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PV Maximum Power-point Tracking Using Modified Particle Swarm Optimization under Partial Shading Conditions 被引量:5
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作者 Al-wesabi Ibrahim M.B.Shafik +5 位作者 Min Ding Mohammad Abu Sarhan Zhijian Fang Ahmed.G.Alareqi Tariq Al’moqri Ayman.M.Al-Rassas 《Chinese Journal of Electrical Engineering》 CSCD 2020年第4期106-121,共16页
A novel maximum power-point tracking approach is proposed based on studies investigating the output characteristics of photovoltaic(PV)systems under partial shading conditions.The existence of partially shaded conditi... A novel maximum power-point tracking approach is proposed based on studies investigating the output characteristics of photovoltaic(PV)systems under partial shading conditions.The existence of partially shaded conditions leads to the presence of several peaks on PV curves,which decrease the efficiency of conventional techniques.Hence,the proposed algorithm,which is based on the modified particle-swarm optimization(MPSO)technique,increases the output power of PV systems under such abnormal conditions and has a better performance compared to other methods.The proposed method is examined under several scenarios for partial shading condition and non-uniform irradiation levels using Matlab,and to investigate its effectiveness adequately,the results of the proposed method are compared with those of the neural network technique.The experimental results show that the proposed method can decrease the interference of the local maximum power-point to cause the PV system to operate at a global maximum power-point.The efficiency of the MPSO is achieved with the least number of steady-state oscillations under partial shading conditions compared with the neural network method. 展开更多
关键词 Photovoltaic(PV) maximum power point tracking(MPPT) step-up converter artificial neural networks(ANNs) particle-swarm optimization(PSO)
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基于QPSO算法的单阶段投资组合优化
2
作者 江家宝 郑尚志 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1512-1515,共4页
投资组合优化问题是NP难解问题,通常的方法很难较好地接近全局最优。在经典微粒群算法(PSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群算法(QPSO)的单阶段投资组合优化方法,具体介绍了依据目标函数如何利用QPSO算法去寻找最优投资组合。在具... 投资组合优化问题是NP难解问题,通常的方法很难较好地接近全局最优。在经典微粒群算法(PSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群算法(QPSO)的单阶段投资组合优化方法,具体介绍了依据目标函数如何利用QPSO算法去寻找最优投资组合。在具体应用中,为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进。利用真实历史数据进行验证,结果表明在解决单阶段投资组合优化问题时,基于QPSO算法的投资组合优化的性能比PSO算法更加优越,且QPSO算法在投资组合优化领域具有很大的实际应用价值。 展开更多
关键词 单阶段 投资组合 量子 粒子群 最优化
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核主成分分析法在测井浊积岩岩性识别中的应用 被引量:27
3
作者 周游 张广智 +3 位作者 高刚 赵威 易院平 魏红梅 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期667-675,490,共10页
在复杂岩性油气藏储层评价中,如何合理利用测井曲线信息判别岩性是一个难题,东营凹陷董集洼陷浊积岩岩性复杂,采用常规交会图法以及主成分分析法都难以有效地识别岩性。为了解决这一问题,基于粒子群算法以及核函数理论,结合该区的测井... 在复杂岩性油气藏储层评价中,如何合理利用测井曲线信息判别岩性是一个难题,东营凹陷董集洼陷浊积岩岩性复杂,采用常规交会图法以及主成分分析法都难以有效地识别岩性。为了解决这一问题,基于粒子群算法以及核函数理论,结合该区的测井响应特征,采用核主成分分析法,建立新的主成分计算方法,选取该区实测的自然伽马测井(GR)、声波时差测井(AC)、中子孔隙度测井(CNL)、密度测井(DEN)、原状地层电阻率(RT)构建出五个主成分变量,其中前两个主成分变量累积贡献率达到了93.83%,可以有效地代替原始多维测井信息。实例分析结果表明,利用前两个主成分变量主成分进行交会分析,可以有效地识别浊积岩的岩性,并将该方法在研究区进行了试验,岩性识别准确率达到了90%,较传统方法具有更高的岩性识别精度,取得了良好的应用效果。 展开更多
关键词 浊积岩 主成分分析 核函数 岩性识别 粒子群算法
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电网电压不平衡时VSC-HVDC优化控制策略 被引量:20
4
作者 孙黎霞 王哲 +2 位作者 朱鹏飞 陈宇 金宇清 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期47-55,共9页
电网电压不平衡时,引起电压源换流器输出功率的二倍频波动。为此,研究了两相静止αβ坐标系下的电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)电网电压三相不平衡时的功率优化控制策略。为了方便计算不同控制目标下的参考电流,引入两个独立可调... 电网电压不平衡时,引起电压源换流器输出功率的二倍频波动。为此,研究了两相静止αβ坐标系下的电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)电网电压三相不平衡时的功率优化控制策略。为了方便计算不同控制目标下的参考电流,引入两个独立可调的参数,推导参考电流的统一解析表达式。提出采用粒子群算法对两个独立参数进行优化,同时抑制有功功率和无功功率二倍频波动,实现多目标控制。并采用比例谐振控制器进行矢量电流控制,实现交流信号无静差控制。在PSCAD/EMTDC中进行仿真验证,结果表明,当发生单相接地故障时,采用文中提出的功率优化策略,当有功功率波动不超过10%时,无功功率的波动减弱20%,仿真结果和理论分析相一致,验证了所提出的优化控制策略的有效性和可行性。 展开更多
关键词 柔性直流输电 电压源换流器 不平衡控制 参数优化 粒子群 比例谐振控制 功率波动
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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 被引量:17
5
作者 黎海波 黎夏 +2 位作者 刘小平 艾彬 刘涛 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期724-733,共10页
选址问题是GIS最基本的任务之一。一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成。实际的选址问题是很复杂的。在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用。采用一般的... 选址问题是GIS最基本的任务之一。一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成。实际的选址问题是很复杂的。在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用。采用一般的方法无法求解这种最优化问题。而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂。提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题。具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 粒子群算法 GIS 多目标选址 形态 优化
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扩展的微粒群算法 被引量:17
6
作者 莫思敏 曾建潮 谢丽萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期811-816,共6页
微粒间的作用方式是影响微粒群算法的关键因素.为克服微粒群算法的早熟问题,提出一种扩展的微粒群算法(EPSO).基于拟态物理学中的引斥力思想,重新构建微粒间的作用方式.通过微粒间适应值的比较定义微粒间作用的引斥力规则,使微粒在所有... 微粒间的作用方式是影响微粒群算法的关键因素.为克服微粒群算法的早熟问题,提出一种扩展的微粒群算法(EPSO).基于拟态物理学中的引斥力思想,重新构建微粒间的作用方式.通过微粒间适应值的比较定义微粒间作用的引斥力规则,使微粒在所有微粒对其产生的引斥力的合力方向上随机地移动寻找最优解.扩展的微粒群算法与相关算法进行比较,仿真结果表明:它能够有效提高微粒群算法的全局优化性能. 展开更多
关键词 微粒群算法 拟态物理学 引斥力规则
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基于粒子群算法的LCLC谐振变换器优化设计 被引量:9
7
作者 赵斌 王刚 +1 位作者 宋婧妍 刘雅琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1622-1629,共8页
LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中,起到升压的作用。在LCLC谐振变换器中,具有多个谐振参数,即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容。多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度。该文提出一... LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中,起到升压的作用。在LCLC谐振变换器中,具有多个谐振参数,即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容。多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度。该文提出一种基于粒子群优化算法的LCLC谐振变换器优化设计方法,解决LCLC谐振变换器由于多个谐振参数造成的总损耗优化困难的问题。首先,推导了LCLC谐振变换器的总损耗公式;其次,采用粒子群优化算法,对LCLC谐振变换器的总损耗进行了优化,得到了总损耗最小时的谐振变换器参数;最后,基于优化的LCLC谐振变换器参数,搭建了LCLC谐振变换器,并进行了一系列实验。实验结果证明了该优化设计方法的有效性。 展开更多
关键词 空间行波管放大器 粒子群优化算法 LCLC谐振变换器 总损耗
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基于用户优先级的云计算任务调度策略 被引量:8
8
作者 蒲汛 杜嘉 卢显良 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第8期64-68,共5页
根据云计算环境中用户任务调度的不同需求,提出一种基于改进离散粒子群优化算法的任务调度策略,可实现在短时间内对云计算任务的相对较优调度。将用户费用与该任务的截止时间相结合,构建相对合理的用户优先级,以引导算法的适应度函数的... 根据云计算环境中用户任务调度的不同需求,提出一种基于改进离散粒子群优化算法的任务调度策略,可实现在短时间内对云计算任务的相对较优调度。将用户费用与该任务的截止时间相结合,构建相对合理的用户优先级,以引导算法的适应度函数的偏好。引入重优化判断准则,在保证算法有能力跳出局部最优的同时保持解的多样性,最终求出满足用户优先级偏好的任务调度映射。仿真实验结果表明,该策略更符合云计算调度的复杂环境,能得到全局较优的任务调度方案。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 QOS约束 Hadoop架构 离散粒子群优化 用户优先级
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基于仿方竹结构的薄壁管耐撞性分析及优化 被引量:7
9
作者 陈晓薇 马彬 陈勇 《机械设计》 CSCD 北大核心 2021年第5期57-64,共8页
薄壁金属管是发生碰撞时为安全性所设置的关键吸能构件。为了提高薄壁管结构的耐撞性,结合方管的易安装性和圆管的稳定性,基于方竹结构对薄壁管截面进行耐撞性分析和仿生优化设计。通过对方竹结构的原型分析,利用ABAQUS搭建了仿方竹结... 薄壁金属管是发生碰撞时为安全性所设置的关键吸能构件。为了提高薄壁管结构的耐撞性,结合方管的易安装性和圆管的稳定性,基于方竹结构对薄壁管截面进行耐撞性分析和仿生优化设计。通过对方竹结构的原型分析,利用ABAQUS搭建了仿方竹结构薄壁管有限元分析模型,在对模型进行试验验证的基础上,以壁厚、肋长为研究参数对仿方竹薄壁管耐撞特性进行了仿真分析。在此基础上,采用全因子试验设计方法来构建响应面模型,以比吸能和初始峰值载荷为目标函数,运用多目标粒子群优化算法进行优化求解并获得最优解的Pareto集。研究结果表明:仿方竹结构薄壁管有较好的耐撞性和稳定性,壁厚0.892 mm、肋长2.995 mm为仿方竹结构的最优解,此时初始峰值载荷和比吸能分别为10 k N和7.936598 k J/kg。研究结果对薄壁管的结构设计和尺寸优化具有重要意义。 展开更多
关键词 薄壁管 仿生结构 耐撞性 响应面函数 多目标粒子群优化算法
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基于响应面法和粒子群算法的电机轴多目标优化 被引量:2
10
作者 杜遵 汪朝晖 +1 位作者 徐文侠 王俊士 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第1期43-50,共8页
为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多... 为满足新能源汽车电机轴的轻量化设计需求,文中提出了一种基于响应面法和粒子群算法相结合的多目标优化方法。以电机轴的内径为设计变量,在满足强度约束的条件下,将电机轴质量、多危险截面处等效应力和1阶临界转速作为设计目标构建了多目标优化模型。建立Box-Behnken试验设计得到4因素3水平的有限元分析试验方案,采用最小二乘法拟合了各子目标的高精度响应面方程,并根据各子目标的重要程度引入影响因子,建立了统一的全局优化目标函数。最后,结合惯性权重线性递减的粒子群算法对全局目标函数进行了寻优。优化结果表明:电机轴的质量减小了4.8%,1阶临界转速提升了8%,且两处危险截面的等效应力分别减小了2.9%,2.5%。 展开更多
关键词 电机轴 多目标优化 响应面法 粒子群算法
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考虑燃料成本的集装箱码头集卡路径优化 被引量:6
11
作者 赵金楼 黄金虎 +1 位作者 刘馨 高宏玉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1985-1990,共6页
针对传统集卡路径优化中通常以距离或时间最短为目标的现状,本文从燃料成本和作业时间两个角度研究集装箱码头的集卡路径优化问题。本文借鉴了车辆运输问题中的燃料消耗率,分两步进行了集卡路径优化。以包含燃料成本的总运输成本最小为... 针对传统集卡路径优化中通常以距离或时间最短为目标的现状,本文从燃料成本和作业时间两个角度研究集装箱码头的集卡路径优化问题。本文借鉴了车辆运输问题中的燃料消耗率,分两步进行了集卡路径优化。以包含燃料成本的总运输成本最小为目标,构建了考虑燃料成本的集卡路径优化模型,解决了不考虑集卡数量时的集卡初步路径规划问题。在此基础上,引入集卡数量,以集卡作业时间最小为目标,构建了考虑集卡作业时间的路径任务分配模型,并通过粒子群算法给出了每辆集卡应执行的路径任务。算例结果表明,与传统模型相比,本文提出的考虑燃料成本的集卡路径优化模型可以降低码头成本。 展开更多
关键词 集装箱码头 集卡 路径优化 燃料成本 作业时间 两阶段 粒子群算法
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离散Weibull分布下实现系统可用度的最小波动 被引量:6
12
作者 王立超 杨懿 +2 位作者 邹云 于永利 康锐 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期575-581,共7页
基于目前装备系统中存在的新装备在投入使用初期出现瞬时可用度剧烈波动的现象,分析了离散时间下单部件可修系统的瞬时可用度模型,提出了可用度振幅的概念用以刻画这种系统瞬时可用度波动.在此基础上,建立了关于可用度波动振幅的最优模... 基于目前装备系统中存在的新装备在投入使用初期出现瞬时可用度剧烈波动的现象,分析了离散时间下单部件可修系统的瞬时可用度模型,提出了可用度振幅的概念用以刻画这种系统瞬时可用度波动.在此基础上,建立了关于可用度波动振幅的最优模型.然后针对装备工程大量存在离散Weibull分布的假定,用粒子群算法解决了系统可用度最小波动的设计问题,并用两组算例对最优设计模型的有效性给予了验证说明. 展开更多
关键词 瞬时可用度 单部件可修系统 粒子群算法 离散Weibull分布
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基于自适应变异粒子群算法改进OGM(1,N)及其在排土场变形预测中的应用 被引量:6
13
作者 唐超 陈妍颖 +3 位作者 李庶林 刘胤池 胡静云 彭府华 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期3197-3205,共9页
鉴于传统GM(1,1)模型不能考虑反映外部环境变化对系统变化趋势的影响以及GM(1,N)多变量模型在模型结构上存在不足,引入OGM(1,N)模型并针对其背景值取值存在的误差采用自适应变异粒子群算法对背景值进行优化。对排土场3个监测点(G7,G8,G9... 鉴于传统GM(1,1)模型不能考虑反映外部环境变化对系统变化趋势的影响以及GM(1,N)多变量模型在模型结构上存在不足,引入OGM(1,N)模型并针对其背景值取值存在的误差采用自适应变异粒子群算法对背景值进行优化。对排土场3个监测点(G7,G8,G9)进行灰色关联分析,将改进后的模型应用于界牌岭矿山排土场边坡变形预测工作,并与GM(1,1)模型、Verhulst模型和非线性回归模型结果作对比。排土场3个监测点的预测结果:改进的OGM(1,N)模型平均相对百分误差分别为0.16%,2.26%,10.562%;GM(1,1)模型平均相对百分误差分别为16.57%,18.07%,19.095%;Verhulst模型平均相对百分误差分别为4.52%,2.34%,29.809%;非线性回归模型平均相对百分误差分别为11.44%,8.45%,11.621%,改进的OGM(1,N)模型相较其他3种模型有较高的精度。对优化前后的OGM(1,N)模型结果进行了对比,平均相对模拟百分误差约减小到优化前的1/3。综合3个监测点的预测数据效果,改进的OGM(1,N)模型在边坡变形预测中具有较好的适用性与有效性。 展开更多
关键词 边坡工程 边坡变形预测 灰色预测 OGM(1 N) 自适应变异粒子群算法 多变量预测模型
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利用磁梯度张量识别地下小型目标体 被引量:5
14
作者 郑建拥 范红波 +1 位作者 张琪 李志宁 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期692-699,491,共9页
针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁梯度张量矩阵的9个属性参量,构造支持向量机模式识别的特征向量... 针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁梯度张量矩阵的9个属性参量,构造支持向量机模式识别的特征向量;最后建立基于量子粒子群算法的支持向量机(QPSO-SVM)识别模型,对测试数据进行模式识别。仿真和实验证明利用本文方法能够有效识别地下小型目标体的形状,识别准确率达到90%以上。 展开更多
关键词 磁梯度张量 形状识别 地下小型目标体 粒子群支持向量机
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土方机械滚翻保护结构多目标粒子群优化设计
15
作者 舒应秋 常宝玉 +3 位作者 赵耀忠 刘强 常宏虎 董泽阳 《武汉理工大学学报》 CAS 2024年第6期137-142,共6页
非公路自卸车在矿区恶劣工况环境下运行时会遇到驾驶室上方落石危险,设置于驾驶室垂直方向并与货箱连为一体的滚翻保护结构起到了保护驾驶室作用。滚翻保护结构主要由斜梁与纵梁支撑,为了在质量最小的前提下增加该结构的强度,利用粒子... 非公路自卸车在矿区恶劣工况环境下运行时会遇到驾驶室上方落石危险,设置于驾驶室垂直方向并与货箱连为一体的滚翻保护结构起到了保护驾驶室作用。滚翻保护结构主要由斜梁与纵梁支撑,为了在质量最小的前提下增加该结构的强度,利用粒子群多目标优化算法,以滚翻保护结构受载时变形最小、结构质量最小为两个目标函数,确定支撑梁的厚度、长度和宽度结构设计参数作为优化变量,通过建立数学模型进行多目标优化。由此得到新设计参数使滚翻保护结构在工况下最大变形与应力分别降低为原来的78.5%和58%,优化效果明显,并通过有限元仿真与实验验证优化后结构的可靠性。 展开更多
关键词 滚翻保护结构 斜梁 纵梁 粒子群优化 多目标优化
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基于改进粒子群优化的BP网络蒸汽发生器典型故障诊断 被引量:4
16
作者 李江华 杨宁 +1 位作者 陆古兵 阮航 《四川兵工学报》 CAS 2014年第11期24-27,39,共5页
对BP神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用进行了研究,针对BP神经网络训练时易于陷入局部最小值的问题,利用粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,并对粒子群优化算法的惯性权值作了自适应调整,以蒸汽发生器为对象进行了... 对BP神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用进行了研究,针对BP神经网络训练时易于陷入局部最小值的问题,利用粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,并对粒子群优化算法的惯性权值作了自适应调整,以蒸汽发生器为对象进行了故障诊断实验,实验结果表明:自适应调整粒子群优化算法的惯性权值可以提高该算法的收敛速度和精度,利用改进后的粒子群优化算法对BP神经网络进行优化,可以提高BP神经网络的诊断性能。 展开更多
关键词 核动力装置 蒸汽发生器 BP神经网络 粒子群优化 故障诊断
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微粒群优化动态神经网络模型结构分析 被引量:3
17
作者 范剑超 韩敏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1075-1081,共7页
微粒群算法由于进化机制中的随机不确定性,其稳定性很难进行分析,所以对微粒群的研究多是根据经验的实际优化模型求解.针对该问题,利用鲁棒不确定性理论,将算法分解为时不变和不确定时变的结构,减少原有参数固定的假设条件,从而对引入... 微粒群算法由于进化机制中的随机不确定性,其稳定性很难进行分析,所以对微粒群的研究多是根据经验的实际优化模型求解.针对该问题,利用鲁棒不确定性理论,将算法分解为时不变和不确定时变的结构,减少原有参数固定的假设条件,从而对引入动态惯性权重的微粒群算法的渐近稳定性进行分析.在此基础之上,采用李雅普诺夫方法,得到基于微粒群参数优化的动态神经网络收敛的充分条件,自适应调整微粒速度的上下限,为组合模型的实际应用提供参数选择的理论基础.最后,通过仿真实例验证了所给出微粒群算法稳定性条件和基于微粒群优化的动态神经网络收敛条件的有效性. 展开更多
关键词 微粒群优化 动态神经网络 鲁棒不确定性 稳定性
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混合变异神经网络与模糊自适应粒子群优化算法在微钻头检测中的应用 被引量:3
18
作者 葛动元 姚锡凡 向文江 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期145-156,共12页
根据微钻头检测的要求,提出了基于混合变异神经网络-模糊自适应粒子群优化拟合微钻头特征曲线的新方法。实验中所设计的神经网络与需要拟合的方程相一致,在神经网络训练以及粒子个体的每一次迭代之后,对所得到的神经网络的权值进行归一... 根据微钻头检测的要求,提出了基于混合变异神经网络-模糊自适应粒子群优化拟合微钻头特征曲线的新方法。实验中所设计的神经网络与需要拟合的方程相一致,在神经网络训练以及粒子个体的每一次迭代之后,对所得到的神经网络的权值进行归一化处理,该处理相当于权值一种特定的变异操作。同时为了获得全局最优解,在求解中引入模糊自适应粒子群优化被,并根据粒子个体纵向与横向运动轨迹的特性,采用模糊逻辑推理,自适应地调整惯性因子。在求解系统达到全局平衡点时,根据最优粒子的位置矢量获得微钻头的特征曲线的拟合方程,并据此求得微钻头的结构参数与刃面缺陷。所提出的方法为微钻头以及其他工件特征曲线的拟合提供了一个新的解决方案。实验结果表明,与传统的检测方法相比较,该方法具有较高检测精度。 展开更多
关键词 测量 变异神经网络 粒子群优化 模糊逻辑 纵向 横向 微钻头
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基于改进PSO算法优化LS-SVR的话务量预测 被引量:3
19
作者 张杰 贾振红 +1 位作者 覃锡忠 陈丽 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期35-36,共2页
为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-... 为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-SVR模型对移动话务量进行预测。与标准LS-SVR预测算法和PSO优化后的LS-SVM算法进行比较,实验结果表明,本文的预测方法具有更好的收敛性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 最小二乘支持向量回归机 话务量预测 超参数 预测精度
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改进的带有局部搜索算子的量子粒子群算法 被引量:2
20
作者 蔡继亮 叶微 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第14期3264-3267,共4页
带有局部搜索算子的量子粒子群算法(MQPSO-LQPSO)是一种较成功的改进的QPSO算法,但是该算法在搜索震荡的不足,在一定程度上降低了搜索效率。针对该问题,提出了一种改进方法,将LQPSO搜索得到的最优粒子替换MQPSO的Gbest和当前群中适应度... 带有局部搜索算子的量子粒子群算法(MQPSO-LQPSO)是一种较成功的改进的QPSO算法,但是该算法在搜索震荡的不足,在一定程度上降低了搜索效率。针对该问题,提出了一种改进方法,将LQPSO搜索得到的最优粒子替换MQPSO的Gbest和当前群中适应度最佳的粒子和最差的粒子。在标准测试函数上的仿真实验结果表明,改进的算法在不改变原有算法框架和不引入新的参数条件下,提高了MQPSO-LQPSO的搜索能力和计算效率。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 局部搜索算子 搜索震荡 MQPSO当前群中最佳粒子 搜索效率
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