改进型PSO算法解算三维测边网平差模型

空间三维测边网属于典型的秩亏自由网。针对目前网平差常用的最小二乘算法存在线性化求导复杂,计算量大等问题,本文基于高精度测距值,以控制点坐标反算距离与观测距离差值之和最小为目标,构成非线性方程组,建立函数模型;考虑到非线性方程组求解方法中智能优化算法无需求导和公式推导简单等优点,引入粒子群(PSO)智能优化算法,并构建改进型PSO算法。研究结果表明,根据本文提出的改进型PSO算法进行平差解算,可保证解算结果的准确性,且该算法较传统PSO算法的寻优速度更快,不仅可为空间三维测边网的解算提供新思路,还可为建立空间三维测边网提供理论支撑。

基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测

为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。