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混沌粒子群算法

混沌粒子群算法的相关文献在2007年到2022年内共计173篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文140篇、会议论文9篇、专利文献88025篇;相关期刊113种,包括中南大学学报(自然科学版)、机械设计与制造、火力与指挥控制等; 相关会议9种,包括第二十二届中国过程控制会议、2011年中国过程系统工程年会暨PSE专业委员会20周年特别年会(PSE2011)、第29届中国控制会议等;混沌粒子群算法的相关文献由518位作者贡献,包括吴莉莉、沈海莲、熊军华等。

混沌粒子群算法—发文量

期刊论文>

论文:140 占比:0.16%

会议论文>

论文:9 占比:0.01%

专利文献>

论文:88025 占比:99.83%

总计:88174篇

混沌粒子群算法—发文趋势图

混沌粒子群算法

-研究学者

  • 吴莉莉
  • 沈海莲
  • 熊军华
  • 付余涛
  • 刘向东
  • 刘涛
  • 吕灵灵
  • 吴将
  • 夏绪玖
  • 姚煜
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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期刊

作者

    • 丁一; 刘盛终; 王旭东; 霍现旭; 胡志刚; 姜帆
    • 摘要: 提出基于混沌粒子群算法-高斯过程回归(CPSO-GPR)的铅酸蓄电池健康状态估计方法。首先考察了铅酸蓄电池充电过程的电压电流变化曲线,进行了恒流充电特征的分析对比,建立了铅酸蓄电池恒流充电时间与电池容量衰减的高斯过程回归模型。针对传统的智能算法易陷入局部最优解的问题,将混沌过程引入传统粒子群算法中,增强其优化的广度和深度,形成混沌粒子群算法来优化回归模型中的超参数,从而获得更高质量的超参数解,以提高回归模型的预测精度。两种算法相协同,形成了CPSO-GPR算法。实验结果表明,该算法能够实现对铅酸蓄电池健康状态的精准估计和在线监测,对新数据点的估计精度在3%以内。
    • 钱荣荣; 谭涛
    • 摘要: 风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好地处理的范围有限。建立了卷积深度信念网络用于行星齿轮箱故障诊断,为了防止超参数选择有误造成识别的准确率不够,引入粒子群算法对网络的超参数进行优化,对粒子进行混沌初始化提高了粒子的全局搜索能力。首先将原始信号进行变分模态分解提取出冲击信息比较集中的本征模态函数作为网络的输入数据。然后利用训练集进行训练,将混沌粒子群算法根据适应度函数最小确定网络的超参数,利用逐层贪婪算法不断向前更新网络参数。最后将提取的故障特征经过分类器进行分类。经过验证,此方法具有较高的齿轮箱故障识别能力。
    • 王忠有; 莫超; 冯诚; 覃龙飞
    • 摘要: 本文对轨道交通供电系统进行数学建模,并采用牛顿拉夫逊法进行潮流计算分析;以线路损耗最小为目标函数,建立基于有载调压的地铁交流供电系统优化运行模型,并采用混沌粒子群算法求解优化问题;最后以南宁地铁3号线供电系统为例进行验证,对空调季节和非空调季节的不同运行工况进行计算,结果表明本文所提方法具有一定的有效性。
    • 刘可真; 刘果; 陆永林; 代莹皓; 蒋怀震
    • 摘要: 针对以新能源为主体的新型电力系统所面临的频率控制问题,对由储能电池和超级电容器组成的混合储能系统辅助下的电网负荷频率控制进行了研究。首先,分析了储能电池和超级电容器的运行特性并对其进行建模;然后,在IEEE标准2区域负荷频率控制模型基础上构建了混合储能联合调频模型,并给出了混合储能系统参与二次调频的策略;最后,采用混沌粒子群算法整定分数阶PID控制器的最优控制参数。在阶跃负荷扰动及随机负荷扰动条件下,利用MATLAB/Simulink进行仿真,对不同调频模型下系统的频率、联络线功率变化和出力进行对比分析。仿真结果表明,利用所提控制策略可以在缩小扰动范围的同时,迅速恢复互联电力系统频率稳定。
    • 陈杰
    • 摘要: 针对现有科技信息服务平台中信息获取不准确、服务系统不完善等问题,引入人工智能技术,并设计出改进后的混沌粒子群算法进行人工智能神经网络训练,将变量从混沌空间变换到解空间,然后进行搜索,提高了计算速率,降低了算法陷入局部极值的概率。在存在信号干扰的情况下,能够快速、准确地估计信息的距离和方位,省去了二维谱峰的搜索,提高了计算效率。实验结果表明,该研究采用人工智能技术后,计算速率提高了两倍,大大降低了误差率。
    • 高学芹
    • 摘要: 财务管理是当代财务管理的重要研究方向,财务管理过程十分复杂,对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义.传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律,使得财务管理预警结果不可靠,实时性较差.为了获得理想的财务管理预警结果,提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法.首先对财务管理预警原理进行分析,找到财务管理预警的关键技术,然后收集与财务管理预警相关的数据,采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述,得到财务管理预警的分类器,并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数,最后进入了财务管理预警仿真模拟实验.试验结果表明,相对于传统财务管理预警方法,混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警正确率得到了有效的提升,在有效时间内对财务管理进行预警,解决当前财务管理预警过程中存在的一些难题,具有较高的实际应用价值.
    • 吴浩晟; 潘明海; 胡海鹏
    • 摘要: 针对宽带雷达目标模拟系统产生的回波信号幅相失真问题,采用在线提取幅相误差的方法对系统幅相特性进行估计,并使用有源均衡器和FIR滤波器联合校准的方法完成对回波信号幅相失真的校正.使用有源均衡器对随频率变化的插损部分进行校正,避免校准过程中信号动态范围的恶化,使用混沌粒子群算法优化设计FIR滤波器对幅度的非线性高频振荡部分的失真和相位失真进行了校正.联合校准后,宽带雷达目标模拟系统输出信号的幅度波动在1.3 dB以内,群时延波动控制在2 ns以内,系统的幅相特性得到了极大改善,且回波信号的动态范围没有明显的恶化.因此,这种联合校准方法可以应用到宽带雷达目标模拟系统的校准中.
    • 杨秋菊
    • 摘要: 本研究在粒子群(PSO)算法中引入混沌思想构建出混沌粒子群算法(CPSO),提出基于CPSO改进的径向基函数(RBF)神经网络模型,以解决非线性控制问题.结果 表明,模型的均方根误差RMSE与平均绝对误差AAE均明显优于其他算法,可高精度的辨识非线性系统;模型对节约药剂优势明显,超调量较小且可缩短调节时间,实现成本最低的效果,反映出本研究提出的模型的样本训练效果好,在整体上考虑了水流速与进口pH值,控制了系统的输入与扰动.
    • 方济城; 杨俊杰; 樊安洁; 蒋伟; 邵凌峰
    • 摘要: 在工业能源结构改革中,配置混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)能够有效促进工业园区用户侧清洁能源的消纳.提出一种基于工业需量管理HESS配置与运行的两阶段优化模型.采用经验模态分解法对用户净负荷功率分频,分别将高频、低频分量输入HESS的不同模块.以工业用户总成本为目标,充分考虑并网负荷的波动性,建立月度和日前两阶段优化模型,使用改进的混沌粒子群算法(CPSO)求解.仿真结果表明,采用HESS替代单一储能,并通过改进的CPSO算法优化模型,使得工业用户用电总成本大大降低,对工业净负荷的削峰效果明显,降低了负荷并网的波动性.
    • 刘晓理; 王出航; 王雪
    • 摘要: 针对无线传感器网络中LEACH高能耗及簇头早死问题,在簇头选择过程中,考虑了节点剩余能量和到基站的距离.通过混沌优化的粒子群算法来扩大搜索范围,迭代选取性能最优的节点作为簇头.在能量消耗总和、节点存活数和网络剩余能量3个方面进行了几种方法的对比研究.
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