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飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用 预览 被引量:1
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作者 郭荣 崔东文 《人民珠江》 2019年第1期92-96,共5页
利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算... 利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0.179 2~0.960 2、0.097 2~0.564 1、0.082 4~0.322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 混合蛙跳算法 粒子群优化算法 布谷鸟搜索算法 入侵杂草优化算法 优化调度 梯级水库
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改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解 预览
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作者 孙海文 谢晓方 +1 位作者 孙涛 庞威 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期189-197,共9页
针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。... 针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。利用多个种群同时进行全局探索和局部开发,并通过移民算子进行各种群间的信息交流;为进一步提高全局探索能力,引入柯西变异算子构建新的全局搜索模型;在算法局部开发过程中,采用贪婪方式,逐维搜索。仿真结果表明:所建火力优化分配模型能有效地抓住战机,避免火力资源浪费;所提优化算法能较好地平衡全局探索和局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高了全局探索能力。 展开更多
关键词 火力分配 毁伤概率门限 飞临时间 布谷鸟搜索算法 多种群并行搜索 柯西变异算子 逐维贪婪搜索
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自适应调整布谷鸟搜索算法研究 预览
3
作者 张毅 雷玉霞 《软件导刊》 2019年第8期56-58,62共4页
布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调... 布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 自适应 搜索算法
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一种改进的布谷鸟搜索移动信标节点定位方法
4
作者 荆夏磊 乔学工 《山西大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期125-132,共8页
针对未知节点静止,信标节点移动方式下的无线传感器网络定位问题进行了研究。为进一步提高无线传感器网络节点的定位覆盖率,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法(AF-CS)的多移动信标节点定位算法。通过RSSI定位和DV-Hop算法获取未知节点... 针对未知节点静止,信标节点移动方式下的无线传感器网络定位问题进行了研究。为进一步提高无线传感器网络节点的定位覆盖率,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法(AF-CS)的多移动信标节点定位算法。通过RSSI定位和DV-Hop算法获取未知节点坐标的粗略值,采用改进布谷鸟搜索算法迭代求解信标节点移动的目标位置,最后对未知节点进行重新定位。仿真结果表明:多移动信标节点定位算法可有效提高对未知节点的定位覆盖率;AF-CS算法对比原始布谷鸟搜索算法(CS)提高了目标函数定位覆盖率,加快了算法收敛速度。在网络拓扑结构变化时,该算法可通过信标节点移动保持对未知节点较高的定位覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位算法 移动信标节点 布谷鸟搜索算法 AF-CS算法 定位覆盖率
结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法 预览
5
作者 王小刚 闫光辉 周宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期385-389,398共6页
为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的... 为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。 展开更多
关键词 复杂网络 网络社区 布谷鸟搜索算法 贪婪搜索 基因遗传
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基于定向变异布谷鸟算法的配送路径问题 预览
6
作者 刘晓珍 刘景森 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期165-171,共7页
在货物配送路径规划问题中,为了保持基本布谷鸟算法中莱维飞行机制与偏好随机游动策略的特点,文中提出了基于定向变异的布谷鸟算法和求解配送路径问题的完整有效方法。首先采用快速排序法将实数编码个体的每一维元素映射成问题的城市编... 在货物配送路径规划问题中,为了保持基本布谷鸟算法中莱维飞行机制与偏好随机游动策略的特点,文中提出了基于定向变异的布谷鸟算法和求解配送路径问题的完整有效方法。首先采用快速排序法将实数编码个体的每一维元素映射成问题的城市编号,从而建立算法与问题模型之间的联系;然后运用邻域搜索法决定城市访问的次序,即通过各城市之间的距离寻找当前城市的邻近城市,以增强算法的收敛速度。同时,在算法局部搜索机制中,通过平均适应度函数将算法划分为双子群,然后针对不同的子群体采用相应的定向变异机制,从而使算法搜索具有目的性,以增强算法的局部搜索能力。对标准TSP数据库中测试算例的求解实验结果表明,所提算法在各个算例中的求解偏差率均有明显降低,无论在最优值还是平均值的偏差率上都小于其他几种对比算法,对于路径规划问题的求解效果较优。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 快速排序法 邻域搜索法 变异策略 路径规划问题
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基于改进的杜鹃搜索算法优化支持向量机的10kV并联电容器组故障诊断和预警研究 预览
7
作者 谢天宝 鲁云鹏 张颖茵 《自动化技术与应用》 2019年第4期24-28,共5页
为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将自适应步长和最优解高斯变异引入杜鹃搜索算法,提出一种改进的... 为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将自适应步长和最优解高斯变异引入杜鹃搜索算法,提出一种改进的杜鹃搜索算法优化支持向量机的10k V 并联电容器组故障诊断和识别模型,实现10k V 并联电容器组故障的高精度诊断和识别。实验结果表明,与GA_SVM、PSO_SVM 和CSA_SVM 相比,提出的算法ICSA_SVM 可以有效提高电容器组故障诊断的准确率,具有收敛速度快的优点,为电容器组的诊断和识别提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 杜鹃搜索算法 支持向量机 高斯变异 粒子群算法 遗传算法
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基于包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法研究 预览
8
作者 张异 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第5期174-179,共6页
目的 设计一种求解包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法(ChaoticFrogLeapingCuckooSearch Algorithm,CFLCSA)。方法 对鸟巢个体进行实数编码,引入混沌机制和随机蛙跳算法,增强算法种群多样性和局部搜索能力,并利用E-n33-k4和E-n76-k8算例... 目的 设计一种求解包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法(ChaoticFrogLeapingCuckooSearch Algorithm,CFLCSA)。方法 对鸟巢个体进行实数编码,引入混沌机制和随机蛙跳算法,增强算法种群多样性和局部搜索能力,并利用E-n33-k4和E-n76-k8算例来验证算法的求解性能。结果 CFLCSA算法能够求得E-n33-k4已知最优解,求得E-n76-k8的最短配送距离与已知最优解的误差仅为5.03%,且算法求解结果及平均运行时间均优于混沌蚁群算法(Chaotic Ant Colony Algorithm, CACA)、改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)和禁忌搜索算法(Tabu Search, TS)。结论 CFLCSA算法求解性能优于CACA算法、IGA算法和TS算法,是一种较好的包装配送问题求解方法。 展开更多
关键词 包装配送 布谷鸟算法 混沌机制 蛙跳算法
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混合布谷鸟搜索算法求解非线性方程组
9
作者 黎晓凤 钟明辉 郑洪清 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第11期197-205,共9页
针对当前算法求解非线性方程组存在求解个数不完整、精度低等问题,提出一种混合布谷鸟搜索算法(HCS).首先分析原始布谷鸟搜索算法不足,再结合差分进化算法和二次插值优势,将其进行深度融合.通过12个非线性方程组的仿真实验,结果表明算... 针对当前算法求解非线性方程组存在求解个数不完整、精度低等问题,提出一种混合布谷鸟搜索算法(HCS).首先分析原始布谷鸟搜索算法不足,再结合差分进化算法和二次插值优势,将其进行深度融合.通过12个非线性方程组的仿真实验,结果表明算法能有效搜索到非线性方程组的较多解,并与其他算法进行比较,算法在解的数量和质量上具有优越性. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 差分进化算法 非线性方程组 二次插值
基于模糊OTSU与布谷鸟寻优的火灾图像多阈值分割算法 预览
10
作者 赵汝海 孙凡 朱广 《安徽建筑大学学报》 2019年第4期65-70,97,共7页
火灾现场环境复杂,如浓烟、光反射等,获取的图像对比度低、边缘模糊,易造成火灾图像分割困难。常用的OTSU方法使用单阈值分割,火焰目标与背景分辨不清,难以满足识别要求。为此,本文提出一种基于模糊OTSU与布谷鸟寻优(CS)的火灾图像多阈... 火灾现场环境复杂,如浓烟、光反射等,获取的图像对比度低、边缘模糊,易造成火灾图像分割困难。常用的OTSU方法使用单阈值分割,火焰目标与背景分辨不清,难以满足识别要求。为此,本文提出一种基于模糊OTSU与布谷鸟寻优(CS)的火灾图像多阈值分割算法。首先,考虑图像模糊不确定因素,将模糊理论融入OTSU方法中,通过隶属度函数划分整幅图像的灰度空间;然后使用布谷鸟算法寻找全局最优分割阈值;最后利用寻找到的阈值进行图像分割。实验表明,用该方法分割图像,可以很大程度上降低对噪声、光反射或其它干扰因素的影响,目标与背景分割效果更好,实验结果显示了该算法的有效性。 展开更多
关键词 图像多阈值分割 最大类间方差法 模糊算法 布谷鸟优化算法
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基于布谷鸟搜索的聚类推荐算法研究综述 预览
11
作者 刘姣 《软件导刊》 2019年第4期91-94,共4页
目前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means聚类算法进行改进。在此基础上,设计了应用... 目前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means聚类算法进行改进。在此基础上,设计了应用于Movielens数据集基于布谷鸟搜索的聚类推荐系统总体框架,对其中关键技术和目前存在问题进行了分析,并指出接下来需开展的研究工作。 展开更多
关键词 推荐系统 布谷鸟搜索 K-MEANS算法 智能优化算法
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一种改进的分数阶布谷鸟搜索算法研究
12
作者 陆伟峰 戴军 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第2期265-272,共8页
为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记忆与利用,能实现更复杂的动力学行为,提高局部搜索能力.采用Be... 为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记忆与利用,能实现更复杂的动力学行为,提高局部搜索能力.采用Benchmark函数测试表明,超高维函数优化问题分析中,算法具有突出的寻优精度和收敛速度. 展开更多
关键词 分数阶 差分方程 布谷鸟搜索算法 高维函数优化
基于CS优化神经网络的模拟电路故障诊断 预览
13
作者 胡鸿志 岑德炼 +1 位作者 徐翠锋 滕全进 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1151-1155,共5页
针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法 (CS-GRNN)。选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷鸟搜索... 针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法 (CS-GRNN)。选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷鸟搜索算法对GRNN进行网络参数优化,利用优化后的CS-GRNN模型进行故障诊断。实验结果表明,较其它诊断方法,CS-GRNN诊断模型只需迭代较少次数就可获得很高的预测精度,平均故障诊断正确率可达97.281 75%,具有明显的优势。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 广义回归神经网络 故障诊断 小波包 特征提取
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采用灰色Savitzky-Golay滤波的商用车推力杆橡胶球铰非对称迟滞建模 预览
14
作者 刘巧斌 史文库 +3 位作者 高承明 陈志勇 闵海涛 陈龙 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期82-91,99共11页
为了建立准确高效的推力杆迟滞特性模型,根据力的分解原理,将滞回力分解为广义非线性弹性力和广义非线性阻尼力,并分别采用等效线性阻尼模型、等效分段线性阻尼模型、非对称Bouc-Wen模型和高阶多项式模型对橡胶球铰的迟滞非线性进行建... 为了建立准确高效的推力杆迟滞特性模型,根据力的分解原理,将滞回力分解为广义非线性弹性力和广义非线性阻尼力,并分别采用等效线性阻尼模型、等效分段线性阻尼模型、非对称Bouc-Wen模型和高阶多项式模型对橡胶球铰的迟滞非线性进行建模。引入灰色关联度指标,对Savitzky-Golay滤波算法进行改进,采用布谷鸟算法对滤波器的参数进行优化,并应用该滤波器对试验采集到的滞回特性数据进行去噪平滑。以滤波后的试验数据与各迟滞模型计算数据的误差平方和最小化为目标,分别对各模型的参数进行识别。结果表明:所提出的灰色Savitzky-Golay滤波方法具有很好的平滑滤波效果,滤波前后信号的灰色关联度大于0.8,而非对称Bouc-Wen迟滞特性模型具有相对较高的精度和较低的复杂度,其建模误差小于10%。研究结果可为汽车和其他机械装置上的橡胶件迟滞非线性建模和信号滤波去噪提供参考。 展开更多
关键词 Savitzky-Golay滤波 灰色关联度 非对称迟滞 参数识别 布谷鸟算法
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传感器故障后多变量经验小波变换多点预测 预览
15
作者 李春祥 张佳丽 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期197-208,230-231共13页
为有效应对多点风速传感器或风压传感器故障而造成的损失,同时为了降低运算的复杂性和工程应用的难度,需要提出同步恢复缺失数据的模型。传统的多通道信号诊断采用多元经验模态分解(multivariate empiricalmode decomposition,简称MEMD)... 为有效应对多点风速传感器或风压传感器故障而造成的损失,同时为了降低运算的复杂性和工程应用的难度,需要提出同步恢复缺失数据的模型。传统的多通道信号诊断采用多元经验模态分解(multivariate empiricalmode decomposition,简称MEMD),笔者提出多变量经验小波变换(multivariable empirical wavelet transform,简称MEWT)来同步恢复多点缺失数据。具体应用时,首先,运用MEWT将多点信号同时分解为一系列模态;然后,利用核函数极限学习机(kernel-based extreme learning machine,简称KELM)实现同步预测,同时运用杜鹃搜索(cuckoo search,简称CS)算法对模型的正则化参数以及核参数进行智能寻优。多步预测时,采用多输入多输出(multi-input multi-output,简称MIMO)策略代替传统的滚动策略。建筑物表面实测多点风压数据和实测多点下击暴流风速数据用于验证模型的可行性。与噪声辅助的多元经验模态分解核函数极限学习机的对比结果表明,该模型能更高精度地同步恢复多点多步信号。 展开更多
关键词 传感器故障 核函数极限学习机 杜鹃搜索算法 多变量经验小波变换 同步多步预测
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计及电动汽车的风水火电力系统联合优化调 预览
16
作者 梁作放 肖雨涵 张颖 《山东电力技术》 2019年第8期12-17,共6页
充分考虑了电动汽车充电的不确定性,以实测数据为基础,通过充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电概率的时间分布。针对风电出力和负荷预测的波动性等特点,将风电出力和负荷预测的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误... 充分考虑了电动汽车充电的不确定性,以实测数据为基础,通过充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电概率的时间分布。针对风电出力和负荷预测的波动性等特点,将风电出力和负荷预测的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差。由此构建了风水火电力系统联合调度模型,调度模型以系统成本最小为目标函数,包含了火电机组煤耗成本、水电站管理成本以及风电场管理成本和预测误差成本,最后采用布谷鸟搜索算法对其进行求解。仿真结果表明,水电站能够在电力系统中发挥较好的调节作用,弥补风电出力的随机波动和电动汽车的无序充电,减少火电机组出力的频繁变化,降低系统备用容量,增加电力系统的安全性、稳定性和供电可靠性。 展开更多
关键词 电动汽车无序充电 风电出力不确定性 风水火电力系统 经济调度 布谷鸟搜索算法
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多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法
17
作者 吴施志 边杰 +3 位作者 陈亚农 王平 徐友良 唐广 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1861-1868,共8页
针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分... 针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。 展开更多
关键词 振动衰减信号 信号分离 阻尼参数辨识 布谷鸟搜索算法 变分模态分解
自适应多尺度开闭平均hat变换及在轴承故障诊断中的应用 预览
18
作者 鄢小安 贾民平 《东南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期826-832,共7页
针对传统多尺度形态学分析方法(TMMA)因采用全部尺度的算术平均值作为输出结果而影响故障特征提取的问题,提出了一种自适应多尺度开闭平均hat变换方法,并将其成功应用于轴承故障诊断中.首先,借助单尺度形态学算子、多尺度结构元素和加... 针对传统多尺度形态学分析方法(TMMA)因采用全部尺度的算术平均值作为输出结果而影响故障特征提取的问题,提出了一种自适应多尺度开闭平均hat变换方法,并将其成功应用于轴承故障诊断中.首先,借助单尺度形态学算子、多尺度结构元素和加权运算等手段,构建一种多尺度开闭平均hat变换(MAVGH);随后,通过谱峭度指标确定MAVGH的最优尺度范围,并运用布谷鸟优化算法自适应搜索最优尺度范围内的组合权重系数.仿真和工程应用分析结果表明,对于仿真信号,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的特征频率强度系数(CFIC)分别提高了35.88%、33.91%、31.13%和46.97%;对于应用实例,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的CFIC值分别提高了6.26%、8.06%、2.84%和7.68%. 展开更多
关键词 多尺度开闭平均hat变换 谱峭度 布谷鸟优化算法 轴承故障诊断
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基于布谷鸟算法的数字散斑相关方法优化 预览
19
作者 唐家福 穆平安 周天媛 《陕西理工大学学报:自然科学版》 2019年第4期62-65,72,共5页
将布谷鸟算法引入到数字散斑相关方法的搜索中,通过设定隔离边界对数字散斑图像分块,在每一个子块上利用布谷鸟算法进行局部搜索,在此基础上利用爬山算法进一步搜索峰值。全局搜索可以设定一个较弱的收敛条件,快速搜索到相关系数分布单... 将布谷鸟算法引入到数字散斑相关方法的搜索中,通过设定隔离边界对数字散斑图像分块,在每一个子块上利用布谷鸟算法进行局部搜索,在此基础上利用爬山算法进一步搜索峰值。全局搜索可以设定一个较弱的收敛条件,快速搜索到相关系数分布单峰上,充分利用了布谷鸟算法的全局搜索能力与爬山算法的快速收敛特点;最后通过模拟散斑图片进行了相关仿真,并通过实际人工散斑进行了相关实验,表明该算法能有效稳定测量刚体的位移量。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 数字散斑相关方法 刚体位移 群体智能
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基于小波分解和布谷鸟搜索算法的小波神经网络风速预测 预览
20
作者 ZHANG Ye YANG Shiping +2 位作者 GUO Zhenhai GUO Yanling ZHAO Jing 《大气和海洋科学快报:英文版》 CSCD 2019年第2期107-115,共9页
风速预测是风电场运行和风电并网过程中的关键技术之一。由于风速序列呈现出明显的间歇性和波动性,使用单一模型进行时预测难以取得满意的结果。本文发展了三种混合多步预测模型,并将他们与已有的风速预测模型相比较。这三个模型结合了... 风速预测是风电场运行和风电并网过程中的关键技术之一。由于风速序列呈现出明显的间歇性和波动性,使用单一模型进行时预测难以取得满意的结果。本文发展了三种混合多步预测模型,并将他们与已有的风速预测模型相比较。这三个模型结合了小波分解、布谷鸟搜索算法和小波神经网络,分别记为CS-WD-ANN,CS-WNN和CS-WD-WNN。研究采用中国山东省两个风电场的实测数据进行模拟试验和模型比较,结果显示CS-WD-WNN表现最佳,具有最低的统计误差。 展开更多
关键词 风速预测 小波分解 神经网络 布谷鸟搜索算法
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