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呼叫中心排班优化模型的研究 被引量:5
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作者 徐迅羽 杨根科 《微型电脑应用》 2012年第6期55-61,共7页
呼叫中心排班系统的优化研究是在话务员和坐席资源约束下,根据服务需求时间序列,合理安排资源,以提高呼叫接入服务质量、提高话务员的个性化满意度和降低运营成本的多目标复杂约束的优化问题。根据客服质量与话务员满意度相关的指标和约... 呼叫中心排班系统的优化研究是在话务员和坐席资源约束下,根据服务需求时间序列,合理安排资源,以提高呼叫接入服务质量、提高话务员的个性化满意度和降低运营成本的多目标复杂约束的优化问题。根据客服质量与话务员满意度相关的指标和约束,引入了服务水平、排班成本、话务员疲劳度、排班公平性和话务员意愿等因素。基于对满足服务水平的班组数量的预测,依据对外的规划经营和对内的管理调度的区别,将排班决策分为班次设计和班组指派两大具有递进关系的子模型。利用改进型PSO算法和旋转排班法进行求解,并且根据排班结果和评价参数对规划调度参数进行反馈调整。最后通过仿真分析说明了本文方法在兼顾客服满意度和话务员满意度的呼叫中心排班决策系统中有很好的适应性。 展开更多
关键词 排班优化问题 服务参数预测 设计与指派模 改进型pso
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考虑偏差补偿PSO-BP模型的SCR入口NOx软测量 被引量:2
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作者 李忠鹏 姜子运 《兰州交通大学学报》 CAS 2020年第2期58-63,共6页
针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初... 针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初始选择随机性强和训练过程易陷入局部极值的问题,从而提升网络的训练速度和精度;其次,构建模型误差补偿网络修正预测结果以提高网络的预测精度与泛化能力;然后将改进模型应用于SCR入口NOx软测量,基于某电厂DCS运行数据仿真计算,并与BP模型、标准PSO优化的BP模型和改进型PSO优化的BP模型进行了对比.仿真实验表明提出的软测量模型具有更高的收敛速度、更强的泛化能力、更佳的测量精度. 展开更多
关键词 软测量 改进型pso 偏差补偿网络 BP神经网络 SCR入口NO_x浓度
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基于改进粒子群算法的电网经济调度问题研究 被引量:2
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作者 蒋会哲 孙惠娟 饶攀 《大众科技》 2010年第8期126-128,共3页
在电力系统领域,粒子群优化算法(PSO)被广泛应用于实现电能优化、电压控制、以及电容器优化配置等问题。但现有的PSO算法在电力系统优化应用中容易过早收敛,不能得到精确解。文章根据电网最优潮流具有典型的有约束、非线性的特点,提出... 在电力系统领域,粒子群优化算法(PSO)被广泛应用于实现电能优化、电压控制、以及电容器优化配置等问题。但现有的PSO算法在电力系统优化应用中容易过早收敛,不能得到精确解。文章根据电网最优潮流具有典型的有约束、非线性的特点,提出了一种应用于电网经济调度问题的快速有效的求解方法,即改进粒子群(PSO)算法。从模仿生物遗传进化的角度出发,在参考现有PSO算法的基础上设计一种可以随适应度变化而变化的PSO算法模型。通过该算法与标准PSO算法在IEEE30节点系统上进行算法检验比较,可以清楚地看到所改进的算法在求解电网系统经济调度问题方面所具有的优越性能。 展开更多
关键词 改进型pso 算法 最优潮流 经济调度
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基于时序InSAR的改进型PIM矿山采空区沉降模型构建与应用
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作者 毛嘉骐 李素敏 +2 位作者 成睿 张龙宇 沈显名 《化工矿物与加工》 CAS 2023年第9期32-38,共7页
利用InSAR监测矿山采空区地表沉降的过程中易在沉降中心周围产生失相干现象,导致形变结果缺失,无法获取准确的沉降区模型。基于此,提出了一种结合时序InSAR与PIM(Probability Integral Method)的监测方法,以云南省玉溪市大红山铁矿地下... 利用InSAR监测矿山采空区地表沉降的过程中易在沉降中心周围产生失相干现象,导致形变结果缺失,无法获取准确的沉降区模型。基于此,提出了一种结合时序InSAR与PIM(Probability Integral Method)的监测方法,以云南省玉溪市大红山铁矿地下采区某工作面为研究对象,首先计算出时序InSAR累积沉降量,并提取其沉降区边缘的高相干点,结合少量沉降中心水准点,利用改进型PSO(Particle Swarm Optimization)算法获取PIM参数,并通过克里金插值法建立采空区地表整体沉降区模型,利用少量水准点数据对该方法的可靠性和精度进行验证,结果表明,该方法获得的沉降区分布与实际相吻合,其沉降区监测精度比单独使用时序InSAR或PIM的更高,可用于矿区地表沉降信息的准确获取。 展开更多
关键词 时序InSAR 改进型pso PIM 地表沉降 形变监测 沉降模
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基于机器学习的绿色建筑智能控制
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作者 马天成 刘大铭 +1 位作者 李雪洁 孙川川 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3617-3620,共4页
为提高绿色建筑中智能控制系统的自学习能力,通过分析用户对智能家居操作设定的规律,综合判断外部因素(室内外温度、湿度和光照度等)和内部因素(历史设定数据)对用户满意设定的影响。采用一种改进型自适应PSO优化的SVM模型,使用粒子群... 为提高绿色建筑中智能控制系统的自学习能力,通过分析用户对智能家居操作设定的规律,综合判断外部因素(室内外温度、湿度和光照度等)和内部因素(历史设定数据)对用户满意设定的影响。采用一种改进型自适应PSO优化的SVM模型,使用粒子群算法优化SVM模型的惩罚因子及核函数参数,充分发挥粒子群算法的寻优能力以及SVM模型对小样本和非线性关系的学习能力。以用户的满意温度设定为例,验证结果表明,该算法可以提高绿色建筑智能控制系统的自学习能力。 展开更多
关键词 机器学习 SVM模 改进型pso 参数 行为预测
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基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测 被引量:20
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作者 马天成 刘大铭 +1 位作者 李雪洁 孙川川 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第9期3258-3262,共5页
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将... 为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 改进型pso算法 模糊理论 神经网络 参数
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基于改进型PSO-BP神经网络的SVI软测量 被引量:6
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作者 郭晓燕 郭民 韩红桂 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第6期873-877,共5页
针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整。为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同... 针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整。为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同时引入自适应变异算子对局部最优的粒子进行变异,然后利用粗糙集理论消除冗余信息,得到输入变量。该模型对实际污水厂的SVI值进行软测量预测,并与其它软测量模型进行比较,结果表明了该软测量模型具有较好的精度。 展开更多
关键词 污泥膨胀 污泥体积指数 软测量 改进型pso-BP神经网络
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改进型PSO算法解算三维测边网平差模型
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作者 陈哲 范百兴 +2 位作者 段童虎 黄赫 邹方星 《测绘技术装备》 2024年第2期1-5,共5页
空间三维测边网属于典型的秩亏自由网。针对目前网平差常用的最小二乘算法存在线性化求导复杂,计算量大等问题,本文基于高精度测距值,以控制点坐标反算距离与观测距离差值之和最小为目标,构成非线性方程组,建立函数模型;考虑到非线性方... 空间三维测边网属于典型的秩亏自由网。针对目前网平差常用的最小二乘算法存在线性化求导复杂,计算量大等问题,本文基于高精度测距值,以控制点坐标反算距离与观测距离差值之和最小为目标,构成非线性方程组,建立函数模型;考虑到非线性方程组求解方法中智能优化算法无需求导和公式推导简单等优点,引入粒子群(PSO)智能优化算法,并构建改进型PSO算法。研究结果表明,根据本文提出的改进型PSO算法进行平差解算,可保证解算结果的准确性,且该算法较传统PSO算法的寻优速度更快,不仅可为空间三维测边网的解算提供新思路,还可为建立空间三维测边网提供理论支撑。 展开更多
关键词 三维测边网 平差模 改进型pso算法
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基于改进型PSO的参数设计
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作者 刘鑫 李磊 《南方农机》 2017年第23期84-84,共1页
本文提出一种基于改进型PSO的参数设计方法,解决传统粒子群算法中由于粒子多样性的减少及缺少跳出局部优值区域的机制,而造成的容易陷入局部最优值的问题,改进的PSO算法具有多群体和多速度更新方式。
关键词 改进型pso 参数设计 粒子
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