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基于改进QPSO-SVR的航空发动机排气温度预测 预览
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作者 皮骏 黄江博 +2 位作者 黄磊 高树伟 刘光才 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期267-272,440共7页
为了减少航空发动机排气温度的随机性对飞机安全飞行的影响,提出了改进量子粒子群优化支持向量回归机(improved quantum behaved particle swarm optimization support vector regression,简称IQPSO-SVR)的航空发动机排气温度预测模型,... 为了减少航空发动机排气温度的随机性对飞机安全飞行的影响,提出了改进量子粒子群优化支持向量回归机(improved quantum behaved particle swarm optimization support vector regression,简称IQPSO-SVR)的航空发动机排气温度预测模型,以A319飞机的V2500发动机为例,选取状态监控所监测的性能参数数据作为训练样本和测试样本,其中航空发动机的高压转子转速、低压转子转速、燃油流量、高压压气机出口温度以及时间t作为模型的输入,以航空发动机排气温度作为模型的输出,在不同组训练样本的条件下,对改进量子粒子群优化过的支持向量回归基模型进行测试,并与量子粒子群优化支持向量回归机(quantum behaved particle swarm optimization support vector regression,简称QPSO-SVR)、支持回归机(support vector regression,简称SVR)进行对比。研究结果表明,改进量子粒子群优化支持向量回归机在航空发动机排气温度预测中相较其他两方法准确性更高,同时,在添加噪声的情况下,IQPSO-SVR也具有较好的预测能力。 展开更多
关键词 航空发动机 改进量子粒子 支持向量回归机 排气温度 预测
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基于改进量子粒子群算法的支持向量机参数优化方法 预览 被引量:1
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作者 周頔 《计算机与现代化》 2018年第9期27-31,共5页
支持向量机参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响,提出量子粒子群优化(QPSO)改进算法优化支持向量机(SVM)参数的方法。该方法首先将混合扰动算子引入QPSO算法中,用于获取平均最优位置,建立一种基于混合扰动算子的QPSO算... 支持向量机参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响,提出量子粒子群优化(QPSO)改进算法优化支持向量机(SVM)参数的方法。该方法首先将混合扰动算子引入QPSO算法中,用于获取平均最优位置,建立一种基于混合扰动算子的QPSO算法改进方法(IQPSO),然后用IQPSO算法的全局优化能力对支持向量机惩罚系数和核参数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高支持向量机的求解速度和解的精确性。利用测试函数和UCI测试数据,对IQPSO-SVM进行仿真测试与分类,实验结果表明,IQPSO能获得很好的优化结果,IQPSO-SVM具有较好的泛化性能。 展开更多
关键词 改进量子粒子 支持向量机 参数优化 混合扰动算子 性能
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基于双层反馈控制器的核电站稳压器优化控制
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作者 赵明 叶建华 +1 位作者 李晨晶 李金中 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期2075-2080,共6页
对具有复杂系统的核电站稳压器,为了获得令人满意的控制效果,将引入新型的控制器。以压水堆稳压器为研究对象,采用双层反馈的模糊自适应PID智能控制算法。一层反馈是常规反馈(长反馈),二层反馈是短反馈。建立稳压器压力和水位控制的... 对具有复杂系统的核电站稳压器,为了获得令人满意的控制效果,将引入新型的控制器。以压水堆稳压器为研究对象,采用双层反馈的模糊自适应PID智能控制算法。一层反馈是常规反馈(长反馈),二层反馈是短反馈。建立稳压器压力和水位控制的仿真模型,利用改进量子粒子群(IQPSO)算法去优化模糊自适应PID的比例因子和量化因子。仿真结果表明:经过算法的参数寻优,该双层反馈控制器较常规PID控制具有更加优良的控制指标和扰动抑制能力。 展开更多
关键词 核电站 稳压器 改进量子粒子 模糊PID 双层反馈
基于改进量子粒子群优化稀疏分解的局放信号去噪方法 预览 被引量:15
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作者 王永强 谢军 律方成 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期320-329,共10页
噪声抑制是局放在线监测的关键环节之一。针对局放信号噪声抑制问题,提出一种基于改进量子粒子群优化稀疏分解的局放信号去噪方法。该方法基于信号的稀疏分解思想,构建了仅与局放信号时频特性相匹配的匹配局放信号过完备原子库;基于匹... 噪声抑制是局放在线监测的关键环节之一。针对局放信号噪声抑制问题,提出一种基于改进量子粒子群优化稀疏分解的局放信号去噪方法。该方法基于信号的稀疏分解思想,构建了仅与局放信号时频特性相匹配的匹配局放信号过完备原子库;基于匹配追踪(MP)算法在该原子库中对染噪局放信号进行最佳匹配原子搜索,并通过改进量子粒子群算法加速搜索进程,同时以残差比阈值作为MP迭代终止条件;基于各次MP迭代搜索得到最佳匹配原子仅可对原始无噪局放信号分量进行稀疏表示,而难以对噪声分量进行表示的原理,实现局放信号稀疏分解去噪目的。运用本文介绍方法对局放仿真信号及实测信号进行了去噪处理,并与基于形态学-小波的局放去噪结果作对比。结果表明,本文介绍方法能有效对局放信号进行去噪处理,去噪结果准确性高且波形无畸变,较好保留局放信号原始特征。 展开更多
关键词 改进量子粒子 稀疏分解 匹配追踪 局部放电 信号去噪
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计及电动汽车和可再生能源不确定因素的多目标分布式电源优化配置 被引量:35
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作者 彭显刚 林利祥 +1 位作者 刘艺 林卓琼 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2188-2194,共7页
大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和... 大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和有功损耗最优为目标的DG优化配置模型,并提出蒙特卡洛模拟嵌入改进量子粒子群(improved quantum particle swarm optimization algorithm-Monte Carlo simulation,IQPSO-MCS)的方法进行求解。在优化配置中考虑了风电、光伏、微型燃气轮机3种DG的选址和定容;并针对输出功率不确定的风力发电、光伏发电和电动汽车建立了概率模型,利用蒙特卡洛模拟法将随机性问题转化为确定性问题,实现含不确定因素的配电网随机潮流计算;最后由带自适应变异机制的IQPSO算法全局寻优得到最优配置方案。以IEEE 33节点测试配电系统为例,验证了所提模型和方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 分布式电源 电动汽车 不确定性 多目标规划 改进量子粒子
小波神经网络模型的改进方法 预览 被引量:1
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作者 张炎亮 陈鑫 李亚东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3107-3110,3143共5页
为了改善小波神经网络(WNN)在处理复杂非线性问题的性能,针对量子粒子群优化(QPSO)算法易早熟、后期多样性差、搜索精度不高的缺点,提出一种同时引入加权系数、引入Cauchy随机数、改进收缩一扩张系数和引入自然选择的改进量子粒... 为了改善小波神经网络(WNN)在处理复杂非线性问题的性能,针对量子粒子群优化(QPSO)算法易早熟、后期多样性差、搜索精度不高的缺点,提出一种同时引入加权系数、引入Cauchy随机数、改进收缩一扩张系数和引入自然选择的改进量子粒子群优化算法,将其代替梯度下降法,训练小波基系数和网络权值,再将优化后的参数组合输入小渡神经网络,以实现算法的耦合。通过对3个UCI标准数据集的仿真实验表明,与WNN、PSO—WNN、QPSO—WNN算法相比,改进的量子粒子群一小波神经网络(MQPS0.WNN)算法的运行时间减少了11%~43%,而计算相对误差较之降低了8%~57%。因此,改进的量子粒子群一小波神经网络模型能够更迅速、更精确地逼近最优值。 展开更多
关键词 小波神经网络 改进量子粒子 参数组合优化
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