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Seepage safety monitoring model for an earth rock dam under influence of high-impact typhoons based on particle swarm optimization algorithm 被引量:8
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作者 Yan Xiang Shu-yan Fu +2 位作者 Kai Zhu Hui Yuan Zhi-yuan Fang 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2017年第1期70-77,共8页
Extreme hydrological events induced by typhoons in reservoir areas have presented severe challenges to the safe operation of hydraulic structures. Based on analysis of the seepage characteristics of an earth rock dam,... Extreme hydrological events induced by typhoons in reservoir areas have presented severe challenges to the safe operation of hydraulic structures. Based on analysis of the seepage characteristics of an earth rock dam, a novel seepage safety monitoring model was constructed in this study. The nonlinear influence processes of the antecedent reservoir water level and rainfall were assumed to follow normal distributions. The particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to optimize the model parameters so as to raise the fitting accuracy. In addition, a mutation factor was introduced to simulate the sudden increase in the piezometric level induced by short-duration heavy rainfall and the possible historical extreme reservoir water level during a typhoon. In order to verify the efficacy of this model, the earth rock dam of the Siminghu Reservoir was used as an example. The piezometric level at the SW1-2 measuring point during Typhoon Fitow in 2013 was fitted with the present model, and a corresponding theoretical expression was established. Comparison of fitting results of the piezometric level obtained from the present statistical model and traditional statistical model with monitored values during the typhoon shows that the present model has a higher fitting accuracy and can simulate the uprush feature of the seepage pressure during the typhoon perfectly. 展开更多
关键词 Monitoring model particle swarm optimization algorithm Earth rock dam Lagging effect TYPHOON Seepage pressure mutation factor Piezometric level
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基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价 被引量:5
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作者 李海莲 杨斯媛 +1 位作者 司金忠 张茗 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期69-76,共8页
传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machi... 传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machine, SVM)对数据集的训练中引入自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO),增加了变异操作,克服了参数寻优过程中容易陷入局部极值点的问题.最后,与规范的评价结果进行对比分析,证明了AMPSO-SVM评价模型的可行性,评价结果也可为路面的养护决策提供一定的支持. 展开更多
关键词 道路工程 路面使用性能评价 沥青路面 支持向量机 自适应变异粒子群算法
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基于AMPSO-BP-GA的油船舱段结构优化 被引量:1
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作者 王一镜 罗广恩 +1 位作者 刘家奇 刘俊成 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期7-13,共7页
由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢等问题.基于自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(genetic algorithm, GA),结合Isight/Nastran... 由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢等问题.基于自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(genetic algorithm, GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验,提出了AMPSO-BP-GA结构优化方法.以油船油货舱段结构的优化为算例,验证结构优化方法的有效性和可行性.结果表明:AMPSO算法相比于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和GA算法具有更好的极值寻优能力;AMPSO-BP神经网络比PSO-BP和GA-BP预报精度更高;针对油船舱段结构优化,在相同的约束条件下,文中的AMPSO-BP-GA方法优化后重量较原设计减轻17.3%,优于GA-BP-GA优化方法的13.5%和PSO-BP-GA优化方法的13.4%.证明该方法具有可行性和有效性并具有推广性,可为船舶结构设计提供参考. 展开更多
关键词 舱段结构优化 BP神经网络 自适应变异粒子群算法 遗传算法 油船舱段
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AMPSO与SVR相结合的铣刀寿命预测研究
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作者 罗丹 惠记庄 +3 位作者 丁凯 张泽宇 邵树军 杜超 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期730-735,共6页
针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测... 针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测模型。通过硬质合金钢铣刀铣削的实验验证表明,相比于网格搜索法和神经网络算法,AMPSO-SVR算法在测试样本集的平均相对预测误差低至0.72%,相较前两者预测误差更小,可准确预测数控铣刀寿命,为数控加工过程中的换刀决策提供依据。 展开更多
关键词 铣刀 支持向量回归机 自适应变异粒子群算法 寿命预测
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分布式光伏配电网电压无功优化研究 被引量:1
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作者 闫群民 李勇 +1 位作者 李宏刚 高梁 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2024年第2期31-37,85,共8页
为解决分布式光伏接入配电网引起的电压越限质量问题,建立以有功网损和电压偏差最小为目标的无功优化数学模型。通过对光伏并网点的电压进行分析,提出了一种加权方式的电压功率与静止无功发生器控制补偿相结合的协同控制策略。为提高模... 为解决分布式光伏接入配电网引起的电压越限质量问题,建立以有功网损和电压偏差最小为目标的无功优化数学模型。通过对光伏并网点的电压进行分析,提出了一种加权方式的电压功率与静止无功发生器控制补偿相结合的协同控制策略。为提高模型的求解能力,采用改进的粒子群优化算法,引入变异操作防止算法陷入局部最优;为提高算法的收敛效果,采用改进的异步学习因子。在IEEE-33节点配电系统中进行算例验证,结果表明了模型的正确性和策略的有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 无功优化 静止无功发生器 改进粒子群算法 变异操作
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复杂多方向威胁下的导弹预警雷达优化部署方法
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作者 刘伟 刘昌云 +3 位作者 郭相科 樊良优 何晟 兰昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1392-1404,共13页
针对现有导弹预警雷达部署相对独立、协同困难,难以满足大规模对抗场景的现状,从远程预警雷达、跟踪识别雷达、机动式预警雷达不同的任务特点出发,建立应对复杂多方向威胁的多型导弹预警雷达优化部署模型,在满足最优覆盖、协同交接、目... 针对现有导弹预警雷达部署相对独立、协同困难,难以满足大规模对抗场景的现状,从远程预警雷达、跟踪识别雷达、机动式预警雷达不同的任务特点出发,建立应对复杂多方向威胁的多型导弹预警雷达优化部署模型,在满足最优覆盖、协同交接、目标识别等任务约束下,解决雷达协同部署问题。针对所提模型设计了一种基于云自适应的分区优化离散粒子群(CPBPSO)算法,通过设计分区编码策略缩减算法求解空间、加入云自适应变异算子提高算法全局寻优和局部跳出能力,使算法更适用于导弹预警雷达部署问题的处理。实例验证了所提模型在求解单方向、多方向威胁场景部署问题的可行性,对比分析了CPBPSO算法的有效性,基本满足导弹预警雷达最优化协同部署的需求。 展开更多
关键词 导弹预警雷达 协同预警 优化部署模型 云自适应变异 粒子群算法
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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划
7
作者 刘志华 张冉 +2 位作者 郝梦男 安凯晨 陈嘉兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3123-3134,共12页
针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorit... 针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%. 展开更多
关键词 自主水下机器人 全局路径规划 烟花算法 粒子群算法 自适应T分布变异 收敛性证明
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基于自适应变异粒子群算法的装配式建筑施工安全投入优化
8
作者 常春光 赵耀 《沈阳建筑大学学报(社会科学版)》 2024年第1期79-85,共7页
针对装配式建筑施工安全投入问题,以实际工程项目为例,对装配式建筑施工风险因素进行了二级分解;基于数学规划理论建立了非线性规划模型,并引入3种函数关系进行拟合;采用自适应变异粒子群算法在Matlab中进行求解,得到了相对较优方案。... 针对装配式建筑施工安全投入问题,以实际工程项目为例,对装配式建筑施工风险因素进行了二级分解;基于数学规划理论建立了非线性规划模型,并引入3种函数关系进行拟合;采用自适应变异粒子群算法在Matlab中进行求解,得到了相对较优方案。结果表明:在安全风险主要因素中,物的风险因素对安全投入最为敏感;在二级风险因素中,预制构件吊装器具的选择最为敏感,该结论可为日后施工安全投入的方向提供参考依据。 展开更多
关键词 自适应变异粒子群算法 非线性规划 装配式建筑 施工安全
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基于混沌搜索的AMPSO-BPNN在光伏功率预测中的应用研究 被引量:12
9
作者 张建成 李倩 +2 位作者 周春霞 庞春江 丁晓哲 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第4期15-21,共7页
以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络... 以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络初始化的随机性问题,提高了模型的泛化能力、收敛速度与预测精度。利用光伏电站与气象观测站的数据进行仿真分析与验证,结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且混沌搜索的AMPSO的优化效果好于单纯PSO的优化效果。 展开更多
关键词 光伏发电系统 相似日 混沌搜索 自适应变异 粒子群算法
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面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化算法
10
作者 黄君泽 吴文渊 +2 位作者 李轶 石明全 王正江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-30,共11页
随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足... 随着智慧城市、智慧交通的发展,移动互联网和公交智能基础设施以及相关数据的不断完善,通过用户手机预约公交服务的新型公交运营方式——动态公交,已经成为许多城市公交发展的重要探索方向。但目前,对动态公交问题的建模、算法研究不足。基于这一研究现状,提出动态公交问题模型和面向动态公交的离散分层记忆粒子群优化(PSO)算法。首先给出动态公交问题的目标函数和约束条件,给出动态公交问题的解的形式,并定义解的编辑距离;其次提出使用数据驱动的预计算路径集生成PSO算法的优质初始解的方法,给出基于解的编辑距离的PSO算法中粒子的变异概率和自适应收敛系数的计算方式;最后提出将粒子群分层求解的方法,其中低层粒子群可复用、可继承,从而减少单时间片内、时间片间复制和重初始化带来的性能损耗。基于重庆市北碚区蔡家岗街道的真实场景和亿级历史数据建立仿真环境进行实验,实验结果表明:相对于不分层PSO算法,分层PSO算法通过复用和继承能缩短超80%计算用时;自适应参数和变异机制能帮助算法更稳定地收敛到更优解;相对于传统公交系统,动态公交能在同等运力限制下,提高22%的乘客接单率,节省39.1%的乘客出行时间,所提算法能满足公交运营商在片区内进行动态公交调度的需求;相对于对比算法,所提算法平均缩短了85.3%的计算用时,并且在仅耗用80%里程的情况下提高了至少12%的接单率。 展开更多
关键词 智慧交通 动态公交问题 电召问题 粒子群优化算法 预计算路径集 自适应变异
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SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型
11
作者 刘奇 梁智昊 訾建潇 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期72-85,共14页
【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水... 【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水裂隙带高度的主要影响因素,搜集200例导水裂隙带高度实测样本作为模型数据集。首先,采用自适应高斯噪声过采样方法(synthetic minority over-sampling technique for regression with Gaussian noise,SMOGN)对原始数据集进行过采样,结合8折交叉验证,将平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和决定系数(R2)作为回归模型评价指标,确定最优的BP神经网络结构,然后采用变异粒子群优化算法(mutation particle swarm optimization,MPSO),对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后将优化后的预测模型进行工程现场应用。【结果和结论】结果表明:该数据集下,BP神经网络采用Huber loss和Adam一阶优化算法,训练速度和稳定性均得到提升,最优激活函数为Tanh,最优隐藏层节点数为12。当MPSO种群数量为50时,模型性能最好,经过SMOGN过采样和MPSO超参数优化,最终训练集的EMA为0.163,ERMS为0.216,R2为0.948,验证集的EMA为0.260,ERMS为0.341,R2为0.901。在现场应用中模型预测的相对误差均在9%以下。结果表明结合SMOGN技术和MPSO超参数优化技术,显著提高了模型的稳定性和泛化性能,改善了样本分布特征,提高了样本利用效率和模型预测效果,对导水裂隙带高度模型的训练和预测具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 煤矿防治水 回归过采样 导水裂隙带 高度预测 变异粒子群算法 模型优化
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AMPSO闭环控制及在光伏多峰MPPT中的应用 被引量:1
12
作者 贺昱曜 王宽 陈金平 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期56-62,共7页
针对光伏阵列的输出特性具有非线性、时变性和多峰性等特点,提出一种基于自适应变异的粒子群优化(AMPSO)闭环控制方法,并将其应用于光伏阵列多峰情况下的最大功率点跟踪。该方法的优点为:采用AMPSO算法来预测最大功率点电压,可克服粒子... 针对光伏阵列的输出特性具有非线性、时变性和多峰性等特点,提出一种基于自适应变异的粒子群优化(AMPSO)闭环控制方法,并将其应用于光伏阵列多峰情况下的最大功率点跟踪。该方法的优点为:采用AMPSO算法来预测最大功率点电压,可克服粒子群算法(PSO)存在的早熟收敛问题;采用电压闭环控制来跟踪最大功率点电压,可实现阵列输出电压的准确控制。仿真和实验结果表明该方法可快速跟踪外部环境变化,准确搜索到最大功率点,有效提高光伏系统的效率。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点跟踪 自适应变异粒子群算法 闭环控制
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基于迁徙变异粒子群算法的微电网调度优化策略
13
作者 夏栋 花寅 +1 位作者 苏标龙 周苏洋 《电工技术》 2024年第17期8-13,共6页
微电网调度问题涉及多个电源和负荷因素,调控难度较大。通过建立微电网各电源系统的优化策略,并以分时电价为引导,旨在提高电动汽车充放电的积极性,从而有效提升微电网的调度优化能力。在传统粒子群算法的基础上,引入变异策略和迁徙策略... 微电网调度问题涉及多个电源和负荷因素,调控难度较大。通过建立微电网各电源系统的优化策略,并以分时电价为引导,旨在提高电动汽车充放电的积极性,从而有效提升微电网的调度优化能力。在传统粒子群算法的基础上,引入变异策略和迁徙策略,增强了算法的全局搜索能力,同时考虑了粒子种群的多样性,确保了模型对优化目标的求解能力。构建了以运行成本、用户满意度、电动车主费用为优化目标的多目标优化模型,并应用迁徙变异粒子群算法进行求解,结果表明该方法能显著降低系统运行成本,从256.3万元优化至225.8万元,电动车主费用从3.25万元降至2.13万元,有效提升了用户满意度。与现有算法相比,该方法在效率和结果上均更优越,为类似问题提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 迁徙变异粒子群算法 源荷互动 微电网调度 系统优化
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两阶段机场多特种车辆协同充电调度策略
14
作者 诸葛晶昌 张一鸣 +3 位作者 单绪宝 王世政 王颖佳 康春华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2012-2017,共6页
在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过... 在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过分析不同车辆对航班的保障流程,以同一车辆对相邻航班保障起始时间差值最小为目标,生成存在充电需求的车辆序列。第二阶段以减小飞行区各区充电桩时间利用率方差和车辆充电排队时间为目标,在上一阶段车辆序列基础上采用改进的自适应变异粒子群算法进行模型求解,并以国内某枢纽机场的实际车辆充电数据进行对比验证。实验表明,采用该算法后,车辆充电时的等待时间降低了93.5%、飞行区充电桩时间利用率的整体方差下降了88.7%,达到了均衡使用充电桩的目标。 展开更多
关键词 新能源特种车辆 充电桩 充电调度 改进的自适应变异粒子群算法 均衡使用
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引入混沌干扰机制的变异天牛群搜索算法
15
作者 李硕 《通信技术》 2024年第5期444-450,共7页
针对天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法收敛慢、精度低且容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种引入混沌干扰机制的变异天牛群搜索算法(Chaotic Interference Mechanism of Mutation Beetle Swarm Optimization Algorithm,CMBSOA... 针对天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法收敛慢、精度低且容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种引入混沌干扰机制的变异天牛群搜索算法(Chaotic Interference Mechanism of Mutation Beetle Swarm Optimization Algorithm,CMBSOA)。首先,应用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)策略将天牛须搜索算法中的天牛个体扩展为天牛群,扩大算法的搜索范围,提高算法的全局搜索能力;其次,引入Logistic混沌映射机制对天牛群进行混沌扰动,使初始化的种群以随机方式均匀分布,以加快算法的收敛速度;最后,提出变异因子策略进行位置更新,使该算法更易跳出局部最优,增强算法的稳定性与精度。为了验证CMBSOA算法的有效性,将其与天牛群算法(Beetle Swarm Antennae Search,BSAS)及PSO通过2组单峰和3组多峰测试函数进行测试和对比,结果表明,CMBSOA算法具有较强的稳定性,此外还具有更优的精度和较快的收敛速度,且能最大限度地避免产生局部最优解问题。 展开更多
关键词 天牛须搜索算法 天牛群算法 粒子群优化 混沌扰动 变异因子
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基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测 被引量:21
16
作者 徐峰 范春菊 +2 位作者 徐勋建 李丽 倪佳筠 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1388-1395,1416,共9页
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理... 滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理论支撑且分解个数可控的变分模态分解算法应用于位移时间序列分解,以获得滑坡位移子序列.将自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)相结合,构建AMPSO-SVM位移预测耦合模型.运用耦合模型对分解所得位移子序列分别进行预测,然后重构子序列预测结果得到总位移预测值.以三峡库区白水河滑坡XD1监测点为例,针对2007~2012年监测数据,设置不同情景以验证所提出预测模型的有效性及稳定性.实例分析表明,基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型对于滑坡位移的预测性能优于BP神经网络预测模型和网格搜索优化的SVM模型,在滑坡位移预测中有良好的理论基础及工程应用价值. 展开更多
关键词 变分模态分解 滑坡 位移预测 自适应变异粒子群算法(ampso) 支持向量机(SVM)
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基于AE-AMPSO-SVM的地下电缆早期故障定位方法 被引量:6
17
作者 王文凯 刘明 邓斌 《电子设计工程》 2022年第13期170-174,179,共6页
地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期... 地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期故障定位方法。自动编码器对变压器端采集的故障电流信号进行特征提取,作为支持向量机的输入,通过自适应变异粒子群算法优化SVM的超参数,建立支持向量机模型,完成故障信号与故障点距离的映射,实现电缆早期故障定位。PSCAD/EMTDC的仿真结果表明,该方法能够对电缆早期故障进行精确定位,精度比现有方法有一定提高。 展开更多
关键词 地下电缆早期故障定位 自动编码器 支持向量机 自适应变异粒子群优化算法
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改进混沌搜索的AMPSO-BP激光铣削质量预测
18
作者 刘晓悦 魏宇册 《激光杂志》 北大核心 2020年第3期43-47,共5页
为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后... 为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后以某种材料的激光铣削质量预测为例,将文中所提算法与PSO-BP、BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度且预测误差明显减小,在实际中有一定应用价值。 展开更多
关键词 铣削质量 神经网络 混沌搜索 自适应变异粒子群优化 激光技术
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改进沙猫群优化算法优化堆叠降噪自动编码器的发动机故障诊断 被引量:1
19
作者 蒋开正 吕丽平 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第8期56-62,共7页
车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对... 车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对SDAE参数进行优化选取。考虑到沙猫群优化算法(SCSO)中沙猫群种群缺乏变异机制的缺陷,在其探索阶段和开发阶段分别引入柯西变异机制和高斯变异机制,得到了改进沙猫群优化算法(ISCSO),并提出了SCSO优化SDAE的发动机故障诊断方法。发动机故障诊断实例结果表明:与其余5种方法相比,所提方法的平均诊断精度提高了1.47%~6.5%,平均耗时缩短了5.29~19.44 s。 展开更多
关键词 堆叠降噪自动编码器 沙猫群优化算法 柯西变异 高斯变异 发动机 故障诊断
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基于改进粒子群算法的无人机航迹规划 被引量:1
20
作者 刘春玲 冯锦龙 +1 位作者 田玉琪 张琪珍 《计算机仿真》 北大核心 2023年第10期38-43,共6页
标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机... 标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机制,通过该机制使得群体符合位置突变条件时,各个粒子将会在保留记忆和速度的基础上,跳跃到一个新的位置进行搜索,增加了群体的多样性,具备了跳出局部最优的能力。通过MATLAB仿真表明,基于随机位置突变的自适应粒子群算法收敛效果有显著提升,并且改进算法的复杂度没有明显增加。所提算法在复杂环境下的适用性要远远优于标准粒子群算法,在航迹规划问题上具备可行性和优越性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 随机位置突变 自适应惯性权重 三维航迹规划
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