提出了基于杂交粒子群优化算法的分布式可再生能源并网的无功优化算法,从网损和静态电压稳定裕度两个角度出发,构建了含分布式发电系统的配电网无功优化的数学模型。在美国PG&E 69节点配电系统上进行效验。结果表明,该算法收敛性好、精度高;分布式电源并网后能有效降低系统的有功网损,提高电压稳定性,对分布式电源并网运行具有一定的参考价值。
上传时间: 2014-12-24
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间: 2014-03-21
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提出了一个自适应量子粒子群优化算法,用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明,采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,能够选择出较优秀的特征子集。
上传时间: 2013-11-16
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力,对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用,在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型,以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间: 2013-10-23
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针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间: 2013-11-14
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//开发平台:Microsoft .NET Framework 2.0,Microsoft Visual C# 2005 Express //日期:2005.3.12 //作者:刘波 //粒子群优化算法(PSO):本算法求目标函数的最小值
标签: Microsoft Framework 2.0 NET
上传时间: 2015-03-15
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用JAVA语言编写,包括PSO(Particle swarm optimization, 中文译名为粒子群优化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文译名为差分进化或差异演化)等算法,有一些不带约束和带约束的算例(如Michelawicz的几个问题)。使用说明见usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注释。
上传时间: 2014-01-06
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在现有的道路条件下,提高交通控制和管理水平,合理利用现有的交通设施,充分发挥其能力,是解决我国现在交通问题的有效方法之一。而对单路口信号配时的优化,是城市交通区域控制的基础,十分之重要。本文将自适应变异粒子群算法应用于交通信号配时,与传统的信号配时方法相比较,车辆的平均延误得到了明显的改善。
标签: 条件下
上传时间: 2015-08-11
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图像配准的很好的程序,里面用到粒子群算法
上传时间: 2014-01-15
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c++pso程序,用6个基本函数验证的粒子群算法程序
上传时间: 2015-09-30
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