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The Disagreement between Anisotropic-Isotropic Diffuse Solar Radiation Models as a Function of Solar Declination: Computing the Optimum Tilt Angle of Solar Panels in the Area of Southern-Italy
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作者 Emanuele Calabrò 《Smart Grid and Renewable Energy》 2012年第4期253-259,共7页
In this paper a simulation to maximize the global solar radiation on a sloped collecting surface was applied to typical latitudes in the area of southern Italy, to calculate the optimum tilt angle of solar panels on b... In this paper a simulation to maximize the global solar radiation on a sloped collecting surface was applied to typical latitudes in the area of southern Italy, to calculate the optimum tilt angle of solar panels on building structures or large photovoltaic power plants located in that geographical area. Indeed, the area of southern Italy and in particular Sicily and Calabria are the top of European locations for acquiring solar energy. Some models of diffuse solar irradiance were taken into account to determine panels inclinations that maximized the impinging solar radiation by means of global horizontal solar radiation data provided from the Italian Institute of ENEA (Italy). An algorithm was used for the simulation providing a set of tilt angles for each latitude. The optimum tilt angle values obtained from the simulation resulted to be strictly related to the model of diffuse solar radiation that was used. Indeed, the disagreement between the values obtained using anisotropic models of diffuse solar radiation and those obtained from the isotropic model resulted to decrease significantly with increasing solar declination, showing that the isotropic model can be reliable only in summer months. 展开更多
关键词 global SOLAR Radiation DIFFUSE SOLAR Irradiance ISOTROPIC model optimum Tilt Angle SOLAR Panel
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Application of particle swarm optimization algorithm in bellow optimum design
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作者 YU Ying Zhu Qing-nan +1 位作者 YU Xiao-Chun LI Yong-Sheng 《通讯和计算机(中英文版)》 2007年第7期50-56,共7页
关键词 最优化设计 颗粒群最优化算法 应用 数学模型 间断永续性 全球最优化
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复合最优模型微粒群优化算法研究及应用 被引量:9
3
作者 吴亮红 王耀南 +1 位作者 袁小芳 刘祖润 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1087-1090,共4页
针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benc... 针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 全局最优模型 局部最优模型 复合最优模型 微粒群算法
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基于遗传算法的Kriging模型构造与优化 被引量:22
4
作者 游海龙 贾新章 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期64-68,共5页
相关模型参数的确定是Kriging模型构造的关键,讨论了利用传统数值优化方法,如模式搜索方法,确定相关参数存在依赖搜索起始点等缺点;利用遗传算法获得满足目标函数全局最小情况下的相关模型参数,解决了模型的构造对起始点依赖的问题;将... 相关模型参数的确定是Kriging模型构造的关键,讨论了利用传统数值优化方法,如模式搜索方法,确定相关参数存在依赖搜索起始点等缺点;利用遗传算法获得满足目标函数全局最小情况下的相关模型参数,解决了模型的构造对起始点依赖的问题;将遗传算法与改进后的Kriging模型结合,基于近似模型对系统进行全局最优化. 展开更多
关键词 Kriging元模型 相关模型参数 遗传算法 全局最优值
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基于遗传神经网络的边坡稳定性智能分析方法 被引量:10
5
作者 何翔 李守巨 +1 位作者 刘迎曦 周圆π 《湘潭矿业学院学报》 2002年第4期67-71,共5页
分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性智能分析的系统模型.将遗传算法和人工神经网络相结合,并建立的遗传神经网络(GNN)具有较高的学习效率和较强的泛化能力.数值算例表明,GNN能有效地克服经典BP神经网络学习速度慢及泛化能力弱... 分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性智能分析的系统模型.将遗传算法和人工神经网络相结合,并建立的遗传神经网络(GNN)具有较高的学习效率和较强的泛化能力.数值算例表明,GNN能有效地克服经典BP神经网络学习速度慢及泛化能力弱的缺点,基于GNN的边坡稳定性智能分析方法具有较高的分析准确率.图4,表2,参11. 展开更多
关键词 边坡 智能分析 系统模型 遗传神经网络 GNN
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整体涡轮电火花加工的电极轮廓设计算法 被引量:1
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作者 贠敏 姜虹 +1 位作者 于源 王小椿 《工程图学学报》 CSCD 2001年第4期40-46,共7页
提出了一种加工复杂构型的整体涡轮通道的创新思路,建立了电极成形运动的变分模型,提出了求解这一类变分问题的梯度—模拟退火算法。该法可使优化解不陷入局部极值解而获得全局最优解,而且可以大大减少迭代次数。本文运用实例验证了所... 提出了一种加工复杂构型的整体涡轮通道的创新思路,建立了电极成形运动的变分模型,提出了求解这一类变分问题的梯度—模拟退火算法。该法可使优化解不陷入局部极值解而获得全局最优解,而且可以大大减少迭代次数。本文运用实例验证了所提出的这一创新思想及求解算法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 电火花加工 运动模型 梯度-模拟退火算法 全局优化 涡轮 电极成形 轮廓设计
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模拟退火算法在电火花加工中的应用
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作者 贠敏 姜虹 +1 位作者 于源 王小椿 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第1期109-112,共4页
本文提出了一种加工复杂构型整体涡轮通道的创新思路 ,首先建立了电极成形运动的优化模型 ,接着提出了求解这一类优化问题的模拟退火算法 。
关键词 电火花加工 运动模型 模拟退火算法 全局优化 涡轮机
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凯威特型单层球面网壳的优化设计 被引量:9
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作者 方有珍 王秀丽 朱彦鹏 《甘肃工业大学学报》 1999年第3期91-96,共6页
以网壳的矢高、网格数、杆件截面积、球节点的体积为设计变量,以总造价最低为目标函数,采用直接搜索法与准则法有机结合的综合优化设计方法,按规范要求对网壳结构的外形及杆件的截面积进行优化设计,并考虑了竖向和水平地震作用.编... 以网壳的矢高、网格数、杆件截面积、球节点的体积为设计变量,以总造价最低为目标函数,采用直接搜索法与准则法有机结合的综合优化设计方法,按规范要求对网壳结构的外形及杆件的截面积进行优化设计,并考虑了竖向和水平地震作用.编制了 S S S A O P( Space Single Shell Area Optim ization Program )软件,同时使杆件面积规格化,以便直接用于实际工程.此外,计算中所需信息自动生成,实现了网壳结构设计的自动化. 展开更多
关键词 单层球面网壳 数学模型 空间杆系 优化设计
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马斯京根模型函数曲面参数率定方法 被引量:2
9
作者 王俊生 包为民 +2 位作者 赖善证 杨小强 罗良丰 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第12期1-4,8,共5页
目前绝多数以误差平方和函数为参数估计的信息来源的参数估计方法存在诸多问题。介绍了一种在参数函数曲面上寻找最优参数的方法:函数曲面参数率定方法。并将该方法用于马斯京根模型的参数估计中。文中选用了几个例子进行参数率定,分析... 目前绝多数以误差平方和函数为参数估计的信息来源的参数估计方法存在诸多问题。介绍了一种在参数函数曲面上寻找最优参数的方法:函数曲面参数率定方法。并将该方法用于马斯京根模型的参数估计中。文中选用了几个例子进行参数率定,分析和比较的结果表明该方法比常规的方法精度高,而且该方法不受参数初值的影响,率定结果稳定,是一种有效的全局优值参数估计方法,也可用于其他非线性模型的参数估计。 展开更多
关键词 函数曲面参数率定方法 马斯京根模型 全局优值 参数估计 洪水演算
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基于SVM和遗传算法的建模与全局寻优方法 被引量:2
10
作者 雷剑 《科技广场》 2008年第5期120-122,共3页
系统建模与寻找函数的全局最优解是很常见的工业应用问题。本文首先讨论使用支持向量机来根据由系统中提取的样本数据进行函数拟合,然后将所得到的函数作为目标函数,介绍了用遗传算法寻找函数最优解的步骤,并对优化结果进行了检验,结果... 系统建模与寻找函数的全局最优解是很常见的工业应用问题。本文首先讨论使用支持向量机来根据由系统中提取的样本数据进行函数拟合,然后将所得到的函数作为目标函数,介绍了用遗传算法寻找函数最优解的步骤,并对优化结果进行了检验,结果表明了遗传算法具有良好的全局快速搜索能力。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 建模 全局寻优
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教学优化算法的改进及应用 被引量:5
11
作者 平良川 孙自强 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3531-3537,共7页
针对教学优化算法(TLBO)在解决复杂实际问题时易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进教学优化算法(MTLBO)。在教师阶段引进自适应基准消除"原点偏好",在学生阶段引进分科学习和学习阈值的学习策略保证学员多样性。测试结果表明,... 针对教学优化算法(TLBO)在解决复杂实际问题时易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进教学优化算法(MTLBO)。在教师阶段引进自适应基准消除"原点偏好",在学生阶段引进分科学习和学习阈值的学习策略保证学员多样性。测试结果表明,该改进提高了教学优化算法的全局搜索能力和求解精度。将改进教学优化算法应用于BP神经网络的权值和阈值优化中,建立基于改进教学优化算法的BP神经网络预测模型(MTLBO-BP)。选用4个真实数据集进行对比实验,实验结果表明,该模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 改进教学优化算法 原点偏好 全局最优 BP神经网络 预测模型
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三峡库区地势起伏度研究 被引量:4
12
作者 郑琴文 马维峰 +1 位作者 刘文婷 孟颖 《厦门理工学院学报》 2014年第5期82-87,共6页
以三峡库区30 m分辨率的ASTER GDEM数据为基础,在GIS系统的支持下,采用邻域分析方法提取地势起伏度,运用均值变点分析法对其进行了最佳统计单元的计算.研究结果表明,三峡库区地势起伏度最佳分析窗口为44×44网格(1.74 km2).同时,完... 以三峡库区30 m分辨率的ASTER GDEM数据为基础,在GIS系统的支持下,采用邻域分析方法提取地势起伏度,运用均值变点分析法对其进行了最佳统计单元的计算.研究结果表明,三峡库区地势起伏度最佳分析窗口为44×44网格(1.74 km2).同时,完成了三峡库区地势起伏度分级图的绘制. 展开更多
关键词 区域地势起伏度 邻域分析 最佳统计单元 三峡库区
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Assembly Line Balancing Based on Double Chromosome Genetic Algorithm
13
作者 刘俨后 左敦稳 张丹 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2014年第6期622-628,共7页
Aiming at assembly line balancing problem,a double chromosome genetic algorithm(DCGA)is proposed to avoid trapping in local optimum,which is a disadvantage of standard genetic algorithm(SGA).In this algorithm,there ar... Aiming at assembly line balancing problem,a double chromosome genetic algorithm(DCGA)is proposed to avoid trapping in local optimum,which is a disadvantage of standard genetic algorithm(SGA).In this algorithm,there are two chromosomes of each individual,and the better one,regarded as dominant chromosome,determines the fitness.Dominant chromosome keeps excellent gene segments to speed up the convergence,and recessive chromosome maintains population diversity to get better global search ability to avoid local optimal solution.When the amounts of chromosomes are equal,the population size of DCGA is half that of SGA,which significantly reduces evolutionary time.Finally,the effectiveness is verified by experiments. 展开更多
关键词 double chromosome genetic algorithm assembly line balancing mathematical model global optimum
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改进NSGA-Ⅱ算法的海上搜救调度方法
14
作者 严梦迪 王海红 《计算机系统应用》 2023年第8期244-249,共6页
针对海上搜救资源调度决策困难、干扰多、实时性差、难以实现全局最优问题,本文以黄渤海海域为例,采用改进的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法解决海上船舶搜救资源调度问题.首先,根据AIS以及北斗数据,建立了海上搜救资源的多目标优化模型;... 针对海上搜救资源调度决策困难、干扰多、实时性差、难以实现全局最优问题,本文以黄渤海海域为例,采用改进的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法解决海上船舶搜救资源调度问题.首先,根据AIS以及北斗数据,建立了海上搜救资源的多目标优化模型;其次,改进的NSGA-Ⅱ算法采用基于正态分布交叉(NDX)算子,在扩大搜索范围的基础上,避免陷入局部最优,得到多目标问题完整的Pareto解集;采用综合评价法(TOPSIS)从Pareto解集中求得折衷解,即最终设计的搜救调度方案;最后,在考虑船舶数量约束以及时间约束的条件下,采用改进的NSGA-Ⅱ算法分别与NSGA-Ⅱ算法和贪婪算法进行对比,并采用黄渤海海域船舶采集数据进行仿真.结果表明该算法能够有效解决海上搜救资源调度优化问题. 展开更多
关键词 改进的非支配排序遗传 多目标优化模型 海上搜救 调度优化 全局最优
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