检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉职业技术学院学报 2014年第1期13卷 36-41,69页

作者：吴喆珺湖北中医药大学网络与教育技术中心湖北武汉430065

粒子群优化算法(pso)作为一种进化计算技术,已经广泛运用到了各个行业领域中。基于不同应用领域的具体要求,人们也针对不同的技术特点对pso进行了改进。针对pso算法在证券组合投资中的应用要求,提出一种改进的pso算法,并通过上海证券交... 详细信息

粒子群优化算法(pso)作为一种进化计算技术,已经广泛运用到了各个行业领域中。基于不同应用领域的具体要求,人们也针对不同的技术特点对pso进行了改进。针对pso算法在证券组合投资中的应用要求,提出一种改进的pso算法,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,证实该算法在实际证券组合投资中的实用性。

关键词： pso优化算法证券组合投资改进的pso算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进pso算法的测试数据自动生成研究

引用

计算机工程与设计 2011年第7期32卷 2472-2475页

作者：曹晓燕邵定宏南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816

为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于改进pso算法的测试数据自动生成的方法。通过在标准的pso算法中引入人工免疫的思想,保持了群体的多样性,从而有效避免标准pso算法易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能... 详细信息

为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于改进pso算法的测试数据自动生成的方法。通过在标准的pso算法中引入人工免疫的思想,保持了群体的多样性,从而有效避免标准pso算法易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力,增强了算法的整体性能。实验结果表明,利用改进后的pso算法寻找最优解所需的迭代次数和时间明显少于标准粒子群算法,生成测试数据的速度快、效率高。

关键词：改进的pso算法测试数据软件测试 pso算法免疫算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进pso算法的RBF网络板形预测模型研究

基于改进PSO算法的RBF网络板形预测模型研究

引用

作者：薛喜彩燕山大学

学位级别：硕士

钢铁是发展国民经济、增强综合国力的重要物质基础。而板带材是广泛应用于国民经济各部门的重要原材料。板形是板带材的质量指标之一,无论是板形控制系统中调节机构的控制特性分析,还是在线实时控制,都需要精确的板形预测模型,于是建立... 详细信息

钢铁是发展国民经济、增强综合国力的重要物质基础。而板带材是广泛应用于国民经济各部门的重要原材料。板形是板带材的质量指标之一,无论是板形控制系统中调节机构的控制特性分析,还是在线实时控制,都需要精确的板形预测模型,于是建立精确的预测模型的要求越来越迫切。本文对板形预测模型的研究现状进行了分析,找出已存在方法的不足,对板形预测模型进行了研究。首先,对pso算法进行研究,为改进基本pso算法所存在的容易陷入局部极值点的缺陷,提出了一种改进的pso算法,采用混沌优化算法,在全局空间动态确定pso算法关键参数,从而解决了基本pso算法参数依赖性强的问题,并应用经典测试函数进行实验验证该算法的性能。其次,提出了Mpso-RBF混合优化策略。为了进一步提高神经网络学习算法的收敛速度和精度,将具有全局搜索能力、实用性强的改进粒子群优化算法(Mpso)融合到RBF网络训练中,给出了Mpso算法的粒子编码,混合优化算法操作设计和步骤。Hermit多项式的逼近和Iris分类问题作为仿真实例,测试了基本pso算法和Mpso算法训练的RBF网络,比较了两者的训练精度和收敛速度。最后,建立了基于Mpso-RBF网络的板形预测模型。经过对现场实测数据进行归一化等预处理后,分析了轧制过程中对板形的影响因素作为网络的输入,以板形特征参数作为网络的输出,采用Mpso-RBF网络建立了板形预测模型。采用实测数据,应用Matlab软件对该模型进行了仿真实验。

关键词：改进的pso算法 RBF神经网络混合优化策略板形预测模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于环境成本的钢铁企业自备电厂锅炉负荷优化模型

引用

钢铁研究学报 2013年第12期25卷 28-34页

作者：孟华王建军王华李红娟昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心云南昆明650093

钢铁企业是污染大户,也是产生污染物的主要来源。为了满足钢铁企业对蒸汽和电力的需求,实现企业节能降耗的目的,必须保证自备电厂锅炉在最优状态运行,针对负荷频繁波动的特点,建立了基于环境成本锅炉负荷多周期混合整数线性规划(MILP)... 详细信息

钢铁企业是污染大户,也是产生污染物的主要来源。为了满足钢铁企业对蒸汽和电力的需求,实现企业节能降耗的目的,必须保证自备电厂锅炉在最优状态运行,针对负荷频繁波动的特点,建立了基于环境成本锅炉负荷多周期混合整数线性规划(MILP)优化调度模型。运用改进的粒子群优化算法对其求解,应用表明:优化后锅炉使用燃料的费用为1 015 611元,约占整个系统全周期运行费用的77%。全周期总费用比实际运行情况减少了约50 462.864元,降低了约3.7%,节约了大量的成本。得到了经济性和可操作性都较好的运行计划方案,进一步为企业运行计划人员提供定量的计划调度指导。将环境成本作为钢铁企业自备电厂锅炉运行总成本的一部分,虽然增加了企业的总运行成本,但对环境保护问题和经济社会全面协调可持续发展有着十分重要的意义。

关键词：环境成本锅炉负荷改进的pso算法混合整数线性规划 improved particle swarm optimization (Ipso) multi-period mixed-integer linear programming (MILP)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑碳排放流和阶梯式碳交易的配电网优化调度

引用

可再生能源 2024年第12期42卷 1661-1670页

作者：王大鑫张倩郑诗程华玉婷崔华虎安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学教育部电能质量工程研究中心安徽合肥230601 安徽大学工业节电与用电安全安徽省重点实验室安徽合肥230601 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽省能源实验室安徽合肥230031 安徽大学工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心安徽合肥230601

文章考虑碳排放流和阶梯式碳交易机制,提出了优化调度模型以促进配电网低碳经济运行。该模型首先考虑配电网参与碳交易市场,引入碳排放流理论得到配网内各节点的碳排放情况;然后,提出利用蒙特卡洛算法得到电动汽车的随机状态,基于熵权... 详细信息

文章考虑碳排放流和阶梯式碳交易机制,提出了优化调度模型以促进配电网低碳经济运行。该模型首先考虑配电网参与碳交易市场,引入碳排放流理论得到配网内各节点的碳排放情况;然后,提出利用蒙特卡洛算法得到电动汽车的随机状态,基于熵权法得到发电设备的碳配额情况。同时构建电动汽车的碳配额模型,并结合阶梯式碳交易机制建立电动汽车、光伏、风力和火电机组的碳排放模型;最后,以最小化系统运作成本和最大化系统碳收益为双目标,使用改进的pso优化算法对系统进行求解。设置了4种运行场景对改进的IEEE-33节点配网系统进行算例仿真。实验结果表明,所提模型碳排放减少539.43 t、消纳量增加555.27 kW·h、系统碳收益增加7962.79元。

关键词：碳排放流碳交易电动汽车经济调度改进的pso算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

引用

天津师范大学学报（自然科学版） 2011年第4期31卷 44-49页

作者：张瑞华吴谨武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 中国人民解放军空军雷达学院实验中心武汉430019

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法来检测参考图和待配准图的角点信息... 详细信息

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法来检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,pso)算法求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明:该算法配准精度能够达到亚像素级,而且速度得到明显改善,可应用于多模态图像的配准.

关键词：图像配准小波变换角点检测改进的pso算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Ipso-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用

引用

环境科学与技术 2013年第8期36卷 175-181页

作者：王彤彤张剑涂川赵文芳陈明明赵成章西北师范大学地理与环境科学学院甘肃兰州730070 西北师范大学数学与信息科学学院甘肃兰州730070 天水市环境监测站甘肃天水741000

水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据。文章通过改进的pso算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立Ipso-BP神经... 详细信息

水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据。文章通过改进的pso算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立Ipso-BP神经网络水质评价模型,针对关中-天水经济区中天水段地表水质,利用2003-2009年渭河天水段4个控制断面的监测数据,选取BOD5、DO、氨氮、总磷、高锰酸盐指数5个指标进行综合评价,并分析了污染现状及时空变化规律。结果表明,改进的pso-BP神经网络泛化能力强,评价更客观;7年间水质有一定程度的改善,但总体变化不大,水质类别主要为Ⅱ类和Ⅲ类,其中北道桥断面污染最为严重。研究旨在有效控制渭河流域天水段污染,为渭河水资源的保护提供科学依据。

关键词：改进的pso算法 BP神经网络水质评价渭河天水段

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

两级式单相光伏逆变器并网过电压抑制策略研究

引用

电网与清洁能源 2023年第11期39卷 134-141,150页

作者：董成武牛芳夏林伟康小亮周芸杨爱民国网甘肃省电力公司定西供电公司甘肃定西743000 兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

随着高渗透分布式光伏电站接入低压配电网,其并网点过电压现象日益严重。以两级式单相NPC三电平并网逆变器为例,提出了一种基于有限控制集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)的过电压抑制方法。采用改... 详细信息

随着高渗透分布式光伏电站接入低压配电网,其并网点过电压现象日益严重。以两级式单相NPC三电平并网逆变器为例,提出了一种基于有限控制集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)的过电压抑制方法。采用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,pso)算法追踪光伏阵列的最大功率点(maximum power point,MPP),将其作为有功功率参考值。分析光伏电站接入配电网造成过电压现象的原因,利用逆变器的无功调压理论,得出逆变器的无功功率参考值。通过目标函数的设计,使得逆变器输出时变的有功功率和无功功率,从源侧解决了光伏并网的过电压问题。在Simulink仿真中进行验证,结果表明:相比扰动观测法和电导增量法,改进的pso算法稳态震荡和跟踪误差最小,跟踪效率最高;当并网点出现过电压现象时,所提的过电压抑制策略可以使逆变器输出一定的无功功率,将并网点电压调节到安全范围以内。

关键词：两级式单相NPC逆变器过电压 MPP 改进的pso算法 FCS-MPC

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Mpso-RBF的瓦斯涌出量预测研究

引用

计算机测量与控制 2012年第10期20卷 2625-2627页

作者：付华舒丹丹荆晓亮辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进pso算法的RBF神经网络的混合优化算法(Mpso-RBF算法),即将pso算法的... 详细信息

我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进pso算法的RBF神经网络的混合优化算法(Mpso-RBF算法),即将pso算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了瓦斯预测模型;仿真与实际数据验证表明,优化算法所求的最优解具有良好的收敛能力,瓦斯涌出量的预测结果与实际值的误差在+1.44%至-0.63%之间,改进的粒子群算法优化的RBF神经网络对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。

关键词： RBF神经网络改进的pso算法瓦斯预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RBF神经网络的锚杆锚固质量无损检测方法研究

基于RBF神经网络的锚杆锚固质量无损检测方法研究

引用

作者：程恩石家庄铁道大学

学位级别：硕士

锚杆在边坡、深基坑以及隧道等施工中起到重要的支护作用,因此对锚杆锚固质量检测显得尤为重要。识别锚杆锚固是否有缺陷及其缺陷类型是检测锚杆锚固质量的一项重要内容。本文采用理论分析、实验室模型实验及工程案例相结合的方法,对锚... 详细信息

锚杆在边坡、深基坑以及隧道等施工中起到重要的支护作用,因此对锚杆锚固质量检测显得尤为重要。识别锚杆锚固是否有缺陷及其缺陷类型是检测锚杆锚固质量的一项重要内容。本文采用理论分析、实验室模型实验及工程案例相结合的方法,对锚杆锚固质量无损检测进行了研究。基于小波分析、粒子群(pso)算法和径向基(RBF)神经网络建立了识别锚杆锚固缺陷类型的RBF神经网络模型,实现了对锚杆锚固质量的智能化分类,很大程度上克服了判断缺陷类型依赖个人经验的缺点。本文研究的具体内容如下:(1)对小波阈值去噪算法进行了改进,并应用于对锚杆实测信号进行滤波。仿真结果表明,相对于软阈值算法、硬阈值算法及一些文献提出的阈值去噪法,本文的改进阈值去噪法更能准确地检测出锚杆的参数,为识别锚杆锚固缺陷类型提供了较为精准的数据。(2)对锚杆锚固系统的加速度信号进行小波变换,从中提取出各频带能量作为识别锚杆锚固缺陷类型的特征向量。由提取出的特征向量和锚杆锚固缺陷类型共同构成RBF神经网络的样本集,其中,将特征向量作为RBF神经网络的输入,锚杆锚固缺陷类型作为RBF的输出。(3)对RBF神经网络模型进行了改进。首先,通过减聚类算法得到RBF神经网络隐含层节点个数,K-均值算法确定隐含层初始中心和宽度,伪逆最小二乘法求出隐含层和输出层之间的权值;然后,分别采用固定惯性权重pso算法、线性递减惯性权重pso算法和改进了惯性权重和位置公式的pso算法对隐含层的中心及宽度进行优化,建立了不同的pso-RBF神经网络模型;最后,利用测试样本检验pso-RBF网络模型的性能。仿真结果表明,与固定惯性权重pso算法和线性递减惯性权重pso算法相比,改进的pso算法可以使RBF神经网络收敛速度加快、精度更高,且改进的pso-RBF神经网络模型在识别锚杆锚固的缺陷类型方面具有更好的准确度。(4)针对实验室中不同缺陷类型的锚杆锚固系统,利用改进阈值去噪法、小波能量谱分析及改进pso-RBF神经网络对其进行识别。除此之外,还对实际工程中的锚杆进行了识别验证。结果表明,改进的pso-RBF神经网络可以准确识别锚杆锚固的缺陷类型。

关键词：锚杆改进阈值去噪 RBF神经网络改进的pso算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：