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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量：33
1
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测
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基于自适应粒子群优化径向基函数神经网络的语音转换 被引量：8
2
作者 张玲华 姚绍芹 解伟超 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第2期336-343,共8页
语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到... 语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到说话人谱包络参数与基频有着密切的联系,利用基于径向基函数神经网络的联合谱包络基频变换方法,将谱包络参数与基频联合进行建模和转换,使得转换后的基频含有更多的说话人个性特征。最后,运用主、客观方法对获得的转换语音进行性能测试。实验表明,与主流的基于高斯混合模型的语音转换相比,使用自适应粒子群优化的径向基函数神经网络方法能够获得更好的转换性能,且更加适用于男声到女声的转换。 展开更多
关键词 语音转换 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 高斯混合模型 基频
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基于粒子群优化径向基函数神经网络的电力负荷预测 被引量：27
3
作者 关书怀 沈艳霞 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第5期128-131,共4页
电力负荷精确预测是实现电力系统经济调度重要依据。考虑径向基函数神经网络(RBF-NN)对时间序列所具有的良好拟合及泛化能力,以RBF-NN为研究模型进行电力负荷预测。利用K-means算法对负荷数据进行预处理,引入粒子群优化(PSO)算法对RBF-N... 电力负荷精确预测是实现电力系统经济调度重要依据。考虑径向基函数神经网络(RBF-NN)对时间序列所具有的良好拟合及泛化能力,以RBF-NN为研究模型进行电力负荷预测。利用K-means算法对负荷数据进行预处理,引入粒子群优化(PSO)算法对RBF-NN的参数进行优化,以克服参数不确定、梯度下降、局部最优等问题对其模型预测效果的影响。基于澳大利亚公开的电力负荷数据集,仿真验证了所提电力负荷预测模型更高的精度及泛化能力。 展开更多
关键词 电力负荷预测 径向基函数神经网络 粒子群优化(PSO)算法 时间序列
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粒子群优化径向基函数网络的语音转换 被引量：1
4
作者 董添辉 张玲华 《计算机技术与发展》 2017年第5期64-68,共5页
径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型。隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值影响大,全局优化的效果不佳。所以,选择合适的优化算法来调整... 径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型。隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值影响大,全局优化的效果不佳。所以,选择合适的优化算法来调整RBF网络核函数的中心参数,能改善整个网络的性能,从而提升语音转换的效果。而粒子群算法是一种基于迭代的优化算法,具有容易实现、算法参数少、收敛快和突出的全局寻优能力等特点。提出了一种改进的粒子群算法,优化了径向基函数的中心以提高网络性能,便于更准确地获得说话人与目标人之间谱包络的映射关系。实验结果表明,提出的方法能够有效提高神经网络的性能,使转换后的声音更接近于目标声音。 展开更多
关键词 语音转换 径向基函数中心 改进的粒子群算法 径向基函数神经网络
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基于径向基函数与Sigmoid函数的改进粒子群算法
5
作者 黄洋 《科技创新与应用》 2025年第3期66-69,共4页
针对粒子群算法求解精度低和收敛速度慢等问题,提出一种基于径向基函数与Sigmoid函数的粒子群算法。通过引入径向基函数和Sigmoid函数,分别对惯性权重和位置更新公式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力和搜索效率;最后利用6个基准测... 针对粒子群算法求解精度低和收敛速度慢等问题,提出一种基于径向基函数与Sigmoid函数的粒子群算法。通过引入径向基函数和Sigmoid函数,分别对惯性权重和位置更新公式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力和搜索效率;最后利用6个基准测试函数对算法的性能进行实验验证和分析。实验结果表明,改进后的算法能够收敛到全局最优值,并且在收敛速度和求解精度上均有较大提高。 展开更多
关键词 径向基函数 惯性权重 SIGMOID函数 粒子群算法 基准测试函数
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基于粒子飞行动态径向基代理模型的辐射屏蔽优化设计
6
作者 高帅 管兴胤 +5 位作者 卢毅 叶洋 袁媛 郝帅 胡启航 张勇 《核技术》 北大核心 2025年第2期133-143,共11页
针对辐射屏蔽优化设计中存在的消耗时间长、优化效率低的问题,提出一种基于粒子飞行样本更新策略的动态径向基代理模型。首先采用径向基神经网络建立真实目标函数的初始代理模型,然后通过差分进化算法对代理模型进行全局寻优,然后基于... 针对辐射屏蔽优化设计中存在的消耗时间长、优化效率低的问题,提出一种基于粒子飞行样本更新策略的动态径向基代理模型。首先采用径向基神经网络建立真实目标函数的初始代理模型,然后通过差分进化算法对代理模型进行全局寻优,然后基于代理模型寻优结果和粒子飞行样本更新策略产生新样本点,最后将新样本点加入原有样本点后重新更新代理模型并循环迭代,直至满足收敛条件。该方法以代理模型拟合精度为依据控制原有样本点向随机样本点和最优预测样本点的飞行速度,可以实现动态代理模型全局探索与局部探索的自适应平衡。为验证方法的有效性,将所提方法应用于12个数值测试函数和船用反应堆辐射屏蔽优化设计工程实例,并与其他优化方法计算结果进行对比。结果表明:对于数值测试函数,所提方法在寻优结果、样本点数量和算法鲁棒性方面均具有显著优势,对于辐射屏蔽优化设计实例,所提方法得到的中子透射率为另外两种方法的48%和8%,所需样本点数量为静态代理模型的25%,证明该方法是求解辐射屏蔽优化等昂贵优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 粒子飞行 径向基函数 动态代理模型 辐射屏蔽优化 昂贵优化问题
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
7
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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粒子群优化径向基网络的空间调制信号检测算法
8
作者 贾科军 张常瑞 +2 位作者 刘佳欣 于凯 王惠琴 《西安邮电大学学报》 2024年第5期1-9,共9页
针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal... 针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal Frequency Division Multiplexing,O-SM-OFDM)信号检测算法。在离线训练阶段,接收端收集部分信号作为训练集并建立RBFNN模型,利用PSO算法搜索RBFNN的最优宽度值,再将得到的模型用于系统进行在线检测。实验结果表明,PSO-RBFNN算法的误码率性能基本近似于最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法,优于其他对比检测算法,且计算复杂度在光源数目为32、64及128时相较于ML检测算法分别降低了约39.59%、70.24%及85.24%。 展开更多
关键词 可见光通信 空间调制 正交频分复用 径向基函数神经网络 粒子群优化算法
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
9
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模 被引量：3
10
作者 李丽娜 甘晓晔 +1 位作者 徐攀峰 马俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1341-1344,1372,共5页
针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络... 针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差(MSE)为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15 L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。 展开更多
关键词 动态流量 软测量 T-S模糊模型 径向基函数神经网络 粒子群优化算法
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自适应粒子群优化算法优化径向基函数神经网络用于电阻抗成像图像重建 被引量：42
11
作者 吴阳 刘凯 +2 位作者 陈柏 李芳 姚佳烽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期240-249,共10页
电阻抗成像(EIT)的图像重建是一个高度非线性且欠定的病态逆问题。由于传统方法无法达到很高的精度,并且重建过程通常很耗时,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的径向基函数神经网络(APSO-RBFNN)用于图像重建。通过数值模拟建立了15 ... 电阻抗成像(EIT)的图像重建是一个高度非线性且欠定的病态逆问题。由于传统方法无法达到很高的精度,并且重建过程通常很耗时,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的径向基函数神经网络(APSO-RBFNN)用于图像重建。通过数值模拟建立了15 000个仿真样本,分为训练集和测试集。经过网络训练后,测试集上的图像相关系数(ICC)为0.95,仿真结果验证了APSO-RBFNN方法的有效性。当将30、40和50 dB的高斯白噪声添加到测试集中,ICC分别为0.90、0.92和0.93,证明了该方法的鲁棒性。对包含更多目标的样本重建结果说明了该方法具有良好的泛化能力。此外,8电极EIT系统的实验数据测试结果表明,相比于Tikhonov和RBFNN方法,APSO-RBFNN方法具有更好的图像重建结果。 展开更多
关键词 电阻抗成像 图像重建 逆问题 自适应粒子群优化算法 径向基函数神经网络
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数控机床几何误差混合径向基函数参数化建模
12
作者 苏哲 郭世杰 +1 位作者 李帅 吕贺 《机电工程》 北大核心 2025年第2期339-350,共12页
针对数控机床几何误差参数化建模不够快速、准确的问题,提出了一种基于混合径向基函数插值(MRBFI)的几何误差参数化建模方法。首先,基于多体系统理论与齐次变换方法,建立了数控机床的综合误差模型;然后,根据测量辨识得到的机床几何误差... 针对数控机床几何误差参数化建模不够快速、准确的问题,提出了一种基于混合径向基函数插值(MRBFI)的几何误差参数化建模方法。首先,基于多体系统理论与齐次变换方法,建立了数控机床的综合误差模型;然后,根据测量辨识得到的机床几何误差项数据,构建了混合径向基函数插值方程,利用最小二乘法与水滴优化算法(WDO),对方程中的宽度系数以及权重系数进行了寻优,在WDO中加入了自适应步长调整,提高了迭代的速度与精度;最后,根据得到的最优解,建立了几何误差径向基函数的参数化模型,利用拟合优度量化了径向基函数插值拟合的精确性,将其应用于对数控机床的几何误差补偿,并比较了补偿前后的球杆仪圆轨迹,从而对结果进行了评估。研究结果表明:混合径向基函数插值拟合优于传统的正交多项式拟合,均方根误差与平均绝对误差较正交多项式拟合减少了52%和65%,误差补偿后圆轨迹圆度误差平均降低了45.2%。该方法可用于数控机床的几何误差补偿,其建模原理简单明了、模型精度高。 展开更多
关键词 数控机床几何误差补偿 参数化模型 混合径向基函数插值 几何误差补偿 水滴优化算法 自适应步长调整
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径向基神经网络的运载火箭动力弹道耦合优化研究
13
作者 郝文智 张志国 +1 位作者 朱浩 何巍 《宇航总体技术》 2025年第1期20-25,共6页
对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化... 对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化时间效率问题,将径向基神经网络近似模型应用到实时动力弹道耦合仿真中,单轮优化时间降低81.4%,且精度误差小于1%。此外,基于径向基神经网络模型的近似优化算法在显著缩短寻优时间的同时,还具备通用移植性,在实时在线优化等工程领域应用前景广阔。 展开更多
关键词 液体运载火箭 动力弹道耦合设计 近似优化 径向基函数 神经网络
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径向基函数神经网络指导的粒子群优化算法求解多峰优化问题 被引量：5
14
作者 张潇 宋威 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期2529-2537,共9页
面对多峰优化问题粒子群优化算法因多样性不足和搜索动作选取不合理,难以找到问题的全局最优解.为此本文提出一种径向基函数神经网络指导的粒子群优化算法.首先设计子群划分方法,将种群划分成多个子群,子群中心作为子群粒子的学习目标,... 面对多峰优化问题粒子群优化算法因多样性不足和搜索动作选取不合理,难以找到问题的全局最优解.为此本文提出一种径向基函数神经网络指导的粒子群优化算法.首先设计子群划分方法,将种群划分成多个子群,子群中心作为子群粒子的学习目标,指导其搜索.该方法充分考虑种群多样性,选择能代表子群搜索特性的粒子作为子群中心,并使之远离存在的中心,通过选择合适的子群中心,实现子群划分.不同子群粒子在各自子群中心指导下搜索,呈现多样的搜索特性.其次,利用子群中心设置隐藏层节点,并在输出层输出粒子加速系数的调整动作.最后引入强化学习来训练网络.在CEC2013的15个多峰函数上开展实验,结果表明本文方法明显提高了多峰优化问题的求解精度. 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 粒子群优化算法 学习目标 加速系数 多峰优化
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基于递推粒子群优化算法的径向基函数网络模拟系统
15
作者 樊明璐 陈旻 +1 位作者 张义平 罗迪 《昆明学院学报》 2014年第3期85-88,共4页
提出一种用于解决递推估计问题的优化算法,该算法基于递推粒子群优化.递推估计问题获得的数据并非一次性获得,而是陆续获得.在递推的粒子群算法中,粒子基于过去的数据信息和新获取的数据递推地更新自己位置.实验结果表明,基于递推算法... 提出一种用于解决递推估计问题的优化算法,该算法基于递推粒子群优化.递推估计问题获得的数据并非一次性获得,而是陆续获得.在递推的粒子群算法中,粒子基于过去的数据信息和新获取的数据递推地更新自己位置.实验结果表明,基于递推算法的径向基函数网络模拟系统只需要较少的径向基函数,同时在解决动态问题时能够比传统粒子群算法获得更准确的结果. 展开更多
关键词 递推粒子群算法 递推估计 动态优化 径向基函数网络模拟系统
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基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化算法 被引量：49
16
作者 张迅 王平 +1 位作者 邢建春 杨启亮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3710-3712,3724,共4页
为了有效地平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索能力,提出了一种基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化(GDIWPSO)算法。此算法利用高斯函数的分布性、局部性等特点,实现了对惯性权重的非线性调整。仿真过程中,首先对测试函数优化以... 为了有效地平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索能力,提出了一种基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化(GDIWPSO)算法。此算法利用高斯函数的分布性、局部性等特点,实现了对惯性权重的非线性调整。仿真过程中,首先对测试函数优化以确定惯性权重的递减方式;然后比较了该算法与权重线性递减、凸函数递减、凹函数递减的粒子群算法优化不同测试函数的性能;最后结果表明,提出的算法在搜索能力、收敛速度及执行效率等方面均有很大提高。 展开更多
关键词 粒子群优化 高斯函数 惯性权重 收敛速度 执行效率
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基于自学习迁移粒子群算法及高斯罚函数的无功优化方法 被引量：35
17
作者 邓长虹 马庆 +2 位作者 肖永 游佳斌 李世春 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期3341-3346,共6页
针对粒子群算法在求解无功优化问题时存在早熟收敛,易陷于局部最优的现象,提出了自学习迁移粒子群算法(self-learning migration particle swarm optimization,SLMPSO)。该算法在采用混沌序列对粒子群进行初始化操作,基于云模型理论的X... 针对粒子群算法在求解无功优化问题时存在早熟收敛,易陷于局部最优的现象,提出了自学习迁移粒子群算法(self-learning migration particle swarm optimization,SLMPSO)。该算法在采用混沌序列对粒子群进行初始化操作,基于云模型理论的X-条件云发生器对粒子的惯性权重进行自适应调整的基础上,引入一种迁移操作,以引导全局最优粒子的飞行方向,解决粒子群后期朝单一进化方向进化的问题,有效地增强了算法的全局寻优能力。针对电力系统无功优化中的离散变量归整问题,首先将离散变量完全化为连续变量进行迭代求解,在寻求至全局最优解后引入高斯罚函数对离散变量进行归整操作。以网损和电压偏离最小为目标,对IEEE标准30节点算例进行仿真计算,验证了所提算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 云模型 迁移操作 粒子群优化算法 高斯罚函数 无功优化
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基于鲸鱼优化算法超参数优化的径向基函数响应面模型的油浸式变压器绕组挡板结构优化 被引量：1
18
作者 刘刚 高成龙 +2 位作者 胡万君 刘云鹏 李琳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期5331-5343,共13页
热点温度过高会严重影响变压器运行稳定性,为提高变压器运行的稳定性,该文以降低变压器绕组热点温度为优化目标,采用径向基函数(RBF)响应面模型优化变压器绕组挡板尺寸,改善油流分布以实现更好的散热。为提高RBF响应面模型的拟合精度,... 热点温度过高会严重影响变压器运行稳定性,为提高变压器运行的稳定性,该文以降低变压器绕组热点温度为优化目标,采用径向基函数(RBF)响应面模型优化变压器绕组挡板尺寸,改善油流分布以实现更好的散热。为提高RBF响应面模型的拟合精度,该文采用鲸鱼优化算法(WOA)对径向基函数的超参数值进行优化,并与传统网格搜索(GS)寻优方法和定参RBF模型进行对比。对比结果表明对于超参数优化问题,在拟合精度占优的前提下,WOA优化效率是GS寻优方法的3.13倍。在此基础上,该文基于WOA-RBF响应面模型对绕组挡板结构尺寸进行优化,优化后的热点温度相较于初始结构的热点温度降低了3.81℃,相对于全场域的最大温升降低了13.42%,并有效地降低了绕组整体温升。同时将所提算法与遗传算法(GA)优化结果进行对比,在保证精度的同时,WOA-RBF响应面模型优化效率是GA的13.41倍。根据上述结果分析可知,所提算法具有很好的优化性能,同时相比于遗传算法,可以在保证优化精度的同时,显著地提高优化效率。 展开更多
关键词 响应面方法 径向基函数 热点温度 鲸鱼优化算法 油浸式变压器 挡板结构优化
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基于粒子群优化的分数阶PID预测函数参数整定 被引量：29
19
作者 郭伟 韩丹丹 +1 位作者 徐金成 程远 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第1期70-73,共4页
为避免分数阶PID预测函数手动调节参数的不确定性以及繁琐性,应用粒子群算法优化其参数,完善分数阶PID预测函数控制器,并提高其控制精度,充分体现了算法的智能性。将粒子群整定分数阶PID预测函数算法应用于单变量的励磁控制系统中,通过M... 为避免分数阶PID预测函数手动调节参数的不确定性以及繁琐性,应用粒子群算法优化其参数,完善分数阶PID预测函数控制器,并提高其控制精度,充分体现了算法的智能性。将粒子群整定分数阶PID预测函数算法应用于单变量的励磁控制系统中,通过Matlab仿真并与模糊分数阶PID预测函数以及经验调节方法相比较,结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,找到最优点时间短,整定后的算法具有静态误差小、无超调、上升速度快、调节时间短、抗干扰能力强等优点,能很好地满足励磁系统的动态特性,并具有较强的鲁棒性及适应性。 展开更多
关键词 粒子群优化 分数阶PID预测函数控制 励磁控制
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基于粒子群算法与混合罚函数法的有限元优化反演模型及应用 被引量：23
20
作者 贾善坡 伍国军 陈卫忠 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期598-603,共6页
岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。针对常规反演方法应用于岩土工程参数反演时搜索效率低的缺点,结合粒子群算法和遗传算法的特点,充分考虑二者的互补性,提出一种效率... 岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。针对常规反演方法应用于岩土工程参数反演时搜索效率低的缺点,结合粒子群算法和遗传算法的特点,充分考虑二者的互补性,提出一种效率较高的全局优化算法,以测点的实测值与计算值建立一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,构建了一种新的目标函数,将有限元程序ABAQUS作为一个模块嵌入到优化算法程序中,编制了有限元优化反演分析程序。并给出了应用实例验证了该法的有效性和实用性,是一种可行的参数反演方法,可应用于实际工程中复杂岩土介质初始应力场反演、渗流场以及位移反分析。 展开更多
关键词 混合粒子群算法 优化反演 混合罚函数法 有限元 岩土工程
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