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基于PSO-GA模型的供水管网漏损预测研究 被引量：5
1
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PSO-GA-SVM融合算法及荧光激光雷达遥测技术的生物气溶胶浓度预测
2
作者 饶志敏 李一成 +4 位作者 李一秀 刘佳鑫 巩鑫 赵虎 毛建东 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第6期865-874,共10页
生物气溶胶粒子在空气中传播较广,高浓度的生物气溶胶对人体健康有着极大的危害。为实现大气生物气溶胶浓度的预警预测,本文以荧光激光雷达为探测工具,在获取生物气溶胶浓度廓线的基础上,结合大气环境相关参数,利用粒子群(PSO)和遗传算... 生物气溶胶粒子在空气中传播较广,高浓度的生物气溶胶对人体健康有着极大的危害。为实现大气生物气溶胶浓度的预警预测,本文以荧光激光雷达为探测工具,在获取生物气溶胶浓度廓线的基础上,结合大气环境相关参数,利用粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM),建立生物气溶胶浓度廓线预测模型,通过采用温度、湿度、PM_(2.5)、PM_(10)、CO_(2)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)、风速等相关参数数据作为输入量,生物气溶胶浓度廓线数据作为输出量进行模型训练,确定预测模型参数配置,重新引入新的大气环境参数,利用训练好的模型预测生物气溶胶浓度廓线,并与荧光激光雷达探测的生物气溶胶浓度廓线进行比较,同时分析不同算法优化模型预测的生物气溶胶浓度及其相对误差。 展开更多
关键词 荧光激光雷达 生物气溶胶 pso-ga-SVM融合算法 浓度预测
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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：14
3
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
4
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PSO-GA混合算法的转向架混流装配车间生产调度研究 被引量：7
5
作者 雷斌 刘同朝 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第7期19-24,共6页
转向架混合流水(混流)装配车间生产调度是一个典型的离散变量NP-hard问题,为了优化其生产作业流程,提高生产效率,对某机车车辆有限公司的转向架混合流水装配车间生产线生产调度进行数学模型的构建,以全部工件完成时间为目标函数,采用随... 转向架混合流水(混流)装配车间生产调度是一个典型的离散变量NP-hard问题,为了优化其生产作业流程,提高生产效率,对某机车车辆有限公司的转向架混合流水装配车间生产线生产调度进行数学模型的构建,以全部工件完成时间为目标函数,采用随机权重法,引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的选择、交叉和变异操作,设计了一种基于排列的3层编码PSO-GA混合算法,并进行仿真研究,通过对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、GA和PSO-GA混合算法这3种算法进行比较分析,验证了PSO-GA混合算法的有效性,并得到了该转向架混合流水装配车间的生产调度甘特图。 展开更多
关键词 混合流水 转向架 生产调度 pso-ga混合算法
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基于PSO-GA混合算法的移动采集节点路径优化研究 被引量：1
6
作者 徐丽萍 《韶关学院学报》 2019年第3期10-14,共5页
无线传感网中的移动采集节点路径规划问题可看成是时变的旅行商问题,属于NP-hard问题.以最大化移动采集节点的数据采集效率为目标,利用基于PSO-GA混合算法对无线传感网中移动采集节点的数据采集路径进行优化,在粒子群算法中引入遗传算... 无线传感网中的移动采集节点路径规划问题可看成是时变的旅行商问题,属于NP-hard问题.以最大化移动采集节点的数据采集效率为目标,利用基于PSO-GA混合算法对无线传感网中移动采集节点的数据采集路径进行优化,在粒子群算法中引入遗传算法中的交叉操作和变异操作.实验仿真并与模拟退火算法进行比较,结果表明,PSO-GA混合算法可有效地优化移动采集节点的路径,与模拟退火算法相比,收敛速度更快,优化效果更好. 展开更多
关键词 无线传感网 数据采集 路径规划 pso-ga混合算法
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基于SWMM和PSO-GA的多目标雨水管网优化模型 被引量：16
7
作者 郑恺原 向小华 《水利水电技术》 北大核心 2020年第9期24-33,共10页
针对城市雨水管网优化问题,为了提升管网改建后的综合效益,考虑将管网建设经济性、排涝有效性和积涝风险性共同作为优化目标,建立基于SWMM和PSO-GA的多目标优化模型;采用极小-极大法构造多目标优化问题的适应度函数,避免了使用罚函数法... 针对城市雨水管网优化问题,为了提升管网改建后的综合效益,考虑将管网建设经济性、排涝有效性和积涝风险性共同作为优化目标,建立基于SWMM和PSO-GA的多目标优化模型;采用极小-极大法构造多目标优化问题的适应度函数,避免了使用罚函数法带来的不便。将改建管道的数量与管径作为优化变量,通过对SWMM模型的修改,输出30 a暴雨重现期下各个排水井的节点水头和各个溢流井的积水历时,并将其综合作为优化函数的输入变量,着重分析管网优化后的城市内涝情况,求解得出10种改建方案,并对部分方案进行对比。结果表明:适应度值最高的两种方案改建费用约50~60万元,总溢流量、总积水历时、最大淹没水深均减少约20%~30%,模型优化结果较为合理,对城市雨水管网建设具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 雨水管网 多目标优化 SWMM pso-ga 海绵城市 降水量 水资源
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基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统 被引量：5
8
作者 赵航 岳晓峰 +3 位作者 方博 袁晓磊 马国元 郭宋吾铭 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第2期172-178,共7页
传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆,其结构复杂、计算量大且系统的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP:Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-... 传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆,其结构复杂、计算量大且系统的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP:Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-BP)通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系,实现了“眼在手上”的机器人视觉伺服控制,通过优化BP神经网络的权值和阈值,防止了其训练时间长、收敛速度慢等弊端。实验结果表明,优化后的算法运算效率较高,所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位置,图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为2个像素,具有良好的收敛速度和控制精度。相关结论可为机器人视觉伺服控制提供优化依据,提高算法的应用性能。 展开更多
关键词 pso-ga-BP神经网络 视觉伺服 粒子群优化算法 遗传算法
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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
9
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
10
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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利用PSO-GA算法的桥式起重机结构轻量化设计 被引量：7
11
作者 韩亚鹏 弓旭峰 +2 位作者 高有山 鲍东杰 行瑞凯 《起重运输机械》 2020年第20期125-131,共7页
为了实现节能减排以及减轻桥式起重机结构自重的目的,对粒子群算法与遗传算法进行结合,提出了一种对粒子群算法的改进算法——PSO-GA优化算法。算法以粒子群算法为基本框架并融合遗传算法的交叉算子,遗传算法交叉算子的引入可以对寻优... 为了实现节能减排以及减轻桥式起重机结构自重的目的,对粒子群算法与遗传算法进行结合,提出了一种对粒子群算法的改进算法——PSO-GA优化算法。算法以粒子群算法为基本框架并融合遗传算法的交叉算子,遗传算法交叉算子的引入可以对寻优过程中种群的进化进行智能调节,提高了寻优精度以及增加了算法的鲁棒性。将该算法应用于对桥式起重机的中轨箱形桥架结构轻量化设计,优化后桥架结构自重比原模型减小了13.025%。将轻量化设计后的桥架结构模型利用Solidworks软件建模,并导入Ansys Workbench软件中进行有限元分析,仿真结果验证了PSO-GA算法应用于桥式起重机桥架结构优化设计中的可行性。 展开更多
关键词 桥式起重机 粒子群算法 遗传算法 pso-ga混行算法 优化设计
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PSO-GA组合算法优化PID参数及可视化平台设计 被引量：1
12
作者 范晋伟 梅钦 +2 位作者 李海涌 宁堃 金爱韦 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第8期8-11,共4页
PID控制是机床伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着伺服系统的性能。以MKS8332A数控凸轮轴磨床砂轮架伺服系统为模型,提出一种基于粒子群-遗传组合算法(PSO-GA)的PID控制器参数优化方法。仿真结果表明,该... PID控制是机床伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着伺服系统的性能。以MKS8332A数控凸轮轴磨床砂轮架伺服系统为模型,提出一种基于粒子群-遗传组合算法(PSO-GA)的PID控制器参数优化方法。仿真结果表明,该算法寻优性能比单独的遗传算法和粒子群算法表现更为优异,证实了该算法能有效的优化伺服系统PID参数。为了使用户无需去了解复杂的算法源代码,而只需在平台上进行操作就可以解决PID参数的优化问题。多种智能算法被引入称为可视化平台的优化软件设计,用MATLAB GUI编程环境构建了PID参数可视化平台,为用户提供一个友好的图形界面。 展开更多
关键词 粒子群-遗传组合算法 PID控制器参数优化 砂轮架伺服系统 可视化仿真平台
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基于PSO-GA算法的交叉口仿真优化研究 被引量：7
13
作者 任永泰 邓朝 王紫阳 《计算机仿真》 北大核心 2022年第12期204-208,共5页
近年来,交通拥堵已成为城市发展中日益严峻的问题。为了有效地减少交通拥挤,建立了以时间延迟,停车次数和交通容量为评价指标的多目标函数。鉴于遗传算法-粒子群优化算法(PSO-GA)的快速收敛性和稳定性,以中国武汉市某一个交叉口为例,使... 近年来,交通拥堵已成为城市发展中日益严峻的问题。为了有效地减少交通拥挤,建立了以时间延迟,停车次数和交通容量为评价指标的多目标函数。鉴于遗传算法-粒子群优化算法(PSO-GA)的快速收敛性和稳定性,以中国武汉市某一个交叉口为例,使用Synchro交通仿真软件将现实配时方案、Webster算法,遗传算法(GA)与PSO-GA算法的性能指标进行了数值比较。结果表明,提出的PSO-GA模型的时序优化效果远好于其它方案。在灵敏度分析方面也讨论了高低交通流状况对于车辆运行的影响。分析显示,合理控制交通流量对于缓解交通拥挤,提高道路运行效率具有重要意义。 展开更多
关键词 信号配时优化 遗传算法-粒子群优化算法 交通仿真 灵敏度分析
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结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法 被引量：5
14
作者 李威武 白永利 +1 位作者 罗世刚 许青 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期819-827,共9页
为向负荷预测模型提供准确可靠的相似日训练样本集合,针对现有聚类算法在初始聚类中心选取方面的不足,提出了一种基于数据中心度的改进聚类算法,并搭建集数据筛选、聚类、优化、训练、预测为一体的日最大负荷预测模型.首先,基于各被聚... 为向负荷预测模型提供准确可靠的相似日训练样本集合,针对现有聚类算法在初始聚类中心选取方面的不足,提出了一种基于数据中心度的改进聚类算法,并搭建集数据筛选、聚类、优化、训练、预测为一体的日最大负荷预测模型.首先,基于各被聚类对象的中心度,选取聚拢效果最好的对象作为第一个聚类中心代入Canopy算法,形成初始聚类中心集合;然后,采用K-means聚类算法,得到不同类别相似日的训练样本;最后,利用PSO-GA-BP神经网络算法搭建日最大负荷预测模型进行预测分析.算例对某地区2011—2012年日最大负荷开展预测分析,结果表明:所提方法在聚类指标与预测指标上均具有一定优越性,具备一定实际工程应用价值. 展开更多
关键词 中心度 日最大负荷预测 聚类算法 pso-ga-BP神经网络 相似日
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基于PSO-GA-SVM的风电功率短期预测 被引量：2
15
作者 黄星 于惠钧 +1 位作者 龚星宇 刘安海 《电工技术》 2020年第6期34-36,43,共4页
风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-... 风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-GA-SVM三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明PSO-GA-SVM模型预测精度更高,PAO-GA混合算法优化效果更好。 展开更多
关键词 风电功率预测 pso-ga-SVM预测 组合预测
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电力大数据下PSO-GA算法在电厂机组负荷分配中的应用研究 被引量：3
16
作者 周明琴 王永文 《科学技术创新》 2020年第27期66-68,共3页
电厂机组负荷分配方法的优劣与电厂的经济运营效益息息相关。一个好的机组负荷分配方案,可以大大降低供热总煤耗。常用的负荷分配方法有基于等微增率的专家系统、按照某种指标的优先顺序法以及动态规划法。但这些方法都有特定的执行环... 电厂机组负荷分配方法的优劣与电厂的经济运营效益息息相关。一个好的机组负荷分配方案,可以大大降低供热总煤耗。常用的负荷分配方法有基于等微增率的专家系统、按照某种指标的优先顺序法以及动态规划法。但这些方法都有特定的执行环境。本文针对带约束的最优化供热机组负荷分配问题,根据两种生产运营环境需求,提出一种基于罚函数的PSO-GA逼近分配方法和一种基于降维的PSO-GA平衡分配方法。 展开更多
关键词 负荷分配 pso-ga 等微增率 最优化方法
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基于PSO-GA算法PID的工程机械臂智能控制分析 被引量：4
17
作者 邱建 《建筑机械》 2023年第9期28-30,37,共4页
为了进一步研究工程机械臂的智能控制,文章首先对PID控制工程机械臂的重要性进行了简要概述,并深入分析了PSO-GA混合算法的基本原理。利用MATLAB软件编写了PSO-GA算法PID的工程机械臂智能控制分析模型,并与单独PID控制进行对比。PSO-GA... 为了进一步研究工程机械臂的智能控制,文章首先对PID控制工程机械臂的重要性进行了简要概述,并深入分析了PSO-GA混合算法的基本原理。利用MATLAB软件编写了PSO-GA算法PID的工程机械臂智能控制分析模型,并与单独PID控制进行对比。PSO-GA混合算法优化PID控制超调量为8.367%,调节时间为0.37s,都远小于PID单独控制的超调量,进一步说明PSO-GA混合算法优化PID控制的精确度更高、鲁棒性更好。文章所作研究分析结果为工程机械臂智能控制研究提供了重要参考。 展开更多
关键词 pso-ga算法 PID控制 工程机械臂
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基于PSO-GA算法的多用户OFDM系统资源分配 被引量：5
18
作者 梅金平 张士兵 王海莲 《电视技术》 北大核心 2014年第1期115-119,共5页
为了最小化多用户OFDM系统的总发射功率，提出利用改进的粒子群算法与遗传算法相结合的联合算法（PSO—GA）来搜索最优的子载波和比特分配。该算法首先利用改进粒子群算法对系统的子载波和比特分配进行优化。算法运行过程中，当更新后... 为了最小化多用户OFDM系统的总发射功率，提出利用改进的粒子群算法与遗传算法相结合的联合算法（PSO—GA）来搜索最优的子载波和比特分配。该算法首先利用改进粒子群算法对系统的子载波和比特分配进行优化。算法运行过程中，当更新后的粒子速度大于最大粒子速度或小于最小粒子速度时，取最大粒子速度与最小粒子速度区间中的一个随机值作为更新的粒子速度。待PSO—GA算法的改进粒子群算法收敛后，将收敛后的种群作为遗传算法的初始种群，再利用遗传算法进行系统的子载波和比特优化分配，进而得出最优解。仿真结果表明，利用该算法比利用遗传算法、粒子群算法与Zhang算法的分配方案使系统需要的总发射功率降低2～10dB。 展开更多
关键词 正交频分复用 粒子群和遗传联合算法 子载波分配 比特分配
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利用PSO-GA-LSSVM模型预测基坑周边建筑物沉降 被引量：17
19
作者 谢洋洋 付超 +2 位作者 吴大鹏 卞晓晨 王春 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第3期50-54,共5页
针对最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)模型参数选择存在随机性与单一优化算法寻找参数存在局限的问题,将遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法引入LSSV... 针对最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)模型参数选择存在随机性与单一优化算法寻找参数存在局限的问题,将遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法引入LSSVM模型,建立了基于粒子群-遗传算法(PSO-GA)优化的LSSVM沉降预测模型。将GA嵌入PSO算法,降低了模型参数寻优陷入局部最优的可能,提高模型拟合精度。结合具体工程实例,将提出的模型与LSSVM模型、PSO算法优化的LSSVM(PSO-LSSVM)模型、GA优化的LSSVM(GA-LSSVM)模型进行对比,结果表明改进模型的精度更好,稳定性更强。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 遗传算法 粒子群-遗传算法 沉降预测
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基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用
20
作者 高德远 王建刚 《航空计算技术》 2013年第3期119-123,共5页
针对机载红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器。以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Ge-netic Algorithm,GA)采用新的区... 针对机载红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器。以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Ge-netic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性。通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98%以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2%～3%。与GA算法相对,训练算法效能提高20%,提高了搜索最佳值的能力。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 神经网络 Top-Hat形态学滤波器
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