基于AMGA与IPSO算法的42Cr Mo超声滚挤压工艺参数优化

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作者 石青松 徐红玉 +1 位作者 王晓强 付浩然 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期67-75,共9页

为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分... 为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分别采用存档微遗传算法(AMGA)和改进粒子群(IPSO)算法进行多目标优化,对优化后的Pareto前沿图与计算效率进行对比分析,结果表明:在Pareto前沿图中, AMGA最优迭代2000次优于IPSO算法最优迭代3600次;得到超声滚挤压工艺参数最优解集:转速[250, 355]r·min^(-1)、进给速度[13, 24]mm·min^(-1)、振幅[16, 22]μm、静压力[488, 650]N;表层性能评价指标最优解集:表面粗糙度[0.398, 0.501]μm、残余压应力[823, 986]MPa、硬度[713, 742]HV。通过试验验证了算法优化的可靠性和精确性。 展开更多

关键词 超声滚挤压 多元回归法 方差分析 AMGA ipso算法

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基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型构建

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作者 喻芸 谭琛 +2 位作者 张建中 郑瑛 唐述 《工业加热》 CAS 2024年第5期30-34,共5页

为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲... 为了降低火电载能碳排放量,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化,提出基于IPSO算法的火电载能工业炉园区碳排放模型。通过工业炉园区火电机组的度电煤炭消耗量,计算火电机组的碳排放强度,结合最小二乘算法拟合各个火电机组的煤耗特性曲线,以此为基础,将含煤耗量最小、费用最小、污染物排放量最小视为目标函数,结合总负荷平衡、旋转备用容量等约束条件,构建工业炉园区碳排放优化模型,并通过IPSO算法对模型进行求解,实现工业炉园区火电载能的碳排放优化。测试结果显示:该模型有效完成机组在低碳、基准以及高碳三种情况下的燃煤特性曲线拟合,优化后机组碳排放浓度最大结果分别为744.5、502.4.833.6mgm=3,最高日碳排放量分别为10087.3、89665.4、92204.3kg,在满足园区供需的情况实现碳排放量的优化。 展开更多

关键词 ipso算法 火电载能 工业炉园区 碳排放 燃煤特性 碳排放浓度

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基于IPSO算法的减振器优化 被引量：3

3

作者 刘顺安 胡庆玉 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期341-345,共5页

提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,... 提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,对减振器参数优化后,明显改善了汽车减振器压缩行程和复原行程的阻尼特性,提高了汽车的平顺性。 展开更多

关键词 车辆工程 减振器 ipso算法 SPSO算法 参数优化

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基于IPSO算法的并网型综合能源系统调度方法 被引量：1

4

作者 叶雨 马锦荣 《电工技术》 2023年第4期134-136,139,共4页

为了提高并网型综合能源系统调度性能,增强消纳弃风能力,提高新能源的利用率,提出基于IPSO算法的并网型综合能源系统调度方法。根据电负荷的转移与中断情况建立其数学模型,基于热网的水力特性与热力特性建立一次管网数学模型,通过MATLA... 为了提高并网型综合能源系统调度性能,增强消纳弃风能力,提高新能源的利用率,提出基于IPSO算法的并网型综合能源系统调度方法。根据电负荷的转移与中断情况建立其数学模型,基于热网的水力特性与热力特性建立一次管网数学模型,通过MATLAB拟合建立燃气热电联供机组数学模型,利用IPSO算法求解系统调度模型。通过调度模型的求解对比测试能够证明,所提方法在获取最优解的质量与收敛速度方面性能较优,并通过电功率调度结果验证了经过所提方法调度后,运行能源成本较低,并且弃风消纳效果较好。 展开更多

关键词 ipso算法 并网型综合能源系统 系统调度 弃风消纳

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基于IPSO算法的KK分布模型参数估计

5

作者 孙庆 杨雪婷 +1 位作者 薛春岭 赵静 《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期1-7,共7页

目的提出一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)算法,估计服从KK分布的海杂波建模参数,以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法通过设计目标损失函数、更新公式等方法,获得了IPSO算法,然后利用IPSO算法对模型参... 目的提出一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)算法,估计服从KK分布的海杂波建模参数,以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法通过设计目标损失函数、更新公式等方法,获得了IPSO算法,然后利用IPSO算法对模型参数进行最优或次优取值估计。结果与结论仿真和实测海杂波数据集实验表明,所提方法克服了KK分布的多参数难于通过解析法求解参数的问题,有效解决了非线性分布海杂波模型的重“拖尾”拟合精度偏低的问题,且该算法能够更快地收敛到理想取值。 展开更多

关键词 参数估计 ipso算法 KK分布 海杂波建模

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基于IPSO算法的机器人抓取系统刚度优化研究 被引量：5

6

作者 刘小臣 何卫东 +2 位作者 姚世选 张迎辉 崔泽 《机床与液压》 北大核心 2021年第21期1-7,共7页

微小型工业机器人以其强耦合性、可扩展性、高精度被广泛应用到各行业,然而大多数机器人以串联型为主,其结构弱刚度问题会导致机器人动作时产生振动从而影响整体稳定性。以服务型机器人为研究对象,为保证机器人结构刚度以及抓取物体过... 微小型工业机器人以其强耦合性、可扩展性、高精度被广泛应用到各行业,然而大多数机器人以串联型为主,其结构弱刚度问题会导致机器人动作时产生振动从而影响整体稳定性。以服务型机器人为研究对象,为保证机器人结构刚度以及抓取物体过程的稳定性,对机器人整体结构刚度进行优化。对机器人进行运动学静态建模,利用刚度等效原理计算机器人关节刚度;在抓取位姿范围约束下,将机器人末端刚度椭球半轴长作为优化指标,采用改进粒子群算法(IPSO)对机器人在不同抓取位姿的刚度进行优化,并将结果与遗传算法、粒子群算法的优化结果进行对比;通过ANSYS有限元分析和实验对比机器人优化前后的末端变形量,结果表明:基于IPSO算法的机器人抓取系统刚度优化对提高机器人整体稳定性具有一定意义。 展开更多

关键词 机器人抓取系统 静态建模 关节刚度 改进粒子群(ipso)算法 位姿优化

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基于IPSO算法的多Agent联盟形成研究

7

作者 陈宁霞 《现代信息科技》 2019年第9期5-7,共3页

考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的IPSO算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优... 考虑单个Agent资源有限,多个Agent时常需形成联盟来完成任务或提高联盟整体能力,如何形成一组针对某个任务的最佳联盟是MAS中一个紧迫而又关键性的问题。基于此,文中提出一种改进的IPSO算法来解决该问题,同时为克服粒子过早收敛和局部优化,在改进的惯性权重上引入一种柯西变异的扰动算子,最后与PSO算法及ACO算法做对比,结果表明该IPSO算法的全局搜索能力较强,成功避免了粒子过早收敛,资源浪费等问题。 展开更多

关键词 多Agent联盟 PSO算法 ACO算法 ipso算法

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改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用 被引量：1

8

作者 任凤鸣 李丽娟 《广州大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期82-85,共4页

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标... 根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用IPSO算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景. 展开更多

关键词 优化设计 ipso算法 土木工程 桁架结构

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基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 被引量：3

9

作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页

针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多

关键词 变速箱轴承 MCKD算法 ipso算法 故障诊断

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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估

10

作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页

突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多

关键词 突发水污染 风险评估 RBF神经网络 ipso算法 内陆河流域

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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量：3

11

作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多

关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(ipso)-向后传播(BP)算法 粒子群优化(ipso)机制

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基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

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作者 任恩泽 曾庆华 +3 位作者 宋甫俊 田大江 郭运伟 王宏福 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期238-246,共9页

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对... 针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design,MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。 展开更多

关键词 四旋翼无人机 反步滑模鲁棒控制器 姿态控制 ipso算法 LYAPUNOV方法 参数优化整定 MBD

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基于IPSO-BP模型的火灾气体传感器气压补偿算法 被引量：4

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作者 何永勃 曹祝兵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期107-114,共8页

为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网... 为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网络的最优初始权值阈值,再利用寻优后的BP神经网络修正CO、CO_(2)气体传感器的检测结果,消除气压对于传感器采集数据的影响。结果表明:经过IPSO-BP算法补偿后,选取的27个气压点下气体体积分数值都接近拟合真实值,其中,CO_(2)气体传感器经过气压补偿后,测量最大误差从542×10^(-4)%下降到0.1×10^(-4)%,CO气体传感器测量最大误差从15.7×10^(-4)%下降到0.01×10^(-4)%。与BP神经网络气压补偿模型相比,IPSO-BP神经网络气压补偿模型的精度有明显的提高。 展开更多

关键词 改进的粒子群算法(ipso) 反向传播(BP)神经网络 气体传感器 气压补偿 飞机货舱火灾

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基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测 被引量：1

14

作者 肖威 方娜 邓心 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6734-6741,共8页

为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LS... 为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)和门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,进而合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明:相对于其他模型,所提混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期负荷预测 变分模态分解(VMD) 长短时记忆神经网络(LSTM) 门控循环单元(GRU) 改进的粒子群优化算法(ipso)

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大坝运行安全在线监控IPSO-LSTM模型研究

15

作者 戴霈霖 李艳玲 周子玉 《人民长江》 北大核心 2024年第12期229-236,共8页

构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度... 构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度的影响规律,提出了融合非线性惯性权重、收缩因子及柯西扰动项的粒子群优化改进算法(IPSO),并与LSTM模型耦合构建了针对大坝安全监控的IPSO-LSTM模型。工程校验表明:该模型能自动搜寻最优参数、精度高、鲁棒性强,适用于不同类型、不同长度的大坝安全监测数据序列,相对人工定参的LSTM模型误差至少能降低30%。相关经验可为大坝运行安全在线监控提供技术支持。 展开更多

关键词 大坝安全 监控模型 粒子群优化改进算法(ipso) 长短时神经网络(LSTM) 自动寻优

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基于改进粒子群的薄壁变截面刚架临界载荷优化算法 被引量：5

16

作者 侯祥林 王似巍 +1 位作者 王家祥 贾连光 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期337-343,共7页

针对大型变截面薄壁结构的稳定问题,以一类任意约束对称结构受非对称载荷的单跨刚架为研究对象,结构拆分为相关铁木辛柯(Timoshenko)梁,结合差分原理和最优化方法,以每段刚架的每个离散点挠度、临界载荷、轴力、剪力和梁端弯矩为设计变... 针对大型变截面薄壁结构的稳定问题,以一类任意约束对称结构受非对称载荷的单跨刚架为研究对象,结构拆分为相关铁木辛柯(Timoshenko)梁,结合差分原理和最优化方法,以每段刚架的每个离散点挠度、临界载荷、轴力、剪力和梁端弯矩为设计变量,建立求解满足边界条件的非线性差分方程模型,提出基于优胜劣汰粒子更新的粒子群(IPSO)临界载荷优化算法。运用JAVA编程语言编制对应优化程序,分析典型算例并核实ABAQUS仿真结果。研究表明,本文提出的优化算法获得了有效的变形位型和高精度的临界载荷计算,能更好地描述刚架受力下位型和载荷的力学关系,进一步为工程设计与分析提供支持。 展开更多

关键词 刚架稳定 非线性微分方程 ipso算法 临界载荷 变截面

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基于有色Petri网和IPSO的并行测试系统任务调度研究 被引量：4

17

作者 李文海 王怡苹 +1 位作者 尚永爽 吴忠德 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第10期2390-2393,2396,共5页

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势成为下一代自动测试系统ATS发展的热点;针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化问题,提出了一种有色Petri网和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的任务调度优化算法;采用有色Petri网建... 并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势成为下一代自动测试系统ATS发展的热点;针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化问题,提出了一种有色Petri网和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的任务调度优化算法;采用有色Petri网建立并行测试系统模型,得到并行测试的动态特性;采用IPSO算法搜索最优的任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案;最后,将该算法应用到某型雷达电路板并行测试系统中,研究结果表明,与遗传算法GA相比,该算法效率更高,更利于工程应用。 展开更多

关键词 并行测试 任务调度 有色PETRI网 测试序列 ipso算法

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改进粒子群算法优化下的Lasso-Lssvm预测模型 被引量：15

18

作者 李翼 张本慧 郭宇燕 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第13期45-49,共5页

文章首先针对最小二乘支持向量机(Lssvm)对高维输入特征较为敏感的问题,提出以Lasso算法筛选输入特征,建立Lasso-Lssvm预测模型,并通过粒子群算法对Lssvm中核函数的未知参数进行优化。然后,针对粒子群算法容易陷入局部最优和后期收敛较... 文章首先针对最小二乘支持向量机(Lssvm)对高维输入特征较为敏感的问题,提出以Lasso算法筛选输入特征,建立Lasso-Lssvm预测模型,并通过粒子群算法对Lssvm中核函数的未知参数进行优化。然后,针对粒子群算法容易陷入局部最优和后期收敛较慢等问题,提出了改进的粒子群算法(IPSO):基于网格划分方法,完成粒子初始化;在设定粒子速度更新的惯性权重时,基于Sigmod函数提出种群对比自适应动态惯性系数;针对粒子所处位置的优劣,动态变化学习因子。最后,基于1985—2018年能源排放相关数据建立改进的粒子群算法优化下的Lasso-Lssvm模型。结果表明,Lasso方法可以有效解决Lssvm对高维输入特征敏感的问题,所提出的粒子群算法有更好的寻优能力和鲁棒性,改进粒子群算法优化下的Lasso-Lssvm模型拥有更好的拟合效果和预测精度,验证了该方法的适用性和优越性。 展开更多

关键词 特征筛选 Lasso回归 ipso算法 Sigmod函数

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基于IPSO-BP神经网络的变压器故障诊断方法 被引量：3

19

作者 张锐 韩超 李晓娜 《计算机系统应用》 2013年第4期125-128,共4页

标准粒子群优化(PSO)算法对惯性权重采取简单的线性衰减方案,无法获得全局最优点.为了弥补该方法的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法,并将该算法与误差反向传播神经网络(BPNN)相结合,进而提出一种基于IPSO-BPNN的变压器故障... 标准粒子群优化(PSO)算法对惯性权重采取简单的线性衰减方案,无法获得全局最优点.为了弥补该方法的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法,并将该算法与误差反向传播神经网络(BPNN)相结合,进而提出一种基于IPSO-BPNN的变压器故障诊断新方法.该方法将单个粒子连续被选为最优解的次数作为自适应变量,并根据粒子的性能分类结果,自适应地调整各粒子的惯性权重,从而达到平衡局部和全局搜索能力的目的.大量仿真表明该算法性能明显优于基于BPNN和PSO-BPNN的变压器故障诊断系统,变压器故障诊断正确率更高. 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 BPNN PSO算法 ipso算法

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基于图参数估计法和IPSO的地铁列车关键设备检修决策模型研究 被引量：6

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作者 葛超 贺德强 谭文举 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2661-2669,共9页

为了提高地铁列车关键设备检修决策能力,建立服从三参数威布尔分布,利用图参数估计法和IPSO算法求解可靠度函数,从而达到优化修规程目的的检修决策模型。通过图参数估计法求解得到故障数据的三参数威布尔分布初始估计值和搜索空间;采用I... 为了提高地铁列车关键设备检修决策能力,建立服从三参数威布尔分布,利用图参数估计法和IPSO算法求解可靠度函数,从而达到优化修规程目的的检修决策模型。通过图参数估计法求解得到故障数据的三参数威布尔分布初始估计值和搜索空间;采用IPSO算法进行迭代计算获得最优参数,并进行K-S检验;结合可靠度衍变规律和故障数据对关键设备的检修决策进行优化。研究结果表明:提出的决策模型能够优化关键设备的修规程,且IPSO算法适用于解决三参数威布尔参数估计问题,为地铁列车关键设备的检修提供新的方法。 展开更多

关键词 地铁列车 检修 图参数估计法 ipso算法 可靠性 三参数威布尔分布

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