期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法 被引量：4
1
作者 汪雅文 钱谦 +1 位作者 冯勇 伏云发 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期79-86,共8页
针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局... 针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化,提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。同时,在双向学习策略中,为了克服单一性的学习因子和惯性权重在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题,提出了双重自适应策略,更好地平衡群体中粒子的搜索行为。最后利用标准测试函数对该算法进行仿真验证,并与其他两种改进的算法对比。实验结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面具有明显优势。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 双向学习 吸引-排斥 自适应
下载PDF
融合双重策略粒子群算法的分布式电源配网无功优化 被引量：11
2
作者 李子健 郭佩乾 +2 位作者 马宁宁 吴爱军 杨敏珑 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期14-22,81,共10页
大规模、高密度的可再生能源分布式接入配网不仅导致原有系统网络系统结构复杂化,其随机性和波动性等特点也对网络潮流和系统电压带来诸多不利的影响。针对以上情况,以含分布式能源的配电网有功网络损耗与系统电压偏差为控制目标,以引... 大规模、高密度的可再生能源分布式接入配网不仅导致原有系统网络系统结构复杂化,其随机性和波动性等特点也对网络潮流和系统电压带来诸多不利的影响。针对以上情况,以含分布式能源的配电网有功网络损耗与系统电压偏差为控制目标,以引入的静止无功补偿器为基础展开研究。融合天牛须搜索算法,结合吸引排斥和双向学习,提出一种改进式粒子群优化算法,自适应调整惯性权重与学习因子实现高效全局寻优。据此,结合上述研究内容和增强型IEEE 33节点配电系统模型,对所提配电网的无功电压控制效果与改进粒子群优化算法进行了验证。结果对比表明,所提融合天牛须搜索的双向学习粒子群优化算法在保障系统电压稳定性的前提下能够优化系统损耗。同时,与传统粒子群算法相比,计算所用时长、算法收敛速度和最优解寻求方面有较大提升。。 展开更多
关键词 分布式可再生能源并网 配网损耗 无功功率优化 天牛须搜索 粒子群优化算法 吸引排斥和双向学习
下载PDF
多种群纵横双向学习和信息互换的鲸鱼优化算法 被引量：7
3
作者 刘小龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3247-3256,共10页
鲸鱼优化算法(WOA)相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的寻优能力和鲁棒性,但仍存在全局寻优能力有限、局部极值难以跳出等问题。针对上述不平衡问题,该文提出一种多种群纵横双向学习的种群划分思路,子群相互独立,子群内个体受到来... 鲸鱼优化算法(WOA)相较于传统的群体智能优化算法,具有较好的寻优能力和鲁棒性,但仍存在全局寻优能力有限、局部极值难以跳出等问题。针对上述不平衡问题,该文提出一种多种群纵横双向学习的种群划分思路,子群相互独立,子群内个体受到来自横向和纵向两个方向的最优值影响,从而规避局部最优,在探索和开发之间取得均衡。对纵向种群的所有个体,该文提出一种线性下降概率的个体置换策略,促进不同子群的信息流动,加快算法收敛。基于不同个体的历史进化信息,来进行策略算子选择,从而区别于现有基于随机数的策略算子选择方法。利用基准函数进行跨文献对比,数值结果表明该文算法具有很好的优越性和稳定性,在大多数问题上都获得了全局极值,具有较好的问题适用性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 多种群纵横双向学习 子群个体互换 历史信息
下载PDF
具有双向学习能力的智慧阅读灯功能设计
4
作者 卫邦强 董玉汉 +1 位作者 邹念育 王智森 《照明工程学报》 2017年第5期64-67,共4页
为了阅读灯能够实现对使用者身体健康的保障和作业效率的提升,通过对光生物效应的研究,提出双向学习模型并进行智慧阅读灯的功能设计。使用CLA和C/P评价模型对一天中的自然光作用于人体的光生物效应进行量化分析,并得出CS值和C/P值的动... 为了阅读灯能够实现对使用者身体健康的保障和作业效率的提升,通过对光生物效应的研究,提出双向学习模型并进行智慧阅读灯的功能设计。使用CLA和C/P评价模型对一天中的自然光作用于人体的光生物效应进行量化分析,并得出CS值和C/P值的动态比例范围,通过建立双向学习模型,进行智慧阅读灯功能设计,保障在阅读灯下作业的使用者的健康并提高作业效率。为健康高效的阅读灯智慧照明研究提供理论依据。 展开更多
关键词 光生物效应 双向学习模型 智慧阅读灯 功能设计 健康高效
下载PDF
基于施工全过程参数的堆石坝掺砾土心墙压实质量实时评价 被引量：8
5
作者 崔博 张慧高 +1 位作者 王佳俊 余佳 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2021年第2期109-118,共10页
料源参数和施工参数是影响掺砾土心墙压实质量的重要因素。针对当前研究中料源参数被局限于掺砾土,且施工参数考虑不全面,缺乏掺拌参数,不能客观实时评价仓面压实质量的问题,提出了一种基于双向极限学习机(Bidirectional extreme learni... 料源参数和施工参数是影响掺砾土心墙压实质量的重要因素。针对当前研究中料源参数被局限于掺砾土,且施工参数考虑不全面,缺乏掺拌参数,不能客观实时评价仓面压实质量的问题,提出了一种基于双向极限学习机(Bidirectional extreme learning machine,B-ELM)算法,综合考虑施工全过程参数的掺砾土心墙压实质量实时评价模型。研究模型将掺砾土心墙碾压填筑施工过程中土料参数、石料参数等料源参数,掺拌参数、碾压参数等施工参数和气象参数作为模型的输入参数,采用B-ELM算法构建压实质量实时评价模型,将该模型嵌入堆石坝碾压施工质量实时监控系统中,可以实现压实质量的实时评价。结合西南某在建的掺砾土心墙堆石坝,采用本文提出的压实质量实时评价模型,实现了对碾压施工单元压实质量的实时评价。此外,将该模型与基于掺砾土料源参数的压实质量评价模型进行对比,结果表明,二者在精度上具有一致性,该模型在鲁棒性上具有优越性,并且可以实现压实质量的实时评价;与现场实测压实度比较分析,该模型对压实度评价更为准确和稳定。研究成果可为碾压堆石坝施工技术和设计工作提供参考。 展开更多
关键词 堆石坝 掺砾土心墙 压实质量实时评价 掺拌 施工全过程 双向极限学习机
下载PDF
基于B-ELM的通航事故预测
6
作者 常健 《电子质量》 2023年第2期9-13,共5页
高水平的航空安全始终是航空业追求的目标。为了满足未来通航业风险分析和优化的需求,基于美国国家运输安全委员会(NTSB)航空事故数据库近11年的数据,建立了基于极限学习机的小样本事故数据预测模型,并通过实验对比了普通增量式极限学... 高水平的航空安全始终是航空业追求的目标。为了满足未来通航业风险分析和优化的需求,基于美国国家运输安全委员会(NTSB)航空事故数据库近11年的数据,建立了基于极限学习机的小样本事故数据预测模型,并通过实验对比了普通增量式极限学习机模型及传统的小样本数据预测GM(1,1)模型。实验结果证明提出的分析方法和模型在通航业小样本数据集的输入情况下有较高的准确率,能够为行业安全发展起到一定的指导意义。 展开更多
关键词 通航事故分析 航空事故预测 小样本预测 时间窗序列预测 极限学习机 双向增量极限学习机
下载PDF
融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法
7
作者 侯新宇 鲁海燕 +2 位作者 卢梦蝶 徐杰 赵金金 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期248-258,共11页
针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高... 针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高算法的收敛精度和收敛速度。其次,引入随机差分策略来重建平衡池,增加个体之间的信息交流,以利于算法跳出局部最优。最后,设计了一种双向混沌反向学习策略并将其应用到更新后的种群,以增加种群多样性,从而进一步提高算法的收敛精度。通过14个测试函数进行仿真实验,使用Wilcoxon秩和检验以及平均绝对误差来评价算法性能,并将改进算法应用到两个工程设计问题,实验结果验证了3种改进策略的有效性,且改进算法的收敛精度、收敛速度和鲁棒性都有显著提高。 展开更多
关键词 平衡优化器算法 双向混沌反向学习 算法融合 随机差分 群智能优化算法
下载PDF
基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：1
8
作者 冯能莲 汪君杰 雍加望 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期1825-1831,共7页
针对锂离子电池剩余寿命预测时的容量难以测量和预测精度不高等问题,提出一种基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先,提取锂离子电池放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子;接着,构建双向极限学习机的剩余寿命预测模型... 针对锂离子电池剩余寿命预测时的容量难以测量和预测精度不高等问题,提出一种基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先,提取锂离子电池放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子;接着,构建双向极限学习机的剩余寿命预测模型;最后,基于锂离子电池实验数据验证该预测方法的准确性。结果表明:该模型能准确地预测电池剩余寿命,且与普通的极限学习机模型和BP神经网络模型相比,预测误差更小,收敛速度更快。 展开更多
关键词 锂离子电池 寿命预测 放电过程 极限学习机 双向极限学习机
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部