改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究

使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。

电推进GEO卫星的改进粒子群轨道保持优化设计

针对地球同步轨道(GEO)卫星轨道保持问题,提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的序列电推力轨道保持方法。首先,建立了GEO卫星高精度非线性轨道动力学模型和序列电推力模型。然后,设计了GEO卫星相对轨道保持策略,建立了以燃料消耗为性能指标的序列电推力轨道保持问题优化模型并进行了离散化。接着,通过引入差分进化算法和维度学习策略对粒子群优化算法进行了适应性改进,同时对推力大小和作用时间进行寻优计算。最后,通过数值仿真对所提出的改进粒子群优化算法进行了对比校验。结果表明,该方法在完成GEO卫星轨道保持任务的同时具备燃料消耗低和收敛速度快等优点。

基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识

精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。

基于粒子群优化和卷积神经网络的电力系统运行状态辨识

随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm optimization and convolutional neural network,PSO-CNN)的高精度电力系统实时运行状态辨识方法。首先,该方法同时考虑电力系统安全域与稳定域下的暂态问题,适用于暂态稳定故障前、故障中及故障后多场景的电力系统运行状态辨识。其次,为确保样本数据中新能源机组出力方式的全面性,采用拉丁超立方抽样方法对精细化仿真数据采样,考虑到实际电力系统中存在状态类别极端不平衡问题,引入PSO算法调节模型不同类别损失函数权重以提高模型对极端不均衡样本的辨识效果。最后,分别在IEEE39节点系统及某省级电网系统中对所提方法进行评估,实验结果证明了所提状态辨识方法的有效性及鲁棒性。

考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化

铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。

基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法

目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。

基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究

针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。

基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。

结合环论的粒子群优化算法进行冠心病合并慢性心衰预后分析

目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果 本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。

邻域自适应粒子群算法求解地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度问题

针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为单层优化模型;对于机组效能不确定性,采用场景法进行分析.最后,采用多目标优化约束处理方法处理鲁棒优化调度模型中的约束条件.同时,为更加高效、准确求解所构建的优化调度模型,提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO).实验结果表明,在制冷和制热工况下,与经验运行策略相比,本文所提方法可分别减少7.22%和5.55%的系统运行成本,是一种解决地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度的有效方法.

改进粒子群优化算法在机械臂轨迹规划中的应用

针对机械臂运动效率与稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间优化轨迹规划方法。该方法以3-5-3组合分段多项式插值算法为基础,以分段区间的时间为优化目标,通过带有动态学习因子与收缩因子的改进粒子群优化算法进行优化。本文以实验室的空中作业机器人作业机械臂为模型,将本文方法与标准粒子群优化规划方法进行比较,仿真结果证明该方法收敛速度和精度都有明显改善,且算法未陷入局部收敛,最终优化结果有12.8%的提升。在该轨迹下机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑无突变,机械臂运动平稳,方法具有可行性。

基于非线性动态重心粒子群优化的分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器设计

针对现有Oustaloup滤波器拟合精度不佳、结构复杂的缺点,提出了最优精简Oustaloup滤波器。针对粒子群优化算法整定分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器参数时学习能力不充分、迭代收敛乏力的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法设计了双异步非线性动态学习因子,以提高粒子的思考能力与信息共享能力,并增加了粒子群质量重心项,用以加速收敛过程。将改进的算法结合最优精简Oustaloup滤波器应用于分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的设计过程,选取了2个分数阶系统模型进行仿真验证。结果表明,改进的算法收敛速度更快且不易陷入局部最优,所设计的控制系统超调量更小、调节时间更短、稳态误差更小,提高了系统的抗干扰能力。

基于改进的粒子群优化算法的暖通空调制冷机房BIM自动优化布置方法

采用结合Revit API和MATLAB的编程模式,对Revit平台进行了有效的二次开发,从而实现了暖通空调制冷机房设备的自动化布置设计,不仅有效地实现了设备布置方案的自动生成,还支持了布置方案的预览与验证,显著提高了设计效率和准确性。该研究的创新之处在于成功将粒子群优化算法与BIM技术相结合,为暖通空调系统的自动化设计提供了新的视角,并验证了BIM在暖通空调领域正向设计中的应用潜力。

基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用

面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。

基于互信息粒子群优化-长短期记忆神经网络医疗设备运行质量预测模型的慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理研究

目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理。方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型(简称PSO-LSTM模型),制定设备使用、维护、维修及报废的智能管理方案。选取2019年8月至2023年7月新疆维吾尔自治区人民医院呼吸科临床在用的139台医疗设备,将2019年8月至2021年7月的67台设备采用经验管理模式,2021年8月至2023年7月的72台设备采用智能管理模式。计算传统循环神经网络(RNN)、LSTM神经网络模型训练集和测试集与PSO-LSTM神经网络模型的预测准确性,对比两种管理模式设备管理质量和设备使用操作与技术保障人员以及患者或家属对两种管理模式的管理满意度。结果:PSO-LSTM模型训练集预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)值和均方根差(RMSE)值分别为0.014和0.008,测试集分别为0.032和0.018,均低于RNN和LSTM模型。采用智能管理模式的设备平均故障频次、平均开机率、管理成本平均增幅、平均维护执行率及平均报废合规率分别为(0.99±0.85)次/年、(95.74±2.16)%、(1.72±1.28)%、(96.49±1.97)%和(97.59±1.49)%,平均故障频次和管理成本平均增幅低于经验管理模式,平均开机率、平均维护执行率和平均报废合规率高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=3.297、3.469、2.394、4.187、3.503,P<0.05);设备使用操作与技术保障人员及患者或家属对采用智能管理模式的设备性能、运行质量、管理方式、管理成本以及诊疗效果满意度评分分别为(94.73±1.85)分、(93.38±3.15)分、(93.48±2.02)分、(94.35±2.34)分和(95.14±2.07)分,均高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=4.131、3.827、5.716、3.430、3.173,P<0.05)。结论:基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型能更准确地评估设备运行状况,提高医疗设备临床运行质量,改善临床服务满意度。

陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化算法

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷阱标记策略为粒子群提供动态速度增量,使其摆脱最优解的束缚。利用懒蚂蚁寻优策略多样化粒子速度,提升种群多样性。通过惯性认知策略在速度更新中引入历史位置,增加粒子的路径多样性和提升粒子的探索性能,使粒子更有效地避免陷入新的局部最优。理论证明了引入历史位置的粒子群算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法不仅能有效解决粒子群已陷入局部最优和过早收敛的问题,且与其他算法相比,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。

基于粒子群优化-人工势场的多AUV拦截技术研究

在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确定拦截位置,对三维环境下拦截点难以计算的问题采用粒子群优化算法选择最优拦截点,有效降低拦截距离。其次,利用人工势场法规划每个AUV在海流环境下的拦截路径。当目标物被环境中任意一个AUV拦截时,则认为拦截成功。仿真结果表明,在存在海流、障碍物的不同水下环境中,预测规划拦截法的拦截效率较传统的跟踪拦截法有较大的提升。

粒子群优化径向基网络的空间调制信号检测算法

针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal Frequency Division Multiplexing,O-SM-OFDM)信号检测算法。在离线训练阶段,接收端收集部分信号作为训练集并建立RBFNN模型,利用PSO算法搜索RBFNN的最优宽度值,再将得到的模型用于系统进行在线检测。实验结果表明,PSO-RBFNN算法的误码率性能基本近似于最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法,优于其他对比检测算法,且计算复杂度在光源数目为32、64及128时相较于ML检测算法分别降低了约39.59%、70.24%及85.24%。

一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的全色锐化算法

为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。