检索结果-内蒙古大学图书馆

南昌大学学报（理科版） 2018年第2期42卷 174-179页

作者：李群柴琴琴林双杰王武福州大学现代教育技术中心福建福州350116 福州大学电气工程与自动化学院福建福州350116

针对密闭、长流程的蒸发过程由于待浓缩溶液黏度高或腐蚀性强、设备易结垢、工况变化复杂等原因引起的在线预测模型难以建立的问题,提出了一种基于混沌粒子群优化相关向量机(CPSO-RVM)的预测模型。基于贝叶斯学习框架构建了蒸发过程相... 详细信息

针对密闭、长流程的蒸发过程由于待浓缩溶液黏度高或腐蚀性强、设备易结垢、工况变化复杂等原因引起的在线预测模型难以建立的问题,提出了一种基于混沌粒子群优化相关向量机(CPSO-RVM)的预测模型。基于贝叶斯学习框架构建了蒸发过程相关向量机预测模型,克服模型对核函数类型的限制和数据敏感性,在此基础上利用混沌粒子群算法对预测模型的核函数进行优化,获得计算量小、泛化性能优的在线预测模型。某厂实际蒸发过程生产数据的算例表明,在存在新蒸汽和原液干扰、设备结垢的整个清洗周期内,CPSO-RVM模型都能获得很好的预测效果,并且比偏最小二乘回归模型(PLSR)和最小二乘支持向量机模型(LSSVM)精度更高,能为实际蒸发过程的在线控制提供参考。

关键词：蒸发相关向量机混沌粒子群算法预测模型

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RDWKCPSO-PCA-BPNN的汽车燃油消耗预测

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2016年第1期39卷 7-13页

作者：姜平祖春胜李晓勇合肥工业大学机械与汽车工程学院安徽合肥230009

针对不同乘用车综合工况下理论百公里燃油消耗数据,文章提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)的燃油消耗预测模型;通过PCA方法对选取影响理论燃油消耗的24... 详细信息

针对不同乘用车综合工况下理论百公里燃油消耗数据,文章提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)的燃油消耗预测模型;通过PCA方法对选取影响理论燃油消耗的24个因素进行压缩,简化模型结构,再利用BPNN算法,构建燃油消耗预测模型;由于神经网络中的权值和阈值对预测模型效果影响较大,采用基于随机动态惯性权重和Kent映射的混沌粒子群算法(RDWKCPSO)优化PCA-BPNN模型中的权值和阈值。对3种标准函数的寻优测试结果表明,RDWKCPSO优化算法更容易跳出局部最优实现全局寻优,提高了模型适应能力及预测精度。

关键词： BP神经网络权值和阈值混沌粒子群算法主成分分析燃油消耗预测 Kent映射

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低碳视角下城市冷链物流配送系统优化决策研究

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工业工程与管理 2022年第1期27卷 56-64页

作者：张思颖陈宁李延晖杨佳武汉学院管理学院湖北武汉430212 武汉理工大学交通学院湖北武汉430063 华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079 武汉市规划设计有限公司湖北武汉430014

日益增长的低碳冷链物流需求,迫切需要政府出台合理的碳排放权交易和新能源冷藏车补贴政策,引导冷链物流企业购置新能源冷藏车代替燃油冷藏车。运用双层规划方法构建了低碳冷链物流配送系统优化决策模型,上层为政府目标,追求整体冷链配... 详细信息

日益增长的低碳冷链物流需求,迫切需要政府出台合理的碳排放权交易和新能源冷藏车补贴政策,引导冷链物流企业购置新能源冷藏车代替燃油冷藏车。运用双层规划方法构建了低碳冷链物流配送系统优化决策模型,上层为政府目标,追求整体冷链配送系统总成本最小化;下层为冷链物流企业目标,追求企业成本最小化。用混沌粒子群算法求解了该模型,并将此方法应用于W市冷链物流配送系统优化决策,得到了联合采用新能源冷藏车补贴和碳排放权交易政策比单独采用其中之一更能有效促进企业节能减排等结论,以期为政府和企业决策提供科学的依据,为提高整个社会的节能减排提供一定的思路。

关键词：碳排放权配额单位新能源冷藏车补贴率混沌粒子群算法双层规划模型碳减排量

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混合励磁开关磁阻电机转矩特性多目标优化

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电子测量与仪器学报 2018年第5期32卷 9-16页

作者：刘勇智鄯成龙林博闻空军工程大学航空工程学院

针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步提高电机的转矩特性,设计了一台航空用三相12/10极混合励磁开关磁阻电机并对其转矩特性进行多目标优化。首先对新型电机的结构及其电磁转矩原理进行分析,然后进行电机设计,... 详细信息

针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步提高电机的转矩特性,设计了一台航空用三相12/10极混合励磁开关磁阻电机并对其转矩特性进行多目标优化。首先对新型电机的结构及其电磁转矩原理进行分析,然后进行电机设计,并选取设计变量,最后基于混沌粒子群算法与响应表面法对电机的平均转矩和转矩脉动进行多目标优化。仿真结果表明优化后电机的平均转矩提高了4.78%,转矩脉动减少42%,在保持较大的平均转矩情况下大幅度减少转矩脉动,实现了平稳起动过程。结论是混沌粒子群算法与响应表面法相结合的优化方法适合于新型电机的设计与优化过程,该方法可显著节约优化时间,提高效率,保证了求解精度,提高了全局寻优能力。

关键词：开关磁阻电机混合励磁多目标优化混沌粒子群算法平均转矩转矩脉动

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基于Lyapunov稳定性及CPSO的航天器姿轨控制

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计算机工程与应用 2019年第24期55卷 229-234,240页

作者：陈杰张文栋苏琳琳桑胜波太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030024 吉林大学通信工程学院长春130012

针对在轨服务航天任务中轨道与姿态动力学耦合问题,提出一种基于Lyapunov稳定性分析的反馈控制方法,采用基于对偶四元数的一体化耦合动力学模型来描述航天器的相对位置和相对姿态,利用速度陀螺仪与激光雷达的量测信息构建Lyapunov能量函... 详细信息

针对在轨服务航天任务中轨道与姿态动力学耦合问题,提出一种基于Lyapunov稳定性分析的反馈控制方法,采用基于对偶四元数的一体化耦合动力学模型来描述航天器的相对位置和相对姿态,利用速度陀螺仪与激光雷达的量测信息构建Lyapunov能量函数,得到满足系统全局渐进稳定的控制率。并用混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization algorithm,CPSO)优化控制器参数以便达到良好的控制效果。仿真结果表明,该方法不仅保证了航天器的相对轨道、相对姿态和跟踪速度在较短的时间内收敛至期望值,而且具有较高的跟踪精度。

关键词：航天器姿态与轨道 Lyapunov稳定性对偶四元数混沌粒子群算法

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基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究

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计算机科学 2017年第10期44卷 203-208页

作者：虎涛涛康波单要楠电子科技大学电子科学技术研究院成都611731 电子科技大学自动化工程学院成都611731 电子科技大学数学科学学院成都611731

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,... 详细信息

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。

关键词：自适应逆控制扰动消除系统辨识动态函数连接神经网络变参数混沌粒子群算法

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改进神经网络的短期负荷预测模型及仿真

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计算机仿真 2014年第10期31卷 145-150,176页

作者：杨廷志文小飞万俊李书国网重庆市电力公司綦南供电分公司重庆401420

在电力负荷准确预测问题的研究中,电力负荷具有周期性、随机性和非线性的特点,而传统方法存在负荷预测精度低的难题,为了提高负荷的预测精度,提出一种改进神经网络的短期负荷预测模型(CPSO-BPNN)。首先利用非线性预测能力强的BP神经网... 详细信息

在电力负荷准确预测问题的研究中,电力负荷具有周期性、随机性和非线性的特点,而传统方法存在负荷预测精度低的难题,为了提高负荷的预测精度,提出一种改进神经网络的短期负荷预测模型(CPSO-BPNN)。首先利用非线性预测能力强的BP神经网络对短期负荷建模;然后结合混沌粒子群优化算法挖掘短期负荷的变化规律以提高短期负荷预测精度;最后对模型性能进行仿真。仿真结果表明,CPSO-BPNN解决了传统方法存在的难题,提高了短期负荷的预测精度,为非线性负荷预测提供了依据。

关键词：短期负荷预测精度混沌粒子群算法神经网络

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胎面重量控制系统的CPSO优化Smith预估线性自抗扰策略

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科学技术与工程 2023年第14期23卷 6105-6112页

作者：吴俊杰陈明霞卢澎澎桂林理工大学机械与控制工程学院桂林541006

针对轮胎行业橡胶复合挤出线重量控制系统过程机理复杂、扰动过多且难以测量等问题,设计了一种史密斯预估与线性自抗扰控制(Smith prediction-linear active disturbance rejection control,Smith-LADRC)相结合的控制方式以实现对胎面... 详细信息

针对轮胎行业橡胶复合挤出线重量控制系统过程机理复杂、扰动过多且难以测量等问题,设计了一种史密斯预估与线性自抗扰控制(Smith prediction-linear active disturbance rejection control,Smith-LADRC)相结合的控制方式以实现对胎面重量的稳定控制。建立仿真模型与比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)、LADRC、Smith-PID进行控制效果对比以验证其优势,同时针对此控制器调参困难引入混沌粒子群算法(chaotic particle swarm optimization,CPSO)进行参数整定。经实验结果表明:Smith-LADRC相较于上述3种控制方法能够使系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性;采用CPSO算法寻优后,相比于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),可以很好地达到控制目的,系统输出响应快速性均得到提高,相比手动调节能更好地对系统输出进行控制,同时节省参数调节时间,提高控制效率。

关键词：重量系统控制混沌粒子群算法史密斯预估-自抗扰控制参数优化

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几类复杂拓扑结构混沌系统的生成、控制与同步

几类复杂拓扑结构混沌系统的生成、控制与同步

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作者：席慧玲广东工业大学

学位级别：博士

复杂拓扑结构混沌吸引子是环状多涡卷、嵌套多翅膀、网格多涡卷和多环面、多折叠环面、高维广义猫映射等多类在相空间中具有复杂拓扑结构的混沌吸引子的总称。与简单拓扑结构双涡卷或双翅膀混沌吸引子相比,环状多涡卷、嵌套多翅膀、网... 详细信息

复杂拓扑结构混沌吸引子是环状多涡卷、嵌套多翅膀、网格多涡卷和多环面、多折叠环面、高维广义猫映射等多类在相空间中具有复杂拓扑结构的混沌吸引子的总称。与简单拓扑结构双涡卷或双翅膀混沌吸引子相比,环状多涡卷、嵌套多翅膀、网格多涡卷和多环面、多折叠环面等混沌吸引子的特点体现在具有十分复杂的拓扑吉构和更复杂的动力学行为。本学位论文重点研究了若干新型的复杂拓扑结构混沌及引子的生成、控制与同步及其相关的一些问题,主要内容分为以下几个方面： 1.随着对混沌研究的逐步深入,人们进一步发现了一些新型的多涡卷和多翅旁混沌系统,这些复杂拓扑结构混沌系统成为近年来非线性电路与系统领域中一个十分活跃的研究课题。本学位论文首先对几类典型复杂拓扑结构混沌吸引子的生成问题进行了深入研究,主要完成了以下三个方面的工作： (1)提出了一个新的多涡卷超混沌Chua系统尽管对于从三维Chua系统中产生多涡卷混沌吸引子进行了大量的研究,但是到目前为止从四维Chua系统产生多涡卷超混沌吸引子却鲜有报道。此外,构造四维超Chua系统有多种不同的方法,比如两个或两个以上三维蔡氏电路的耦合,π型电路的扩展,基于分解和基于结型场效应晶体管的方法,状态反馈控制法等。而状态反馈控制方法被认为是从已有的三维混沌系统产生不同的四维超混沌系统的好方法。鉴于上面已经完成的工作,本论文利用状态反馈控制,分别构造了带有光滑和分段光滑立方非线性项以及分段线性非线性项的四维Chua系统来产生多涡卷超混沌吸引子,并进一步研究了此系统的动力学行为,包括李亚普诺夫指数谱,分岔图和状态方程的解。此外,基于无量纲状态方程组和模块化电路设计,对构造的四维超Chua系统产生的双涡卷和三涡卷超混沌吸引子进行了电路设计。 (2)提出了一个新的多翅膀混沌系统通过计算机模拟,对由改进的C-A投影同步得到的控制器进行修正,从而产生了一种特别的多翅膀混沌吸引子,并对受控Lorenz系统的一些基本的动力学性质进行了理论分析和数值模拟,研究结果表明此系统具有复杂有趣的混沌和超混沌行为。 (3)由多涡卷Chua系统演化得到了两个四维分数阶多涡卷超混沌Chua系统在四维整数阶多涡卷超Chua系统的基础上进行演化得到了两个四维分数阶多涡卷超混沌Chua系统：带有光滑立方和分段光滑立方非线性项的四维分数阶超Chua系统以及带有分段线性非线性项的四维分数阶超Chua系统。通过使用分数阶微分理论和数值模拟,发现在阶数小于4的分数阶Chua系统中确实存在多涡卷超混沌吸引子。 2.在复杂拓扑结构混沌吸引子的控制与同步的研究方面,本学位论文完成了以下四个方面的工作： (1)设计了分数阶混合反馈控制器,实现多涡卷Chua系统的混沌同步分数阶控制器将整数阶系统转化为分数阶系统,通过提供稳定性增加系统的自由度,整数阶混合反馈控制器可以减少同步的时间,而本文中提到的分数阶混合反馈控制器充分结合了分数阶和整数阶控制器的优点。此外,利用此控制器实现了多涡卷Chua系统的混沌同步。 (2)提出了一种改进的C-A投影同步方法当混沌系统具有一定程度的对称性时,就能达到完全同步-反同步(简称C-A同步)。基于线性分离法,对C-A同步进行改进达到C-A投影同步,也就是说,在Lorenz系统中驱动向量和响应向量达到按照比例因子变化的C-A同步。 (3)设计了统一的自适应控制器和参数更新规则,实现混沌连续时间系统的自适应全态混合函数投影时滞同步对于投影同步,大部分研究成果集中研究的是常数比例因子,该方法基于李亚普诺夫稳定性理论和全态混合投影同步方法(FSHPS),提出了一种混沌连续时间系统的自适应全态混合函数投影时滞同步方案(简称FSHFPLS),并且设计了统一的自适应控制器和参数更新规则以达到按要求的比例函数变化的投影时滞同步。此外,还将LFRBM混沌系统的同步应用到保密通信中,数值模拟表明所提方案的有效性。 (4)改进的广义哈密尔顿系统方法的研究通过李亚普诺夫稳定性理论和一些矩阵技术,建立一种以线性矩阵不等式(LMI)形式表达的新的充分判据,从而保证以指数收敛速度达到混沌同步。然后用此方法去对Lu系统和带有双曲正切函数的修正Chua电路的n涡卷混沌吸引子进行同步。此外,还分别设计了分数阶积分型主动滑模控制器和线性控制器应用于响应系统实现了分数阶多涡卷超Chua系统的混沌同步。 3.研究了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为一种进化计算技术的若干问题。本学位论文鉴于基本粒子群算法存在初始化过程的随机性以及容易陷入局部最优解的不足,对基本粒子群算法进行改进,利用混沌运动的遍历性,产生大量初始群体,从中

关键词：复杂拓扑结构混沌系统混沌同步与控制多涡卷与多翅膀混沌系统分数阶混沌系统电路实现混沌保密通信混沌粒子群算法

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基于支持向量回归的旅游短期客流量预测模型研究

基于支持向量回归的旅游短期客流量预测模型研究

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作者：陈荣合肥工业大学

学位级别：博士

随着旅游业的快速发展,居民外出旅游人数急剧增长,给旅游景区造成极大冲击。近年来由于游客拥挤、超载等问题造成的安全事故频发,给旅游景区造成了巨大的负面影响。准确的旅游短期客流量预测能够为旅游管理者提前决策提供直接信息,最大... 详细信息

随着旅游业的快速发展,居民外出旅游人数急剧增长,给旅游景区造成极大冲击。近年来由于游客拥挤、超载等问题造成的安全事故频发,给旅游景区造成了巨大的负面影响。准确的旅游短期客流量预测能够为旅游管理者提前决策提供直接信息,最大限度的避免这种情况的发生。然而在我国,由于受到自然气候、特有的休假制度、旅游突发事件等诸多外部因素影响,旅游短期客流量表现出非线性、季节性、随机性等复杂特点,传统的预测方法往往难以实现准确预测,因此建立科学合理的短期客流量预测模型,实现对旅游景区不同时期的短期客流量预测,对旅游景区尤其是热门景区乃至整个旅游行业意义重大。支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)作为一种基于统计学习理论的新的机器回归分析方法,由于具有处理非线性、小样本等问题能力,能较好地解决旅游短期客流量的非线性、季节性和随机性等问题,为复杂的短期客流量预测提供了一种新的选择。本文以旅游景区为研究对象,以科学准确预测旅游景区短期客流量为目标,根据旅游短期客流量在不同时期表现出的特点,将其分成平常日客流量、节假日客流量、旅游突发事件时期客流量三种不同类型,分别研究这三种不同类型的短期客流量预测问题。本文的主要研究内容如下： 1)对国内外旅游客流量预测方法进行了系统综述,指出目前国内外在旅游客流量预测研究上取得成果及在方法、尺度等方面存在的一些局限性,以此为基础,提出本文研究的研究内容。 2)对短期客流量的主要影响因素进行系统分析,进一步分析旅游短期客流量在不同时期的客流量特点,通过对旅游短期客流量不同时期客流量特点的分析,将短期客流量的研究分成平常日客流量、节假日客流量以及突发事件时期客流量。 3)针对平常日客流量非线性突出的特点,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的支持向量回归模型GA-SVR模型,利用GA对SVR自由参数进行选择,并将该方法与BPNN模型进行对比。基于黄山风景区的有代表性的平常日短期客流量等相关数据验证表明：(GA-SVR模型较BPNN模型预测误差更小,准确性更高。 4)针对每年节假日客流量呈现的明显季节性特点,提出基于季节调整的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)支持向量回归模型,即季节指数调整(Seasonal Exponential Adjustment, SEA)的AGA-SVR预测模型(SEA-AGA-SVR)和季节因子调整(Seasonal index Adjustment,SI)的AGA-SVR预测模型(AGA-SSVR)。其中SEA-AGA-SVR主要对短期客流量的季节性进行事前调整后再进行预测；而AGA-SSVR重在事后对预测值进行季节因子调整。来自黄山风景区2008-2012年节假日的客流量数据的实验结果表明,两种季节调整方法均能有效的去除季节性成分,预测效果均优于AGA-SVR方法,但是由于***直接对原始时间序列数据进行季节性处理,预测效果优于事后调整的AGA-SSVR模型,同时预测时间也大大缩短. 5)针对旅游突发事件的突发性、无法预见性而导致的客流量高度不确定性、随机性特点,提出基于混沌粒子群(Chaos Partic]e swarm optimization,CPSO)的SVR和自回归移动求和平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)相结合的混合模型即***.A RIMA模型。先通过CPSO对SVR模型进行寻优,再用SVR对突发事件时期客流量进行预测,然后使用ARIMA模型对SVR残差序列预测,最后将两者预测值相加,即为所求预测值。来自黄山风景区汶川地震时期客流量数据的实验结果表明CPSO-SVR-ARIMA混合模型能够很好的抓住突发事件客流量的波动及变化轨迹,预测精度明显高于单一的预测方法CPSO-SVR和PSO-SVR。

关键词：旅游短期客流量预测模型支持向量回归遗传算法季节调整混沌粒子群算法自回归移动求和平均模型

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