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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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基于PSO⁃Newton的超深井最大安全起下钻速度预测
2
作者 梁海波 李国庆 +1 位作者 彭珣 周天明 《石油机械》 北大核心 2026年第1期30-37,共8页
油气勘探开发向着深井、超深井等区域转移,起下钻过程中溢流漏失等事故频发,降低了开发效率甚至威胁到工作人员的生命安全。为避免井筒波动压力超过安全波动压力窗口而引发安全事故,应严格控制起下钻或下套管速度,使其不超过最大安全速... 油气勘探开发向着深井、超深井等区域转移,起下钻过程中溢流漏失等事故频发,降低了开发效率甚至威胁到工作人员的生命安全。为避免井筒波动压力超过安全波动压力窗口而引发安全事故,应严格控制起下钻或下套管速度,使其不超过最大安全速度。最大安全起下钻速度的设计是钻井设计和现场施工需要考虑的重要问题。基于幂律流变模型,结合稳态波动压力理论,建立考虑井下安全的极限起下钻速度模型,并采用参数动态调整的PSO⁃Newton算法对模型进行求解,使用超深井作业数据对模型进行了验证。研究结果表明:以实际波动压力计算得出的钻柱运动速度与实际下钻速度误差不超过8.5%,且求解的最大安全起下钻速度均大于等于实际最大起下钻速度,能够有效预测深井、超深井的最大安全起下钻速度。所得结论可为现场起下钻作业提供参考。 展开更多
关键词 超深井 波动压力 pso⁃Newton 最大安全起下钻速度 钻井液 钻柱 幂律流体
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基于AHC-PSO-RF代理模型的大型集装箱船参数横摇运动快速预报
3
作者 孙强 谭杰 周耀华 《中国舰船研究》 北大核心 2026年第1期104-113,共10页
[目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参... [目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参数横摇幅值。[方法]利用AHC压缩特征维度,降低模型复杂度和计算开销;采用粒子群算法(PSO)对RF超参数进行全局寻优。[结果]基于某大型集装箱船多工况水动力数值模拟结果数据的验证结果表明:与广义回归神经网络(GRNN)及未优化RF模型相比,在迎浪和艉随浪工况下,该模型(AHC–PSO–RF)在横摇有义值预测中的决定系数(R2)平均提升5.84%与0.27%,均方根误差(RMSE)平均降低59.28%与10.69%,预测精度较高。此外,模型在单个装载工况的平均计算耗时相比于水动力数值模拟方法减少84.5%。[结论]该模型在批量预测任务中具备显著效率优势,证明了其作为高效替代方案的工程实用价值。 展开更多
关键词 船舶稳性 参数横摇 代理模型 凝聚层次聚类−粒子群优化−随机森林模型 集装箱船 动稳性预报
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SVM-PSO在微铣削表面粗糙度预测中的应用
4
作者 王二化 赵宇航 刘颉 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期119-123,共5页
这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)... 这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型实现微铣削表面粗糙度的预测,其中,PSO用来优化SVM模型的关键参数,避免这些关键参数选择的不合适所带来的过拟合和局部最优问题。这里提出的微铣削表面粗糙度预测方法精度较高,平均预测误差为2.37%。 展开更多
关键词 微铣削 表面粗糙度 小波包分解 支持向量机 粒子群优化
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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
5
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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FedPPB:基于PSO和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法
6
作者 沈凡凡 刘梓昂 +3 位作者 梁琦玮 徐超 陈勇 何炎祥 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第3期685-709,共25页
在人工智能快速发展的背景下,数据隐私与系统效率成为分布式智能系统中的核心挑战。现有研究虽在一定程度上缓解了数据泄露问题,但在资源分配、系统开销和安全性方面仍存在显著瓶颈。为此,构建了一种基于粒子群优化(particle swarm opti... 在人工智能快速发展的背景下,数据隐私与系统效率成为分布式智能系统中的核心挑战。现有研究虽在一定程度上缓解了数据泄露问题,但在资源分配、系统开销和安全性方面仍存在显著瓶颈。为此,构建了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法,简称FedPPB,该方法融合PSO算法与Paillier同态加密算法,实现对系统角色的动态优化分配与训练参数的加密保护。首先,针对工作节点、验证节点和矿工节点的任务特点,通过PSO算法构建包含模型准确率、验证时间和区块生成时间的适应度函数,实现角色数量的动态调整;其次,工作节点通过Paillier算法对参数更新进行加密,验证节点解密参数并验证其合法性,矿工节点生成区块并更新全局模型;最后,从理论上证明了PSO算法和Paillier算法分别在角色分配和参数加密中的安全性。实验表明,在MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10数据集上,当恶意节点的占比为15%和25%时,FedPPB显著优于现有方法,展现出更高的准确率与鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 区块链 隐私保护 Paillier 粒子群优化
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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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基于改进PSO算法的钢箱梁内喷砂机器人轨迹规划研究
8
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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融合敏感度-机理的MOPSO铣削工艺参数增效优化
9
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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基于改进PSO算法的精度自调结构模型布料悬垂模拟
10
作者 许腾飞 张瑞云 +1 位作者 邢昊 纪峰 《国际纺织导报》 2026年第1期27-35,58,共10页
随着元宇宙科技的广泛应用,数字服装因拥有超越物理世界限制的虚拟时尚体验受到越来越多的关注。为精确模拟布料在虚拟空间的柔性、复杂的变形状态,需要大量的微单元来构造布料结构模型,造成模拟过程的计算量增大,因此如何平衡虚拟布料... 随着元宇宙科技的广泛应用,数字服装因拥有超越物理世界限制的虚拟时尚体验受到越来越多的关注。为精确模拟布料在虚拟空间的柔性、复杂的变形状态,需要大量的微单元来构造布料结构模型,造成模拟过程的计算量增大,因此如何平衡虚拟布料仿真的精度和速度是研究的热点。已有的精度自调结构布料模型,通过提高大弯曲区域的网格密度,一定程度上降低了仿真过程中的计算量,但由于对弯曲区域的搜索效率较低且阈值设定方式较固定,仍不能较好地解决仿真实时性和精确性问题。基于此,提出一种改进的粒子群算法(PSO算法)对虚拟布料表面进行全局随机搜索,记录布料表面各位置弯曲度,采用K-means聚类算法对细分阈值进行自动判别,最后建立布料悬垂动态仿真模型。改进后的PSO算法提高了对大弯曲部位的搜索效率,优化了精度自调结构织物模型的构建速度,同时减少了人为设定阈值对仿真效果可能带来的影响,实现了布料仿真精度和速度的有效平衡。 展开更多
关键词 精度自调网格 pso算法 K-MEANS算法 布料仿真 悬垂模拟
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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
11
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SBAS-InSAR与PSO-LSTM的露天矿地表形变预测方法
12
作者 郑俊析 杨飞 +3 位作者 王浩宇 杨志勇 李军 胡桂林 《金属矿山》 北大核心 2026年第2期259-268,共10页
对露天矿地表形变的特征和趋势进行分析和预测,是保障矿山绿色安全生产的重要环节。面向特大型露天矿,以新疆将军戈壁二号露天矿为例,基于SBAS-InSAR方法和粒子群优化算法的长短期记忆网络(PSO-LSTM)模型,提出了一种露天矿地表形变分析... 对露天矿地表形变的特征和趋势进行分析和预测,是保障矿山绿色安全生产的重要环节。面向特大型露天矿,以新疆将军戈壁二号露天矿为例,基于SBAS-InSAR方法和粒子群优化算法的长短期记忆网络(PSO-LSTM)模型,提出了一种露天矿地表形变分析与预测方法。该方法首先通过SBAS-InSAR方法计算了该矿地表形变,在此基础上针对当前水准测量、GNSS等形变监测方式在特大型露天矿存在的效率较低、空间覆盖范围有限等问题,采用粒子群优化算法(Genetic Algorithm Optimization,PSO)优化长短期记忆模型(Long Short-term Memory,LSTM),构建了PSO-LSTM模型进行形变预测。研究表明:(1)矿区整体平均形变速率为-2.832 mm/a,整体呈下沉趋势,其中内排土场地表形变速率明显高于其他区域;空间上,内排土场、东排土场分布较为均匀;时间上,东排土场和北排土场形变速率较低,速率大小较为恒定。(2)通过剖面线可以发现,北排土场空间形变分布呈现非均匀性,东排土场则表现出相对均衡的形变特征。采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和决定系数(R2)作为预测精度的评价指标。结果显示:相对于支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)和LSTM模型,PSO-LSTM模型的RMSE和MAE至少降低了16%和30%,PSO-LSTM模型稳定性更好、偏差更小,反映出该模型能够有效捕捉采区地表形变的波动趋势,并且具有一定的稳定性。研究成果为露天矿地表形变分析与预警提供了新思路,对于特大型露天矿地表形变监测与预测有一定的参考意义。 展开更多
关键词 露天矿 SBAS-InSAR方法 形变预测 pso-LSTM模型 粒子群优化算法 长短期记忆模型
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基于PSO-BP神经网络的热电厂负荷预测策略研究
13
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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基于特征优选与IPSO-LSTM的变压器故障诊断
14
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-SVM模型的新建盾构隧道下穿既有地铁运营线路沉降动态预测方法
15
作者 刘少凯 张荣锋 +4 位作者 秦涛 周德春 项阳 刘秀 潘登 《城市轨道交通研究》 北大核心 2026年第3期66-74,共9页
[目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必... [目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必要对此进行深入研究。[方法]以合肥市轨道交通2号线东延伸段新建隧道近距离下穿既有运营2号线隧道为工程背景,建立了PSO(粒子群优化)-SVM(支持向量机)预测模型,介绍了PSO-SVM模型动态预测流程。选取了9个典型的监测断面,基于监测数据训练模型,动态预测了新建隧道下穿既有运营隧道的沉降量。[结果及结论]基于PSO-SVM预测模型,各监测断面的预测结果误差平均值为8.31%,进而验证了PSO-SVM模型动态预测的可行性。 展开更多
关键词 地铁 盾构隧道 轨道沉降 粒子群算法 支持向量机
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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
16
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PSO-BP神经网络的既有桩基极限承载力预测研究
17
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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基于改进PSO-OTSU的图像分割算法研究
18
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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基于改进PSO算法和变权理论的充电桩安全风险综合评价
19
作者 蒋晶晶 《电工材料》 2026年第1期78-86,90,共10页
针对电动汽车充电桩既影响电网安全稳定经济运行,又存在自身安全风险的问题,系统梳理了电动汽车充电系统的安全风险情况,并识别出了风险因子,进一步考虑了电动汽车接入对电网经济运行的影响及充电桩运行条件,创新提出构建四层指标体系,... 针对电动汽车充电桩既影响电网安全稳定经济运行,又存在自身安全风险的问题,系统梳理了电动汽车充电系统的安全风险情况,并识别出了风险因子,进一步考虑了电动汽车接入对电网经济运行的影响及充电桩运行条件,创新提出构建四层指标体系,以综合评价电动汽车充电桩安全风险。同时,采用改进PSO算法优化的组合赋权法和变权理论对电动汽车充电桩开展安全风险评价,有效提升了评价结果的准确性。仿真结果表明,基于本文提出的评价体系与评价方法,可以有效提升电动汽车充电桩安全风险综合评价的灵敏度。 展开更多
关键词 电动汽车充电桩 安全风险评价指标体系 层次分析法 熵权法 组合赋权法 改进pso算法 变权理论
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