基础上通过对最大温度和最小温度作差来增加温差特征;采用随机森林方法提取与停电问题关联度较大的特征;利用支持向量机模型训练停电数据,并使用基于线性递减权重的粒子群优化算法搜索相对更优的支持向量机参数;利用训练的预测模型预测停电数据。基于真实数据集试验,并与其它算法进行比较,结果表明该文的预测模型对于停电数据的预测具有更好的效果。 展开更多

关键词 停电预测 随机森林 支持向量机 粒子群优化 线性递减权重

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基于自适应认知域的粒子群性能改进方法 被引量：5

16

作者 刘暾东 陈得宝 +1 位作者 李素文 王颖 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期726-730,共5页

为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,... 为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的. 展开更多

关键词 粒子群优化(PSO) 线性下降权重粒子群(LDWPSO) 认知域 阶梯形群体粒子群算法(LPSO)

原文传递

基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制的主动悬架性能研究 被引量：4

17

作者 耿玺钧 崔立堃 +2 位作者 冯绪永 刘知阳 韩晋 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期43-49,共7页

针对车辆主动悬架线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制中权重系数的取值具有主观性,且适应度较低的问题,提出使用粒子群优化(PSO)算法优化LQR控制器,使LQR控制器的权重矩阵得到最优结果。为验证此方法的有效性,以汽... 针对车辆主动悬架线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制中权重系数的取值具有主观性,且适应度较低的问题,提出使用粒子群优化(PSO)算法优化LQR控制器,使LQR控制器的权重矩阵得到最优结果。为验证此方法的有效性,以汽车主动悬架作为被控对象,设计了PSO算法优化LQR控制器,利用PSO算法的全局搜索能力,以主动悬架的性能指标作为目标函数对权重矩阵进行优化设计,以提高LQR控制器的设计效率和性能。通过仿真对比了LQR控制的主动悬架、固定权值PSO算法优化后的LQR控制的主动悬架和基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制主动悬架的各项性能参数,并且针对固定权值PSO算法收敛速度慢的特点,进行优化,确定使用线性递减权值PSO算法可以提高收敛速度。最终实验结果表明基于固定权值PSO算法优化后的LQR相较于单纯LQR控制的主动悬架,其车身垂向加速度、悬架动行程及轮胎动位移这3个性能指标得到降低;基于线性递减权值PSO算法优化后的LQR控制的主动悬架的各项性能指标在固定权值PSO算法优化的基础上,可再次优化车身垂向加速度、悬架动行程及轮胎动位移这3个性能指标,可较大地改善其舒适性。 展开更多

关键词 线性递减权值粒子群 线性二次型调节器控制器 主动悬架 舒适性

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基于改进的PSO-BP神经网络的参考作物腾发量预测 被引量：5

18

作者 任亚飞 田帅 +1 位作者 邵馨叶 邵建龙 《节水灌溉》 北大核心 2020年第5期7-10,15,共5页

针对传统PSO算法易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法(ADAPPSO)。该算法通过利用表现为非线性递减特性的自适应惯性权重来有效减少PSO算法在运算过程中出现局部极值的情况。利用ADAPPSO算法对BP神经网络所涉及的一系列参... 针对传统PSO算法易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法(ADAPPSO)。该算法通过利用表现为非线性递减特性的自适应惯性权重来有效减少PSO算法在运算过程中出现局部极值的情况。利用ADAPPSO算法对BP神经网络所涉及的一系列参数进行优化,并在此基础上建立ADAPPSO-BP模型对参考作物腾发量(ET-0)进行预测。以商丘地区数据为例,通过平均影响值法(MIV)对变量进行筛选,并在此基础上建立了BP神经网络、PSO-BP和ADAPPSO-BP 3种预测模型。根据相关实验结果表明,BP模型、PSO-BP模型和ADAPPSO-BP模型的决定系数R2分别为0.8983、0.9527和0.9606,3种模型的平均绝对误差MAE分别为0.3558、0.2401和0.2056。3种模型中,ADAPPSO-BP模型的R2值最大,MAE最小,这表明提出的ADAPPSO-BP模型能够有效地提高ET-0的预测能力。 展开更多

关键词 改进PSO算法 非线性递减 参考作物腾发量 平均影响值 预测模型

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基于粒子群算法的伪卫星布站优化设计 被引量：5

19

作者 李东新 彭云 +2 位作者 常青 李晶 于渊 《导航定位与授时》 2015年第5期44-51,共8页

针对伪卫星布站问题,采用粒子群智能优化算法,以导航定位中精度因子作为粒子群适应度函数,采用线性递减惯性权值策略,通过适当次数的进化与迭代,最终寻找到最优化的伪卫星布站设计方案。通过对两条竖直平面内的抛物线轨迹进行仿真验证,... 针对伪卫星布站问题,采用粒子群智能优化算法,以导航定位中精度因子作为粒子群适应度函数,采用线性递减惯性权值策略,通过适当次数的进化与迭代,最终寻找到最优化的伪卫星布站设计方案。通过对两条竖直平面内的抛物线轨迹进行仿真验证,结果表明,基于粒子群算法的伪卫星布站优化设计方案可以减小全程精度因子,提高了伪卫星独立定位系统的定位精度。 展开更多

关键词 粒子群算法 线性递减惯性权值策略 伪卫星布站

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基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算 被引量：4

20

作者 贺磊 姚养无 +1 位作者 李树军 丰婧 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期165-169,共5页

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原... 为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c_(1)以及较小的学习因子c_(2),而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c_(1)以及较大的学习因子c_(2),从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷。将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一。 展开更多

关键词 内弹道 粒子群算法 非线性递减惯性权重 动态学习因子 符合计算

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