记忆粒子模型中包含复杂粒子炮弹与出射粒子的预平衡发射研究

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作者 缪容之 《高能物理与核物理》 CSCD 北大核心 1989年第11期1039-1048,共10页

本文讨论了记忆粒子模型中复杂粒子发射几率及复杂炮弹入射引起的初值问题;提出了m-r系合作发射机制;计算结果与实验符合良好.

关键词 记忆粒子 复杂粒子 出射粒子 发射

原文传递

输电线路PSOEM-LSSVM覆冰预测模型 被引量：67

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作者 刘闯 何沁鸿 +5 位作者 卢银均 杨凯帆 黄婧 何丽娜 陈磊 孟遂民 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第6期131-137,共7页

针对输电线路覆冰厚度预测方法存在的收敛速度慢、预测精度差等问题,考虑覆冰厚度影响因素,提出一种采用扩展记忆粒子群(PSOEM)进行参数寻优的方法,并将其应用到最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行覆冰厚度预测。该方法在传统粒子群算法... 针对输电线路覆冰厚度预测方法存在的收敛速度慢、预测精度差等问题,考虑覆冰厚度影响因素,提出一种采用扩展记忆粒子群(PSOEM)进行参数寻优的方法,并将其应用到最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行覆冰厚度预测。该方法在传统粒子群算法中引入扩展记忆因子,使粒子具有更强的搜索能力,从而加快收敛速度,提高预测精度。最后,采用实际线路覆冰数据对预测模型进行精度检验,结果表明,基于PSOEM-LSSVM预测模型的平均相对误差均小于3%,与其他模型相比,预测效果最好。 展开更多

关键词 输电线路 覆冰预测 扩展记忆粒子群 最小二乘支持向量机

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基于免疫记忆粒子群优化算法的风火联合系统的多目标优化调度 被引量：14

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作者 胡殿刚 秦睿 +2 位作者 黄亭 杨俊 马喜平 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期20-26,30,共8页

随着清洁可再生的随机性和间歇性风电大规模接入,其对电力系统发电调度的影响不容忽视。考虑风电机组的环境效益和并网对系统安全造成的影响,建立基于多目标机会约束规划模型,将燃煤机组发电成本最小、污染气体排放量最小作为目标,并计... 随着清洁可再生的随机性和间歇性风电大规模接入,其对电力系统发电调度的影响不容忽视。考虑风电机组的环境效益和并网对系统安全造成的影响,建立基于多目标机会约束规划模型,将燃煤机组发电成本最小、污染气体排放量最小作为目标,并计及系统的正、负旋转备用容量约束。使用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定模型,采用模糊化处理技术将多目标优化转化为单目标优化,利用免疫记忆粒子群优化算法求解模型。最后,以修改后IEEE-30节点系统模型测试算例MATLAB仿真为例,通过算例仿真结果比较分析,验证了所建立模型的正确性以及算法的快速性、有效性和收敛性。 展开更多

关键词 风电 电力系统 多目标 机会约束规划 模糊化处理技术 免疫记忆粒子群优化算法

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基于PSOEM优化LSSVM的接地网腐蚀预测研究 被引量：13

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作者 王小军 高广德 +5 位作者 吴田 谢枭 王若昕 沈丹青 何丽娜 刘闯 《智慧电力》 北大核心 2020年第11期68-73,共6页

通过腐蚀试验获得60组110 kV变电站土壤成分数据及相应的金属片腐蚀速率,对60组样本数据进行灰色关联分析,结果表明Cl-含量、pH值、含水量和含盐量是接地网腐蚀的主要原因,并以此作为接地网腐蚀预测模型选择支持向量的依据。为提高最小... 通过腐蚀试验获得60组110 kV变电站土壤成分数据及相应的金属片腐蚀速率,对60组样本数据进行灰色关联分析,结果表明Cl-含量、pH值、含水量和含盐量是接地网腐蚀的主要原因,并以此作为接地网腐蚀预测模型选择支持向量的依据。为提高最小二乘支持向量机模型的预测精度,采用扩展记忆粒子群算法对最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,建立基于PSOEM优化LSSVM的接地网腐蚀预测模型。应用试验数据进行仿真分析,结果表明,PSOEM-LSSVM模型在训练拟合和外推预测方面效果更好。 展开更多

关键词 灰色关联分析 扩展记忆粒子群 最小二乘支持向量机 接地网 腐蚀

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带扩展记忆的粒子群优化最小二乘支持向量机在中长期电力负荷预测中的应用 被引量：7

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作者 段其昌 周华鑫 +1 位作者 曾勇 张广峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期41-43,共3页

针对中长期电力负荷预测,考虑了影响中长期电力负荷的各种因素,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化算法(PSOEM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期负荷预测方法。PSOEM比传统PS0收敛速度更快,精度更高,具有更强的寻优能力,因此利... 针对中长期电力负荷预测,考虑了影响中长期电力负荷的各种因素,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化算法(PSOEM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期负荷预测方法。PSOEM比传统PS0收敛速度更快,精度更高,具有更强的寻优能力,因此利用PSOEM算法对LSSVM参数进行优化选择,获得了较优的PSOEM-LSSVM预测模型。通过实例仿真表明,该方法与其他几种方法相比具有更高的预测精度和速度。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 带扩展记忆粒子群 最小二乘支持向量机

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基于扩展记忆粒子群优化支持向量机的汽轮机故障诊断 被引量：2

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作者 范汉林 《电气开关》 2023年第3期68-71,共4页

为了提高汽轮机故障诊断正确率,提出了一种基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断方法。采用扩展记忆系数对PSO算法进行改进,以提高PSO算法的优化性能,采用扩展记忆粒子群算法对支持向量机进行优化,建立了基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断模型。... 为了提高汽轮机故障诊断正确率,提出了一种基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断方法。采用扩展记忆系数对PSO算法进行改进,以提高PSO算法的优化性能,采用扩展记忆粒子群算法对支持向量机进行优化,建立了基于EMPSO-SVM的汽轮机故障诊断模型。采用实际算例进行仿真分析,结果表明,EMPSO-SVM模型诊断结果的正确率高达95%,相比PSO-SVM模型正确率提高了7.5%,验证了模型的正确性和实用性。 展开更多

关键词 汽轮机 故障诊断 扩展记忆粒子群 支持向量机

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基于Bladed风电机组变速与变桨距控制器参数优化 被引量：5

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作者 高峰 王伟 凌新梅 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1644-1650,1660,共8页

由于风力发电系统具有非线性和参数时变等特点,其控制器参数在设计和优化时不易计算与整定。利用Bladed软件中模型线性化结合模型降阶算法建立了适用于参数整定的机组线性化模型,应用免疫记忆粒子群算法整定控制器PI(Proportion Integr... 由于风力发电系统具有非线性和参数时变等特点,其控制器参数在设计和优化时不易计算与整定。利用Bladed软件中模型线性化结合模型降阶算法建立了适用于参数整定的机组线性化模型,应用免疫记忆粒子群算法整定控制器PI(Proportion Integral)参数,并基于Bladed参数辨识结果计算了最优转速-转矩控制的增益系数和自适应PI变桨距控制的增益因子,形成了一种基于Bladed的风电机组变速与变桨距控制器参数优化方法。仿真结果表明了该优化方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 风电机组 Bladed 控制器 优化 免疫记忆粒子群算法

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无线传感器网络分簇算法的仿真研究 被引量：4

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作者 李会 刘剑虹 何鹏 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第5期122-125,245,共5页

针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的问题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法。算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单。该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估... 针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的问题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法。算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单。该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割,获得能量均衡及负载能力均衡的分区,并在分区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头,使簇头具有高能量、负载能力强的优点。仿真结果表明,算法不仅在能量有效性、负载均衡性方面有良好的效果,而且延长网络生命周期和缩短建簇时间。因此,该算法在解决无线传感器网络节点不均衡问题上具有一定的实用性。 展开更多

关键词 无线传感网络 分簇算法 免役记忆粒子群优化 负载均衡

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超超临界机组协调控制系统解耦及控制研究 被引量：2

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作者 李康 孙宇贞 +1 位作者 张婷 黄晓筱 《计算机仿真》 北大核心 2020年第9期68-76,共9页

超超临界机组协调控制对象具有强耦合、非线性、变参数等特点。通过对其三输入三输出对象的特性分析,设计了基于一阶模型的解耦环节,并采用改进后的免疫记忆粒子群优化(Immune Memory Particle Swarm Optimization,IMPSO)对开环下的解... 超超临界机组协调控制对象具有强耦合、非线性、变参数等特点。通过对其三输入三输出对象的特性分析,设计了基于一阶模型的解耦环节,并采用改进后的免疫记忆粒子群优化(Immune Memory Particle Swarm Optimization,IMPSO)对开环下的解耦器参数和闭环PID参数进行优化,仿真结果表明上述解耦系统有理想的控制性能。进而在解耦器和控制器参数不变的情况下改变对象模型参数验证系统鲁棒性,测试结果表明系统依然能够保持足够的稳定性,且超调量、调整时间、衰减率等均维持在合理范围内。所设计的解耦补偿器简单易实现,适用于强耦合、非线性、时变的协调控制系统。 展开更多

关键词 超超临界机组 协调控制 免疫记忆粒子群优化 智能解耦

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基于相空间重构和LSSVM的短期风速预测

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作者 莫如发 《电工技术》 2022年第18期54-58,共5页

为了提高短期风速预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。首先采用复自相关法和互信息法计算延迟时间,采用伪最邻近点法和Cao式法计算嵌入维数,使延迟时间和嵌入维数取值更合理。其次运用小数据量法计算混沌时... 为了提高短期风速预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。首先采用复自相关法和互信息法计算延迟时间,采用伪最邻近点法和Cao式法计算嵌入维数,使延迟时间和嵌入维数取值更合理。其次运用小数据量法计算混沌时间序列的最大Lyapunov指数,G-P算法计算时间序列的关联维数,用以证明风速序列为混沌时间序列并确定支持向量。然后采用扩展记忆粒子群对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立PSOEM-LSSVM的短期风速预测模型。最后与其他几种风速预测模型对比,仿真结果表明PSOEM-LSSVM预测模型可加快收敛速度,提高计算精度,验证了提出的短期风速预测方法的正确性和实用性。 展开更多

关键词 相空间重构 最小二乘支持向量机 风速 预测 扩展记忆粒子群

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预平衡发射研究中的记忆粒子模型

11

作者 缪容之 《高能物理与核物理》 SCIE CAS CSCD 北大核心 1989年第10期942-955,共14页

高能的复合系统的激子被分成记忆粒子m与非记忆粒子r两部份.在引入n态m粒子碰撞比α_n后,建立了m与r粒子态-角占据几率的耦合主方程,给出了区分m、r粒子的态密度与发射几率公式.计算结果表明本模型对实验的拟合较广义激子模型有明显改进.

关键词 预平衡发射 记忆粒子模型 粒子

原文传递

记忆粒子模型中碰撞比α_n的数值获取

12

作者 缪容之 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 1989年第2期15-24,共10页

本文给出了记忆粒子模型中n态时m粒子的碰撞比分α_n的数值获取方法;讨论了两种不同的初值赋值方法对结果的影响。在记忆粒子模型中采用本方法提供的α_n,计算预平衡发射与实验资料拟合良好。

关键词 预平衡 记忆粒子模型 碰撞比

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基于PSOEM和神经网络的光伏电站功率预测 被引量：11

13

作者 朱旭坤 姚李孝 杨国清 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第7期115-120,135,共7页

分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法(PSO)和带扩展记忆粒子群优化算法(PSOEM)这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值... 分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法(PSO)和带扩展记忆粒子群优化算法(PSOEM)这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSOBP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。 展开更多

关键词 BP神经网络 带扩展记忆的粒子群 粒子群 功率预测

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基于人类记忆模型的粒子滤波鲁棒目标跟踪算法 被引量：8

14

作者 齐玉娟 王延江 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期810-816,共7页

当目标被场景中的物体或其它运动目标遮挡,或者目标姿态发生很大改变时,粒子滤波器就会失效.为解决这类问题,受人类记忆机制的启发,文中将人类记忆模型引入到粒子滤波器模板更新过程,提出一种基于记忆的粒子滤波器.每个模板都要经过瞬... 当目标被场景中的物体或其它运动目标遮挡,或者目标姿态发生很大改变时,粒子滤波器就会失效.为解决这类问题,受人类记忆机制的启发,文中将人类记忆模型引入到粒子滤波器模板更新过程,提出一种基于记忆的粒子滤波器.每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆3个空间的传输和处理.该粒子滤波器能记住曾经出现的目标模板,从而能更快地适应目标姿态的变化.实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 粒子滤波器(PF) 人类记忆模型 基于记忆的粒子滤波器(MPF) 遮挡处理 目标跟踪

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基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位 被引量：6

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作者 张广峰 段其昌 刘政 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期72-73,77,共3页

提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学... 提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。 展开更多

关键词 加强学习与联想记忆的粒子群优化算法 节点定位 接收信号强度指示测距模型 极大似然估计法

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