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考虑典型日经济运行的综合能源系统容量配置 被引量：25
1
作者 刘泽健 杨苹 许志荣 《电力建设》 北大核心 2017年第12期51-59,共9页
电、热、冷、气等能源供应网络耦合的综合能源系统通过多种能源优势互补,能够促进可再生能源就地消纳,实现资源的优化利用,提高综合能源利用率。针对区域内由电、热、冷、气多种能源耦合形成的综合能源系统,文章基于不同季节典型日光伏... 电、热、冷、气等能源供应网络耦合的综合能源系统通过多种能源优势互补,能够促进可再生能源就地消纳,实现资源的优化利用,提高综合能源利用率。针对区域内由电、热、冷、气多种能源耦合形成的综合能源系统,文章基于不同季节典型日光伏出力和负荷特性曲线,考虑典型日系统经济运行,建立计及投资成本与收益的经济-环境效益最大化的区域综合能源系统容量配置优化模型,并基于改进的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行优化求解。最后,以深圳市某园区为实例,验证本模型和方法的有效性,实现综合能源系统的科学容量配置,为综合能源系统的规划设计提供理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 综合能源系统 容量配置 典型日 经济运行 自适应粒子群
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基于自适应粒子群优化LSSVM的网络流量在线预测 被引量：22
2
作者 熊南 刘百芬 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第9期21-24,127,共5页
针对带混沌特性的网络流量在线预测,提出一种融合自适应粒子群算法(APSO)和递推式最小二乘支持向量机回归的流量模型。对流量序列嵌入重构得到多维状态输入矢量,将其作为初始LSSVM的训练样本,其中采用自适应粒子群算法对模型的特征参数... 针对带混沌特性的网络流量在线预测,提出一种融合自适应粒子群算法(APSO)和递推式最小二乘支持向量机回归的流量模型。对流量序列嵌入重构得到多维状态输入矢量,将其作为初始LSSVM的训练样本,其中采用自适应粒子群算法对模型的特征参数、嵌入维数寻优,避免早熟停滞。对于在线预报过程中的吸收样本、删减样本采用核矩阵迭代式求解,动态调整回归机,使得模型具有在线学习能力,由此得APSO-LSSVM在线流量预测模型,并考察网络负荷度与嵌入维数关系。仿真实验表明:该方法能有效预测网络流量,实现较高精度实时流量估计。 展开更多
关键词 网络流量预测 最小二乘支持向量机 自适应粒子群 参数优化 迭代求解
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基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统设计 被引量：14
3
作者 窦书星 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期55-58,63,共5页
电力输配电线路是我国电网的重要组成部分,输配电线路的能耗大小直接决定着整体供电系统的运行情况。为了实现输配电线路的节能降耗,设计基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统。ZigBee无线传感网络模块中的ZigBee终端节点将传感器监... 电力输配电线路是我国电网的重要组成部分,输配电线路的能耗大小直接决定着整体供电系统的运行情况。为了实现输配电线路的节能降耗,设计基于ZigBee的电力输配电线路能耗控制系统。ZigBee无线传感网络模块中的ZigBee终端节点将传感器监测节点采集的电力输配电线路实时数据,通过网关发送到能耗控制单元模块。该模块采用基于自适应粒子群的输配电线路能耗控制方法,使得全部粒子不断逼近节能控制的全局最优值,实现输配电线路能耗的最优控制,并将控制结果反馈到云端控制平台供操作人员进行分析和控制。实验结果表明,通过该控制系统控制10条输配电线路能耗降低幅度在2.5%~4.5%之间,在雨雪天气环境下,依然可以保持良好的能耗控制效果,稳定性较高。 展开更多
关键词 ZIGBEE 供电系统 输配电线路 能耗控制 传感器监测 自适应粒子群
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基于改进支持向量机的高炉一氧化碳利用率预测方法 被引量：14
4
作者 安剑奇 陈易斐 吴敏 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期206-214,共9页
高炉冶炼是一个具有非线性、大时滞、大噪声、分布参数等特征的高度复杂生产过程。针对目前高炉现场以焦比为能耗评价指标却无法提供实时指导的问题,研究以一氧化碳利用率为能耗评价指标,提出一种基于改进支持向量机的高炉一氧化碳利用... 高炉冶炼是一个具有非线性、大时滞、大噪声、分布参数等特征的高度复杂生产过程。针对目前高炉现场以焦比为能耗评价指标却无法提供实时指导的问题,研究以一氧化碳利用率为能耗评价指标,提出一种基于改进支持向量机的高炉一氧化碳利用率预测方法。首先分析高炉炼铁过程机理,结合互信息法得出影响一氧化碳利用率的相关操作因素。然后鉴于生产数据含噪高的特点,采用小波去噪方法去除数据噪声干扰,并且利用灰色相对关联度分析方法对操作参数进行时序配准,消除时滞影响,建立高炉一氧化碳利用率预测模型。在建模过程中,将自适应粒子群与支持向量机回归方法相结合,以克服模型参数选择的随机性,提高了模型预测精度。现场实际数据的预测结果表明所提出方法的有效性,能够实时精确地预测高炉一氧化碳利用率,为后续高炉的优化操作和节能减排提供了及时有效的决策支持。 展开更多
关键词 高炉 一氧化碳 建模 支持向量机 预测 自适应粒子群
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基于改进SVM算法的高压断路器故障诊断 被引量：12
5
作者 盖曜麟 葛丽娟 +1 位作者 郭懿中 解治中 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期14-20,共7页
为了能更快速、准确的对高压断路器进行状态分析与故障诊断,文中提出了基于APSO-PCA-SVM算法的高压断路器故障诊断模型。首先提取分合闸电流信号中峰谷电流值、关键时刻等7维特征及动触头位移信号中的3维特征;随后利用PCA(主成分分析)... 为了能更快速、准确的对高压断路器进行状态分析与故障诊断,文中提出了基于APSO-PCA-SVM算法的高压断路器故障诊断模型。首先提取分合闸电流信号中峰谷电流值、关键时刻等7维特征及动触头位移信号中的3维特征;随后利用PCA(主成分分析)对10维特征进行数据降维并确定最终特征集;最后采用APSO(自适应粒子群)算法进行SVM(支持向量机)核参数寻优,将最终特征集作为模型输入,建立了APSOPCA-SVM故障诊断模型,对高压断路器进行故障分类诊断。实例分析结果表明,该方法能够最大程度去除冗余信息,简化了诊断模型的同时提高了诊断精度和效率,在故障样本较少时采用有限特征量即可较为理想的实现对高压断路器此类小样本设备的高效故障诊断。 展开更多
关键词 高压断路器 自适应粒子群 支持向量机 故障诊断
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自适应粒子群优化的高压共轨燃油喷嘴多学科优化设计 被引量：12
6
作者 袁文华 鄂加强 +2 位作者 龚金科 王春华 彭雨 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期63-67,共5页
为了确保高压共轨燃油喷嘴整体性能提高,以高压共轨燃油喷嘴雾化性能、压力损失为目标函数建立了多学科设计优化模型,并充分考虑各学科之间的耦合效应,采用自适应粒子群优化算法进行了多学科设计优化。结果表明:雾化性能提高了36.77%,... 为了确保高压共轨燃油喷嘴整体性能提高,以高压共轨燃油喷嘴雾化性能、压力损失为目标函数建立了多学科设计优化模型,并充分考虑各学科之间的耦合效应,采用自适应粒子群优化算法进行了多学科设计优化。结果表明:雾化性能提高了36.77%,压力损失下降了11.27%,整体性能提高了16.60%。 展开更多
关键词 内燃机 高压共轨 喷嘴 自适应粒子群 多学科优化设计
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基于自适应粒子群的WSN覆盖优化 被引量：9
7
作者 齐薇 虞慧群 +1 位作者 范贵生 陈亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期243-249,共7页
数据感知层的无线传感器网络覆盖范围对感知服务质量具有非常重要的意义。鉴于无线传感器网络初始部署的随机性所造成的覆盖冗余、覆盖空洞以及粒子群算法自身的早熟收敛等问题,提出一种基于二项感知覆盖的自适应虚拟力粒子群优化算法,... 数据感知层的无线传感器网络覆盖范围对感知服务质量具有非常重要的意义。鉴于无线传感器网络初始部署的随机性所造成的覆盖冗余、覆盖空洞以及粒子群算法自身的早熟收敛等问题,提出一种基于二项感知覆盖的自适应虚拟力粒子群优化算法,以优化网络的有效覆盖率。该算法通过在网络中添加移动节点来进行位置调度的重部署分布,并计算种群进化程度和相对聚合程度以自适应调节惯性权重,同时利用适应度方差阈值判断当前状态是否需要引入虚拟力策略的干扰。文中重点分析了初始部署类别和移动节点占比对重部署覆盖性能的影响,并给出了相应的算法实现。仿真实验表明,相比ACPSO,DACPSO,DVPSO算法,改进的粒子群算法的覆盖率达到了98.33%,并且具有较高的移动效率,充分证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 混合传感器网络 自适应粒子群 虚拟力策略 覆盖控制 重部署
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基于自适应粒子群优化LSSVM的变压器油中溶解气体浓度预测 被引量：9
8
作者 连文莉 耿波 +1 位作者 周舟 司刚全 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2021年第5期42-49,共8页
为了实现油浸式变压器油中溶解气体的预测,进而达到变压器状态预警、降低事故发生率的目的,本文将自适应粒子群优化算法(IDPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立变压器油中溶解气体预测模型。利用IDPSO算法基于种群的并行搜索策... 为了实现油浸式变压器油中溶解气体的预测,进而达到变压器状态预警、降低事故发生率的目的,本文将自适应粒子群优化算法(IDPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立变压器油中溶解气体预测模型。利用IDPSO算法基于种群的并行搜索策略特点来自适应迭代搜索最优的目标函数值,寻找LSSVM模型中的参数ξ、C和σ的最优取值,克服了应用传统支持向量机算法进行预测时凭主观经验选择参数对模型泛化能力和预测性能的影响。利用国网陕西省电力公司某变电站采集变压器油色谱数据进行实例验证,结果表明基于IDPSO优化的LSSVM算法具有较好的模式跟踪性能,且能够有效提高变压器油中溶解气体预测的预测精度。 展开更多
关键词 自适应粒子群 变压器 最小二乘支持向量机 油色谱分析 预测
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基于粒子群优化与K-means聚类的配网5G改造经济性评价方法 被引量：7
9
作者 郭亮 王晓卫 +6 位作者 康乾坤 梁振锋 黄灿英 徐在德 陈琛 邓志祥 张帆 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第6期31-36,43,共7页
针对现有4G网络难以满足配电网业务,而5G通信在配网应用中经济性尚不明确的问题,提出一种基于粒子群优化与K-means聚类的配网通信改造经济性评价方法。建立5G与现有4G通信方式在配网中的基站规划模型,利用自适应粒子群算法与K-means聚... 针对现有4G网络难以满足配电网业务,而5G通信在配网应用中经济性尚不明确的问题,提出一种基于粒子群优化与K-means聚类的配网通信改造经济性评价方法。建立5G与现有4G通信方式在配网中的基站规划模型,利用自适应粒子群算法与K-means聚类算法,对2种通信方式下的基站安装进行优化;建立改造成本模型,计算5G改造与现有4G通信下的建设成本;建立通信改造经济性评价模型,利用粒子群算法进行优化求解,进而利用求解出的结果评估2种通信在配电网改造中的经济性。 展开更多
关键词 配电网 5G 经济性评价 自适应粒子群 K-MEANS
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基于Logistic混沌映射的自适应粒子群无功优化研究 被引量：8
10
作者 钱福如 樊艳芳 +1 位作者 刘红政 林雪峰 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2017年第4期146-151,共6页
针对自适应粒子群算法在无功优化中引入交叉变异等算子后出现收敛速度变慢的问题,将Logistic混沌映射引入到自适应粒子群算法之中,通过计算粒子适应度值,将具有较好适应度值的粒子位置即最优位置进行Logistic混沌优化。通过对IEEE 14节... 针对自适应粒子群算法在无功优化中引入交叉变异等算子后出现收敛速度变慢的问题,将Logistic混沌映射引入到自适应粒子群算法之中,通过计算粒子适应度值,将具有较好适应度值的粒子位置即最优位置进行Logistic混沌优化。通过对IEEE 14节点及IEEE 57节点系统进行仿真计算,以网损最小为优化目标,验证了该算法可以提高粒子取值的有效性和多样性,能使无功优化的控制变量较快地跳出局部最优,加快了算法的收敛速度,对解决电力系统无功优化问题具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 自适应粒子群 Logistic混沌算子
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基于非均匀B样条曲线的挖掘机最优时间轨迹规划 被引量：8
11
作者 李虹 刘松 +1 位作者 孙志毅 张韵悦 《中国工程机械学报》 北大核心 2021年第4期302-306,共5页
为了实现挖掘机器人平稳、高效率地完成给定挖掘任务,提出了非均匀B样条曲线的轨迹规划方法。利用3次非均匀B样条曲线,在关节角速度、角加速度和角加加速度的约束条件下,在关节空间对挖掘机进行轨迹规划。采用自适应粒子群优化(APSO)算... 为了实现挖掘机器人平稳、高效率地完成给定挖掘任务,提出了非均匀B样条曲线的轨迹规划方法。利用3次非均匀B样条曲线,在关节角速度、角加速度和角加加速度的约束条件下,在关节空间对挖掘机进行轨迹规划。采用自适应粒子群优化(APSO)算法求取插值时间的最优值,优化得出各个关节角度的最优时间曲线,从而得到末端挖掘轨迹,在相同的约束条件和优化方法下,采用5次非均匀B样条关节曲线进行对比。实验结果表明:低阶次的非均匀B样条曲线既可以实现各个关节高效平稳的到达给定目标点,而且还可以减少曲线摆动,从而减小对挖掘机的磨损,延长其使用寿命。 展开更多
关键词 挖掘机 轨迹规划 非均匀B样条曲线 自适应粒子群
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仿生四足机器人自适应粒子群优化控制 被引量：7
12
作者 李冰 苏文海 +1 位作者 息晓琳 靳亚东 《农机化研究》 北大核心 2018年第5期24-29,共6页
针对仿生四足机器人液压伺服驱动所带来的非线性和参数时变性等问题,有效抑制基于位置内环PID控制液压伺服系统过程中产生的高频振动对仿生四足机器人稳态行走的影响,采用自适应粒子群(PSO)算法优化位置内环PID控制的仿生四足机器人液... 针对仿生四足机器人液压伺服驱动所带来的非线性和参数时变性等问题,有效抑制基于位置内环PID控制液压伺服系统过程中产生的高频振动对仿生四足机器人稳态行走的影响,采用自适应粒子群(PSO)算法优化位置内环PID控制的仿生四足机器人液压伺服系统。该方法能让PID控制器快速通过粒子种群的随机搜索和全局通讯来寻找最优解作为仿生四足机器人实时控制中的PID控制参数,优化液压伺服系统的传动性能。在分析仿生四足机器人结构和液压驱动模型的基础上,建立了液压伺服系统仿真模型。通过Mat Lab/Simulink软件对所建立的模型作为目标函数进行了正弦响应跟踪仿真试验,并在所设计的仿生四足机器人试验样机上进行了对角步态行走测试。实验结果表明:与传统的PID控制器相比,采用自适应粒子群(PSO)算法优化PID控制的液压伺服系统,具有更好的动态响应和鲁棒性,能够有效地提高对仿生四足机器人液压伺服系统的控制精度,保证仿生四足机器人能够平稳行走。 展开更多
关键词 仿生四足机器人 液压伺服系统 自适应粒子群 高频振动 PID控制
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基于自适应可控开关矩阵的光伏阵列优化配置策略 被引量：6
13
作者 王秀云 田壁源 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期77-83,共7页
针对光伏阵列在阴影或者组件故障情况下引起效率降低的问题,基于自适应粒子群优化算法(SA-PSO)提出将最大功率点跟踪与开关矩阵相结合的控制策略。同时给出了该算法的重启与终止条件,避免了开关的频繁使用与系统趋于稳定时的功率振荡。... 针对光伏阵列在阴影或者组件故障情况下引起效率降低的问题,基于自适应粒子群优化算法(SA-PSO)提出将最大功率点跟踪与开关矩阵相结合的控制策略。同时给出了该算法的重启与终止条件,避免了开关的频繁使用与系统趋于稳定时的功率振荡。首先对算法的重启条件进行判断,如果是非自然重启,需要通过优化算法对异常情况下的最优模块阵列连接方案进行识别。然后利用可控开关矩阵实时优化光伏阵列配置方式。最后通过仿真验证了该方法在遮阴或故障情况下均可以快速准确地跟踪到全局最优MPP,有效提高光伏阵列的输出功率。 展开更多
关键词 光伏系统 局部遮阴 可控开关矩阵 最大功率点跟踪(MPPT) 自适应粒子群
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挖掘机时间最优与脉动最优轨迹规划
14
作者 孙志毅 刘松 +1 位作者 王银 李虹 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第1期304-307,313,共5页
为了在提高挖掘机工作效率的同时减小各个关节的振动,提出了一种使挖掘机关节运行时间和关节脉动达到某种综合最优的轨迹规划方法,在同时考虑挖掘机动臂、斗杆、铲斗的运动学约束以及动作时间约束条件的前提下,采用五次非均匀B样条曲线... 为了在提高挖掘机工作效率的同时减小各个关节的振动,提出了一种使挖掘机关节运行时间和关节脉动达到某种综合最优的轨迹规划方法,在同时考虑挖掘机动臂、斗杆、铲斗的运动学约束以及动作时间约束条件的前提下,采用五次非均匀B样条曲线对离散序列点进行插值,然后运用自适应粒子群优化算法(ASPO)对目标函数进行优化求解得到一条动作时间较短且脉动连续关节轨迹,最后对优化后得到的关节轨迹进行仿真实验,结果表明,该方法最终可以得到比较理想的运动轨迹,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 挖掘机 轨迹规划 非均匀B样条曲线 自适应粒子群
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输电线路跨越式巡检机器人越障运动优化 被引量：1
15
作者 吴毅 吴功平 黄乐 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第11期268-272,共5页
输电线路巡检机器人越障是巡检过程的重难点之一,针对此问题分析了巡检机器人跨越式通过障碍物时的运动规划,采用五次多项式对关节空间路径点进行插值生成运动轨迹,基于运动学和动力学建立了面向时间与能耗的越障优化模型,指出了机器人... 输电线路巡检机器人越障是巡检过程的重难点之一,针对此问题分析了巡检机器人跨越式通过障碍物时的运动规划,采用五次多项式对关节空间路径点进行插值生成运动轨迹,基于运动学和动力学建立了面向时间与能耗的越障优化模型,指出了机器人无碰避障的运动条件。为平衡全局搜索能力与局部搜索能力,避免算法陷入局部最优,通过自适应调整记忆项惯性权重,对传统粒子群算法进行改进,迭代寻优求解目标函数。仿真结果表明,该方法能有效平衡越障时间与能耗,规划轨迹满足机器人的无碰避障运动条件。 展开更多
关键词 巡检机器人 越障运动 运动优化 自适应粒子群 无碰避障
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基于自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法 被引量：5
16
作者 陈宇 孙帆 张健 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第3期44-49,共6页
电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与... 电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与理想速度,自适应调整粒子群优化算法中的参数,对成像后图像边界周围的灰度进行补偿.数值实验结果表明,同线性反投影和共轭梯度算法相比,进行边界灰度补偿后的图像兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新思路. 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建 自适应粒子群
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基于PSO的城市轨道交通应急救援站选址研究 被引量：5
17
作者 聂鑫路 魏庆朝 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2015年第7期100-105,共6页
研究目的:目前我国越来越多的城市迈入了城市轨道交通网络化运营阶段,这对城市轨道交通网络的应急救援体系提出了更高要求,其中,应急救援站是救援体系的关键。为此,本文提出以滚动式多步求解的方法建立粒子维度自适应模型,求解城市轨道... 研究目的:目前我国越来越多的城市迈入了城市轨道交通网络化运营阶段,这对城市轨道交通网络的应急救援体系提出了更高要求,其中,应急救援站是救援体系的关键。为此,本文提出以滚动式多步求解的方法建立粒子维度自适应模型,求解城市轨道交通网络应急救援站多目标选址问题,并采用Matlab与数字地图相结合的方式,计算覆盖北京地铁全网的应急救援站最少数量及最佳位置分布。研究结论:(1)本文提出以滚动式多步求解方式来改进传统的粒子群聚类算法,改进后的算法能够自适应地求解聚类簇数;(2)应用改进后的粒子群算法能自动求解不同轨道交通线网中的应急救援站最少数量,且求解结果优于已有相关研究;(3)本文在适应度函数中增设影响权重,可解决选址过程中的多目标约束问题;(4)本文提出的粒子维度自适应方法同样可以用在解决聚类条件相同、类群边界明确的其他类似问题上。 展开更多
关键词 自适应粒子群 多目标选址 数字地图 城市轨道交通网络 应急救援站
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基于改进WLSSVM的无人艇操纵性参数辨识
18
作者 张海胜 董早鹏 +3 位作者 杨莲 张铮淇 齐诗杰 李家康 《水下无人系统学报》 2023年第5期687-695,共9页
为了实现高精度的无人艇操纵运动辨识建模,针对最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识无人艇2阶非线性响应模型时,部分参数会辨识不准的问题,设计了余弦处理方法,对辨识模型进行重构;为进一步提高辨识精度,在此基础上根据数据加权思想,结合引... 为了实现高精度的无人艇操纵运动辨识建模,针对最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识无人艇2阶非线性响应模型时,部分参数会辨识不准的问题,设计了余弦处理方法,对辨识模型进行重构;为进一步提高辨识精度,在此基础上根据数据加权思想,结合引入变异策略的自适应粒子群算法,提出了一种可对权值寻优的加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)算法。基于仿真数据和实船数据的辨识结果表明,余弦方法重构后的模型很好地解决了参数辨识不准的问题,权值寻优后的WLSSVM进行参数辨识建模具有更高的预报精度。研究结果能够为无人艇操纵运动的高精度参数辨识建模提供参考。 展开更多
关键词 无人艇操纵运动 运动参数辨识 最小二乘支持向量机 自适应粒子群
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基于自适应粒子群优化的SVM算法在建筑物沉降预测中的应用 被引量：4
19
作者 张潇珑 《测绘工程》 CSCD 2015年第11期44-47,共4页
针对传统支持向量机算法在预测方面的不足,采用自适应粒子群算法(APSO)对支持向量机参数选择进行分析和优化,建立基于自适应粒子群优化的SVM算法建筑物沉降预测模型,并对建筑物进行沉降预测。实验表明,相比于传统的支持向量机算法,自适... 针对传统支持向量机算法在预测方面的不足,采用自适应粒子群算法(APSO)对支持向量机参数选择进行分析和优化,建立基于自适应粒子群优化的SVM算法建筑物沉降预测模型,并对建筑物进行沉降预测。实验表明,相比于传统的支持向量机算法,自适应粒子群优化的SVM算法预测精度较高,为建筑物沉降预测提供一种新方法。 展开更多
关键词 自适应粒子群 支持向量机 建筑物沉降预测
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面向基因选择的结合Relief-F和决策树的APSO算法 被引量：4
20
作者 叶超超 潘巨龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期395-398,共4页
由于基因表达数据高维度、高噪声、小样本的特点,基因选择一直是肿瘤分类的一大挑战。为了提高肿瘤分类的精度,同时保证基因选择的效率,提出一种结合Relief-F和CART决策树的自适应粒子群优化(APSO)算法(R-C-APSO)。该方法首先利用Relie... 由于基因表达数据高维度、高噪声、小样本的特点,基因选择一直是肿瘤分类的一大挑战。为了提高肿瘤分类的精度,同时保证基因选择的效率,提出一种结合Relief-F和CART决策树的自适应粒子群优化(APSO)算法(R-C-APSO)。该方法首先利用Relief-F快速过滤大量无关基因和噪声,缩小基因选择范围;然后以CART决策树为适应度函数,用APSO算法对基因进行最终搜索。通过六个数据集的分析实验,结果表明R-C-APSO拥有较高的分类精度和较快的基因选择速度,且具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 基因选择 自适应粒子群 决策树 肿瘤分类
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