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Hybrid discrete particle swarm optimization algorithm for capacitated vehicle routing problem 被引量:27
1
作者 CHEN Ai-ling YANG Gen-ke WU Zhi-ming 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第4期607-614,共8页
Capacitated vehicle routing problem (CVRP) is an NP-hard problem. For large-scale problems, it is quite difficult to achieve an optimal solution with traditional optimization methods due to the high computational comp... Capacitated vehicle routing problem (CVRP) is an NP-hard problem. For large-scale problems, it is quite difficult to achieve an optimal solution with traditional optimization methods due to the high computational complexity. A new hybrid ap- proximation algorithm is developed in this work to solve the problem. In the hybrid algorithm, discrete particle swarm optimiza- tion (DPSO) combines global search and local search to search for the optimal results and simulated annealing (SA) uses certain probability to avoid being trapped in a local optimum. The computational study showed that the proposed algorithm is a feasible and effective approach for capacitated vehicle routing problem, especially for large scale problems. 展开更多
关键词 Capacitated routing problem Discrete particle swarm optimization (DPSO) Simulated annealing sa
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Scenario-oriented hybrid particle swarm optimization algorithm for robust economic dispatch of power system with wind power 被引量:1
2
作者 WANG Bing ZHANG Pengfei +2 位作者 HE Yufeng WANG Xiaozhi ZHANG Xianxia 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第5期1143-1150,共8页
An economic dispatch problem for power system with wind power is discussed.Using discrete scenario to describe uncertain wind powers,a threshold is given to identify bad scenario set.The bad-scenario-set robust econom... An economic dispatch problem for power system with wind power is discussed.Using discrete scenario to describe uncertain wind powers,a threshold is given to identify bad scenario set.The bad-scenario-set robust economic dispatch model is established to minimize the total penalties on bad scenarios.A specialized hybrid particle swarm optimization(PSO)algorithm is developed through hybridizing simulated annealing(SA)operators.The SA operators are performed according to a scenario-oriented adaptive search rule in a neighborhood which is constructed based on the unit commitment constraints.Finally,an experiment is conducted.The computational results show that the developed algorithm outperforms the existing algorithms. 展开更多
关键词 wind power robust economic dispatch SCENARIO simulated annealing(sa) particle swarm optimization(PSO)
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Principle and Method of Preparation of Explosive Micro-particles Through the Supercritical Anti-solvent Process
3
作者 金良安 刘学武 +2 位作者 李志义 王孝通 尹兴波 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2005年第1期49-52,共4页
In explosive research area, one of important trends is to study on the preparation technology of explosive microparticles. A new principle and method based on supercritical anti-solvent (SAS) process is put forward an... In explosive research area, one of important trends is to study on the preparation technology of explosive microparticles. A new principle and method based on supercritical anti-solvent (SAS) process is put forward and discussed for the preparation of explosive micro-particles. The satisfactory micro-particles of explosives can be obtained easily by its particular mechanism of creating micro-particles, and operating conditions at normal temperature. This method is good for further study and development. 展开更多
关键词 微粒炸药 超临界逆溶解 处理工艺 二氧化碳
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An Analysis of Structural and Optical Properties Undoped ZnS and Doped (with Mn, Ni) ZnS Nano Particles
4
作者 Apurba Kr. Das Apurba Kr. Buzarbaruah Santanu Bardaloi 《Journal of Modern Physics》 2013年第7期1022-1026,共5页
The behavior of nano-particles finds a wide application in opto-electronic and semi-conductor devices. ZnS nano-crystals were grown into poly-vinyl alcohol matrix by chemical route at different weight percentage. Opti... The behavior of nano-particles finds a wide application in opto-electronic and semi-conductor devices. ZnS nano-crystals were grown into poly-vinyl alcohol matrix by chemical route at different weight percentage. Optical properties of both un-doped and doped with ZnS nano-crystalline compounds were studied. The nano structure was characterized with the help of X-ray diffraction (XRD) and Hi-resolution Transmission Electron Microscopy (HRTEM). Surface morphology was studied with the help of Scanning Electron Microscopy (SEM). The average particle sizes of ZnS, ZnS-Ni and ZnS-Mn were found to be 6.51, 7.3 and 12 nm respectively in TEM and that obtained from Debye-Scherrer formula is about 2.3 and 2.5 nm for undoped and doped ZnS respectively. Peak of Photo-luminescence (PL) emission spectra was obtained at 375 nm at room temperature and another peak at 433 nm for Ni. Again the peak of Photo-luminescence (PL) emission spectra was obtained at 334 nm at room temperature for Mn, Mn dependant emission was found at 580 nm. These data showed successful doping. PL studies also confirmed presence of dopant in the nano crystallites. Optical absorption studies were carried out with UV-VIS Spectrophotometer and showed a strong absorbance at wavelength 400 nm with a tendency towards blue shift. Selected area electron diffraction (SAED) shows a set of four well defined rings corresponding to diffraction from different planes of the nano crystallites. HRTEM image showed a well crystalline ZnS doped with Ni and Mn. Both Raman spectra and XRD studies confirmed the well crystalline states of ZnS. 展开更多
关键词 NANO-particle PVA XRD SEM TEM HRTEM saED
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SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用 被引量:9
5
作者 徐艳春 王泉 +2 位作者 李振兴 李振华 吕密 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期143-149,共7页
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),... 针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。 展开更多
关键词 粒子群算法 sa—APSO算法 变压器 局部放电 超声波 定位
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基于SA-PSO的电力系统无功优化 被引量:6
6
作者 何佳 吴耀武 +1 位作者 娄素华 熊信艮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期114-118,共5页
粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated... 粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化。对IEEE14节点系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明SA-PSO算法全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了较大提高。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 模拟退火粒子群优化算法 自适应
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改进SA-PSO在系统误差配准中的应用 被引量:2
7
作者 周林 潘泉 梁彦 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期27-31,38,共6页
针对融合系统中系统误差未固定的情况,将模拟退火算法SA(Simulated Annealing)引入到改进的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)中来解决系统误差配准问题。该方法结合了改进PSO的全面、快速寻优能力和SA的概率突跳特性,解... 针对融合系统中系统误差未固定的情况,将模拟退火算法SA(Simulated Annealing)引入到改进的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)中来解决系统误差配准问题。该方法结合了改进PSO的全面、快速寻优能力和SA的概率突跳特性,解决了PSO容易陷入局部最优的缺点,也保证了群体的多样性,避免了种群的退化。仿真结果表明,改进的SA-PSO方法较PSO、GA方法在系统误差配准精度上得到了提高。 展开更多
关键词 系统误差 误差配准 粒子群优化(PSO) 模拟退火(sa)
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基于GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断 被引量:7
8
作者 王亚辉 刘德平 王宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第7期85-89,共5页
针对轴承故障诊断中,变分模态分解(VMD)的参数选择与卷积神经网络架构难以确定的问题,研究一种GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用引力搜索算法(GSA)优化VMD的参数,接着利用优化的VMD分解轴承的振动信号得到若干模态... 针对轴承故障诊断中,变分模态分解(VMD)的参数选择与卷积神经网络架构难以确定的问题,研究一种GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用引力搜索算法(GSA)优化VMD的参数,接着利用优化的VMD分解轴承的振动信号得到若干模态分量;然后,将模态分量与振动信号结合构建特征矩阵,作为自适应CNN的输入;最后,自适应CNN采用粒子群算法(PSO)解决CNN架构难以确定的问题,适应性地构建CNN故障诊断模型,判断轴承的故障类型。实验结果表明:与ANN、CNN-SVM、WDCNN、GA-CNN诊断方法对比,所提方法 准确率更高、稳定性好、适应性强。 展开更多
关键词 故障诊断 引力搜索算法 变分模态分解 粒子群算法 自适应卷积神经网络
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基于SA-OMA的锯床齿轮箱动态性能优化方法 被引量:1
9
作者 王扬渝 倪鹏程 +4 位作者 文东辉 谭大鹏 潘晓峰 陆辉 汪德杰 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第3期314-324,共11页
为优化锯床刚性及动态力学性能,提高其工作效率与稳定性,提出一种锯床齿轮箱动态性能优化方法。采用将各传动轴系简化为质量单元的建模方法建立锯床齿轮箱数值模型,得到了齿轮箱的模态参数。对齿轮箱各设计变量进行灵敏度分析(SA),得到... 为优化锯床刚性及动态力学性能,提高其工作效率与稳定性,提出一种锯床齿轮箱动态性能优化方法。采用将各传动轴系简化为质量单元的建模方法建立锯床齿轮箱数值模型,得到了齿轮箱的模态参数。对齿轮箱各设计变量进行灵敏度分析(SA),得到其对目标函数的灵敏程度。结合运行模态分析(OMA),获取齿轮箱在不同工况下的实际振动特性,进而优化锯床齿轮箱结构。对优化前后的锯床进行锯切实验和振动信号采集,实验结果表明,优化后的齿轮箱固有频率得到显著提高;在各工况下齿轮箱振幅均明显降低,锯床工作稳定性得到改善。本研究可为机床多体动力学建模与优化提供理论参考,也可为锯床高速稳定切削提供技术解决方案。 展开更多
关键词 锯床齿轮箱 灵敏度分析(sa) 运行模态分析(OMA) 结构优化
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基于PSO-SA算法的优化排料研究 被引量:3
10
作者 孙丽萍 李佳琪 +1 位作者 张希萌 何睿 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期325-329,共5页
现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-S... 现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子群优化算法 混合粒子群退火算法
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基于灰色关联分析与SA-PSO-Elman结合的地震直接经济损失评估 被引量:3
11
作者 宗学军 李强 +2 位作者 杨忠君 何戡 Dimiter Velev 《安全与环境工程》 CAS 2016年第2期19-22,共4页
对地震灾害造成的损失进行评估是国家采取应急救援和灾后援建工作的重要依据。为快速评估地震灾害引起的直接经济损失,提出一种基于灰色关联分析与模拟退火-粒子群-Elman神经网络(SA-PSO-Elman)结合的地震灾害直接经济损失评估模型。该... 对地震灾害造成的损失进行评估是国家采取应急救援和灾后援建工作的重要依据。为快速评估地震灾害引起的直接经济损失,提出一种基于灰色关联分析与模拟退火-粒子群-Elman神经网络(SA-PSO-Elman)结合的地震灾害直接经济损失评估模型。该模型先采用灰色关联分析方法客观地选出地震灾害直接经济损失的主要影响因素,即为Elman神经网络的输入,然后将全局寻优能力强及收敛速度快的粒子群算法与能跳出局部极值的模拟退火算法相结合来优化Elman神经网络的权值和阀值,最后将训练好的Elman神经网络运用到地震灾害直接经济损失评估中。通过仿真试验结果表明:该混合算法优化的Elman神经网络模型比Elman神经网络模型和PSOElman神经网络模型具有更高的预测精度和收敛速度。 展开更多
关键词 地震灾害 直接经济损失评估 灰色关联分析 模拟退火算法 粒子群算法 ELMAN神经网络
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联合SA-PSO和PDA在传感器配准中的应用
12
作者 李伟 周林 柴秀丽 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2015年第1期69-73,共5页
对含有系统误差的测量进行配准是准确进行数据关联的前提.实际中,许多不确定性因素导致系统误差,使其演化模型难以建立,从而导致传统配准方法不再适用.为此,提出一种基于优化SA-PSO(simulated annealing particle swarm optimization)... 对含有系统误差的测量进行配准是准确进行数据关联的前提.实际中,许多不确定性因素导致系统误差,使其演化模型难以建立,从而导致传统配准方法不再适用.为此,提出一种基于优化SA-PSO(simulated annealing particle swarm optimization)的配准算法.由于传感器监视空域经常受到杂波的影响,在利用SA-PSO优化算法对系统误差进行配准时,不仅要考虑外界因素所引发系统误差的不确定性问题,还要考虑目标多个量测的归属问题.基于此,提出一种联合改进退火粒子群优化和概率数据关联的算法SA-PSO-PDA(simulated annealing and particle swarm optimization and probability data association),它综合考虑系统误差的随机性、寻优的最佳化和目标量测的多样性.仿真结果表明了所提算法具有可行性,且能较好地寻优系统误差参数. 展开更多
关键词 系统误差 误差配准 粒子群(PSO) 模拟退火(sa) 概率数据关联(PDA)
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SAS-60在制备聚苯胺/炭黑导电复合粒子中的应用
13
作者 李航 亢萍 +3 位作者 赵立群 许茜 杨志健 翟墨 《沈阳化工大学学报》 CAS 2011年第4期335-337,358,共4页
采用原位聚合方法,在苯胺的盐酸环境中,加入炭黑和仲烷基磺酸钠SAS-60,以过硫酸铵为氧化剂,制备聚苯胺/炭黑导电复合粒子,并对其进行电导率测试、红外光谱分析及XRD分析.结果表明:在制备聚苯胺/炭黑导电复合粒子的体系中引入SAS-60,所... 采用原位聚合方法,在苯胺的盐酸环境中,加入炭黑和仲烷基磺酸钠SAS-60,以过硫酸铵为氧化剂,制备聚苯胺/炭黑导电复合粒子,并对其进行电导率测试、红外光谱分析及XRD分析.结果表明:在制备聚苯胺/炭黑导电复合粒子的体系中引入SAS-60,所得导电复合粒子的电导率比不加SAS-60时要高;当苯胺与SAS-60的摩尔比为4∶1时,导电复合粒子的电导率最大,为51.4 S/cm.红外及XRD分析说明导电复合粒子中引入SAS-60可使电导率提高,同时使PANI的结晶能力增强. 展开更多
关键词 saS-60 聚苯胺 炭黑 导电复合粒子 电导率
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基于PSO-SA优化的LSSVM空调负荷预测 被引量:1
14
作者 赵超 王贵评 戴坤成 《智能建筑电气技术》 2015年第6期58-61,74,共5页
对空调负荷进行准确预测不仅对优化空调控制的意义重大,也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析最小二乘支持向量机建模特点的基础上提出了利用PSO-SA优化的一种空调负荷预测算法。该方法利用粒... 对空调负荷进行准确预测不仅对优化空调控制的意义重大,也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析最小二乘支持向量机建模特点的基础上提出了利用PSO-SA优化的一种空调负荷预测算法。该方法利用粒子群—模拟退火方法对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择,提高模型的精度和泛化能力。通过空调负荷预测建模的结果表明,该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为实现空调系统的优化运行奠定了基础。 展开更多
关键词 空调负荷 最小二乘支持向量机 粒子群一模拟退火
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基于SA-WPSO的遥感图像校正方法
15
作者 苏清贺 程红 +1 位作者 王志强 卢永吉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期210-212,共3页
提出一种基于SA-WPSO的遥感图像校正方法。该方法利用多项式模型对图像进行初步几何校正,得到多项式校正系数后,将模拟退火(SA)思想引入粒子群优化(PSO)算法,通过改进的SA-WPSO算法优化多项式校正系数,在此基础上实现图像的几何校正。... 提出一种基于SA-WPSO的遥感图像校正方法。该方法利用多项式模型对图像进行初步几何校正,得到多项式校正系数后,将模拟退火(SA)思想引入粒子群优化(PSO)算法,通过改进的SA-WPSO算法优化多项式校正系数,在此基础上实现图像的几何校正。实验结果证明,与二次多项式及三次多项式校正方法相比,该方法的校正精度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 遥感图像 二次多项式 粒子群优化算法 几何校正 模拟退火算法 全局极值
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基于SA-PSO的配电网电容器优化配置 被引量:4
16
作者 杨洪 罗滇生 霍明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期111-114,共4页
应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型。为了改善算法摆脱... 应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型。为了改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目。将其应用到一个IEEE33节点配电网的电容器优化配置中,结果表明,模拟退火粒子群优化算法具有合理性和可行性。 展开更多
关键词 配电网 模拟退火粒子群算法 离散值 电容器 优化配置
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SA-PSO算法在CNN边缘提取模板设计中的应用 被引量:6
17
作者 张捷 田袁 邓绍江 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期147-153,共7页
提出了一种用于边缘提取的细胞神经网络(CNN)模板的设计方法,该方法在基本粒子群算法的基础上引入模拟退火机制,形成模拟退火粒子群算法(SA-PSO)对模板参数值进行搜寻。在搜索过程中,用退火温度调节粒子的突跳概率,轮盘赌策略确定粒子... 提出了一种用于边缘提取的细胞神经网络(CNN)模板的设计方法,该方法在基本粒子群算法的基础上引入模拟退火机制,形成模拟退火粒子群算法(SA-PSO)对模板参数值进行搜寻。在搜索过程中,用退火温度调节粒子的突跳概率,轮盘赌策略确定粒子的全局最优的替代值,这样能有效避免基本PSO算法容易陷入局部最优解的问题。同时,为了保证每轮搜寻产生的解均能使CNN网络稳定,用CNN反馈模板的研究结论对粒子群解空间进行约束。模拟实验表明,文章算法设计出的CNN模板有良好的边缘提取能力。 展开更多
关键词 细胞神经网络 边缘提取 粒子群算法 模拟退火
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基于Bayes评估的5G SA网络切片安全映射算法 被引量:5
18
作者 蒋建峰 张运嵩 +2 位作者 张娴 张趁香 安淑梅 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期527-534,共8页
5G网络的发展促使工业互联网垂直行业战略转型升级.5G SA(Stand⁃Alone)网络将用户面功能(UPF)下沉到业务区,控制面留在大区中心,所有业务数据均通过5G边缘计算接口(MEC)访问业务应用服务器,用户访问自身服务器流量全部在内部完成,符合... 5G网络的发展促使工业互联网垂直行业战略转型升级.5G SA(Stand⁃Alone)网络将用户面功能(UPF)下沉到业务区,控制面留在大区中心,所有业务数据均通过5G边缘计算接口(MEC)访问业务应用服务器,用户访问自身服务器流量全部在内部完成,符合网络安全需求,业务路径时延最小.通过优化的粒子群算法(PSO),构造基于网络物理节点资源和链路资源的适值函数,并且引入贝叶斯评估方法计算物理节点隔离因子,将所有节点平均隔离因子设为阈值作为约束条件,保证网络切片的隔离性能,通过迭代求解来调整网络切片间的路径资源提升网络性能.经过智慧矿山实际5G网络测试,结果显示算法能够提升收益成本比10%,提高链路利用率19%,提高上行速率20%~50%,充分保障矿区网络的服务质量. 展开更多
关键词 5G独立组网 边缘计算 智慧矿山 下沉UPF 网络软切片 隔离因子 粒子群算法
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基于SA-PSO优化自适应PNN网络的变压器故障诊断研究 被引量:5
19
作者 郑凯 袁丹 +2 位作者 刘剑清 彭道刚 张浩 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期1015-1017,共3页
概率神经网络中反映整个样本空间的平滑因子σ常以经验取值,缺乏足够的理论依据;对此提出一种自适应概率神经网络变压器故障诊断模型,针对作为自适应概率神经网络的激励函数的高斯函数,采用基于模拟退火思想的改进粒子群算法(SA-PSO)优... 概率神经网络中反映整个样本空间的平滑因子σ常以经验取值,缺乏足够的理论依据;对此提出一种自适应概率神经网络变压器故障诊断模型,针对作为自适应概率神经网络的激励函数的高斯函数,采用基于模拟退火思想的改进粒子群算法(SA-PSO)优化其平滑因子σ,从而提高概率神经网络诊断的识别率;通过搜集到92组故障数据进行仿真分析,其结果表明引入模拟退火过程后,粒子群算法的局部搜索能力得到了改善,并且使得SA-PSO算法优化下的自适应概率神经网络相对于单一PSO算法在变压器故障的诊断准确率上得到了较大程度的提高,从而保证变压器的安全可靠运行。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 自适应概率神经网络 粒子群优化算法(PSO) 模拟退火算法(sa)
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基于SA-PSO算法的异步电动机参数辨识 被引量:4
20
作者 吴立泉 刘永强 +2 位作者 梁兆文 李卓敏 邵思语 《电机与控制应用》 2019年第5期41-46,77,共7页
异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优... 异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SA-PSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机d-q坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。 展开更多
关键词 异步电动机 参数辨识 粒子群优化算法 模拟退火算法
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