检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2024年第1期53卷 137-145页

作者：王尔申孙薪蕙曲萍萍曾洪正徐嵩庞涛沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136 沈阳航空航天大学民用航空学院辽宁沈阳110136 中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室四川广汉618307

卫星导航的完好性监测技术对保障航空领域的导航安全至关重要。针对高级接收机自主完好性监测算法将完好性风险概率和连续性风险概率平均分配给所有可见卫星,导致垂直保护级较为保守,进而造成可用性降低的问题,本文提出了一种基于动态... 详细信息

卫星导航的完好性监测技术对保障航空领域的导航安全至关重要。针对高级接收机自主完好性监测算法将完好性风险概率和连续性风险概率平均分配给所有可见卫星,导致垂直保护级较为保守,进而造成可用性降低的问题,本文提出了一种基于动态粒子群算法(dynamic particle swarm optimization,DPSO)的ARAIM可用性优化方法。通过优化风险概率分配过程,在完好性指标不变的情况下,可有效降低垂直保护级,提高了ARAIM算法的可用性。选取全球均匀分布的6个MGEX(multi-GNSS experiment)测站对所提方法进行验证,并分析了算法的全球可用性。同时,为验证该方法的有效性,在沈阳法库通航机场采集飞机全飞行阶段的卫星导航试验数据,对算法进行验证。静态数据与动态数据试验结果表明:采用基于DPSO算法的分配策略,降低了垂直保护级,提高了ARAIM可用性,全球范围内ARAIM可用性大于99.5%的覆盖比率由98.2%增加到99.7%。

关键词： GNSS ARAIM 可用性风险概率分配垂直保护级动态粒子群算法

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动态粒子群算法在经济负荷分配中的应用

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计算机仿真 2009年第8期26卷 242-245,318页

作者：唐英干崔玉红关新平燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

将一种惯性权重动态调整的粒子群算法用于求解复杂的不连续、非凸、非线性电力系统的经济负荷分配(ED)问题,使其在满足各机组负荷和运行约束的条件下总的发电费用最小。算法惯性权重随不同粒子距全局最优点的距离不同而动态调整,从而提... 详细信息

将一种惯性权重动态调整的粒子群算法用于求解复杂的不连续、非凸、非线性电力系统的经济负荷分配(ED)问题,使其在满足各机组负荷和运行约束的条件下总的发电费用最小。算法惯性权重随不同粒子距全局最优点的距离不同而动态调整,从而提高了基本粒子群算法的收敛速度,避免其容易陷入局部极值。将算法应用到经济负荷分配问题的Matlab仿真结果表明,所提出的方法不仅提高了解的寻优能力和收敛速度,而且随着问题规模的增大,其优化结果要好于其它方法。

关键词：电力系统经济负荷分配动态粒子群算法全局最优

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FBG非均匀应变分布的动态粒子群算法重构研究

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压电与声光 2013年第2期35卷 174-177,180页

作者：张贵珍王宏涛南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法。利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重w根据不同粒子与当前种群中全局最... 详细信息

基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法。利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重w根据不同粒子与当前种群中全局最优粒子距离的大小进行动态调整,加快了算法收敛到最优点的速度。采用DPSO对线性、二次、正弦、不连续等4种应变分布形式进行了应变重构,并与量子行为粒子群优化算法(QPSO)的重构结果进行了比较,仿真结果表明,DPSO优化算法可有效地进行光栅轴向非均匀应变分布的重构,精度和迭代速度较QPSO法有显著提高。

关键词：光纤布喇格光栅非均匀应变分布重构动态粒子群算法传输矩阵法应变梯度

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基于幅相分离和动态粒子群算法的SAR图像属性散射中心参数估计

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中国电子科学研究院学报 2019年第9期14卷 993-1000页

作者：张华张素莉何树吉长春工程学院吉林长春130012 重庆电子工程职业学院重庆401331

针对SAR图像属性散射中心估计问题,提出了基于幅相分离和动态粒子群算法的参数估计方法。首先利用传统的图像域分析方法对单个属性散射中心进行解耦。然后,利用位置参数仅仅与相位信息有关的特性,采取了幅度、相位分离进行参数优化的方... 详细信息

针对SAR图像属性散射中心估计问题,提出了基于幅相分离和动态粒子群算法的参数估计方法。首先利用传统的图像域分析方法对单个属性散射中心进行解耦。然后,利用位置参数仅仅与相位信息有关的特性,采取了幅度、相位分离进行参数优化的方法。同时,对幅度相位分离后得到的较为简洁的参数表达形式,利用运算量更小的动态粒子群算法(DPSO),进一步提高了参数优化的效率和精度。基于仿真数据对提出方法进行了测试,结果验证了其有效性。

关键词：属性散射中心参数估计幅度相位分离动态粒子群算法

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动态粒子群算法用于负荷变化的配电网重构

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湖北民族学院学报（自然科学版） 2017年第3期35卷 328-332页

作者：王力倪俊吕静钟建伟湖北民族学院信息工程学院湖北恩施445000 恩施州电力公司湖北恩施445000

使用动态粒子群算法针对负荷变化的配电网进行重构,针对负荷随时间的变化,在常规的粒子群算法中引入了探测机制和响应机制,将某一时段分成若干等分,以网络损耗和开关的最小操作次数为目标函数,根据配电网负荷的变化采取不同的重构方式,... 详细信息

使用动态粒子群算法针对负荷变化的配电网进行重构,针对负荷随时间的变化,在常规的粒子群算法中引入了探测机制和响应机制,将某一时段分成若干等分,以网络损耗和开关的最小操作次数为目标函数,根据配电网负荷的变化采取不同的重构方式,分析计算,合并具有相同重构方式的区间,减少不必要的重构方式切换,从而达到系统最佳运行的方案,最后对IEEE33节点系统进行动态重构,通过仿真结果分析了各个时间段的重构效果,验证了该方法的合理性与有效性.

关键词：动态粒子群算法负荷变化配电网重构网络损耗

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基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM模型在短期电力负荷预测中的应用研究

基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM模型在短期电力负荷预测中的应用...

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作者：姜星宇沈阳农业大学

学位级别：硕士

精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必... 详细信息

精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必须要探索新的预测方法。本文主要内容如下:(1)掌握短期负荷预测的基础理论和处理方法,能够有效建立起对负荷属性分析、负荷周期特性等一系列短期负荷预测关键特征的量化输入,构建标准化短期负荷预测流程并在历史数据采用过程中辨别并处理缺失值和异常值,通过清洗样本来降低数据噪声。(2)研究并掌握最小二乘支持向量机(LSSVM),针对LSSVM参数C和δ经验赋值导致预测性能下降问题,采用粒子群算法(PSO)进行参数优化,同时为了提高粒子群算法计算性能,改进PSO参数为动态粒子群算法(DPSO),综合DPSO算法,构建DPSO-LSSVM模型进行地区电网短期负荷预测。(3)最后分析了盘锦地区影响地区负荷变化的因素以及盘锦电网的负荷特性,再运用DPSO-LSSVM模型、LSSVM模型以及D5000系统负荷预测平台分别对盘锦地区电网短期负荷进行预测,通过仿真的实验结果来说明DPSO-LSSVM可以能够有效的提高收敛速度、将负荷预测误差降低。分析总结仿真计算结果,本文基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM进行负荷预测时,可以对盘锦短期负荷预测能力起到提升作用,有效提高盘锦地区用电负荷预测精确度,此项方法为盘锦电网短期负荷预测提供更为多样性的方法选择。

关键词：短期负荷预测动态粒子群算法最小二乘支持向量机

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基于动态粒子群算法的流程雁阵实时进化方法

基于动态粒子群算法的流程雁阵实时进化方法

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作者：廉莹北京化工大学

学位级别：硕士

流程雁阵(Process Goose Queue，PGQ)采用了基于数学规划的寻优方式，对工艺模型依赖性强，并且，在对流程雁阵阵形进行调整期间，无法对其它扰动进行有效地反应，从而影响整体优化目标的实现。针对此类问题，论文进行了以下研究:　　... 详细信息

流程雁阵(Process Goose Queue，PGQ)采用了基于数学规划的寻优方式，对工艺模型依赖性强，并且，在对流程雁阵阵形进行调整期间，无法对其它扰动进行有效地反应，从而影响整体优化目标的实现。针对此类问题，论文进行了以下研究:　　首先，受动态多峰函数优化的思路的启发，提出了一种基于熵模型的动态粒子群算法，利用熵模型公式来克服粒子群算法中容易陷入局部极值的缺点。算法包括空间等分机制，多样性增加机制，动态检测机制。并且对动态多峰经典问题进行了模拟，以此证实了算法的可行性。　　其次，将基于熵模型的动态粒子群算法应用于多级雁阵优化算法中，熵模型可以检测粒子的分散程度，提高了流程雁阵寻优的精度。在每个流程雁阵优化过程中将粒子群算法的迭代次数等分，在每个迭代区间完成后执行动态检测机制，实时检测是否发生新的扰动。从而，克服了流程雁阵无法对新的扰动做出反应的缺点。　　最后，采用了TE过程进行仿真实验，利用流程雁阵分解协调机制建立了多级流程雁阵系统，通过动态粒子群算法进行进化寻优，以保证过程的经济成本最小化。另外，在连续发生扰动的情况下，所提出的方法仍然可以对新的扰动做出及时的响应，通过与以前的流程雁阵进行对比，证明了算法的有效性。

关键词：流程雁阵动态粒子群算法熵模型实时进化方法

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基于动态粒子群算法的战时多目标物资供应任务规划模型求解

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计算机应用文摘 2024年第15期40卷 183-185,189页

作者：高雄飞武警工程大学基础部西安710086

文章针对多目标物资供应任务规划模型提出了一种动态粒子群算法。该算法引入了探测机制和响应机制以适应动态环境,有效克服了战时物资供应不准确的问题。数值实验结果表明,动态粒子群算法能够有效应用于该模型的求解,并在性能和精度上... 详细信息

文章针对多目标物资供应任务规划模型提出了一种动态粒子群算法。该算法引入了探测机制和响应机制以适应动态环境,有效克服了战时物资供应不准确的问题。数值实验结果表明,动态粒子群算法能够有效应用于该模型的求解,并在性能和精度上相较于其他算法有所提升。因此,动态粒子群算法可作为战时多目标物资供应任务规划模型求解的新方法。

关键词：物资供应任务规划动态粒子群算法

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机械结构动态可靠性设计的智能计算方法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1269-1275页

作者：于繁华刘仁云张义民孙秋成张晓丽长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032 长春师范大学数学学院长春130032 东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004

针对多失效模式下机械部件动态可靠性设计问题,提出了一种Monte Carlo-时变极端学习机模型,利用该模型得到了随时间变化的载荷、强度、弹性模量、设计参数等与可靠度的显性函数表示。在此基础上建立了机械部件动态可靠性优化设计模型,... 详细信息

针对多失效模式下机械部件动态可靠性设计问题,提出了一种Monte Carlo-时变极端学习机模型,利用该模型得到了随时间变化的载荷、强度、弹性模量、设计参数等与可靠度的显性函数表示。在此基础上建立了机械部件动态可靠性优化设计模型,并利用所提出的动态粒子群算法对模型进行求解。实验结果表明,该方法能提供整个服役期内满足可靠度要求的所有设计参数,为机械部件动态可靠性优化设计提供了一种行之有效的途径。

关键词：计算机应用极端学习机动态粒子群算法可靠性优化设计多目标优化

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机械零部件动态可靠性稳健优化设计的群智能算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第6期47卷 1903-1908页

作者：于繁华刘仁云张义民张晓丽孙秋成长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032 长春师范大学数学学院长春130032 东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004

在运用随机过程和顺序统计原理建立载荷和强度随时间变化的动态可靠性模型基础上,利用稳健设计理论,建立了机械零部件动态可靠性稳健优化设计的多目标优化模型。针对该多目标模型所具有的动态高维的特点,提出了基于灰色关联分析的多粒... 详细信息

在运用随机过程和顺序统计原理建立载荷和强度随时间变化的动态可靠性模型基础上,利用稳健设计理论,建立了机械零部件动态可靠性稳健优化设计的多目标优化模型。针对该多目标模型所具有的动态高维的特点,提出了基于灰色关联分析的多粒子群协同动态多目标优化算法。以钢板弹簧结构为例,给出了动态环境下随时间变化的最优解集,为机械零部件的动态可靠性稳健优化设计提供了理论依据。

关键词：计算机应用极端学习机动态粒子群算法可靠性优化设计多目标优化

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