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基于PSO/GA/DCS算法的复杂城市地形下无人机避障航迹规划研究
1
作者 胡增明 汪叶飞 +3 位作者 刘诗鑫 吴建 黄明翔 陈乔 《电脑与信息技术》 2025年第5期11-14,42,共5页
针对复杂城市地形下无人机航飞存在较大安全隐患的问题,探讨了基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)以及差异化创意搜索(Differentiated Creative Search,DCS)算法的3种无人机避障三... 针对复杂城市地形下无人机航飞存在较大安全隐患的问题,探讨了基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)以及差异化创意搜索(Differentiated Creative Search,DCS)算法的3种无人机避障三维航迹规划算法。在考虑地形障碍物的条件下,这3种算法均能实现避障,通过算法优化航迹长度,并实现避障路径生成。实验结果显示,DCS算法较PSO算法不仅路径缩短了0.7 km,同时飞行时间和能源消耗相应减少了1 min和5%;与GA相比,DCS算法在路径长度、飞行时间和能源消耗等方面分别减少了0.4 km、0.5 min和2%。相较于PSO/GA算法,DCS算法更能有效缩短航迹长度、节约飞行时间与能源消耗,从而提高了无人机飞行的安全性和效率。 展开更多
关键词 pso算法 ga DCS算法 复杂城市地形 无人机三维航迹规划 航迹长度优化
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基于PSO/GA的立体视觉测量系统优化布局 被引量：3
2
作者 陈杰春 孙志明 赵丽萍 《机床与液压》 北大核心 2014年第1期71-74,79,共5页
探讨一种基于PSO/GA(粒子群优化/遗传算法)混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的... 探讨一种基于PSO/GA(粒子群优化/遗传算法)混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的过程,并且在MATLAB环境下对该方法做了验证。仿真实验结果表明:与传统的粒子群优化算法和遗传算法相比,使用PSO/GA混合算法得到的最佳个体适应度曲线上升速度最快,而且求得的系统最优布局参数使空间点目标的三维重构不确定度最小。 展开更多
关键词 立体视觉 优化布局 pso ga 混合算法
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基于PSO-GA模型的供水管网漏损预测研究 被引量：1
3
作者 彭燕莉 刘俊红 +2 位作者 陶修斌 覃佳肖 朱雅 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期121-129,共9页
准确、有效地定位供水管网中漏损位置,减少水资源浪费和降低检漏成本。基于EPANET软件构建供水管网水力模型,采用粒子群算法和遗传算法相结合方法对管网漏损预测模型进行优化求解、验证,以实现管网漏损定位和漏损程度判定;以西南地区某... 准确、有效地定位供水管网中漏损位置,减少水资源浪费和降低检漏成本。基于EPANET软件构建供水管网水力模型,采用粒子群算法和遗传算法相结合方法对管网漏损预测模型进行优化求解、验证,以实现管网漏损定位和漏损程度判定;以西南地区某城镇的供水管网为例,分别对单点和多点(2处及以上)漏损工况进行模拟评估。提出的供水管网漏损预测模型在单点漏损工况下,预测漏损量与实际漏损量的平均绝对百分比误差εmape小于3%,多点漏损量的εmape值均小于5.22%,且模拟定位节点与实际漏损点的拓扑距离绝大部分稳定在2以内。基于PSO-GA的漏损预测模型可有效地实现漏损定位与漏损程度的同步检测,并识别出多个近似节点,为检漏工作提供技术参考。 展开更多
关键词 供水管网 pso-ga算法 漏损定位 EPANET
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基于GA-PSO优化的汽车轨迹跟踪和稳定性协同控制
4
作者 田韶鹏 吴思沛 王龙 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期10-19,共10页
针对恶劣工况下汽车轨迹跟踪控制的精度和稳定性问题,提出一种基于分层控制策略的解决方案。上层轨迹跟踪控制器和下层直接横摆力矩控制器分别基于模型预测控制(model predictive control,MPC)和滑模控制(sliding mode control,SMC)实现... 针对恶劣工况下汽车轨迹跟踪控制的精度和稳定性问题,提出一种基于分层控制策略的解决方案。上层轨迹跟踪控制器和下层直接横摆力矩控制器分别基于模型预测控制(model predictive control,MPC)和滑模控制(sliding mode control,SMC)实现;通过遗传粒子群优化算法(GA-PSO)优化不同车速和路面附着系数下的控制器参数,得到适用于不同驾驶条件的最佳控制器时域和控制参数;基于此设计协同控制器,进一步改善了轨迹跟踪的准确性和稳定性。为验证策略有效性,在CarSim-Simulink联合仿真平台进行仿真实验。仿真结果表明:所提出控制策略能显著提升追踪效果和横摆稳定性,平均横向误差分别减少89.9%、46.4%和43.3%。 展开更多
关键词 智能车辆 轨迹跟踪 稳定性控制 模型预测控制 滑模控制 遗传粒子群算法
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基于GA-PSO优化的PEMFC水管理故障多目标滑模容错控制研究
5
作者 邱泉 刘海宁 +2 位作者 张惠莉 李发家 李永奇 《自动化与仪器仪表》 2025年第4期70-75,81,共7页
为了提升质子交换膜燃料电池(PEMFC)的容错能力,针对PEMFC系统易出现的水淹、膜干等水管理故障,提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)优化的多目标滑模容错控制方法。建立了PEMFC数学模型,并基于该模型设计了滑模控制器,该控制器通过... 为了提升质子交换膜燃料电池(PEMFC)的容错能力,针对PEMFC系统易出现的水淹、膜干等水管理故障,提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)优化的多目标滑模容错控制方法。建立了PEMFC数学模型,并基于该模型设计了滑模控制器,该控制器通过调节阴阳极的进气压来控制氧气分压和阴阳极压差,以确保PEMFC在发生故障时其电压能够恢复到正常水平。为了进一步提升控制性能,采用GA-PSO算法对滑模参数进行优化,实现了PEMFC在故障条件下的良好的容错控制。仿真结果表明,该控制方法不仅使PEMFC在正常运行和故障状态下都能实现系统的快速收敛和抖振削弱,而且其调节时间和超调量相比仅使用粒子群优化(PSO)的滑模控制平均缩短了10%以上,提升了PEMFC的运行稳定性和故障后的控制性能。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 水管理故障 遗传粒子群算法 容错控制 多目标滑模控制
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GA-PSO算法驱动下的电力系统无功优化探究 被引量：1
6
作者 李少华 《电工技术》 2025年第3期89-90,95,共3页
为了探究GA-PSO算法在电力系统无功优化问题中的应用效果,结合遗传算法的全局搜索能力和粒子群优化算法的快速收敛性,提出了一种新型混合优化策略。研究内容主要围绕算法在标准IEEE-14节点系统仿真运算,以评估其在电力系统无功优化中的... 为了探究GA-PSO算法在电力系统无功优化问题中的应用效果,结合遗传算法的全局搜索能力和粒子群优化算法的快速收敛性,提出了一种新型混合优化策略。研究内容主要围绕算法在标准IEEE-14节点系统仿真运算,以评估其在电力系统无功优化中的性能。研究结果显示,GA-PSO算法在测试系统上有效降低了有功损耗,并显著提升了电压水平,验证了该算法在电力系统无功优化中的实用性和高效性。 展开更多
关键词 ga-pso算法 电力系统 无功优化 离散变量
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基于改进PSO的煤矿井下机车运输路径优化调度
7
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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基于GA-PSO的交通信号灯智能控制优化研究
8
作者 周健 于若雅 《计算机仿真》 2025年第5期200-208,共9页
机动车数量急剧上升为交通信号灯的管理提出了更高的要求,管理效率低下会导致该路段乃至整个城市的交通拥堵,继而引发一系列交通及环境污染问题。基于此,提出一种基于遗传粒子群优化(Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization,GA-... 机动车数量急剧上升为交通信号灯的管理提出了更高的要求,管理效率低下会导致该路段乃至整个城市的交通拥堵,继而引发一系列交通及环境污染问题。基于此,提出一种基于遗传粒子群优化(Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization,GA-PSO)算法的交通信号灯智能控制方法。以平均行程时间最小化为优化目标,各相位绿灯时间为决策变量建立优化模型。选定平均速度、队列长度及二氧化碳排放作为评价指标测试GA-PSO控制方法性能。采用SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真软件作为仿真平台,在六种不同的交通需求下,将五种基准控制方法与基于GA-PSO控制方法进行仿真对比。仿真结果表明,基于GA-PSO控制方法在各评价指标中的控制效果均优于其它五种控制方法。 展开更多
关键词 智能交通 交叉口信号控制 交通信号灯遗传粒子群优化
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蓄滞洪区域约束下变电站选址GA-PSO混合优化方法
9
作者 雷川丽 罗惠平 +5 位作者 唐外文 何亮 李君 刘爱军 尹迪克 刘功杰 《湖南电力》 2025年第4期32-38,共7页
在蓄滞洪区域内变电站选址规划过程中,多源变电站主要采用组合测算实现选址优化,全局搜索效率较低,经济性不足。为此提出一种考虑蓄滞洪区域约束的变电站选址GA-PSO混合优化方法,并开展相关设计与性能分析。通过分析区域水文气象数据,... 在蓄滞洪区域内变电站选址规划过程中,多源变电站主要采用组合测算实现选址优化,全局搜索效率较低,经济性不足。为此提出一种考虑蓄滞洪区域约束的变电站选址GA-PSO混合优化方法,并开展相关设计与性能分析。通过分析区域水文气象数据,确定选址的低风险区域,并按照区域内的用户电力需求,划定变电站电力负荷密集范围。通过分析水文低风险区域和电力负荷密集区域的重叠情况,确定可计算域,并进行网格划分。将蓄滞洪区域的水文气象作为约束条件,在网格划分处标定多个候选站址,融合GA-PSO算法计算每个候选站址的个体适应度,按照适应度展开选择、交叉、变异等混合优化筛选操作,完成初始选址规划目标。更新初始规划站址的信息与数据,不断训练及迭代,筛选出综合适应度最高的站址作为规划目标,完成选址寻优。实验结果表明:应用所提方法选址后,拟规划的变电站在每个周期的建设耗费成本均被控制在300万元以下,具有较高的经济性。 展开更多
关键词 蓄滞洪区域 变电站 选址优化 ga-pso 供电覆盖 供电网架
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炎热地区中长期电力需求GA-PSO-BPNN混合预测仿真
10
作者 赵骞 陈建华 +1 位作者 马蕊 田勇 《计算机仿真》 2025年第5期161-164,238,共5页
在城市电网中,高温天气下的电力消耗模式更为复杂,历史数据无法全面反映当前及未来气候变化对电力需求的影响,导致其存在电力需求预测精度较低的问题。为有效解决上述问题,提出GA-PSO-BPNN混合算法下炎热地区中长期电力需求预测方法。... 在城市电网中,高温天气下的电力消耗模式更为复杂,历史数据无法全面反映当前及未来气候变化对电力需求的影响,导致其存在电力需求预测精度较低的问题。为有效解决上述问题,提出GA-PSO-BPNN混合算法下炎热地区中长期电力需求预测方法。方法先完成相关样本数据采集与标准化处理,并以此为基础,对数据展开主成分分析,筛选样本数据的主成分;然后,以上述筛选的样本数据主成分为输入,使用BPNN网络构建炎热地区中长期电力需求预测模型;最后联合使用GA及PSO算法对模型构建时的阈值及权值参数寻优,实现模型求解,根据模型输出实现炎热地区中长期电力需求精准预测。实验结果表明,利用所提方法开展电力需求预测时,预测精度高、预测效果好,具有一定推广价值。 展开更多
关键词 混合算法 炎热地区 中长期 电力需求预测 主成分分析
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PSO和GA在阵列天线波束赋形中的应用 被引量：18
11
作者 刘瑞斌 鄢泽洪 +2 位作者 孙从武 张小苗 魏文元 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期797-799,813,共4页
将粒子群优化算法和遗传算法应用于阵列天线的波束赋形问题中,用MATLAB编制程序分别对10元直线阵和31元圆环阵进行赋形计算,得到了预期的方向图,得出了这两种优化算法在阵列天线波束赋形问题中的优缺点.在计算圆环阵时尝试引入了修正的... 将粒子群优化算法和遗传算法应用于阵列天线的波束赋形问题中,用MATLAB编制程序分别对10元直线阵和31元圆环阵进行赋形计算,得到了预期的方向图,得出了这两种优化算法在阵列天线波束赋形问题中的优缺点.在计算圆环阵时尝试引入了修正的波恩斯坦多项式以减少需要优化的变量,并结合工程上的需要,用粒子群优化算法给圆环阵赋行计算得到了主波瓣是平顶的方向图. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 阵列天线 波束赋形
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一种基于PSO和GA的混合算法 被引量：18
12
作者 姚坤 李菲菲 刘希玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期62-64,共3页
结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA)。混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想。通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算... 结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA)。混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想。通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算法表现出更好的性能。 展开更多
关键词 微粒群算法 遗传算法 pso—ga混合算法
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基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化 被引量：4
13
作者 蔡雁 钟茜怡 +1 位作者 吴敏 周晋妮 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2824-2830,共7页
原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化... 原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法。同时,应用某钢铁企业360m2烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证,结果表明,该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况,采用的优化方法可以得到模型的最优解,为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持。 展开更多
关键词 烧结料场 库存优化 粒子群优化 遗传-粒子群算法
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基于GA与PSO混合优化FCM聚类的变压器故障诊断 被引量：17
14
作者 雷浩辖 刘念 +2 位作者 崔东君 马铁军 徐海霸 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第22期52-56,共5页
针对FCM聚类、GA-FCM聚类以及PSO-FCM聚类在进行变压器故障诊断时的不足,采用了GA与PSO混合优化FCM(GAPSO-FCM)聚类来进行故障诊断。GAPSO-FCM聚类进行的是全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题。GAPSO-FCM聚类是以全局最优... 针对FCM聚类、GA-FCM聚类以及PSO-FCM聚类在进行变压器故障诊断时的不足,采用了GA与PSO混合优化FCM(GAPSO-FCM)聚类来进行故障诊断。GAPSO-FCM聚类进行的是全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题。GAPSO-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类与PSO聚类有机地联系在一起,GA与PSO共用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算也包括了PSO运算。它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体附近依据PSO进行更细致的搜索,克服了仅基于单一GA或PSO优化的FCM聚类的早熟问题。通过仿真与实例分析,表明采用GAPSO-FCM聚类进行故障诊断的正确率比采用其他三种聚类的正确率高。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 遗传算法 粒子群优化 模糊C均值聚类
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基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型 被引量：12
15
作者 唐彤彤 杨维 邵小桃 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2913-2920,共8页
地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分... 地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分布不匀造成的插值点与采样点之间的误差,使求出的构建地层分界面的插值点更加逼近采样点,从而更精确地建立地层分层模型,提出了一种基于粒子群-遗传(PSO-GA)的Kriging插值法,对变异函数模型的参数进行优化。相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法,所提出的算法在粒子寻优迭代整个过程中通过粒子间的两次信息交换,不仅解决了陷入局部最优的问题,实现了全局最优样本,还加快了收敛的速度。仿真与分析结果表明采用所提出的基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型,相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法可获得更好的寻优性能及寻优稳定性。 展开更多
关键词 Kriging插值法 粒子群优化-遗传算法 地层模型 透地通信
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基于改进的PSO-GA混合算法的中国能源需求预测 被引量：11
16
作者 彭新育 王桂敏 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2014年第17期211-215,共5页
提出一种基于改进的PSO-GA混合优化算法的能源需求预测模型。首先使用通径分析方法比较影响因素对能源需求的解释力度,接着以1978-2005年的各个变量数据为训练样本进行模型的参数估计,并以2006-2011年数据为预测样本验证模型的有效性。... 提出一种基于改进的PSO-GA混合优化算法的能源需求预测模型。首先使用通径分析方法比较影响因素对能源需求的解释力度,接着以1978-2005年的各个变量数据为训练样本进行模型的参数估计,并以2006-2011年数据为预测样本验证模型的有效性。结果显示,基于混合算法的预测模型要比单一使用PSO或GA算法的模型准确性更高。最后,通过分析各影响因素未来变化趋势,对我国2013-2015年能源需求进行了预测。 展开更多
关键词 能源需求 预测 PS O-ga 通径分析
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面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究 被引量：13
17
作者 岳笑含 许晓健 王溪波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期167-171,共5页
在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的... 在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间、小车的运行时间等因素。相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的模型来支撑。在考虑AGV的电量状况下,以最小完成时间与调度最少AGV数量作为优化目标,提出了一种改进的混合遗传算法与粒子群算法(PSO-GA),并基于该算法给出了多AGV调度模型,在此基础上进行了仿真实验。结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,所提算法在全局寻优收敛与运行时间上有明显的优化效果,而相比于现有的混合PSO-GA算法,其在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。 展开更多
关键词 AGV 调度 多目标优化 遗传算法 粒子群优化 模糊混合pso-ga
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基于PSO-GA-BP神经网络的林火预测设计与研究 被引量：11
18
作者 白书华 况明星 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1739-1748,共10页
搜集了江西省4个站点(南昌、景德镇、吉安、赣州)2013-2015年的气象数据,以及相对应的森林火险等级数据,并建立神经网络林火预测模型。采用遗传算法、粒子群算法和粒子群遗传混合算法优化BP神经网络,分别构建了相对应的网络模型。通过分... 搜集了江西省4个站点(南昌、景德镇、吉安、赣州)2013-2015年的气象数据,以及相对应的森林火险等级数据,并建立神经网络林火预测模型。采用遗传算法、粒子群算法和粒子群遗传混合算法优化BP神经网络,分别构建了相对应的网络模型。通过分析BP网络、GA-BP网络、PSO-BP网络和PSO-GA-BP网络的预测结果,并与实验数据进行对比,结果表明PSO-GA-BP网络预测模型的预测正确率最高,PSO-GA的优化效果最佳。 展开更多
关键词 森林火险等级 气象因子 pso-ga-BP神经网络 林火预测
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基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成 被引量：11
19
作者 周红 张胜 +1 位作者 刘琳岚 蔡虹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第4期1366-1369,共4页
为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法(GA-PSO),并成功应用到软件测试... 为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法(GA-PSO),并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明,该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点,在保证软件测试数据正确生成的情况下,极大地提高了数据生成的效率。 展开更多
关键词 测试数据自动生成 ga-pso算法 软件测试
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基于GA-PSO混合规划算法的企业信用风险评估模型 被引量：6
20
作者 薛惠锋 林波 蔡琳 《西北大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2006年第3期38-40,共3页
利用一种新的人工智能方法———GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于... 利用一种新的人工智能方法———GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。 展开更多
关键词 ga—pso混合规划算法 企业信用 风险评估
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