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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
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作者 潘鹏程 荣梦杰 +1 位作者 香静 徐恒山 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化... 针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 交直流混合微网 经济性 环保性 改进粒子群优化算法 改进天牛须搜索算法 运行优化
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基于CEEMDAN-IPSO-KELM模型的BDS卫星钟差预报
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作者 边奇海 张莎薇 +2 位作者 雷荣智 刘子巍 刘敏 《地理空间信息》 2025年第3期13-17,共5页
针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列... 针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列,并重构分解结果得到新的钟差序列;再利用改进粒子群优化(IPSO)算法优化KELM的核参数与正则化参数;最后重构不同钟差序列的预报结果,得到最终钟差预报结果。利用iGMAS提供的BDS钟差数据进行短期预报实验,结果表明该组合预报模型的单天和多天钟差预报精度均明显优于对比模型,丰富了现有BDS卫星钟差预报模型。 展开更多
关键词 BDS 钟差预报 CEEMDAN ipso算法 KELM
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基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化
3
作者 信振东 《自动化应用》 2025年第22期66-70,共5页
鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工... 鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工艺参数与主线速度的预测模型;最后,将适应度叠加惩罚函数迭代寻优法加入到改进粒子群优化(IPSO)算法中,以求得最优参数组合。经过现场生产验证,优化后的膜料间隙偏差<0.02 mm,能够达到叠膜质量的要求,验证了所提方法的工程适用性。 展开更多
关键词 LightGBM-ipso算法 叠膜复合线 工艺参数优化 主线速度预测
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基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法
4
作者 胡程平 车远宏 何国羽 《电工技术》 2025年第11期111-113,117,共4页
常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范... 常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范围,并部署自适应多目标检测节点,进行线损异常特征提取。基于此,构建基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损检测模型,采用二次核验的方式来完成最终线损检测。测试结果表明,对比传统梯度算法输电线路分段线损检测组、传统负荷分类输电线路分段线损检测组,所设计的IPSO-SVM算法输电线路分段线损自适应检测组的自适应检测绝对误差比较低,说明结合IPSO-SVM算法设计的输电线路分段线损自适应检测方法更加高效,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ipso-SVM算法 输电线路 分段线损 自适应检测 线路整合
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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量:3
5
作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(ipso)-向后传播(BP)算法 粒子群优化(ipso)机制
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基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析 被引量:32
6
作者 张迪 王彤彤 支金虎 《生态科学》 CSCD 2022年第1期149-158,共10页
在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探... 在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络模型,对山东省的碳排放量和排放强度进行仿真预测。结果表明:山东省工业耗能占总量的78.5%左右。2000—2017年间山东省碳排放量呈增长趋势,年平均为52328.10万吨;碳排放强度却呈下降趋势,年平均为1.73万吨/亿元。总体而言,2000—2017年间山东省碳排放量与GDP之间呈弱脱钩的态势,碳承载力呈先增长后减小的趋势,18年间碳承载力减少了8%,全省从2005年开始出现碳赤字,并呈现增大趋势。IPSO算法明显优化了BP神经网络,误差更小、精度更高,更适于碳排放量及相关指标的预测。预测结果显示山东省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,而碳排放强度有所降低,以期为政府决策提供科学依据。 展开更多
关键词 BP神经网络 ipso优化算法 碳排放 预测 山东省
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基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究 被引量:5
7
作者 尹波 夏靖波 +1 位作者 付凯 陈茂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4293-4295,4299,共4页
针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向... 针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。 展开更多
关键词 网络流量预测 混沌支持向量机 改进粒子群算法 遗传算法
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基于IPSO算法的减振器优化 被引量:3
8
作者 刘顺安 胡庆玉 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期341-345,共5页
提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,... 提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,对减振器参数优化后,明显改善了汽车减振器压缩行程和复原行程的阻尼特性,提高了汽车的平顺性。 展开更多
关键词 车辆工程 减振器 ipso算法 SPSO算法 参数优化
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Research on Bulbous Bow Optimization Based on the Improved PSO Algorithm 被引量:5
9
作者 ZHANG Sheng-long ZHANG Bao-ji +2 位作者 Tahsin TEZDOGAN XU Le-ping LAI Yu-yang 《China Ocean Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第4期487-494,共8页
In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset m... In order to reduce the total resistance of a hull, an optimization framework for the bulbous bow optimization was presented. The total resistance in calm water was selected as the objective function, and the overset mesh technique was used for mesh generation. RANS method was used to calculate the total resistance of the hull. In order to improve the efficiency and smoothness of the geometric reconstruction, the arbitrary shape deformation (ASD) technique was introduced to change the shape of the bulbous bow. To improve the global search ability of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm was proposed to set up the optimization model. After a series of optimization analyses, the optimal hull form was found. It can be concluded that the simulation based design framework built in this paper is a promising method for bulbous bow optimization. 展开更多
关键词 bulbous bow overset mesh RANS method ASD technique ipso algorithm
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桩筏(箱)基础沉降多步预测控制的IPSO-Elman算法 被引量:1
10
作者 郭健 王元汉 +1 位作者 苗雨 向平 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期96-99,共4页
将改进的粒子群优化(IPSO)算法与Elman神经网络进行了有机结合,形成了IPSO-Elman混合算法.建立桩筏(箱)基础沉降变形期望输出与超前预测输出之间的非线性隐式方程,避开了复杂的岩土工程本构关系和力学参数计算问题.提出的多步预测控制方... 将改进的粒子群优化(IPSO)算法与Elman神经网络进行了有机结合,形成了IPSO-Elman混合算法.建立桩筏(箱)基础沉降变形期望输出与超前预测输出之间的非线性隐式方程,避开了复杂的岩土工程本构关系和力学参数计算问题.提出的多步预测控制方法,具有很好的全局识别特点和较高的推广预测能力.工程实例分析表明,IPSO-Elamn算法在桩筏(箱)基础沉降的非线性系统动态辨识和在线预测应用方面,具有良好的预测精度,满足工程实际需要. 展开更多
关键词 桩筏基础沉降 改进粒子群优化算法 ELMAN神经网络 动态辨识 多步预测
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基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 被引量:6
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作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页
针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 变速箱轴承 MCKD算法 ipso算法 故障诊断
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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估 被引量:1
12
作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页
突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多
关键词 突发水污染 风险评估 RBF神经网络 ipso算法 内陆河流域
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改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用 被引量:1
13
作者 任凤鸣 李丽娟 《广州大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第3期82-85,共4页
根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标... 根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用IPSO算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景. 展开更多
关键词 优化设计 ipso算法 土木工程 桁架结构
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应用IPSO的无线传感器网络分簇路由算法 被引量:3
14
作者 程培新 王亚慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第36期112-114,共3页
在基于分簇的无线传感器网络中,网络是通过附近传感器节点在转发信息到目的节点前进行冗余数据的融合实现节能,从而延长了网络的生命周期。但现存的算法在选择簇首节点的过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早出现... 在基于分簇的无线传感器网络中,网络是通过附近传感器节点在转发信息到目的节点前进行冗余数据的融合实现节能,从而延长了网络的生命周期。但现存的算法在选择簇首节点的过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早出现盲节点的现象。进化类算法已经成功应用于许多方面,微粒群算法就是其中之一。提出了一种基于改进型微粒群算法的无线传感器网络分簇路由算法来优化分簇过程。簇首节点的选取综合考虑候选节点和邻居节点的状态信息。仿真结果表明算法的性能得到了较好的改善,并延长了网络的生命周期。 展开更多
关键词 改进型微粒群算法 无线传感器网络 路由优化 分簇
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基于IPSO-BP算法的CFB锅炉NOx浓度预测 被引量:9
15
作者 印江 王尚尚 +2 位作者 李丽锋 孟宏君 张凯奇 《自动化与仪表》 2021年第2期58-63,共6页
以山西省某电站2×350 MW循环流化床锅炉1号机组为试验对象,将归一化和指数平滑处理后的2000组数据作为样本数据,建立了八输入单输出的NOx浓度预测模型。利用BP神经网络算法和IPSO-BP算法对NOx浓度进行预测。MatLab结果表明,IPSO-B... 以山西省某电站2×350 MW循环流化床锅炉1号机组为试验对象,将归一化和指数平滑处理后的2000组数据作为样本数据,建立了八输入单输出的NOx浓度预测模型。利用BP神经网络算法和IPSO-BP算法对NOx浓度进行预测。MatLab结果表明,IPSO-BP算法对NOx浓度预测的各类误差指标性能更好,精度更高,有效改善了BP神经网络算法的不足。在170 MW和260 MW两种典型工况下对IPSO-BP算法进行模型验证,结果表明该模型在NOx浓度预测上的有效性,为该电站脱硝控制提供良好的指导。 展开更多
关键词 循环流化床锅炉 NOx浓度预测 粒子群算法 BP神经网络 ipso-BP算法
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基于IPSO-BP神经网络的最小阻力船形优化设计 被引量:6
16
作者 侯远杭 刘飞 梁霄 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1193-1199,共7页
针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺... 针对船形优化设计问题,为了克服主尺度与型线分开设计的不足,将主尺度与表征船体形状的参数联合组成设计空间来进行优化设计,同时以不同航速的船体阻力加权总和作为优化目标,引入IPSO-BP神经网络建立兴波阻力系数的近似预报模型,以主尺度和船形修改系数作为设计变量,以排水体积的变化量作为约束条件,分别利用遗传算法与模拟退火算法对Wigley船形进行了优化计算.计算结果证明了IPSO-BP方法建立兴波阻力系数近似模型的优良性能,得出的光顺合理的优化船形证明了该方法的可行性与合理性. 展开更多
关键词 船形优化 ipso-BP神经网络 近似精度 优化算法
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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究 被引量:5
17
作者 王红尧 房彦旭 +3 位作者 吴钰晶 吉正平 赫海全 鲜旭红 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期393-403,共11页
提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。 展开更多
关键词 井下动目标 改进的粒子群优化算法 ipso-LSTM模型 平均定位误差
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基于IPSO-BP算法的城轨列车轮对故障率预测模型研究 被引量:2
18
作者 贺德强 孙一 +1 位作者 蒙基伟 刘建仁 《控制与信息技术》 2019年第1期59-63,共5页
为了提高城轨列车轮对故障率的预测精度,文章采用人工神经网络方法代替传统维修策略模型中基于经验的故障率分布显示表达式,以避开故障分布模型的选择;建立了IPSO-BP(improved particle swarm optimization-backpropagation)预测模型,... 为了提高城轨列车轮对故障率的预测精度,文章采用人工神经网络方法代替传统维修策略模型中基于经验的故障率分布显示表达式,以避开故障分布模型的选择;建立了IPSO-BP(improved particle swarm optimization-backpropagation)预测模型,并通过与常规的BP(backpropagation)及PSO-BP(particleswarmoptimization-backpropagation)预测模型进行对比来验证其高效性。仿真结果显示,IPSO-BP神经网络模型的预测误差范围为0~5.5%,输出值的相对误差百分比为0~10%,预测精度均优于常规方法,可为预防性维修决策提供理论参考和方法支撑。 展开更多
关键词 故障率预测 ipso-BP算法 人工神经网络 城轨车辆 轮对 维修策略
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物流配送中心选址的IPSO-BP算法 被引量:1
19
作者 辜琳丽 张伟 陶海龙 《广西科学院学报》 2012年第1期4-6,共3页
改进标准粒子群优化算法(PSO)的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。
关键词 物流配送中心 选址 粒子群算法 BP神经网络 ipso-BP神经网络
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基于IPSO-SVM的地铁车辆牵引控制单元故障诊断 被引量:6
20
作者 徐晓璐 吴涛 顾宏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期67-72,共6页
地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优... 地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)方法,克服了传统方法存在过拟合、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点.使用UCI机器学习数据库中的5个数据集进行仿真实验,结果表明:IPSO-SVM分类精度高于ICPSO-SVM、PSO-SVM、GA-SVM.进一步将此方法应用于地铁车辆实际数据,同样得到了较好的分类结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 牵引控制单元 故障诊断 支持向量机(SVM) 改进粒子群优化(ipso)算法
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