采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提...采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升,反演结果也更加稳定,在5°~15°、5°~20°、5°~25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高,R 2提高5.72%~76.06%,RMSE减小6.12%~24.24%,MAE减小2.7%~28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。展开更多
针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机...针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机制入手,采用对灰狼当前最优个体进行混沌扰动的初始化策略和随机控制当前不处于最优解范围个体的跳出局部最优策略,以提高其收敛速度和寻优精度。为验证算法实用性,文章采取9种基准函数测试IGWO算法的可行性,数据结果分析表明,该算法能够明显提高收敛速度和收敛精度,且效果均显著优于其他元启发式算法以及原始的GWO算法,可见在求解最优参数方面,IGWO算法具有较高的应用价值。展开更多
文摘采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升,反演结果也更加稳定,在5°~15°、5°~20°、5°~25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高,R 2提高5.72%~76.06%,RMSE减小6.12%~24.24%,MAE减小2.7%~28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。
文摘针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机制入手,采用对灰狼当前最优个体进行混沌扰动的初始化策略和随机控制当前不处于最优解范围个体的跳出局部最优策略,以提高其收敛速度和寻优精度。为验证算法实用性,文章采取9种基准函数测试IGWO算法的可行性,数据结果分析表明,该算法能够明显提高收敛速度和收敛精度,且效果均显著优于其他元启发式算法以及原始的GWO算法,可见在求解最优参数方面,IGWO算法具有较高的应用价值。
