基于BP网络与改进的PSO算法的入侵检测研究

本文针对入侵检测系统中的误检率,提出了一种将BP网络和改进的PSO算法相结合的方法。该方法基于BP网络算法的局部精确搜索和改进的PSO算法的全局搜索的特性,并且用改进的PSO算法优化BP网络的权值、阈值,克服BP网络算法易陷入局部极值的弊端。在入侵检测系统中应用该网络结构,能准确地发现已知的攻击行为,并能进一步预测新的攻击行为,减少了入侵事件的漏报和误报。通过KDD99 CUP数据集进行仿真实验,与基于PSO-BP算法、传统的BP算法的入侵检测系统相比较,表明改进的PSO-BP算法的迭代次数较少、收敛速度快、检测率高,有一定的有效性。

改进的PSO算法及其在证券组合投资中的应用

粒子群优化算法(PSO)作为一种进化计算技术,已经广泛运用到了各个行业领域中。基于不同应用领域的具体要求,人们也针对不同的技术特点对PSO进行了改进。针对PSO算法在证券组合投资中的应用要求,提出一种改进的PSO算法,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,证实该算法在实际证券组合投资中的实用性。

基于改进PSO算法的测试数据自动生成研究

为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于改进PSO算法的测试数据自动生成的方法。通过在标准的PSO算法中引入人工免疫的思想,保持了群体的多样性,从而有效避免标准PSO算法易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力,增强了算法的整体性能。实验结果表明,利用改进后的PSO算法寻找最优解所需的迭代次数和时间明显少于标准粒子群算法,生成测试数据的速度快、效率高。

采用PSO改进的智能算法在焚烧污染控制中的应用

焚烧发电是无害化、减量化和资源化处理垃圾的理想手段。为了克服控制策略不当导致的严重二次污染,探讨了改进的PSO智能算法在垃圾焚烧污染控制中的应用。剖析了垃圾燃烧控制的难点,讨论了燃烧过程的控制论特性与杜绝二次污染的前提条件,研究了与控制论特性匹配的控制策略,提出了基于PSO改进控制参数的智能优化算法。实验仿真验证了该算法在拟制外界脉冲干扰方面有很强的抗扰动能力,即使过程参数产生大幅度变化,智能优化控制算法仍然表现出极强的鲁棒性。仿真研究结果表明:改进的PSO智能控制算法对杜绝焚烧发电导致的二次空气污染是合理与可行的。

改进PSO算法在污水处理控制器优选中的应用

针对控制性能指标不兼容难以选择控制器,提出了一种改进的PSO控制算法.构造了基于多性能指标参数的目标函数,研究了基于PSO的改进控制算法,剖析了可快速搜索到收敛于全局最优极值所对应各个控制器控制参数机理,以SBR工艺污水处理系统控制器参数选择为例,建立了DO参数控制模型,设计了改进的PID控制器和多模态HSIC控制器.仿真实验显示:改进的PSO算法有更强的鲁棒性和更好的动静态控制品质.研究结果表明该算法用于污水处理系统控制器参数优选的合理性与可用性.

基于改进sPSO算法的测试数据自动生成方法研究

自动化测试可以有效地提高软件测试效率,降低软件开发成本,而测试数据自动生成是自动化测试中的重要环节。本文从基本粒子群算法入手,进行简化后,针对其特点和不足从收敛速度和收敛精度两方面对其进行改进,提出了一个利用改进后的sPSO算法自动生成测试数据的系统模型,并结合实例予以说明。

IPSO-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用

水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据。文章通过改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立IPSO-BP神经网络水质评价模型,针对关中-天水经济区中天水段地表水质,利用2003-2009年渭河天水段4个控制断面的监测数据,选取BOD5、DO、氨氮、总磷、高锰酸盐指数5个指标进行综合评价,并分析了污染现状及时空变化规律。结果表明,改进的PSO-BP神经网络泛化能力强,评价更客观;7年间水质有一定程度的改善,但总体变化不大,水质类别主要为Ⅱ类和Ⅲ类,其中北道桥断面污染最为严重。研究旨在有效控制渭河流域天水段污染,为渭河水资源的保护提供科学依据。

基于改进粒子群的采煤机齿轮箱故障诊断

采煤机截割部摇臂齿轮箱承担着综采工作面截割部动力传动的重任,其故障与否直接影响采煤机正常工作。而传统的故障诊断方法-BP神经网络采用基于梯度下降的算法,存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足,这些不足严重影响了BP网络的应用。然而粒子群算法(PSO)有很好的全局收敛特性。因此,为了提高网络的性能,采用粒子群算法来优化BP神经网络,将改进的PSO引入神经网络的拓扑结构,用PSO的迭代代替BP中的梯度修正。结果表明:提出的改进方案可以有效地优化神经网络,提高其在采煤机齿轮箱故障诊断中的应用价值。

基于MPSO-RBF的瓦斯涌出量预测研究

我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化算法(MPSO-RBF算法),即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了瓦斯预测模型;仿真与实际数据验证表明,优化算法所求的最优解具有良好的收敛能力,瓦斯涌出量的预测结果与实际值的误差在+1.44%至-0.63%之间,改进的粒子群算法优化的RBF神经网络对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。

改进的粒子群优化控制算法及其仿真研究(英文)

控制系统的性能是由控制器的控制参数确定的。粒子群优化控制算法中存在的参数选择难题,如基本PSO算法易于陷入早熟收敛现象引起的局部最优解,导致不可能收敛于全局最优解,搜索精度不高以及收敛速度慢.针对以上问题,提出了一种改进的粒子群优化控制算法。讨论了具有遗传思想的粒子群优化算法,研究了改进的PSO控制算法,借助仿真实验对所设计的控制算法作了比较研究。仿真实验结果的响应曲线显示,其动静态特性优于传统方法的响应特性,验证了所提出改进控制算法的合理性与可行性。研究结果表明,所提出的改进PSO控制算法对控制器参数整定更加有效。

粒子群优化算法综述

概括粒子位置、速度更新公式的修正,控制参数的变换和种群多样的维持等粒子群优化算法的改进技术,介绍具有量子行为、并行处理能力及解决多目标优化问题的新型粒子群优化算法,讨论粒子群优化算法和其他优化算法混合的基本思想。

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法来检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明:该算法配准精度能够达到亚像素级,而且速度得到明显改善,可应用于多模态图像的配准.

两级式单相光伏逆变器并网过电压抑制策略研究

随着高渗透分布式光伏电站接入低压配电网,其并网点过电压现象日益严重。以两级式单相NPC三电平并网逆变器为例,提出了一种基于有限控制集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)的过电压抑制方法。采用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法追踪光伏阵列的最大功率点(maximum power point,MPP),将其作为有功功率参考值。分析光伏电站接入配电网造成过电压现象的原因,利用逆变器的无功调压理论,得出逆变器的无功功率参考值。通过目标函数的设计,使得逆变器输出时变的有功功率和无功功率,从源侧解决了光伏并网的过电压问题。在Simulink仿真中进行验证,结果表明:相比扰动观测法和电导增量法,改进的PSO算法稳态震荡和跟踪误差最小,跟踪效率最高;当并网点出现过电压现象时,所提的过电压抑制策略可以使逆变器输出一定的无功功率,将并网点电压调节到安全范围以内。

考虑碳排放流和阶梯式碳交易的配电网优化调度

文章考虑碳排放流和阶梯式碳交易机制,提出了优化调度模型以促进配电网低碳经济运行。该模型首先考虑配电网参与碳交易市场,引入碳排放流理论得到配网内各节点的碳排放情况;然后,提出利用蒙特卡洛算法得到电动汽车的随机状态,基于熵权法得到发电设备的碳配额情况。同时构建电动汽车的碳配额模型,并结合阶梯式碳交易机制建立电动汽车、光伏、风力和火电机组的碳排放模型;最后,以最小化系统运作成本和最大化系统碳收益为双目标,使用改进的PSO优化算法对系统进行求解。设置了4种运行场景对改进的IEEE-33节点配网系统进行算例仿真。实验结果表明,所提模型碳排放减少539.43 t、消纳量增加555.27 kW·h、系统碳收益增加7962.79元。

基于环境成本的钢铁企业自备电厂锅炉负荷优化模型

钢铁企业是污染大户,也是产生污染物的主要来源。为了满足钢铁企业对蒸汽和电力的需求,实现企业节能降耗的目的,必须保证自备电厂锅炉在最优状态运行,针对负荷频繁波动的特点,建立了基于环境成本锅炉负荷多周期混合整数线性规划(MILP)优化调度模型。运用改进的粒子群优化算法对其求解,应用表明:优化后锅炉使用燃料的费用为1 015 611元,约占整个系统全周期运行费用的77%。全周期总费用比实际运行情况减少了约50 462.864元,降低了约3.7%,节约了大量的成本。得到了经济性和可操作性都较好的运行计划方案,进一步为企业运行计划人员提供定量的计划调度指导。将环境成本作为钢铁企业自备电厂锅炉运行总成本的一部分,虽然增加了企业的总运行成本,但对环境保护问题和经济社会全面协调可持续发展有着十分重要的意义。