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Modified particle swarm optimization-based antenna tilt angle adjusting scheme for LTE coverage optimization 被引量:5
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作者 潘如君 蒋慧琳 +3 位作者 裴氏莺 李沛 潘志文 刘楠 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2015年第4期443-449,共7页
In order to solve the challenging coverage problem that the long term evolution( LTE) networks are facing, a coverage optimization scheme by adjusting the antenna tilt angle( ATA) of evolved Node B( e NB) is pro... In order to solve the challenging coverage problem that the long term evolution( LTE) networks are facing, a coverage optimization scheme by adjusting the antenna tilt angle( ATA) of evolved Node B( e NB) is proposed based on the modified particle swarm optimization( MPSO) algorithm.The number of mobile stations( MSs) served by e NBs, which is obtained based on the reference signal received power(RSRP) measured from the MS, is used as the metric for coverage optimization, and the coverage problem is optimized by maximizing the number of served MSs. In the MPSO algorithm, a swarm of particles known as the set of ATAs is available; the fitness function is defined as the total number of the served MSs; and the evolution velocity corresponds to the ATAs adjustment scale for each iteration cycle. Simulation results showthat compared with the fixed ATA, the number of served MSs by e NBs is significantly increased by 7. 2%, the quality of the received signal is considerably improved by 20 d Bm, and, particularly, the system throughput is also effectively increased by 55 Mbit / s. 展开更多
关键词 long term evolution(LTE) networks antenna tilt angle coverage optimization modified particle swarm optimization algorithm
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Optimization of Thermal Aware VLSI Non-Slicing Floorplanning Using Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm-Harmony Search Algorithm
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作者 Sivaranjani Paramasivam Senthilkumar Athappan +1 位作者 Eswari Devi Natrajan Maheswaran Shanmugam 《Circuits and Systems》 2016年第5期562-573,共12页
Floorplanning is a prominent area in the Very Large-Scale Integrated (VLSI) circuit design automation, because it influences the performance, size, yield and reliability of the VLSI chips. It is the process of estimat... Floorplanning is a prominent area in the Very Large-Scale Integrated (VLSI) circuit design automation, because it influences the performance, size, yield and reliability of the VLSI chips. It is the process of estimating the positions and shapes of the modules. A high packing density, small feature size and high clock frequency make the Integrated Circuit (IC) to dissipate large amount of heat. So, in this paper, a methodology is presented to distribute the temperature of the module on the layout while simultaneously optimizing the total area and wirelength by using a hybrid Particle Swarm Optimization-Harmony Search (HPSOHS) algorithm. This hybrid algorithm employs diversification technique (PSO) to obtain global optima and intensification strategy (HS) to achieve the best solution at the local level and Modified Corner List algorithm (MCL) for floorplan representation. A thermal modelling tool called hotspot tool is integrated with the proposed algorithm to obtain the temperature at the block level. The proposed algorithm is illustrated using Microelectronics Centre of North Carolina (MCNC) benchmark circuits. The results obtained are compared with the solutions derived from other stochastic algorithms and the proposed algorithm provides better solution. 展开更多
关键词 VLSI Non-Slicing Floorplan modified Corner List (MCL) Algorithm Hybrid particle swarm optimization-Harmony Search Algorithm (HPSOHS)
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SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型
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作者 刘奇 梁智昊 訾建潇 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期72-85,共14页
【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水... 【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水裂隙带高度的主要影响因素,搜集200例导水裂隙带高度实测样本作为模型数据集。首先,采用自适应高斯噪声过采样方法(synthetic minority over-sampling technique for regression with Gaussian noise,SMOGN)对原始数据集进行过采样,结合8折交叉验证,将平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和决定系数(R2)作为回归模型评价指标,确定最优的BP神经网络结构,然后采用变异粒子群优化算法(mutation particle swarm optimization,MPSO),对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后将优化后的预测模型进行工程现场应用。【结果和结论】结果表明:该数据集下,BP神经网络采用Huber loss和Adam一阶优化算法,训练速度和稳定性均得到提升,最优激活函数为Tanh,最优隐藏层节点数为12。当MPSO种群数量为50时,模型性能最好,经过SMOGN过采样和MPSO超参数优化,最终训练集的EMA为0.163,ERMS为0.216,R2为0.948,验证集的EMA为0.260,ERMS为0.341,R2为0.901。在现场应用中模型预测的相对误差均在9%以下。结果表明结合SMOGN技术和MPSO超参数优化技术,显著提高了模型的稳定性和泛化性能,改善了样本分布特征,提高了样本利用效率和模型预测效果,对导水裂隙带高度模型的训练和预测具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 煤矿防治水 回归过采样 导水裂隙带 高度预测 变异粒子群算法 模型优化
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MPSO Algorithm Based QoS Parameter Optimization for LTE Networks
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作者 F. L. Zhao G. T. Chen 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2017年第5期1-13,共13页
QoS Optimization is an important part of LTE SON, but not yet defined in the specification. We discuss modeling the problem of QoS optimization, improve the fitness function, then provide an algorithm based on MPSO to... QoS Optimization is an important part of LTE SON, but not yet defined in the specification. We discuss modeling the problem of QoS optimization, improve the fitness function, then provide an algorithm based on MPSO to search the optimal QoS parameter value set for LTE networks. Simulation results show that the algorithm converges more quickly and more accurately than the GA which can be applied in LTE SON. 展开更多
关键词 LTE SELF-ORGANIZING Networks (SON) Quality of Services (QoS) GENETIC Algorithm (GA) MULTI-LEVEL particle swarm optimization (mpso)
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Coverage Optimization of LTE Networks Based on Antenna Tilt Adjusting Considering Network Load 被引量:4
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作者 NhuQuan Phan ThiOanh Bui +3 位作者 Huilin Jiang Pei Li Zhiwen Pan Nan Liu 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第5期48-58,共11页
In this paper,we investigate the coverage optimization for LTE networks considering the network load. The network coverage is defined as the number of served users of evolved Node B(eNB)which is determined by e NBs... In this paper,we investigate the coverage optimization for LTE networks considering the network load. The network coverage is defined as the number of served users of evolved Node B(eNB)which is determined by e NBs' antenna tilt angles(ATA). The coverage is optimized by optimizing the number of served users based on the Modified Particle Swarm Optimization(MPSO)algorithm. Simulation results show that both the number of served users by each e NB and the system throughput are significantly increased. As well,the average load and the bandwidth efficiency of the network are improved. 展开更多
关键词 LTE networks antenna tilt angle coverage optimization and modified particle swarm optimization
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Structural optimization strategy of pipe isolation tool by dynamic plugging process analysis 被引量:2
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作者 Ting-Ting Wu Hong Zhao +1 位作者 Bo-Xuan Gao Fan-Bo Meng 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2021年第6期1829-1839,共11页
During the pipeline plugging process,both the pipeline and the pipe isolation tool(PIT)will be greatly damaged,due to the violent vibration of the flow field.In this study,it was proposed for the first time to reduce ... During the pipeline plugging process,both the pipeline and the pipe isolation tool(PIT)will be greatly damaged,due to the violent vibration of the flow field.In this study,it was proposed for the first time to reduce the vibration of the flow field during the plugging process by optimizing the surface structure of the PIT.Firstly,the central composite design(CCD)was used to obtain the optimization schemes,and the drag coefficient and pressure coefficient were proposed to evaluate the degree of flow field changes.Secondly,a series of computational fluid dynamics(CFD)simulations were performed to obtain the drag coefficient and pressure coefficient during dynamic plugging.And the mathematical model of drag coefficient and pressure coefficient with the surface structure of the PIT were established respectively.Then,a modified particle swarm optimization(PSO)was applied to predict the optimal value of the surface structure of the PIT.Finally,an experimental rig was built to verify the effectiveness of the optimization.The results showed that the improved method could reduce the flow field vibration by 49.56%.This study provides a reference for the design of the PIT surface structure for flow field vibration technology. 展开更多
关键词 Pipe isolation tool Dynamic analysis Drag coefficient Pressure coefficient modified particle swarm optimization algorithm
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Application of MPSO technique to find optimal location and parameter setting of TCSC
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作者 王延鹏 蔡兴国 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2011年第3期101-105,共5页
A new mothod was presented to find the optimal location and parameter setting of Thyristor Controlled Series Compensator (TCSC) to maxmize the transfer capability.Firstly the sensitivity of the transfer capability wit... A new mothod was presented to find the optimal location and parameter setting of Thyristor Controlled Series Compensator (TCSC) to maxmize the transfer capability.Firstly the sensitivity of the transfer capability with respect was described to the line's reactance was described to find the more sensitive lines for installing TCSC,however,the line which has the most sesitivity value is always not the best line for installing TCSC.For solving this problem,the more sensitive m lines were selected as the alternative line group of installing TCSC,and then modified particle swarm optimization (MPSO) was used to find out the optimal location and the optimal parameter settings of TCSC.Particle swarm optimization (PSO) algorithm can results premature convergence.For solving this problem,population entropy and cellular automata were introduced to it.Simulation results of IEEE 30-bus system proved the effectiveness of the method and its application values. 展开更多
关键词 TCSC optimal location and parameter settings modified particle swarm optimization continuation oower flow
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Enhanced Route Optimization for Wireless Networks Using Meta-Heuristic Engineering
8
作者 S.Navaneetha Krishnan P.Sundara Vadivel +4 位作者 D.Yuvaraj T.Satyanarayana Murthy Sree Jagadeesh Malla S.Nachiyappan S.Shanmuga Priya 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2022年第10期17-26,共10页
Wireless Sensor Networks(WSN)are commonly used to observe and monitor precise environments.WSNs consist of a large number of inexpensive sensor nodes that have been separated and distributed in different environments.... Wireless Sensor Networks(WSN)are commonly used to observe and monitor precise environments.WSNs consist of a large number of inexpensive sensor nodes that have been separated and distributed in different environments.The base station received the amount of data collected by the numerous sensors.The current developments designate that the attentFgion in applications of WSNs has been increased and extended to a very large scale.The Trust-Based Adaptive Acknowledgement(TRAACK)Intrusion-Detection System for Wireless Sensor Networks(WSN)is described based on the number of active positive deliveries and The Kalman filter used in Modified Particle Swarm Optimization(MPSO)has been proposed to predict knot confidence.Simulations were run for non-malicious networks(0%malicious)and different percentages of malicious nodes were discussed.The findings suggest that the proposed method TRAACK Modified Particle Swarm Optimization(MPSO)packet delivery rate outperforms TRAACKPSO by 3.3%with 0%malicious nodes.Similarly,the packet delivery rate of TRAACKMPSO is 30%malicious,3.5%better than TRAACKPSO in WSN. 展开更多
关键词 Trust-based adaptive acknowledgment(TRAACK) modified particle swarm optimization(mpso) intrusion detection system(IDS) kalman filter
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基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究 被引量:32
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作者 付华 谢森 +1 位作者 徐耀松 陈子春 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期56-61,共6页
为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WL... 为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WLS-SVM的瓦斯涌出量预测模型,并利用某矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。试验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.99%,最小相对误差为0.43%,平均相对误差为2.95%,较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM) 瓦斯涌出量 预测 改进的粒子群(mpso)算法
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基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测 被引量:12
10
作者 付华 王馨蕊 +4 位作者 杨本臣 王志军 屠乃威 王雨虹 徐耀松 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1568-1572,共5页
针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权... 针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。 展开更多
关键词 无线传感网络 瓦斯涌出量预测 加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM) 柯西分布函数 改进的粒子群算法(mpso)算法
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MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究 被引量:10
11
作者 肖本贤 王晓伟 刘一福 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1382-1385,1389,共5页
提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的... 提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验,并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比,结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好,可以达到更优的辨识精度。最后,通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例,同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。 展开更多
关键词 改进PSO算法 RBF神经网络 非线性系统辨识 混合优化策略 过热汽温模型
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MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究 被引量:18
12
作者 郭凤仪 郭长娜 王洋洋 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期188-192,共5页
为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映... 为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,再根据支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,实现压力传感器非线性校正。实验结果表明,压力传感器的最大相对波动从原来的22.2%降为0.12%,有效地消除了温度和电压波动的影响,此方法实现简单、成本低,具有实用价值。 展开更多
关键词 压力传感器 支持向量机 改进粒子群 非线性校正
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基于二重帕累托理论的共形极化阵同时发射多波束动态组阵
13
作者 付小川 谢菊兰 何子述 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期465-483,共19页
共形极化阵列各阵元的各向不一致性使得波束形成须根据波束指向进行组阵才能获得较好的功率增益合成。当阵列进行同时波束形成时如何通过组阵使得各波束性能都较好,复用阵元的归属是一个难点。针对这一问题,提出了一种基于二重帕累托理... 共形极化阵列各阵元的各向不一致性使得波束形成须根据波束指向进行组阵才能获得较好的功率增益合成。当阵列进行同时波束形成时如何通过组阵使得各波束性能都较好,复用阵元的归属是一个难点。针对这一问题,提出了一种基于二重帕累托理论的同时发射多波束动态组阵(simultaneous multi-beam dynamic array formation base on dual Pareto theory,SMDAF-DP)算法。该算法首先将基于帕累托最优理论的多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法应用于共形极化阵,分别对每个波束指向进行组阵获得优选阵列;然后,针对各波束优选阵列中的复用阵元分配问题,提出了一种基于帕累托最优理论的多元粒子群优化(multivariate particle swarm optimization,MPSO)算法,通过实数优化的方式判断粒子位置,确定复用阵元最终的归属;最后,考虑波束指向分布疏散和密集的情况,对算法进行仿真验证。仿真结果表明:相较于现有算法,本文所提算法在保证阵元不复用的基础上能使各个波束形成更优的发射方向图。此外,在波束指向较为密集的情况下本文所提算法相比于现有算法仍具有更优越的性能,具有一定的稳健性。 展开更多
关键词 共形极化阵列 同时发射多波束动态组阵 帕累托最优理论 复用阵元 多目标优化 多元粒子群优化(mpso)
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基于KPCA-MPSO-ELM的矿井突水水源判别模型 被引量:17
14
作者 毛志勇 黄春娟 +1 位作者 路世昌 韩榕月 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期111-116,共6页
为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机(KPCA-MPSO-ELM)的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析(KPCA)法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法(MPSO)优化极限... 为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机(KPCA-MPSO-ELM)的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析(KPCA)法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法(MPSO)优化极限学习机(ELM)的初始权值和阈值,建立KPCA-MPSO-ELM模型;在综合考虑矿井各含水层的水化学特征的基础上,选取Ca2+、Mg2+、K++Na+、HCO3-、SO42-、Cl-等的浓度和总硬度作为矿井突水水源的主要判别依据;以新庄孜矿的45组实测数据作为样本进行实例分析,其中33组数据作为训练数据训练模型,另外12组数据作为预测样本,用该模型进行预测,并将其判别结果与MPSO-ELM、KPCA-PSO-ELM模型的判别结果进行对比。结果表明:KPCA方法能减少指标数据间的信息重叠;通过MPSO优化ELM参数,可提高算法的整体搜索性能和收敛速度; KPCA-MPSO-ELM模型的预测精度高于MPSO-ELM、KPCA-PSOELM等2个模型。 展开更多
关键词 矿井突水 水源判别 核主成分分析(KPCA) 改进粒子群算法(mpso) 极限学习机(ELM)
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电阻抗断层成像的MPSO-MNR算法研究 被引量:3
15
作者 张辉 李颖 +1 位作者 王西明 张小娣 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期29-32,共4页
基于修正粒子群算法(MPSO)和修正的牛顿-拉夫逊(MNR)算法的优点和局限,提出MPSO-MNR算法,通过对研究的平面圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法的园域内单个、两个仿真目标采用该算法进行电阻抗断层静态重构。采用... 基于修正粒子群算法(MPSO)和修正的牛顿-拉夫逊(MNR)算法的优点和局限,提出MPSO-MNR算法,通过对研究的平面圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法的园域内单个、两个仿真目标采用该算法进行电阻抗断层静态重构。采用定义的适应值函数和误差总和作为评价重构质量的物理量。数值仿真结果表明,在一定迭代次数内,提出的MPSO-MNR算法对求解域内目标位置定位准确,能够较准确反映场域内电阻率的分布。 展开更多
关键词 修正的粒子群算法 电阻抗断层成像 修正的牛顿-拉夫逊算法
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改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用 被引量:6
16
作者 罗志平 周新志 王标 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第6期43-45,48,共4页
基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对... 基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。 展开更多
关键词 都江堰灌区 农业效益 配水模型 粒子群优化算法(PSO) 改进PSO(mpso)
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免疫粒子群算法在修正高斯模型下的源强反演
17
作者 万邦银 蒯念生 +2 位作者 何雄元 彭敏君 邓利民 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期132-138,共7页
为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(... 为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(IA),通过与粒子群算法(PSO)耦合,将混合免疫粒子群(PSO-IA)算法应用到源强反演中;最后,验证PSO-IA算法溯源定位效果。结果表明:与模式搜索法(PS)、遗传算法(GA)、PSO相比,修正高斯烟羽模型预测值误差均下降2%左右;混合PSO-IA算法相较PSO算法反演源强效果有明显提升,其算法定位误差为1.3 m,求解源强误差为0.8%,单次计算时间小于1 s,能实现快速、准确定位并估算源强度。 展开更多
关键词 免疫粒子群(PSO-IA)算法 修正高斯烟羽模型 源强反演 危险气体泄漏 求解精度
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基于MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位 被引量:6
18
作者 周天绮 姜凤茹 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第23期52-55,共4页
节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群(MPSO)算法优化DV-Hop的节点定位算法(MPSO-DV-Hop)。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO... 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群(MPSO)算法优化DV-Hop的节点定位算法(MPSO-DV-Hop)。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点定位 多子群粒子群优化算法 DV-HOP算法
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基于MPSO-BP模型的小半径弯管成形结果快速预测 被引量:4
19
作者 赵阳 刘俊 +1 位作者 唐文勇 邹双桂 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期122-128,共7页
选取起皱率、扁平率和减薄率作为小半径弯管成形结果的考察指标,采用1次1因子法对影响因子进行筛选,最终选取管件直径、厚度、芯棒伸出量和芯棒与管件内侧之间的间隙值作为考察的影响因子。利用数值模拟手段针对小半径弯管的考察指标和... 选取起皱率、扁平率和减薄率作为小半径弯管成形结果的考察指标,采用1次1因子法对影响因子进行筛选,最终选取管件直径、厚度、芯棒伸出量和芯棒与管件内侧之间的间隙值作为考察的影响因子。利用数值模拟手段针对小半径弯管的考察指标和影响因子建立样本库,并随机选取其中12组作为测试样本,剩余作为训练样本,结合BP神经网络和改进的粒子群算法对预测模型进行训练,构建小半径弯管成形结果快速预测的MPSO-BP神经网络预测模型。利用数值模拟和BP模型对MPSO-BP模型的预测结果进行验证和分析,结果表明MPSO-BP神经网络模型的预测结果可靠有效。 展开更多
关键词 小半径弯管 成形指标 BP神经网络 改进粒子群算法 快速预测
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基于MPSO-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制 被引量:1
20
作者 肖本贤 肖军 +2 位作者 董学平 李善寿 王晓伟 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2010年第4期705-713,共9页
提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非... 提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于MPSO-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(MPSO-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标. 展开更多
关键词 改进PSO算法 RBF神经网络 混合优化 神经网络自适应控制 输入迟延链 过热汽温
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