改进粒子群聚类算法及在电力造价中的应用

摘要

在解决多峰函数聚类问题时,传统粒子群聚类算法一直存在着搜索精度不高且容易陷入局部最优的缺点.为此，本文提出一种改进的PSO算法，它引入领域和排斥速度的概念，对分类重叠现象和粒子快速分类作针对性研究.将此算法应用于电力工程造价的实际中，通过对输配电大量工程数据进行有效分类和聚类中心提取，有效的解决了输配电工程数据差别大，全局寻优得到的最优工程不具有代表性的困难，并对数据进行仿真和理论分析．得出该算法具有对数据有效分类且精度高，速度快的特点。