基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量：2

1

作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页

电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多

关键词 车辆工程 锂电池汽车 荷电状态(SOC) 猫群(cso)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法

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基于SSA-BP近似模型的湿式制动器带排转矩参数CSO智能优化

2

作者 李杰 王帅 +1 位作者 兰海 王志勇 《机械传动》 北大核心 2024年第7期128-136,共9页

针对湿式制动器在非制动工况下功率损失的工程问题,考虑摩擦副间隙内部的润滑油对摩擦副带排转矩的影响,运用麻雀搜索算法-反向传播(Sparrow Search Algorithm-Back Propagation,SSABP)神经网络的强大非线性拟合能力,以制动器空载工况... 针对湿式制动器在非制动工况下功率损失的工程问题,考虑摩擦副间隙内部的润滑油对摩擦副带排转矩的影响,运用麻雀搜索算法-反向传播(Sparrow Search Algorithm-Back Propagation,SSABP)神经网络的强大非线性拟合能力,以制动器空载工况为输入量、带排转矩为输出量,建立了湿式制动器近似模型;与传统的BP模型对比,该模型预测精度明显提高,更能满足实际工程的需要;同时,为获取最小带排转矩,采用鸡群优化(Chicken Swarm Optimization,CSO)智能算法对工况参数进行搜索寻优,得到湿式制动器的最佳工况。经试验测试验证,与优化前相比,优化后摩擦副间的带排转矩和功率损失有着明显降低。研究为湿式制动器结构的进一步优化提供了理论基础和工程实践经验。 展开更多

关键词 湿式制动器 带排转矩 SSA-BP模型 cso算法 近似模型

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基于CSO算法的配电网量测数据缺失重构研究

3

作者 菅东祥 王晓园 +2 位作者 伏睿 李长军 李修军 《电子设计工程》 2024年第20期116-120,共5页

配电网量测数据维度较高,难以表征,导致数据重构不精准。为解决该问题,研究了基于CSO算法的配电网量测数据缺失重构方法。采用纵横交叉(Crisscross Optimization,CSO)算法处理PV节点、PQ节点,确定配电网节点参与整个缺失重构迭代过程。... 配电网量测数据维度较高,难以表征,导致数据重构不精准。为解决该问题,研究了基于CSO算法的配电网量测数据缺失重构方法。采用纵横交叉(Crisscross Optimization,CSO)算法处理PV节点、PQ节点,确定配电网节点参与整个缺失重构迭代过程。构建配电网量测数据缺失重构模型,实现对配电网量测数据缺失值重构。由实验结果可知,所提方法经过重构50次后,重构后结果与原始数据一致,并且在任意数据缺失条件下,最大重构误差仅为10%,能够精准实现配电网量测数据缺失重构。 展开更多

关键词 cso算法 配电网 量测数据 缺失重构 SIGMOID函数

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基于RSSI测距修正的室内融合优化定位算法 被引量：2

4

作者 彭铎 罗贝 陈江旭 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第6期143-147,共5页

在无线传感器网络(WSN)定位领域,针对室内复杂环境下接收信号强度指示(RSSI)值快速衰减、测距精度低以及鸡群优化(CSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种基于测距修正和算法融合的室内联合优化定位方法。首先,对RSSI值利用高斯滤波... 在无线传感器网络(WSN)定位领域,针对室内复杂环境下接收信号强度指示(RSSI)值快速衰减、测距精度低以及鸡群优化(CSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种基于测距修正和算法融合的室内联合优化定位方法。首先,对RSSI值利用高斯滤波进行筛选后进一步引入权值加以修正,减小测距误差。之后,在CSO算法中引入网格化思想和交叉、变异策略,提高其定位精度和收敛速率的同时,促使种群多样化和差异化,避免了算法出现早熟现象。通过仿真实验发现,在存在信号干扰的复杂室内环境中,该算法相较于RSSI定位算法、PSO-RSSI定位算法以及CSO-RSSI定位算法的定位误差分别降低了84%,78%和42%。且定位误差始终处于0.5 m以内,能够基本满足室内定位的需求。 展开更多

关键词 无线传感器网络 鸡群优化算法 网格化 接收信号强度指示 室内定位

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基于动态分区与收敛速度控制器的改进竞争群优化算法

5

作者 张伟 伊杰昌 《控制与决策》 北大核心 2025年第10期3019-3028,共10页

为提升竞争群优化(CSO)算法在解决复杂高维优化问题时的性能,提出一种基于分区策略与收敛速度控制器的改进竞争群优化(PCSCCSO)算法.首先,采用适应度变化率驱动的动态分区策略,以增强算法的收敛性和搜索效率;然后,提出一种快速CSO策略,... 为提升竞争群优化(CSO)算法在解决复杂高维优化问题时的性能,提出一种基于分区策略与收敛速度控制器的改进竞争群优化(PCSCCSO)算法.首先,采用适应度变化率驱动的动态分区策略,以增强算法的收敛性和搜索效率;然后,提出一种快速CSO策略,通过三重竞争机制增强算法的寻优能力:获胜粒子通过对立学习策略更新,失败粒子向获胜子群平均位置学习,劣败粒子通过变异增强局部搜索,这些策略能够有效平衡全局探索与局部开发,提高算法的寻优效率;最后,结合粒子与全局最优解间的余弦相似度以及停滞计数,设计自适应的收敛速度控制器,用以调节粒子的搜索行为,从而避免粒子陷入局部最优解,加速全局收敛.理论分析验证了所提出算法的稳定性和收敛性.实验结果表明,与其他改进算法相比,PCSCCSO算法在处理复杂高维优化问题时具有更好的收敛精度和收敛效率. 展开更多

关键词 竞争群优化算法 高维优化 种群分区 三重竞争 快速cso策略 收敛速度控制器

原文传递

基于小世界CSO算法的含风电的配电网重构

6

作者 殷豪 李德强 +2 位作者 孟安波 魏明磊 洪俊杰 《黑龙江电力》 CAS 2016年第5期399-404,共6页

针对风电(WPG)出力的随机性导致配电网重构模型难以建立问题,笔者提出根据场景分析法与风速的几种状态构造适应于含风电的配电网重构模型,然后划分单一场景和组合场景,分析单个风电和多个风电接入配电网情况,计算每种场景出现的概率得... 针对风电(WPG)出力的随机性导致配电网重构模型难以建立问题,笔者提出根据场景分析法与风速的几种状态构造适应于含风电的配电网重构模型,然后划分单一场景和组合场景,分析单个风电和多个风电接入配电网情况,计算每种场景出现的概率得出目标函数值。同时,将基于小世界网络思想和CSO算法双交叉机制的重构新算法应用于含风电的配电网重构过程中,让每个粒子与其周围优秀的粒子动态连接而产生邻域,不断更新邻域,以增强种群的多样性和全局收敛能力。仿真分析结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和较好的搜索能力。 展开更多

关键词 风电(WPG) 配电网重构模型 场景分析法 小世界cso算法 鲁棒性

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CSO-PID算法在空压机控制系统中的应用 被引量：10

7

作者 吕晨悦 施一萍 +2 位作者 刘瑾 张金立 程宗政 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期157-160,共4页

针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例-积分-微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际... 针对普通空压机普遍存在的耗能过高且控制效果不佳的问题,在研究比例-积分-微分(PID)算法和鸡群算法的基础上,对空压机的控制算法进行了改进,利用鸡群算法对PID的三个参数进行整定,并将这种智能算法应用到PLC控制器中。仿真实验和实际测试表明:该智能算法不仅实现了对空压机系统的有效控制,而且增强了系统的抗干扰能力,节能效果更佳。 展开更多

关键词 空压机 比例-积分-微分(PID)算法 鸡群优化算法

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基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估 被引量：5

8

作者 陈德 孟安波 蔡涌烽 《华电技术》 CAS 2021年第8期41-47,共7页

国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐... 国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐波影响下的电缆线路普遍是谐波次数多样且各次含有率不定,训练样本的影响因素众多,为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,使用搜索能力更强的CSO算法优化BP神经网络,得到基于CSO-BP神经网络的电缆线路谐波损耗智能评估模型。将该模型的损耗评估值、传统BP模型评估值以及物理公式法计算值进行对比,仿真结果表明,基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估模型得出的结果与实际值更为接近,具有较高的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 电缆 损耗 谐波 反向传递神经网络 纵横交叉优化算法

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基于CSO-ABC算法的系杆拱桥吊杆内力优化 被引量：4

9

作者 鲁力 李敏 《交通科学与工程》 2022年第4期95-102,共8页

为改善传统系杆拱桥吊杆内力优化方法耗时长、精度低、计算烦琐的缺点,本研究提出改进的CSO-ABC混合算法优化钢箱拱肋系杆拱桥吊杆内力。先建立CSO-ABC混合算法,改进侦察蜂阶段算法;再对3个测试函数进行数值试验,验证算法的精度和有效... 为改善传统系杆拱桥吊杆内力优化方法耗时长、精度低、计算烦琐的缺点,本研究提出改进的CSO-ABC混合算法优化钢箱拱肋系杆拱桥吊杆内力。先建立CSO-ABC混合算法,改进侦察蜂阶段算法;再对3个测试函数进行数值试验,验证算法的精度和有效性。以某钢箱拱肋系杆拱桥为工程背景,通过ABAQUS-Python脚本进行CSOABC算法的吊杆内力自动优化计算。研究结果表明:改进的CSO-ABC算法与CSO算法和ABC算法相比,具有收敛速度快、精度高的优点;基于脚本的自动迭代,提高了吊杆内力优化的效率,该算法的吊杆内力最大优化幅度为2.17%,在钢拱肋及混凝土主梁的应力峰值分别增大4.9、0.8 MPa的情况下,拱肋、主梁峰值位移分别减小12.7、12.1 mm,优化后的成桥状态与原始设计非常接近。该算法可为相关施工、监控、设计提供参考和借鉴。 展开更多

关键词 桥梁工程 系杆拱桥 cso-ABC算法 优化

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基于CSO优化模糊神经网络的污水处理出水COD预测模型 被引量：1

10

作者 沈鹏 李明河 张陈 《现代信息科技》 2022年第23期72-76,共5页

针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量(COD)。提出了一种基于鸡群算法(CSO)算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补... 针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量(COD)。提出了一种基于鸡群算法(CSO)算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点,使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验,仿真结果清晰表明,改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了COD预测精度和预测效果,能够满足实际污水处理的测量需求,具有一定的研究价值。 展开更多

关键词 模糊神经网络 预测模型 出水COD 污水处理 cso算法

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基于ACO与CSO算法的配电网储能系统优化策略 被引量：1

11

作者 刘冰 《电气应用》 2023年第10期9-15,共7页

为了提高分布式配电网中储能系统的高效性和经济性,针对基于蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)与纵横交叉算法(CrisscrossOptimization,CSO)的配电网储能系统优化策略展开了一系列的研究。首先,针对储能系统成本支出、接入电网后... 为了提高分布式配电网中储能系统的高效性和经济性,针对基于蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)与纵横交叉算法(CrisscrossOptimization,CSO)的配电网储能系统优化策略展开了一系列的研究。首先,针对储能系统成本支出、接入电网后对系统网损和电压偏差造成的影响进行分析,并建立储能系统优化模型;然后根据ACO基本算法结合CSO搜索机制建立ACO-CSO复合算法;最后建立相关仿真模型进行验证分析。结果表明,储能系统接入对网损和电压偏差指标均会造成影响,且接入点不同,其影响程度也不同。通过所提ACO-CSO复合算法得到的储能系统最佳配置方案能大大改善电网损耗,提高电网稳定性。所得结果优于PSO算法和NSGA-Ⅱ算法的最优解。该方案的综合成本分别比其他两种低了23.7%和30.8%,同时迭代次数分别缩短了38次和66次。因此,所提的复合算法在储能优化解析上具有良好的经济性和高效性,其结果具有一定的工程实际意义。 展开更多

关键词 配电网 网损改善 ACO-cso算法 储能优化

原文传递

基于改进CSO-LSTM的两相流空隙率预测研究

12

作者 刘晓 阚哲 钱宇加 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期57-60,64,共5页

空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络... 空隙率是石油化工企业中非常重要的参数之一。空隙率在线测量过程中存在较大的随机性和不确定性,很难预知空隙率的变化。为了实现对空隙率的预测,提前对两相流系统进行控制和优化,提出了基于改进猫群优化(CSO)算法长短期记忆(LSTM)网络的空隙率预测算法。利用LSTM善于处理时间序列型数据的特点对空隙率进行预测,在CSO中引入模拟退火(SA)算法和平均惯性权重,改善了在预测中易陷入局部最优和全局搜索能力较弱的缺点,保证了位置的收敛性。结果表明,该算法模型具有较高的预测精度和收敛速度,可以更快更精确预测空隙率的变化,克服了数据不确定且随机的难点,对提前控制和优化两相流系统具有较高的工业应用价值。 展开更多

关键词 两相流 空隙率 改进猫群优化算法 模拟退火算法 平均惯性权重 长短期记忆

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基于纵横交叉算法的储能系统自适应控制策略 被引量：1

13

作者 任萱 陈通 +2 位作者 董立志 黄灵通 张明霞 《电气传动》 2024年第4期4-10,20,共8页

大量储能设备通过虚拟同步机(VSG)并入电网时,传统固定惯量和阻尼控制策略中,控制参数选取不当会造成调节时间长或超调量大,且无法充分发挥VSG控制灵活的优势。为此,提出了基于纵横交叉(CSO)算法的储能系统自适应控制策略,首先,建立了... 大量储能设备通过虚拟同步机(VSG)并入电网时,传统固定惯量和阻尼控制策略中,控制参数选取不当会造成调节时间长或超调量大,且无法充分发挥VSG控制灵活的优势。为此,提出了基于纵横交叉(CSO)算法的储能系统自适应控制策略,首先,建立了储能系统VSG系统,将储能VSG系统频率的误差与电压总谐波畸变率之和的最小值作为CSO的目标函数,并引入电池的荷电状态(SOE)约束求解最佳惯量以及阻尼,该算法收敛速度更快且有效地规避了参数局部解。在此基础上,设计一种改进的惯量阻尼自适应控制策略,有效地改善了VSG的动态性能。最后,通过Matlab/Simulink搭建仿真模型,验证了所提策略的有效性。 展开更多

关键词 储能系统 虚拟同步机 惯量阻尼自适应控制 电池荷电状态 纵横交叉算法

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基于鞅方法的鸡群优化算法收敛性分析

14

作者 周婷婷 戴家佳 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期80-87,共8页

针对鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法已有的收敛性分析结果属于弱收敛,不能保证算法能在有限步内收敛到问题的全局最优这一不足,提出了运用鞅方法来研究CSO算法的全局收敛性.首先,基于CSO算法的相关定义,建立CSO算法的... 针对鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法已有的收敛性分析结果属于弱收敛,不能保证算法能在有限步内收敛到问题的全局最优这一不足,提出了运用鞅方法来研究CSO算法的全局收敛性.首先,基于CSO算法的相关定义,建立CSO算法的马尔可夫(Markov)链模型,分析其Markov性质;其次,将具有最小适应度值的鸡群状态序列转化成上鞅,利用上鞅收敛定理和Egoroff定理证明了CSO算法的几乎处处强收敛性和一致收敛性,进而得出了当鸡群状态空间有限时,CSO算法能确保在有限步内收敛到问题的全局最优这一结论;最后,在仿真实验中成功验证了理论证明的正确性,并发现CSO算法比其他算法具有更强的寻优能力和更高的收敛精度. 展开更多

关键词 cso算法 MARKOV链 上鞅收敛定理 EGOROFF定理 几乎处处强收敛 一致收敛

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纵横交叉算法在配电网故障定位中的应用 被引量：20

15

作者 殷豪 李德强 +2 位作者 孟安波 魏明磊 洪俊杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第21期109-114,共6页

基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基... 基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基础。在多电源分区故障定位中改进适应度函数,对不同区域适应度函数设置区域权值,区域权值由反馈故障电流决定。这种设置方式可以增强算法的容错性,使得输出结果不会因为故障信息在传送过程中发生畸变而误判或者漏判。仿真部分由双电源配电网系统和三电源配电网系统组成,并通过算法进行了验证,每次反馈信息都由一次正常信息和畸变信息组成。从仿真结果可以看出CSO拥有较强的稳定性。 展开更多

关键词 纵横交叉算法(cso) 故障定位 适应度函数 容错性 稳定性

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新的仿生优化算法:食物车-蟑螂群优化算法 被引量：1

16

作者 程乐 徐义晗 +2 位作者 张洪斌 钱兆楼 冯刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期208-209,213,共3页

提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力... 提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,该算法寻优率高,收敛速度快。 展开更多

关键词 仿生优化算法 食物车-蟑螂群优化算法 巢穴变迁 食物筛选

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基于竞争粒子群算法的云计算资源调度策略 被引量：17

17

作者 王镇道 张一鸣 石雪倩 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期80-87,共8页

针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒... 针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒子,引入自适应概率的高斯变异对胜利粒子位置进行更新,以提高种群多样性并增强全局搜索能力.仿真试验表明,在相同的条件下,本文算法能够寻到最佳的调度方案,适用于大规模资源调度,且结果优于对比模型. 展开更多

关键词 云计算 资源调度 负载均衡 竞争粒子群 混沌初始化 高斯变异 资源分配 算法

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基于短反馈分数阶PI~λD~μ的核电厂稳压器压力优化控制 被引量：6

18

作者 赵明 叶建华 李晨晶 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期99-103,共5页

核电厂稳压器的压力控制系统具有非线性、时变性等特点。在分数阶理论的基础上提出分数阶PIλDμ控制算法(FOPID),实现了比例-积分-微分控制(PID控制)的由点到面的控制,同时引入短反馈算法,使控制更加精确。相较于传统PID控制多了2个参... 核电厂稳压器的压力控制系统具有非线性、时变性等特点。在分数阶理论的基础上提出分数阶PIλDμ控制算法(FOPID),实现了比例-积分-微分控制(PID控制)的由点到面的控制,同时引入短反馈算法,使控制更加精确。相较于传统PID控制多了2个参数的自由度,并采用一种间接算法(Oustaloup算法)实现其控制器的设计;并提出了一种生物启发式算法——鸡群算法(CSO),解决了分数阶PI~λD~μ参数的整定问题。为了避免局部最优和早熟现象,又提出了一种改进的CSO算法(ICSO),算法中更改了小鸡的位置更新公式,并引入混沌初始化和随机权重,提高算法的精度,从而获得全局最优。仿真结果表明:鸡群算法优化后的FOPID具有更加优良的性能指标和抗扰动能力。 展开更多

关键词 分数阶PIλDμ控制器 短反馈算法 Oustaloup算法 鸡群算法

原文传递

基于改进的鸡群算法在云计算资源调度中的研究 被引量：11

19

作者 陈暄 龙丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2584-2587,共4页

针对云计算中的资源调度效率低的问题,提出将改进后的鸡群算法用于调度。引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化,提高全局搜索能力。对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进,优化了鸡群个体位置,通过差分算法... 针对云计算中的资源调度效率低的问题,提出将改进后的鸡群算法用于调度。引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化,提高全局搜索能力。对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进,优化了鸡群个体位置,通过差分算法对鸡群算法整体的个体位置进行优化,最后通过边界处理从整体上预防了算法中个体位置可能出现的越界。在仿真实验中,将优化后的鸡群算法与基本鸡群算法、粒子群算法和蚁群算法进行在完成时间、花费成本、能量消耗和负载均衡中进行了对比,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 鸡群算法 反向学习 学习因子 差分算法

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二层分解技术在电价预测中的应用研究 被引量：4

20

作者 殷豪 曾云 +1 位作者 黄圣权 董朕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1101-1105,共5页

针对电价波动幅度大且预测精度低的问题,提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量,变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量,... 针对电价波动幅度大且预测精度低的问题,提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量,变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量,所有分量采用神经网络模型进行预测,并使用纵横交叉算法对神经网络的参数进行优化,最后叠加所有子序列,得出预测电价值。仿真结果表明,所提出的模型相比其他混合模型具有更好的预测性能,且实用价值高。 展开更多

关键词 二层分解 纵横交叉算法 多步预测 神经网络 电价预测

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