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自适应扰动PSO算法的城域低空物资配送路径规划
1
作者 孙哲 谢雨轩 +1 位作者 袁凯 孙知信 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第1期10-17,共8页
低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配... 低空物流是发展物流新质生产力的典型应用,本文围绕城市低空环境物资高效运输问题,构建了一种城域无人机配送三维路径规划模型.该模型关注配送活动的时效性和成本要求,反映城市场景的地形特点,可以实现城域环境无人机的高效低能耗物资配送.进一步为了实现模型求解飞行路径,提出了一种自适应扰动粒子群算法(ADPSO),分别引入拉丁超立方抽样、自适应参数调整和自适应t分布扰动策略来解决粒子群算法易陷入局部最优的问题,提升算法的全局搜索性能.最后通过数据实验及对比仿真,结果表明本文所构建模型及所提方法可以更加有效地实现多场景下城域低空物资配送,特别是在复杂环境中,相比于原算法路径缩短了12.10%. 展开更多
关键词 低空物资配送 无人机 三维路径规划 改进pso算法 自适应t分布
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一种基于改进PSO算法的新型电力系统负荷波动柔性控制
2
作者 王超 《自动化技术与应用》 2026年第1期157-160,共4页
由于当下电力需求的季节性、时段性等特点,导致电力需求在时间上存在差异,使得供需不匹配,造成供需矛盾。为此,柔性负荷调节成为解决供需矛盾的主要手段之一。为提高电力系统的稳定性和可靠性,研究一种基于改进PSO算法的新型电力系统负... 由于当下电力需求的季节性、时段性等特点,导致电力需求在时间上存在差异,使得供需不匹配,造成供需矛盾。为此,柔性负荷调节成为解决供需矛盾的主要手段之一。为提高电力系统的稳定性和可靠性,研究一种基于改进PSO算法的新型电力系统负荷波动柔性控制方法。研究分为两个部分,前一部分将电压偏离量作为稳定性目标,将控制成本作为经济性目标,由二者构建新型电力系统负荷波动柔性控制多目标函数;后一部分利用细菌觅食优化算法改进PSO算法,利用改进PSO算法对多目标函数进行求解,得出新型电力系统负荷波动柔性控制方案。结果表明,控制前新型电力系统的负荷在[85 MW~400 MW]之间波动,用所研究方法控制后,负荷波动范围在[218 MW~258 MW]之间,二者相比,波动范围缩小,由此证明了所研究方法的控制性能佳。 展开更多
关键词 改进pso算法 新型电力系统 负荷波动 柔性控制方法 细菌觅食优化算法
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基于改进PSO算法的钢箱梁内喷砂机器人轨迹规划研究
3
作者 王以宁 尹秋东 +3 位作者 王文蔚 龚果 刘金明 臧红彬 《机械传动》 北大核心 2026年第2期107-119,共13页
【目的】为提高钢箱梁内喷砂机器人的抗冲击能力和作业效率,提出一种基于改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的喷砂机器人轨迹规划方法。【方法】首先,利用改进D-H参数法建立机器人的正运动学方程,并用牛顿-拉夫逊... 【目的】为提高钢箱梁内喷砂机器人的抗冲击能力和作业效率,提出一种基于改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的喷砂机器人轨迹规划方法。【方法】首先,利用改进D-H参数法建立机器人的正运动学方程,并用牛顿-拉夫逊法求解该机器人的逆运动学数值解;其次,使用加权系数法定义机器人轨迹优化目标函数,并以该目标函数为PSO算法的适应度,通过改变粒子更新策略,对PSO算法进行了改进;最后,使用改进PSO算法求解4-5-4分段多项式插值时间,进而求解出机器人的轨迹。【结果】结果表明,粒子更新策略改进PSO算法使适应度的收敛速度提高了37.5%,且适应度最低;通过轨迹优化,机器人关节的运行时间缩短了10.67%,最大冲击总和减少了33.45%,平均冲击总和减少了32.34%。 展开更多
关键词 喷砂机器人 正逆运动学 轨迹规划 改进pso算法
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基于改进PSO的煤矿井下机车运输路径优化调度
4
作者 刘登科 张宏伟 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期142-148,共7页
煤矿井下机车作为煤矿井下运输物料矸石工作的主要工具,其运输调度工作影响着煤矿企业生产效率,而传统调度方式主要以人工操作为主,运输效率较低。为提升井下机车运输效率,针对现有的煤矿井下辅助运输调度工作特点与实际调度需求,提出... 煤矿井下机车作为煤矿井下运输物料矸石工作的主要工具,其运输调度工作影响着煤矿企业生产效率,而传统调度方式主要以人工操作为主,运输效率较低。为提升井下机车运输效率,针对现有的煤矿井下辅助运输调度工作特点与实际调度需求,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的机车最优调度路径求解方案。该方案以运输原则为约束,构建以最小总运输距离为优化目标的调度模型,为井下机车调度工作提供理论支撑。再对基于改进粒子群优化算法的调度算法进一步优化,通过引入遗传算法(GA)中的交叉变异操作来增强空间粒子的多样性与寻优能力,最终得到最优调度路径。通过Matlab 2022b软件搭建了仿真平台,以首山一矿井下运输矸石实际生产数据为背景,对该算法进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的智能井下机车调度算法规划的运输路径更具合理性,不仅提高了机车资源利用率,还显著提升了井下辅助运输作业的整体效率。 展开更多
关键词 井下辅助运输 机车调度 数学模型 改进pso算法 GA 最短路径
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融合敏感度-机理的MOPSO铣削工艺参数增效优化
5
作者 黄晓燕 赵家康 +2 位作者 马俊燕 廖小平 鲁娟 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第1期114-121,153,共9页
现有加工过程的多目标优化方法未能有效利用工艺参数的敏感度与机理信息,易陷入局部最优且解集多样性不足。为此,文章提出基于敏感度-机理信息驱动的多目标粒子群优化(sensitivity-mechanism integrated multi-objective particle swarm... 现有加工过程的多目标优化方法未能有效利用工艺参数的敏感度与机理信息,易陷入局部最优且解集多样性不足。为此,文章提出基于敏感度-机理信息驱动的多目标粒子群优化(sensitivity-mechanism integrated multi-objective particle swarm optimization, SMG-MOPSO)算法回归模型与经验公式,以构建表面粗糙度Ra、切削力F_(c)和材料去除率(material removal rate,MRR)预测模型;通过敏感度函数、主效应与交互作用分析,揭示工艺参数对优化目标的影响规律;在此基础上,针对MOPSO设计三项机制,即基于敏感度函数与机理趋势的自适应步长调节、融合敏感度导向与机理修正的速度更新、引入机理一致性的解集维护,以增强解集效果。铣削试验验证表明,所提方法在满足Ra与F_(c)约束的前提下,MRR提高24.40%,验证了该方法的有效性及工程应用潜力。 展开更多
关键词 铣削加工 粒子群优化 自适应机制 机理信息 敏感度函数
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基于PSO-BP神经网络的热电厂负荷预测策略研究
6
作者 胡旭 米欣 曹琦 《科技创新与应用》 2026年第1期32-35,共4页
目前能源的高效利用和绿色发展受到学者们广泛的关注。该文针对某热电厂能源管理系统产生的大量历史数据,采用大数据分析的方法计算出数据之间的关联系数,以判断数据间的关联状况。建立PSO-BP神经网络模型对某热电厂未来24 h的热负荷进... 目前能源的高效利用和绿色发展受到学者们广泛的关注。该文针对某热电厂能源管理系统产生的大量历史数据,采用大数据分析的方法计算出数据之间的关联系数,以判断数据间的关联状况。建立PSO-BP神经网络模型对某热电厂未来24 h的热负荷进行预测,以便为热电厂更好地提供生产、运营、管理决策服务等。PSO-BP神经网络模型是将粒子群算法与BP算法融合产生的,不仅能够提高BP神经网络的预测精度,而且可以有效地解决BP神经网络算法学习速度慢及易陷入局部极小值、稳定性差等问题。 展开更多
关键词 大数据分析 用热特性 预测模型 pso-BP神经网络 预测精度
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基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统
7
作者 闵月淇 谢亮 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期49-53,共5页
硅基光子器件的光损耗易受多种运行参数影响,导致其光损耗异常监测存在偏差或遗漏。为全面考虑多种运行参数的影响,实现对其光损耗异常的全面精准监测,设计一种基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统。采用系统的数据采... 硅基光子器件的光损耗易受多种运行参数影响,导致其光损耗异常监测存在偏差或遗漏。为全面考虑多种运行参数的影响,实现对其光损耗异常的全面精准监测,设计一种基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统。采用系统的数据采集模块实时采集硅基光子器件的波长、温度等运行参数,再通过数据预处理模块对各参数进行处理,并输入以PSO-BP神经网络为核心的光损耗检测模块,从而获得各种运行参数下的光损耗检测值。异常监测预警模块将所得光损耗检测值与设定阈值进行对比,判断光损耗是否异常,若异常则发出预警。用户交互模块呈现异常监测及预警信息,完成硅基光子器件光损耗异常监测。结果表明,所设计系统可针对不同波长、温度、波导长度及输出光功率等运行参数,实现对硅基光子器件光损耗异常的全面监测,并对各种异常光损耗场景进行有效预警。 展开更多
关键词 硅基光子器件 光损耗 异常监测 pso-BP神经网络 异常预警 波导长度
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基于改进PSO-OTSU的图像分割算法研究
8
作者 吕途 陈一言 +1 位作者 段豪 韩伟 《技术与市场》 2026年第1期13-17,共5页
为解决传统阈值分割方法(最大类间方差法)在图像阈值分割中存在空间和时间复杂度高、实时性差的问题,提出了一种改进惯性权重的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与传统最大类间方差法(OTSU)相结合的图像阈值分割算法。... 为解决传统阈值分割方法(最大类间方差法)在图像阈值分割中存在空间和时间复杂度高、实时性差的问题,提出了一种改进惯性权重的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与传统最大类间方差法(OTSU)相结合的图像阈值分割算法。为了证明提出的方法对图像分割的效果相较于传统OTSU更优,通过MATLAB软件平台搭建仿真模型,将该算法和传统算法对同一组图片进行单阈值和二阈值阈值分割,将二者的分割结果(运行时间、峰值信噪比、平均结构相似性指数)进行对比。结果表明:该方法相较于传统阈值分割方法阈值分割的运行时间更短、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)更大和平均结构相似性指数(mean structural similarity index,MSSIM)值更接近于1。可见,此本文提出的算法相较于传统算法能够更快更优地对图像进行分割,有效解决了传统方法空间和时间复杂度高、实时性差的问题。 展开更多
关键词 最大类间方差法(OTSU) 改进惯性权重 粒子群优化(pso)算法 峰值信噪比(PSNR) 平均结构相似性指数(MSSIM)
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基于PSO-SVR模型和分级变量选择的思茅松地上生物量估测研究
9
作者 于志博 陈大鹏 罗洪斌 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第1期141-148,共8页
基于哨兵2(Sentinel–2A)遥感数据,利用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)模型的惩罚参数(C)和核函数参数(γ),提高AGB反演精度。在变量选择过程中,采用分级变量选择方法,按照皮尔逊相关系数的绝对值排序,并构建不同变量组合的... 基于哨兵2(Sentinel–2A)遥感数据,利用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)模型的惩罚参数(C)和核函数参数(γ),提高AGB反演精度。在变量选择过程中,采用分级变量选择方法,按照皮尔逊相关系数的绝对值排序,并构建不同变量组合的SVR和PSO–SVR模型,探讨特征选择对模型性能的影响。结果表明:通过五折交叉验证评估模型的泛化能力后,选择前10%分级变量的PSO–SVR模型表现最佳,其R^(2)为0.989,RMSE为4.623 t/hm^(2),显著优于传统SVR模型(R^(2)=0.813,RMSE=18.697 t/hm^(2))。随着变量数量增加,模型精度下降,所有变量参与建模时,PSO–SVR的R^(2)降至0.311,RMSE增至35.831 t/hm^(2),表明冗余变量的引入会削弱模型的预测能力。综上所述,PSO优化SVR参数的有效性得到了验证,合理的变量筛选与优化算法结合可显著提高AGB估测精度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 支持向量回归 地上生物量 思茅松 机器学习
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基于特征优选与IPSO-LSTM的变压器故障诊断
10
作者 胡俊泽 杨耿煌 +1 位作者 耿丽清 刘新宇 《电气传动》 2026年第1期89-96,共8页
针对变压器故障诊断精度差、准确率低的问题,提出一种基于数据特征优选与改进粒子群优化算法的长短期记忆网络(IPSO-LSTM)的变压器故障诊断方法。首先对原始数据集进行预处理,使用合成少数类样本过采样技术(SMOTE)扩充数据数量;其次利... 针对变压器故障诊断精度差、准确率低的问题,提出一种基于数据特征优选与改进粒子群优化算法的长短期记忆网络(IPSO-LSTM)的变压器故障诊断方法。首先对原始数据集进行预处理,使用合成少数类样本过采样技术(SMOTE)扩充数据数量;其次利用特征比值法扩充特征维数至20维,使用随机森林(RF)算法判断特征重要程度进行特征优选,降低过拟合风险;然后引入自适应惯性权重对PSO算法进行改进,利用改进后的PSO算法来优化LSTM最优超参数;最后输入特征优选后的数据进行变压器故障诊断。结果表明所构建的故障诊断模型诊断精度为91.6%。该优化模型与LSTM,HBA-LSTM和PSO-LSTM诊断模型相比,准确率分别提高了10.12%,5.95%,3.57%,证明IPSO-LSTM诊断模型有更高的诊断准确率,在变压器故障诊断领域有一定的实际意义。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 特征优选 随机森林 长短期记忆网络 粒子群优化算法
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基于PSO-BP神经网络的既有桩基极限承载力预测研究
11
作者 郝彬 田增顺 +2 位作者 马卫建 姜勇 赵素菊 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期189-198,共10页
针对既有桩基再利用中极限承载力评估困难的问题,本文通过13根既有桩基现场静载试验与数值模拟方法,对既有桩基极限承载力展开了分析。在此基础上,基于230组数据样本,采用BP、PSO-BP神经网络对单桩极限承载力进行预测,并通过决定系数(R^... 针对既有桩基再利用中极限承载力评估困难的问题,本文通过13根既有桩基现场静载试验与数值模拟方法,对既有桩基极限承载力展开了分析。在此基础上,基于230组数据样本,采用BP、PSO-BP神经网络对单桩极限承载力进行预测,并通过决定系数(R^(2))、均方根误差(MAE)和平均绝对误差(RMSE)三个指标评价了预测结果。研究结果表明:9根破坏性试验桩的极限承载力均为桩基再利用设计值的2~3倍,安全储备较为充足。4根非破坏性试验桩回弹率均超过80%,结合数值模拟确定了其单桩极限承载力均大于桩基再利用设计值,验证了其再利用的可行性。预测模型对比分析,PSO-BP模型的决定系数较传统BP模型提升了196%,平均绝对误差与均方根误差分别降低了66%和62%,预测误差多控制在±2000 kN以内。研究成果为既有桩基承载力高效评估与再利用提供了科学依据。 展开更多
关键词 既有桩基 极限承载力 承载力预测 pso-BP神经网络
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基于PSO-BP神经网络矿井涌水量预测模型
12
作者 李启兴 张宇 +1 位作者 乔秀杰 闫国成 《煤》 2026年第1期94-99,共6页
矿井涌水量的准确预测对矿山建设及煤层安全高效回采意义重大。文章以某华北型煤田煤矿为研究对象,该矿主要受石炭-二叠系砂岩裂隙含水层影响。研究采用时间序列分析方法、BP和PSO-BP神经网络模型构建多模型预测体系。通过聚类分析发现... 矿井涌水量的准确预测对矿山建设及煤层安全高效回采意义重大。文章以某华北型煤田煤矿为研究对象,该矿主要受石炭-二叠系砂岩裂隙含水层影响。研究采用时间序列分析方法、BP和PSO-BP神经网络模型构建多模型预测体系。通过聚类分析发现,该矿涌水量受季节性影响小,进而将其视为整体研究。时间序列模型预测结果表明,该模型有一定预测能力,但存在弊端。引入PSO-BP方法优化模型,对比BP神经网络等模型,结果显示PSO-BP神经网络预测模型准确性最高(R^(2)=0.9924,RMSE值为0.08219),为矿井涌水量精准预测、灾害预警及煤矿安全生产提供了有效方法和理论支撑。 展开更多
关键词 涌水量预测 时间序列模型 pso-BP
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基于PSO-SVR算法的水泥窑SCR催化剂磨损率预测
13
作者 印心如 李明月 吴越 《价值工程》 2026年第1期10-12,共3页
为精准预测水泥窑SCR催化剂磨损率,提出PSO-SVR预测方法,即借助粒子群算法优化支持向量回归机的参数。算法对比结果显示,PSO-SVR模型预测效果优于SVR模型。PSO-SVR模型结果误差更小、预测精度更高,能有效预测水泥窑烟气SCR脱硝催化剂磨... 为精准预测水泥窑SCR催化剂磨损率,提出PSO-SVR预测方法,即借助粒子群算法优化支持向量回归机的参数。算法对比结果显示,PSO-SVR模型预测效果优于SVR模型。PSO-SVR模型结果误差更小、预测精度更高,能有效预测水泥窑烟气SCR脱硝催化剂磨损特性。 展开更多
关键词 水泥窑SCR pso-SVR算法 磨损率
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基于PSO-K-means聚类压缩感知的用电量数据修复方法
14
作者 张心怡 刘绪杰 林穿 《电工电气》 2026年第2期7-12,共6页
随着电力系统智能化发展,用电数据的完整性需要对负荷预测与调度提出更高要求。针对传统K-means算法存在初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的缺陷,以及用电数据缺失问题,提出了一种改进聚类算法与压缩感知的联合修复方法,并设置了低缺... 随着电力系统智能化发展,用电数据的完整性需要对负荷预测与调度提出更高要求。针对传统K-means算法存在初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的缺陷,以及用电数据缺失问题,提出了一种改进聚类算法与压缩感知的联合修复方法,并设置了低缺失率、高缺失率以及连续缺失率的数据缺失场景进行实验验证。通过粒子群优化算法(PSO)实现全局最优聚类中心搜索,利用轮廓系数和CH指数验证PSO-K-means算法的聚类性能;基于PSO-K-means算法对用电数据的聚类结果采用同类数据均值预填充缺失时段,将同类数据构建的时间序列进行压缩感知重构。结果表明,在设置的三种场景中,相较其他方法,所提方法在决定系数和均方根误差指标上都更加优异,显著提升数据修复精度,为智能电网数据质量优化提供了创新技术路径,有效支撑电力系统精准调度与运行。 展开更多
关键词 pso-K-means算法 压缩感知 用电量数据 数据修复
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基于SA-PSO-RBF修正算法的智慧建筑数据采集方法
15
作者 林再国 胡卿 《微型电脑应用》 2026年第1期48-53,共6页
为了更好实现建筑数据采集,提出一种基于模拟退火算法—粒子群优化算法—径向基函数(SA-PSO-RBF)修正算法的智慧建筑数据采集方法。所提出的方法以STM32F407ZGT6为主控芯片,选用温湿度传感器、PM2.5传感器、二氧化碳传感器采集建筑数据... 为了更好实现建筑数据采集,提出一种基于模拟退火算法—粒子群优化算法—径向基函数(SA-PSO-RBF)修正算法的智慧建筑数据采集方法。所提出的方法以STM32F407ZGT6为主控芯片,选用温湿度传感器、PM2.5传感器、二氧化碳传感器采集建筑数据;利用箱型图和k均值聚类算法改进的支持向量数据描述(SVDD),分别对传感器采集的横向异常数据和纵向异常数据进行检测;利用SA-PSO对RBF神经网络参数进行优化,以用于对异常数据的修正,并利用四分位数概念对修正后的数据进行融合;通过Wi-Fi通信将修正后的数据上传到云平台存储,从而实现智慧建筑的监测。测试结果表明,所构建的系统采用SA-PSO-RBF对智慧建筑温湿度数据、PM2.5数据、二氧化碳数据进行修正,提升了数据的真实性。所构建的系统可实现智慧建筑数据的采集、传输、分类存储与查看,且具有低延时特点,能实时反映智慧建筑状态。 展开更多
关键词 智慧建筑 数据采集 异常数据修正 模拟退火算法 粒子群优化算法 径向基函数
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基于PSO-XGBoost的煤层断层智能识别方法研究 被引量：3
16
作者 林朋 孙成 +2 位作者 任珂 刘育林 李阳 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期57-69,共13页
为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验... 为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验,并基于滇东矿区采集的实际数据对比分析PSO-XGBoost模型与PSO-RF、PSO-SVM模型的分类预测性能,选择准确率和对数损失值作为评价分类器预测模型的主要指标评价各模型的准确度。结果表明,基于PSO-XGBoost的模型在断层构造识别中展现出较高的准确率和更好的稳定性。 展开更多
关键词 断层识别 XGBoost pso 机器学习 参数优化
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基于IPSO算法优化SVM的睡眠分期模型 被引量：2
17
作者 张宇 白国长 王成 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期138-142,共5页
针对目前睡眠分期中存在的依赖人工判别效率低、睡眠分期精度不高等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的睡眠分期模型,通过脑电(EEG)信号对睡眠过程进行准确分期。首先,对EEG信号进行滤波、分段等预处理;... 针对目前睡眠分期中存在的依赖人工判别效率低、睡眠分期精度不高等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的睡眠分期模型,通过脑电(EEG)信号对睡眠过程进行准确分期。首先,对EEG信号进行滤波、分段等预处理;其次,提取EEG信号的时域、频域、非线性特征;最后,通过IPSO-SVM算法建立睡眠分期模型。该模型在PSO算法中引入模拟退火算法来提升算法的搜索能力,同时引入惯性权重自适应变异使粒子能够跳出局部最优解。使用ISRUC-Sleep数据集的前6位受试者数据对IPSO-SVM分类模型进行验证。结果表明:IPSO-SVM模型的平均睡眠分期准确率为92.34%,K系数为0.88,改进的睡眠分期模型具有较高的准确率和系统稳定性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 支持向量机 模拟退火 自适应变异
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基于AW-CPSO-Fuzzy-PID的茶鲜叶分级输送速度控制器研究 被引量：3
18
作者 胡永光 靳筱天 +2 位作者 张志 鹿永宗 潘庆民 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期275-283,共9页
为解决基于机器视觉的茶鲜叶分级输送速度控制精度低的问题,本文设计一种引入自适应权重与Circle混沌映射的PSO优化模糊PID控制器(AW-CPSO-Fuzzy-PID),并开展基于改进模糊PID的茶鲜叶分级输送速度控制。在茶鲜叶输送传动系统作业过程中... 为解决基于机器视觉的茶鲜叶分级输送速度控制精度低的问题,本文设计一种引入自适应权重与Circle混沌映射的PSO优化模糊PID控制器(AW-CPSO-Fuzzy-PID),并开展基于改进模糊PID的茶鲜叶分级输送速度控制。在茶鲜叶输送传动系统作业过程中,当设定输送速度为78.5 mm/s时,每1 ms记录一次,输送速度波动可控制在0.7 mm/s内;改进模糊PID茶鲜叶输送传动系统响应时间比传统PID与模糊PID分别减少81.41%、61.74%;超调量分别降低81.24%、41.82%;采集目标图像平均峰值信噪比分别提高5.8、10.4 dB。结果表明,本文提出的方法具有更好的寻优性能和收敛速度。研究结果为基于机器视觉的茶鲜叶自动分级系统精确而稳定的控制奠定了理论基础,为解决由输送速度波动导致的图像模糊问题提供了技术方案。 展开更多
关键词 茶鲜叶分级 输送速度 模糊PID控制 粒子群算法
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基于改进PSO算法的水库群防洪优化调度
19
作者 黄显峰 王浩天 +1 位作者 高玉琴 谭毅苗 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第10期203-212,共10页
【目的】水库群防洪优化调度在暴雨洪涝灾情中发挥着重要作用,但现有研究在改进PSO算法中缺乏迭代过程中对粒子与最优解距离的约束与调节以及综合考虑优化调度期间下游防洪对象与水库自身安全。【方法】为更好地解决水库群防洪优化调度... 【目的】水库群防洪优化调度在暴雨洪涝灾情中发挥着重要作用,但现有研究在改进PSO算法中缺乏迭代过程中对粒子与最优解距离的约束与调节以及综合考虑优化调度期间下游防洪对象与水库自身安全。【方法】为更好地解决水库群防洪优化调度问题,建立以最大削峰和最高水位最小为目标函数的优化调度模型,以山东费县祊河流域的龙王口、上冶、许家崖和石岚四个水库为研究对象,利用三角函数和贝塔分布对PSO算法的惯性权重和学习因子进行动态调整优化迭代过程,同时引入中心极值定理对迭代过程进行实时约束与调控,对PSO算法进行改进,以百年一遇和千年一遇设计洪水的入库流量作为输入条件,结合防洪调度约束和洪水演进对山东费县水库群优化调度模型进行评估。【结果】结果显示:库容越大,削峰效果越明显,在百年一遇的输入条件下,许家崖水库最大下泄流量相比于常规调度减少了559.62 m^(3)/s,相比于标准PSO优化调度减少了279.81 m^(3)/s,削峰率为10.4%,库容相比于常规调度降低了6.4%,相比于标准PSO优化调度降低了5.3%,在千年一遇的输入条件下,许家崖水库最大下泄流量比常规调度减少了701.79 m^(3)/s,相比于PSO优化调度减少了350.90 m^(3)/s,削峰率为12.1%,库容相比于常规调度降低了9.2%,相比于PSO优化调度降低了4.8%。【结论】结果表明:该优化调度模型在实现最大削峰和最低水位控制方面表现出显著效果。所提出的算法在寻优过程中的精度和稳定性得到了有效保障,显示出良好的优化性能和较强的实际应用价值。 展开更多
关键词 水库群 削峰准则 改进pso算法 优化调度 影响因素
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基于改进PSO优化RBF神经网络的新型电力系统虚假数据攻击检测研究 被引量：1
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作者 王新宇 张明月 《山东电力技术》 2025年第5期50-56,共7页
新型电力系统作为下一代电力系统,实现了系统的高效、安全、经济和环境友好的目标。然而,信息物理系统的深度融合使其面临新型的虚假数据攻击安全风险。针对此问题,提出一种基于改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化径向基... 新型电力系统作为下一代电力系统,实现了系统的高效、安全、经济和环境友好的目标。然而,信息物理系统的深度融合使其面临新型的虚假数据攻击安全风险。针对此问题,提出一种基于改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化径向基函数(radial basis function,RBF)的虚假数据攻击检测方法。首先,通过均值聚类方法优化RBF神经网络隐含层中心值来提高网络性能;其次,通过对权重系数和学习因子的设计,改善PSO算法的收敛性能,以优化RBF神经网络的场域基宽和权重值,进而提高RBF神经网络异常数据检测模型对虚假数据攻击的检测性能。最后,对比当前的PSO-RBF、人工蜂群优化RBF等方法,通过算例验证了本文所提检测算法可以最少提高检测率0.83%。 展开更多
关键词 虚假数据攻击 新型电力系统 改进pso 聚类优化 RBF
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