作者:付华炉; 马豫超 期刊:《新一代信息技术》 2019年第16期
近年来,随着风电技术的飞速发展,大规模的风电并网得到了广泛应用,相应的风电并网时的要求也越来越严格,风电机组在并网过程中对静态电压稳定和风电机组正常运行都产生了很大影响。本文在MATALAB/Simulink仿真软件中搭建了系统仿真模型,研究并分析了风电机组在接入电网后对电网静态电压稳定性的影响。为了探究风电机组并网后静态电压稳定的条件,本文根据风机的运行原理及模型,得到了一种判断风电机组静态电压平衡的判据,即潮流雅可...
作者:王燕云; 龙爱华; 向立云; 於嘉闻; 苏守娟 期刊:《水利水电技术》 2019年第12期
依据"适水发展"的水土资源配置原则,以最严格水资源管理制度的总水量作为控制线,考虑粮食安全,以经济产出效益最优为目标,基于线性规划和粒子群算法(Linear Programming and Particle Swarm Optimization,简称LP-PSO)构建种植结构优化模型,引入水土资源互动耦合指数对模型优化结果进行评价,并以塔里木河流域为例进行模型应用。研究结果表明:(1)基于LP-PSO算法的种植结构优化模型,搜索结果较优,可为相关部门指导种植业结构调整提供...
基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络自身存在的不足与缺陷,设计了一种基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络(IPSO-RBF)。通过动态自适应方式对粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中的惯性权重进行更新,以达到优化RBF神经网络惯性权重的目的。最后,在Matlab中用IPSORBF进行诊断,并与RBF、PSO-RBF神经网络进行对比,结果表明,IPSO-RBF神经网络的收敛速度有所提高,诊断精度也提高到90. 8%,其中对短路、开路...
作者:崔金鑫; 邹辉文 期刊:《系统科学与数学》 2019年第08期
鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型.先基于EWT算法将原始价格序列分解成若干分量,再根据频率将其重组成高、中、低频3个分量,对它们分别建立PSO-SVM误差校正组合模型.最后集成各个分量的预测结果.与其他预测模型相比较,文章所构建预测模型的MSE...
隧道及煤矿井下巷道施工过程中面临严重的水文地质灾害问题,在复杂的施工环境及水文地质条件下,对水文地质的精确探测是十分困难的。矿井瞬变电磁法作为一种应用广泛的电磁感应勘探方法,对低阻体非常敏感,能够对隧道及巷道顶底板含水层进行探测。为解决巷道或隧道瞬变电磁探测数据处理难度大且准确度不高的问题,通过对粒子群优化法(PSO)和阻尼最小二乘法(DLS)2种算法进行了比较分析研究,提出一种PSO-DLS组合反演算法,解决了PSO算法...
作者:王凯丽; 张巧杰 期刊:《电气工程学报》 2016年第10期
粒子群优化(PSO)算法是智能算法的一种,有较好的全局搜索能力,已经被应用于局部阴影条件下的最大功率跟踪(MPPT)当中。但PSO算法的搜素速度慢,收敛不稳定。本文通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出特性曲线提出了改进型粒子群优化算法(IPSO),以变换器的占空比为粒子,初始化时将粒子均匀分散在可能的功率峰值点处,依据迭代次数线性调整惯性权重、学习因子,并通过引入反正切函数,对传统PSO算法的速度更新进行修改,...
作者:谷月霞 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第20期
评价了神经网络和高阶神经网络的性能,并提出了一种新型的具有运算效率高和算法精确等特点的随机高阶神经网络。模拟结果展示了这种模型的可行性和有效性。
粒子群算法(PSO算法)是一种启发式全局优化技术。PSO的邻域拓扑结构是决定粒子群优化算法效果的一个很重要的因素,不同邻域拓扑结构的粒子群算法,效果差别很大。文章分析了邻域拓扑结构与PSO算法的关系,阐述了粒子群算法邻域拓扑结构研究现状,提出了未来可能的研究方向。
作者:夏桂梅; 苏长慧 期刊:《山西师范大学学报·自然科学版》 2014年第02期
利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:...
作者:周建新; 杨悦 期刊:《华北理工大学学报·自然科学版》 2014年第04期
为了克服粒子群算法的早熟收敛问题和易陷入局部最优问题,本文提出了一种新的基于双子群的改进粒子群优化算法,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,并借鉴杂交机制,使搜索速度更快,收敛精度更高。再采用自适应惯性权重的粒子群算法,根据种群的进化状态来动态调整惯性权重。
作者:魏雷; 纪志成; 李欣明 期刊:《服装学报》 2014年第04期
加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值.对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值.迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优.将其应用于某玩具企业原料月...
作者:周建华; 孙蓉; 陈久林; 袁越; 袁晓冬 期刊:《电力工程技术》 2014年第05期
基于改进后的PSO算法,研究了如何利用网架扩展规划,来缓解风电并网发电后部分线路出现输电阻塞的现象.在PSO算法中,惯性权重和学习因子分别是控制PSO算法全局搜索和局部搜索的关键性可调整参数.为避免陷入局部解,同时加快收敛速度,提出了同时动态优化调整惯性权重和学习因子的改进PSO算法.基于IEEE39节点的仿真算例表明:在保证获得最优解的前提下,该算法的收敛速度显著加快.
深井围岩支护中,锚杆是应用最为普遍的一种支护方式。随着智能算法应用越来越普遍,智能算法可作为围岩支护设计时的一种参考。文中通过群算法对锚杆支护设计的优化,使锚杆支护设计更为合理。在基于工程经验提出初步参数的基础上,采用数值分析方法进行支护参数优化,获得了具有指导意义的研究成果。
大量读者用户请求使用图书馆网格资源时,必须进行合瘦调度和资源分配才能满足读者需求。通过对网络QoS重要属性的量化,以最优化网格服务性价比为目标,提出了一种基于粒子群优化算法的图书馆网格资源选择模型,并介绍了算法的详细流程。最后,通过仿真实验验证了该模型的有效性。
作者:张朝阳; 衣军; 虞伟乔 期刊:《探测与控制学报》 2017年第02期
针对三分量磁传感器在使用时安装倾斜易引起较大测量误差的问题,提出了三分量磁传感器倾斜放置时的磁场测量方法.该方法采用三个等效姿态角a、/3、y表示传感器的倾斜姿态,建立转换矩阵对磁场测量值进行修正.在仅利用地磁场无法唯一确定姿态角的情况下,引人已知辅助磁场,形成第二背景磁场,通过PSO算法求出传感器的姿态角,然后利用转换矩阵对目标磁场三分量测量值进行修正.随机挑选了2个磁传感器进行实验验证,实验结果表明,传感器倾...
作者:王鹏飞; 张晨 期刊:《中国战略新兴产业》 2017年第7X期
高炉炼铁是一种具有强时延性的非线性系统,本文针对高炉炼铁过程中含硅量[Si]的动态预测问题,进行了数据挖掘与模型建立。首先对数据进行了预处理,包括3σ原则验证与归一化处理。同时[Si]预测问题可看做一个多输入单输出的多元时间序列问题,本文选取了优化PSO-BP神经网络算法来得到多元时间序列模型。在一步预测模型的基础上,通过将一步预测结果作为二步预测的变量的方法,进一步建立了[Si]的二步预测模型。最后结合模型的预测图以及...
作者:余莎莎; 余洁; 朱腾; 王彦兵 期刊:《测绘通报》 2018年第11期
粒子群算法由于其优秀的随机全局寻优能力,在遥感图像分类领域应用广泛。为进一步提高粒子优劣判别能力,使得最终聚类中心更具合理性,本文在应用PSO算法进行全极化SAR影像分类时,考虑影像相邻像素间具有空间相关性,提出了加权PSO算法,以提高分类精度。同时,在进行全极化SAR影像分类时,为了更充分地利用全极化SAR影像极化特征,采用多成分散射模型分解(MCSM)方法结合散射熵提取影像6种极化特征。改进的MCSM/H-PSO全极化SAR影像分类...
作者:徐通; 何鹏飞; 刘娜娜; 王睿杰 期刊: 2019年第09期
本文介绍了RBF神经网络结构和原理,针对RBF神经网络在抽油机故障诊断中核函数参数的局限性,使用K-Means算法优化RBF网络中心参数,使用动态参数的PSO算法优化RNF网络权值和宽度参数,建立PSO-RBF神经网络。最后将PSO-RBF神经网络与RBF神经网络应用于抽油机故障诊断,证明了优化后的PSO-RBF神经网络在计算速度和诊断准确率上更加优秀。
作者:吴兆礼; 段高燕; 张霞; 魏志峰; 张建忠; 张晓光; 杨伯君 期刊:《光子技术》 2005年第03期
探讨了粒子群优化(PSO)算法在二级偏振模色散补偿器中的应用,分析了用PSO算法动态控制可变时延线的二级偏振模色散补偿器的搜索与跟踪能力.实验表明PSO算法在搜索过程中能够快速发现全局最佳值,而不陷入局部最佳值,同时有着良好的抗噪声性能;并且能够成功地跟踪PMD随时间的变化.
针对电力系统的无功功率优化问题,构建了多约束条件的目标函数。在电力系统的建模过程中,设定了电力系统的结构参数和负荷参数,并将设置负荷节点之间的电压越界参数、发电机无功越界参数设置为惩罚处置项;在PSO算法的设计中,设置了粒子状态、适应度函数以及惩罚权重参数。以具体结构的电力系统无功功率优化为实验对象,分别采用数学规划法、遗传算法和PSO算法进行优化。优化结果显示,PSO算法更能有效地降低电力系统的功率损耗,同时...