基于改进粒子群算法的传感器测量土壤水分

摘要

为了提高传感器测量土壤水分的精确度,提出改进粒子群算法(IPSO).首先粒子个体最优值利用高斯变换,提高了算法的局部搜索能力,粒子全局最优值采用柯西变换,吸引其他粒子到更好的搜索空间区域,提高了算法的全局搜索能力;接着混沌函数动态调节惯性权重,在迭代初期具有较大的值便于快速寻优,而在算法后期有较小的值,放慢搜索速度,以便进行精确寻优.实验仿真显示本文算法对测量砾石脱湿、吸湿数据的均方误差(MSE)以及Pearson相关系数相比其他算法都较好,其中脱湿实测数据在基质势为1000 cm时,IPSO算法MSE均值为16.62×10-6,相比LSM,FOA,HSA,PSO,SAA分别减少75.59％,66.67％,63.53％,53.73％,57.53％;吸湿实测数据在基质势为1000 cm时,IPSO算法MSE均值为10.21×10-6,相比LSM,FOA,HSA,PSO,SAA分别减少81.42％,75.29％,72.00％,65.57％,67.69％.