基于DCPSO的模糊神经网络的管道泄漏检测方法

提出了一种基于发散-收敛PSO(DCPSO)优化模糊神经网络的管道泄漏检测与估计方法。该方法采用广义概率积、广义概率和模糊算子代替普通神经网络中的传递函数,并用DCPSO算法对该模糊神经网络的权值进行优化。通过实际管道泄漏数据对网络进行仿真研究,结果表明文中所述方法在管道泄漏的检测与估计中,不仅比BP算法具有更快的收敛速度,其结果也更优,进而也昭示出该方法在管道泄漏检测与估计中的可用性。

基于改进双中心粒子群算法的电动公交车运营数量优化策略研究

针对电动公交车在一定容量约束的馈线充电的情况,采用了一种改进的双中心粒子群算法对电动公交车充电进行优化调度,以获得最大的电动公交车运营数量。首先,建立公交车充电后馈线负荷曲线峰谷差最小的模型,设公交车运营初始数量,利用改进的双中心粒子群算法进行优化。然后,根据优化结果对比该馈线容量约束修改电动公交车运营数量,重新优化,逐步逼近并最终找到最优的运营数量。改进的双中心粒子群优化算法是在原算法的基础上,增加了5条粒子运动路线,扩大了搜索精度,抑制了粒子群的早熟。同时,为了提高寻优速度,粒子的初始化是根据日负荷曲线距离馈线约束容量的远近来确定。最后以南方某城市典型的馈电线路为例进行仿真计算,结果表明,该方法具有更优的调度效果。