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动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
1
作者
师彪
李郁侠
+1 位作者
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-...
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
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关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
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职称材料
动态自适应粒子群优化灰色模型的碳排放预测
被引量：
4
2
作者
黄飞
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第4期21-25,共5页
碳排放量预测对于发展低碳经济十分重要,利用GM(1,1)灰色模型对碳排放预测存在一些不足.本文引入动态自适应粒子群算法对其进行改进,并结合新模型(DAPSOGM)来预测碳排放,以浙江丽水市近5年的碳排放量,编辑matlab程序实证分析,结果证实...
碳排放量预测对于发展低碳经济十分重要,利用GM(1,1)灰色模型对碳排放预测存在一些不足.本文引入动态自适应粒子群算法对其进行改进,并结合新模型(DAPSOGM)来预测碳排放,以浙江丽水市近5年的碳排放量,编辑matlab程序实证分析,结果证实新模型具有较高的预测精度和推广价值.
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关键词
碳排放
灰色模型GM(1
1)
标准粒子群算法
动态自适应粒子群算法
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职称材料
基于CAS理论的改进PSO算法
被引量：
13
3
作者
刘举胜
何建佳
李鹏飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期57-63,共7页
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非...
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比。对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出。
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关键词
复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(
dapso
)算法
Logisitic方程
非线性动态调整策略
(0
1)随机均匀分布
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职称材料
一种改进粒子群算法及其在聚乙烯热分解动力学分析中的应用
被引量：
1
4
作者
孙诗洋
王勇
《塑料科技》
CAS
北大核心
2023年第3期67-72,共6页
随着计算机技术的发展,粒子群算法在聚合物的热分解动力学领域广泛应用。虽然粒子群算法可以实现全局寻优,但也存在收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷。针对标准粒子群算法的缺陷,引入自适应惯性权重与加速常数对粒子群算法进行改进,...
随着计算机技术的发展,粒子群算法在聚合物的热分解动力学领域广泛应用。虽然粒子群算法可以实现全局寻优,但也存在收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷。针对标准粒子群算法的缺陷,引入自适应惯性权重与加速常数对粒子群算法进行改进,提出一种动态自适应粒子群算法(DAPSO),并进行6个测试函数的仿真实验。结果表明:DAPSO算法比MPSO及MeanPSO算法收敛速度更快且精度更高。将DAPSO算法与Kissinger法结合得到了K-DAPSO算法,分别利用DAPSO算法与K-DAPSO算法结合聚乙烯DTG曲线,对两步平行反应模型进行参数反演。K-DAPSO算法较DAPSO算法能够更快收敛到最优解。提出的两步平行反应模型能够准确描述聚乙烯热失重曲线复杂的多峰结构。
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关键词
热分解动力学
dapso
算法
K-
dapso
算法
聚乙烯
原文传递
题名
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
被引量：
7
1
作者
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
机构
西安理工大学水利水电学院
青岛科技大学高职业技术学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期8-13,共6页
基金
国家火炬计划基金(07C26213711606)
陕西省自然科学基础研究计划(SJ08E220)
+2 种基金
山东省软科学基金(2009RKB190)
西安理工大学优秀博士学位论文和科学研究基金(106-210912
106-210917)
文摘
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
关键词
模型
动态
径流
动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型
动态调整粒子群算法
径流预测
Keywords
models
dynamics
runoff
dapso
-H-W hybrid
algorithm
models
dynamic adjustment particle swarm optimizer
runoff prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
动态自适应粒子群优化灰色模型的碳排放预测
被引量：
4
2
作者
黄飞
机构
丽水学院理学院
出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第4期21-25,共5页
基金
浙江省教育厅项目(Y200805484)
文摘
碳排放量预测对于发展低碳经济十分重要,利用GM(1,1)灰色模型对碳排放预测存在一些不足.本文引入动态自适应粒子群算法对其进行改进,并结合新模型(DAPSOGM)来预测碳排放,以浙江丽水市近5年的碳排放量,编辑matlab程序实证分析,结果证实新模型具有较高的预测精度和推广价值.
关键词
碳排放
灰色模型GM(1
1)
标准粒子群算法
动态自适应粒子群算法
Keywords
carbon emissions
gray model GM（1, 1）
particle swarm optimization （PSO）
dynamic adaptive particleswarm optimization
algorithm
（
dapso
）.
分类号
F222.1 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于CAS理论的改进PSO算法
被引量：
13
3
作者
刘举胜
何建佳
李鹏飞
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学超网络研究中心(中国)
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期57-63,共7页
基金
国家自然科学基金(No.71171135)
上海市一流学科建设项目(No.S1201YLXK)
+3 种基金
上海市高原学科(管理科学与工程)建设项目
上海高校青年教师培养资助计划项目(No.slg14020)
上海理工大学国家级项目培育课(No.15HJPY-QN09)
上海市哲学社会科学规划课题(No.2016EGL007)
文摘
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比。对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出。
关键词
复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(
dapso
)算法
Logisitic方程
非线性动态调整策略
(0
1)随机均匀分布
Keywords
theory of complex adaptive system
Dual Adaptive Particle Swarm Optimization(
dapso
)
algorithm
Logistic equation
nonlinear dynamic adjustment strategy
(0, 1)random uniform distribution
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种改进粒子群算法及其在聚乙烯热分解动力学分析中的应用
被引量：
1
4
作者
孙诗洋
王勇
机构
武汉科技大学资源与环境工程学院
出处
《塑料科技》
CAS
北大核心
2023年第3期67-72,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51306097)
山东省自然科学基金项目(ZR2019MEE114)
湖北省教育厅科学研究计划(B2021012)。
文摘
随着计算机技术的发展,粒子群算法在聚合物的热分解动力学领域广泛应用。虽然粒子群算法可以实现全局寻优,但也存在收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷。针对标准粒子群算法的缺陷,引入自适应惯性权重与加速常数对粒子群算法进行改进,提出一种动态自适应粒子群算法(DAPSO),并进行6个测试函数的仿真实验。结果表明:DAPSO算法比MPSO及MeanPSO算法收敛速度更快且精度更高。将DAPSO算法与Kissinger法结合得到了K-DAPSO算法,分别利用DAPSO算法与K-DAPSO算法结合聚乙烯DTG曲线,对两步平行反应模型进行参数反演。K-DAPSO算法较DAPSO算法能够更快收敛到最优解。提出的两步平行反应模型能够准确描述聚乙烯热失重曲线复杂的多峰结构。
关键词
热分解动力学
dapso
算法
K-
dapso
算法
聚乙烯
Keywords
Thermal decomposition
dapso algorithm
K-
dapso algorithm
Polyethylene
分类号
O643 [理学—物理化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
师彪
李郁侠
于新花
牛艳利
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
动态自适应粒子群优化灰色模型的碳排放预测
黄飞
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2012
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于CAS理论的改进PSO算法
刘举胜
何建佳
李鹏飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
一种改进粒子群算法及其在聚乙烯热分解动力学分析中的应用
孙诗洋
王勇
《塑料科技》
CAS
北大核心
2023
1
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