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基于深度学习的自适应优化算法研究及其在大数据处理中的应用
1
作者 王治学 马廷福 海小虎 《电脑知识与技术》 2024年第32期62-64,共3页
随着数据量的急剧增加,传统深度学习训练方法在效率和效果上遇到了限制,如数据异质性与非平稳性、计算资源的限制以及模型过拟合等问题。针对这些挑战,文章提出了一系列改进策略,包括动态正则化方法、资源感知的分布式处理框架以及基于... 随着数据量的急剧增加,传统深度学习训练方法在效率和效果上遇到了限制,如数据异质性与非平稳性、计算资源的限制以及模型过拟合等问题。针对这些挑战,文章提出了一系列改进策略,包括动态正则化方法、资源感知的分布式处理框架以及基于元学习的学习率自适应调整机制。这些策略旨在提升模型在大数据处理中的性能和泛化能力,同时保证计算资源的高效利用。 展开更多
关键词 深度学习 自适应优化算法 大数据处理
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基于关联规则的绿色特高压换流站设备选型逻辑自适应优化算法
2
作者 白光亚 李天佼 +1 位作者 朱良晓 赵伟利 《微型电脑应用》 2024年第6期230-233,共4页
特高压换流站中组成设备众多,在运行时会产生较大的耗损,有必要实施设备选型优化,对此,提出一种基于关联规则的绿色特高压换流站设备选型逻辑自适应优化算法。利用关联规则,选取影响绿色特高压换流站设备选型的主要因素,构建绿色特高压... 特高压换流站中组成设备众多,在运行时会产生较大的耗损,有必要实施设备选型优化,对此,提出一种基于关联规则的绿色特高压换流站设备选型逻辑自适应优化算法。利用关联规则,选取影响绿色特高压换流站设备选型的主要因素,构建绿色特高压换流站设备选型逻辑描述函数,并设置约束条件。利用粒子群算法自适应优化选择特高压换流站设备型号,实现绿色特高压换流站设备选型逻辑优化。结果表明,3种自适应优化后的绿色特高压换流站设备选型方案应用后,产生的耗损要小于原始特高压换流站设备选型方案。 展开更多
关键词 关联规则 绿色特高压换流站 设备选型 粒子群算法 逻辑自适应优化算法
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基于自适应优化算法的AGC缸性能参数监测方法研究
3
作者 贺锦峰 李铁钢 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2024年第10期0040-0045,共6页
本研究提出了一种创新的监测技术,旨在提高自动厚度控制系统(AGC)中AGC缸的性能监测精度和效率。该方法通过集成先进的自适应优化算法,能够实时分析AGC缸的运行数据,并自动调整监测参数以适应不同的工作条件。与传统监测方法相比,本方... 本研究提出了一种创新的监测技术,旨在提高自动厚度控制系统(AGC)中AGC缸的性能监测精度和效率。该方法通过集成先进的自适应优化算法,能够实时分析AGC缸的运行数据,并自动调整监测参数以适应不同的工作条件。与传统监测方法相比,本方法显著提升了AGC缸性能的监测速度和准确性,确保了轧制过程的稳定性和带钢产品的厚度一致性。此外,该技术还具备自我学习和自我优化的能力,能够根据历史数据不断改进监测策略,延长AGC缸的使用寿命,降低维护成本。本研究的方法适用于多种钢铁生产线,对于提升整个生产线的智能化水平和市场竞争力具有重要意义。 展开更多
关键词 自动厚度控制(AGC) 自适应优化算法 性能参数监测 实时数据分析 智能制造
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计及需求侧响应的微电网多尺度调度自适应优化算法 被引量：2
4
作者 李津 蒋晨达 《长春工程学院学报（自然科学版）》 2022年第4期51-55,85,共6页
针对微电网调度成本较大的问题,研究计及需求侧响应的微电网多尺度调度自适应优化算法。建立计及需求响应的微电网运行成本函数,分别计算微电网中的燃料需求、电网运行维护需求、电网交互费用需求、环境维护需求等,并计算电网调度的总... 针对微电网调度成本较大的问题,研究计及需求侧响应的微电网多尺度调度自适应优化算法。建立计及需求响应的微电网运行成本函数,分别计算微电网中的燃料需求、电网运行维护需求、电网交互费用需求、环境维护需求等,并计算电网调度的总成本。基于微电网结构模型,构建目标函数与约束条件,设计微电网多尺度调度自适应算法。实验结果表明,该方法降低了高峰时段的电力负荷,整体功率<40 MW,且该算法的调度成本为725.25元,降低了调度成本,使微电网调度的经济效益得到保证。 展开更多
关键词 需求侧 需求侧响应 多尺度 微电网 电网调度 自适应优化算法
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一种EJB组件池的自适应优化算法 被引量：3
5
作者 马海燕 《计算机时代》 2005年第9期11-12,43,共3页
EJB组件池技术可以避免频繁建立和关闭EJB实例的开销,提高系统性能,但现有的EJB组件池技术没有考虑不同时段并发用户访问量的差异,对此,文章提出了一种自适应的组件池优化算法。实验证明,在对Web应用系统使用该算法后,内存占用和并发用... EJB组件池技术可以避免频繁建立和关闭EJB实例的开销,提高系统性能,但现有的EJB组件池技术没有考虑不同时段并发用户访问量的差异,对此,文章提出了一种自适应的组件池优化算法。实验证明,在对Web应用系统使用该算法后,内存占用和并发用户响应时间方面均有明显降低。 展开更多
关键词 EJB组件池 管理策略 自适应优化算法 测试 EJB组件 优化算法 自适应 WEB应用 系统性能 实验证明
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雷达目标检测深层自编码器自适应优化算法 被引量：4
6
作者 侯旋 陈涛 王唯良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期165-171,共7页
研究了现阶段雷达低小慢目标探测技术的难点与方法。分析了深层自编码器基本模型与算法,通过引入自适应学习理论,提出了基于Rumelhart函数的深层自编码器自适应算法(RDAAA),并证明了算法的收敛性。优化算法避免了网络训练过程中出现惩... 研究了现阶段雷达低小慢目标探测技术的难点与方法。分析了深层自编码器基本模型与算法,通过引入自适应学习理论,提出了基于Rumelhart函数的深层自编码器自适应算法(RDAAA),并证明了算法的收敛性。优化算法避免了网络训练过程中出现惩罚过度的现象,克服了学习速率过高导致网络振荡发散,或学习速率过小降低网络收敛速度等缺陷。利用两种数据集对RDAAA、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法(CDAA)与误差反向传播算法(BPA)进行模式识别能力分析,结果表明在确定限定误差与选取最佳学习速率的情况下,RDAAA相对于CDAA与BPA收敛速度最快,正确识别率更高。围绕雷达目标检测与深度学习理论,分析了低小慢目标特性,将目标检测问题转化为模式分类问题,利用上述三种算法进行目标检测仿真实验,结果表明RDAAA与CDAA的性能明显优于BPA,且RDAAA的检测率更高,特别是处于低信噪比阶段,仍可保持较高的发现概率。 展开更多
关键词 目标检测 低小慢目标 深度学习 自动编码器 自适应优化算法
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改进量子粒子群自适应优化算法 被引量：4
7
作者 迟佳 梁秋艳 +2 位作者 张晓玲 赵子瀚 孙井也 《中国科技信息》 2023年第11期86-90,共5页
近年来,智能优化算法层出不穷,如:灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)等。由于智能优化算法... 近年来,智能优化算法层出不穷,如:灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)等。由于智能优化算法参数较少,容易实现,受到各国学者的青睐。但是,随着优化功能的具体化和规模的庞大化,部分单一算法无法兼顾收敛速度和精度,无法满足实际应用的需求。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 智能优化算法 粒子群算法 遗传算法 自适应优化算法 鲸鱼优化算法 优化功能
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基于自适应混合策略鲸鱼优化算法的分数阶PID控制器在液位控制中的研究
8
作者 陆琦 张艳丽 +1 位作者 李新华 王明超 《化工自动化及仪表》 2025年第1期16-21,共6页
为了进一步提高液位控制系统的控制精度和稳定性,采用分数阶PID控制器(FOPID)对液位进行控制。由于分数阶PID控制器存在整定参数多、整定困难等问题,提出了一种自适应混合策略鲸鱼优化算法(AMSWOA)对分数阶PID参数进行整定。采用实验用... 为了进一步提高液位控制系统的控制精度和稳定性,采用分数阶PID控制器(FOPID)对液位进行控制。由于分数阶PID控制器存在整定参数多、整定困难等问题,提出了一种自适应混合策略鲸鱼优化算法(AMSWOA)对分数阶PID参数进行整定。采用实验用单容和双容水箱模拟工业中的液位控制。利用MATLAB工具对分数阶PID控制器和液位控制系统进行仿真建模,并与整数阶PID控制算法进行仿真比较。结果表明,与整数阶PID控制器相比,应用自适应混合策略鲸鱼优化算法的分数阶PID控制器具有超调量小、调节时间短及稳态误差小等优势。 展开更多
关键词 液位控制 分数阶PID控制 自适应混合策略鲸鱼优化算法 仿真建模
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用于训练神经网络的自适应梯度下降优化算法 被引量：4
9
作者 阮乐笑 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期25-31,共7页
由于神经网络规模的扩大,模型训练变得越来越困难.为应对这一问题,提出了一种新的自适应优化算法——Adaboundinject.选取Adam的改进算法Adabound算法,引入动态学习率边界,实现了自适应算法向随机梯度下降(SGD)的平稳过渡.为了避免最小... 由于神经网络规模的扩大,模型训练变得越来越困难.为应对这一问题,提出了一种新的自适应优化算法——Adaboundinject.选取Adam的改进算法Adabound算法,引入动态学习率边界,实现了自适应算法向随机梯度下降(SGD)的平稳过渡.为了避免最小值的超调,减少在最小值附近的振荡,在Adabound的二阶矩中加入一阶矩,利用短期参数更新作为权重,以控制参数更新.为了验证算法性能,在凸环境下,通过理论证明了Adaboundinject具有收敛性.在非凸环境下,进行了多组实验,采用了不同的神经网络模型,通过与其他自适应算法对比,验证了该算法相比其他优化算法具有更好的性能.实验结果表明,Adaboundinject算法在深度学习优化领域具有重要的应用价值,能够有效提高模型训练的效率和精度. 展开更多
关键词 深度学习 自适应优化算法 神经网络模型 图像识别 动态学习率边界 短期参数更新
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基于ABWO的并行DCNN优化算法
10
作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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基于疯狂自适应樽海鞘群优化算法的异构多核任务调度
11
作者 程小辉 刘天承 《计算机与数字工程》 2024年第10期2886-2889,2919,共5页
为了解决当前异构多核环境下的任务调度效率不能满足应用程序的多样性要求的问题,论文基于疯狂自适应的樽海鞘群优化算法(Crazy and Adaptive Salp Swarm Algorithm,CASSA),提出一种异构多核处理器任务调度算法。该算法以缩短全部任务... 为了解决当前异构多核环境下的任务调度效率不能满足应用程序的多样性要求的问题,论文基于疯狂自适应的樽海鞘群优化算法(Crazy and Adaptive Salp Swarm Algorithm,CASSA),提出一种异构多核处理器任务调度算法。该算法以缩短全部任务的完成时间为目标,根据任务优先权规则设计任务分配的编码方案,利用CASSA算法中领导者的全局搜索能力和追随者的局部搜索能力,使CASSA算法在异构多核任务调度问题上有更高的收敛效率和更高质量的解。实验表明,CASSA算法的性能优良,最优解的质量高,在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义。 展开更多
关键词 异构多核处理器 任务调度 疯狂自适应的樽海鞘群优化算法
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量：2
12
作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子群优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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基于自适应差分优化算法的SQUID TEM数据电阻率-极化率多参数提取研究
13
作者 马彬原 嵇艳鞠 +5 位作者 马云峰 吴琼 赵雪娇 黎东升 滕民强 于一兵 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4468-4481,共14页
超导时域电磁探测方法(Superconducting Quantum Interference Devices Time Domain Electromagnetic Method,SQUID TEM)是多金属矿探测的有效手段之一.在实际探测中超导传感器虽然可以观测到极其微弱的极化效应,但还无法同时提取电阻... 超导时域电磁探测方法(Superconducting Quantum Interference Devices Time Domain Electromagnetic Method,SQUID TEM)是多金属矿探测的有效手段之一.在实际探测中超导传感器虽然可以观测到极其微弱的极化效应,但还无法同时提取电阻率和极化率信息.本文提出了基于种群个体自适应进化筛选策略的差分优化算法,分析了传统差分优化算法中突变和交叉因子均为定值时,对电阻率和极化率提取精度的影响,设计优化了突变因子随柯西分布、交叉因子随高斯分布的自适应控制方式,重构了同时包含极化率和电阻率信息的目标函数,从而实现了极化率和电阻率参数的同时提取.通过典型层状模型,对比了自适应差分优化与差分进化、线性权重粒子群算法进行电阻率和极化率参数提取的效果,自适应差分优化算法的提取结果更接近真实模型.将该新方法应用于黑龙江大兴安岭地区的SQUID TEM野外数据,实现了地下不同深度电阻率、极化率信息的提取,结果与钻孔资料一致,验证了新方法双参数提取的有效性. 展开更多
关键词 SQUID TEM 自适应差分优化算法 控制参数 感应极化效应 多参数提取
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基于最小二乘和自适应蛇优化算法的直驱风机LVRT特性辨识 被引量：5
14
作者 徐恒山 李文昊 +2 位作者 赵铭洋 薛飞 张旭军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期55-66,共12页
为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱... 为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱风机LVRT待辨识参数初值,以确定待辨识参数的寻优范围;然后,分析了蛇优化SO(snake optimization)算法分阶段寻优的边界条件,设计了分阶段自适应学习因子,并引入Levy飞行策略,提出了适用于直驱风机LVRT控制参数辨识的ASO算法;最后,将ASO算法多次辨识平均值作为最终结果。结果表明,所提方法能快速、准确辨识直驱风机LVRT控制参数。 展开更多
关键词 直驱风机 参数辨识 低电压穿越 最小二乘法 自适应蛇优化算法
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面向农村配电网电压优化控制的自适应动态分区方法
15
作者 易姝娴 王晶 +3 位作者 梁伟宸 李江 马鑫晟 黄炎 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期110-119,共10页
大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压... 大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压优化控制动态分区方法。首先,建立包含模块度、电压调节能力和节点隶属度的综合分区指标体系;其次,通过非线性减小惯性权值和自适应学习因子改进粒子群优化算法,解决传统粒子群优化易陷入局部最优的问题;最后,在聚类分区算法基础上,利用改进粒子群优化算法优化K-means聚类中心,配合触发机制以实现配电网动态分区。仿真结果表明,该方法能够有效均衡分区规模,提高电压调节能力,与传统粒子群优化的K-means方法相比,速度提升14.8%,精度提升4.3%。 展开更多
关键词 农村配电网 动态分区 自适应学习粒子群优化算法 电压控制 分布式控制
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自适应优化算法在供暖锅炉控制系统中的应用
16
作者 王玉叶 《学园》 2012年第17期176-177,共2页
燃烧式供暖锅炉的控制过程复杂多变,系统内部的给煤、鼓风耦合性较强,作为控制对象的温度值又具有典型的非线性和滞后性,为解决供暖锅炉控制中的以上难题,自适应优化算法控制系统采用一种基于人工智能的专家系统控制方案,有效地适应锅... 燃烧式供暖锅炉的控制过程复杂多变,系统内部的给煤、鼓风耦合性较强,作为控制对象的温度值又具有典型的非线性和滞后性,为解决供暖锅炉控制中的以上难题,自适应优化算法控制系统采用一种基于人工智能的专家系统控制方案,有效地适应锅炉各参数频繁的变化及相互的匹配,克服多回路耦合和各种介质的干扰,很好地解决了锅炉温度控制的难题。系统采用的主要技术是自适应优化算法、人工智能、专家系统,控制系统能实现全自动运行,系统的主要功能是节能增效。 展开更多
关键词 锅炉 自适应优化算法 人工智能 专家系统
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基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容 被引量：17
17
作者 杨博 俞磊 +3 位作者 王俊婷 束洪春 曹璞璘 余涛 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1673-1688,共16页
建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)... 建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pareto解筛选机制,针对该模型能够获得更加优异的高质量解.为回避权重系数人为设置主观性带来的影响,采用基于马氏距离的理想决策点法进行Pareto最优解集决策.最后,基于IEEE 33, 69节点配电网和孤网运行的IEEE 33, 69节点配电网进行仿真分析.研究结果表明:与传统的多目标智能优化算法相比,AMRFO算法能够获得分布更加广泛、均匀的Pareto前沿,在兼顾经济性的同时,配电网的电压分布、有功功率损耗的改善效果显著优于其他算法. 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 选址定容 自适应蝠鲼觅食优化算法
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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化 被引量：65
18
作者 田文奇 和敬涵 +2 位作者 姜久春 牛利勇 王小君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期25-29,共5页
大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据... 大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响。结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充"最低谷"效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果。 展开更多
关键词 电动汽车 换电池站 充电调度 多目标优化 自适应变异的粒子群优化算法
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基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究 被引量：5
19
作者 李辉 蔡敏 +1 位作者 李宇 李跃志 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第6期632-635,共4页
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基... 针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果. 展开更多
关键词 神经网络 自适应粒子群优化算法 仿真
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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量：47
20
作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页
智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子群优化算法 支持向量回归机
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