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基于PSO-BPNN算法的高校体育教学质量评价模型构建 被引量：2
1
作者 韩征强 孙玉玉 黄建文 《重庆第二师范学院学报》 2024年第2期107-112,共6页
随着信息技术迅速发展,智能技术赋能教学质量评价成为新的发展趋势。引入粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization),以高校体育课为例,建立基于PSO-BPNN神经网络算法的教学质量评价模型。为验证该模型评价效果,将采用德尔菲法构... 随着信息技术迅速发展,智能技术赋能教学质量评价成为新的发展趋势。引入粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization),以高校体育课为例,建立基于PSO-BPNN神经网络算法的教学质量评价模型。为验证该模型评价效果,将采用德尔菲法构建的26个教学质量评价指标作为模型输入、评价结果作为输出,进行仿真实验。结果发现,该模型具有较高适应度和较快收敛速度,可自动寻优隐含层神经元数目,满足高校教学质量多元评价模型高精度要求,保证评价结果更加科学准确。 展开更多
关键词 教学质量评价 pso-bpnn算法 高校体育课 模型构建
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基于PSO-BPNN算法的CFOSAT SWIM有效波高修正方法
2
作者 张锐 张杰 万勇 《海洋技术学报》 2024年第6期1-11,共11页
高精度的有效波高(Significant Wave Height,SWH)观测对于海洋领域的研究至关重要。中法海洋卫星(China-France Oceanography Satellite,CFOSAT)搭载的波谱仪(Surface Waves Investigation and Monitoring,SWIM)可提供全球范围内的波浪... 高精度的有效波高(Significant Wave Height,SWH)观测对于海洋领域的研究至关重要。中法海洋卫星(China-France Oceanography Satellite,CFOSAT)搭载的波谱仪(Surface Waves Investigation and Monitoring,SWIM)可提供全球范围内的波浪数据,但非星下点有效波高数据经验证后与真实值相比存在偏差,因此有必要对其进行修正。本文通过利用CFOSAT搭载的散射计(wind Sactterometer,SCAT)传感器提供的风场数据,建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),发展了对SWIM 6°波束有效波高数据修正的模型,并使用8°和10°波束有效波高验证了模型的适用性。结果表明:修正后的SWIM中6°波束有效波高均方根误差为0.2329 m,相关系数R为0.9858,模型对8°和10°有效波高修正也达到较高精度。该模型在中等海况下修正效果最好,但在低海况和高海况下分别存在高估和低估现象,通过增加低海况和高海况的训练数据可减小该部分误差。最后对比不同机器学习模型,证明了PSO优化算法可以提高模型精度。本文提出的PSO-BPNN网络模型有效地提高了有效波高参数的精度,可为参数修正研究提供一种实验思路。 展开更多
关键词 波谱仪 散射计 时空匹配 有效波高修正 粒子群优化算法 反向传播神经网络
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基于PSO-BPNN算法的核工业建筑工程造价估算方法
3
作者 邓力 廖佳涛 屈英前 《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2023年第2期56-59,共4页
在对建筑工程造价进行估算时,由于不同影响因素对于最终造价的作用程度不同,导致估算结果与实际造价存在较大差异,为此,提出基于PSO-BPNN算法的核工业建筑工程造价估算方法研究。结合工程造价造成影响因素的构成,分别从内部和外部两个... 在对建筑工程造价进行估算时,由于不同影响因素对于最终造价的作用程度不同,导致估算结果与实际造价存在较大差异,为此,提出基于PSO-BPNN算法的核工业建筑工程造价估算方法研究。结合工程造价造成影响因素的构成,分别从内部和外部两个角度选取了13个建筑工程特征指标参量,并将其作为自变量,在引入权重系数的基础上建立其与因变量工程造价之间的函数关系,对于权重系数的确定,运用了PSO-BPNN算法,将权重系数作为粒子,确定粒子的最优位置后,在BP神经网络中迭代计算得到工程造价的估算值。在测试结果中,设计方法的估算结果与工程实际造价之间的差值仅为100.4元/m2,具有较高的准确性。 展开更多
关键词 pso-bpnn算法 建筑工程 造价估算 特征指标参量 权重系数 最优位置
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基于IPSO-BPNN算法的开关磁阻发电机实验建模 被引量：1
4
作者 肖文平 叶家玮 胡晓刚 《微特电机》 北大核心 2009年第11期7-10,14,共5页
文章实现了一种利用改进的粒子群算法优化BP神经网络(IPSO-BPNN)的建模方法,建立了SRG的非线性模型。该方法利用了BP神经网络较强的非线性处理能力和逼近能力,改进粒子群算法的引入克服了BP神经网络容易陷入局部最优及初值敏感的缺点。... 文章实现了一种利用改进的粒子群算法优化BP神经网络(IPSO-BPNN)的建模方法,建立了SRG的非线性模型。该方法利用了BP神经网络较强的非线性处理能力和逼近能力,改进粒子群算法的引入克服了BP神经网络容易陷入局部最优及初值敏感的缺点。建模的实验数据采用间接测量法采集,分为训练样本与测试样本两个集合。建模效果表明IPSO-BP神经网络的泛化能力很强,可以近乎完美地表达SRG的磁链和转矩特性。 展开更多
关键词 开关磁阻发电机 改进粒子群算法 BP神经网络
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改进PSO-BPNN算法在管道腐蚀预测中的应用 被引量：9
5
作者 肖斌 张恒宾 刘宏伟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期27-33,共7页
输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群... 输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化的神经网络模型(IPSO-BPNN)来预测腐蚀管道剩余强度。首先,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种新的非线性递减惯性权重用于快速更新粒子速度和位置,并引入了遗传交叉算子增加粒子的多样性,形成了改进的粒子群算法(IPSO);其次,采用IPSO算法对神经网络的权重和阈值进行优化,并使用优化后的权重和阈值初始化神经网络,建立了IPSO-BPNN模型;最后,在2个真实的管道测试爆破数据集上进行实验,分别使用线性回归(LR)、FEA、前馈神经网络(BPNN)、粒子群算法前馈神经网络(PSO-BPNN)以及IPSO-BPNN模型对腐蚀管道剩余强度进行预测,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评估模型预测性的指标。在2个数据集的测试集上的结果表明:IPSO-BPNN模型的MAE分别为0.525 4、0.718 5,MAPE分别为3.77%、2.68%,RMSE分别为0.672 6、0.947 2,3项指标较LR、FEA、BPNN和PSO-BPNN有明显提升。改进PSO-BPNN算法可以提高腐蚀管道剩余强度预测的准确性,可以为管道检查提供较为准确的依据。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 非线性递减惯性权重 神经网络 腐蚀管道 剩余强度
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短时交通流量预测的IPSO-BPNN算法 被引量：5
6
作者 蔡玥 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第27期239-243,共5页
为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子... 为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子之间协作获得预测模型全局最优参数,通过BP神经网络建立预测模型,利用短时交通流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,粒子群优化神经网络提高了短时交通流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。 展开更多
关键词 短时交通流量 相空间重构 粒子群优化算法 神经网络
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基于监督学习的稀疏矩阵乘算法优选
7
作者 彭林 张鹏 +2 位作者 陈俊峰 唐滔 黄春 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期381-391,共11页
稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了... 稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了一种基于机器学习的最优稀疏矩阵乘算法选择模型,以给定矩阵集作为数据源,抽取稀疏矩阵的特征,并使用SPA、HASH、ESC计算获得的性能数据进行训练和验证,获得的模型能够仅使用稀疏矩阵的特征即可完成对新数据集的算法优选。实验结果表明,该模型可以获得91%以上的预测准确率,平均性能达到最优选择的98%,是单一算法性能的1.55倍以上,并且可在实际库函数中使用,具有良好的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 稀疏矩阵乘 SpGEMM SPA算法 HASH算法 ESC算法 机器学习
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基于改进遗传算法的水库防洪优化调度应用研究 被引量：1
8
作者 苑希民 刘广 +5 位作者 王秀杰 彭芳 李匡 刘战友 张民升 刘业森 《中国防汛抗旱》 2025年第2期13-18,共6页
针对水库常规调度方法存在的非动态性、灵活性不足及对复杂环境变化适应性差等问题,考虑水库防洪调度任务的多目标需求和传统遗传算法在复杂约束条件下的局限性,提出基于改进遗传算法的水库多目标防洪优化调度方法。即以最大削峰和最高... 针对水库常规调度方法存在的非动态性、灵活性不足及对复杂环境变化适应性差等问题,考虑水库防洪调度任务的多目标需求和传统遗传算法在复杂约束条件下的局限性,提出基于改进遗传算法的水库多目标防洪优化调度方法。即以最大削峰和最高库水位最低为优化目标函数,引入动态变化的交叉和变异策略,将水库常规操作规则和水库泄流一般操作原则概化为启发式信息融入传统遗传算法中并求解。以海河流域杨庄水库为研究对象分别构建基于改进遗传算法、调度规则及传统遗传算法的水库防洪调度模型,并进行对比分析。结果表明,改进遗传算法能够显著提高水库的调度效率和防洪能力,为汛期水库的管理提供了可靠技术。 展开更多
关键词 水库防洪调度 多目标 优化算法 改进遗传算法 启发式信息 海河流域 杨庄水库
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国内外算法风险研究:框架、特征及展望
9
作者 马海群 张涛 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
[目的/意义]随着ChatGPT的横空出世,算法应用越来越多地支配着人类的生活,算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来,这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全。对全球算法风险的形势进行研判能够有助于防范与... [目的/意义]随着ChatGPT的横空出世,算法应用越来越多地支配着人类的生活,算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来,这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全。对全球算法风险的形势进行研判能够有助于防范与识别算法风险,并为应对全球算法风险治理难题提供中国智慧与构想。[方法/过程]通过系统梳理国内外主要数据库915条核心文献,构建基于“学科领域—研究主题—治理工具—治理措施”的算法风险研究框架,并分析算法风险具有学科的交叉性、复杂的交织性、突出的人为性、泛化的不确定性等特征。[结果/结论]从加强情报学学科对算法风险研究、加强对人工智能算法可解释性研究、加强算法应用向善和算法服务从善研究、加强对全球算法风险治理中国智慧与构想研究4个方面对算法风险研究问题进行展望。 展开更多
关键词 算法风险 算法治理 算法向善 特征分析
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融合与分离之困:算法异化下学术用户AIGC技术使用意愿研究
10
作者 张宁 陈江玲 袁勤俭 《现代情报》 北大核心 2025年第5期34-48,共15页
[目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改... [目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改进平台功能以及相关部门算法治理提供借鉴与参考。[方法/过程]基于ABC态度模型和自我调节理论,从算法欣赏和算法厌恶的角度构建算法异化下影响学术用户AIGC技术使用的理论模型,采用结构方程模型分析(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对425份问卷数据进行实证分析。[结果/结论]SEM结果证实了矛盾态度对学术用户的AIGC使用意愿具有显著负向影响。算法欣赏(信息质量、功能质量)负向影响矛盾态度,算法厌恶(信息异化、治理滞后)正向影响矛盾态度,矛盾态度则在算法欣赏、算法厌恶和使用意愿间起到中介作用。同时,算法素养和社会支持在矛盾态度和AIGC技术使用意愿间起着调节作用;fsQCA结果进一步显示,质量导向型(S1)、自我效能型(S2)和群体驱动型(S3)形成高使用意愿,而风险规避型(NS1)和规范缺失型(NS2)会引发非高使用意愿。 展开更多
关键词 信息行为 算法异化 矛盾态度 算法欣赏 算法厌恶 AIGC 使用意愿
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基于ARIMA与GGACO算法的ETL任务调度机制研究
11
作者 周金治 刘艺涵 吴斌 《控制工程》 北大核心 2025年第2期208-215,共8页
随着抽取-转换-加载(extraction-transformation-loading,ETL)系统的ETL任务量增多,任务复杂度和波动性也随之提升,现有的ETL任务调度机制难以满足调度需求,如时间片轮转法受限于弹性调度能力弱、效率低下等缺点。为研究如何提升ETL任... 随着抽取-转换-加载(extraction-transformation-loading,ETL)系统的ETL任务量增多,任务复杂度和波动性也随之提升,现有的ETL任务调度机制难以满足调度需求,如时间片轮转法受限于弹性调度能力弱、效率低下等缺点。为研究如何提升ETL任务调度机制的弹性调度能力以及执行效率,提出了一种基于整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与贪心-遗传-蚁群优化(greedy-genetic-ant colony optimization,GGACO)算法的ETL任务调度机制。初期,建立ARIMA模型并弹性地结合贪心算法计算初始解;中期,利用遗传算法的全局快收敛的特性结合初始解圈定最优解的大致范围;最后,利用蚁群优化算法的局部快速收敛性进行最优解搜索。实验结果表明:该调度机制能够弹性地指导任务调度尽可能地找到最优解,减少任务的执行时间,以及尽可能实现更高效的负载均衡。 展开更多
关键词 弹性调度 ARIMA 贪心算法 遗传算法 蚁群优化算法
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算法市场的兴起:概念、挑战与未来发展
12
作者 林建浩 张一帆 +1 位作者 石沛昌 吴俊樊 《南方经济》 北大核心 2025年第1期1-17,共17页
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据... 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据要素市场相比,算法市场的商业化进展明显滞后,其交易机制和市场结构尚缺少系统深入的研究。文章探讨了算法市场的交易标的、市场结构及其关键特征,梳理了算法确权保护和算法流通机制方面面临的主要挑战,并总结了算法确权和流通市场发展的实践探索。通过分析算法市场与知识产权、数据要素市场,文章发现,算法与知识产权在创新性和虚拟性方面具有相似性,但对隐私数据的依赖性和开闭源算法的差异性使其确权保护更具复杂性。同时,算法与数据要素市场共享场景依赖和非标特征,但算法更强的外部依赖性对其流通提出了更高要求。针对我国算法市场当前面临的诸多挑战,文章提出构建以政府和市场双驱动为核心的算法交易与流通机制的政策建议,通过优化确权机制、促进供需匹配、降低使用门槛以及推动跨境流通,以促进算法市场的健康发展和广泛应用。 展开更多
关键词 算法市场 数字经济 算法确权
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k-center问题的算法研究综述
13
作者 王晓峰 华盈盈 +2 位作者 王军霞 彭庆媛 何飞 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期42-50,97,共10页
k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-cen... k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-center问题的算法进行梳理,将求解算法划分为精确算法、启发式算法、元启发式算法、近似算法等,从算法原理、改进思路、性能和精度等方面进行对比综述。精确算法在求解小规模k-center问题时可在多项式时间内得到最优解,但是算法效率低,不适用于大规模问题;启发式算法可以在多项式时间内给出相对最优解,但是没有理论保证,无法衡量与最优解的关系;元启发式算法可对目前存在的智能优化算法进行改进,给出相对最优解,但是解的质量无法保证;利用近似算法得到的解具有近似比保证,有较大的理论研究价值,但是实用价值较弱。目前求解k-center问题的元启发式算法已取得一定的研究成果,但是在求解时间、求解规模、算法效率等方面仍待突破,这将是未来k-center问题的研究重点。 展开更多
关键词 k-center问题 精确算法 近似算法 蜂群优化 遗传算法
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多目标进化算法的改进在齿轮减速器中的应用
14
作者 高淑芝 任学鹏 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期190-193,197,共5页
分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群... 分解的多目标算法是利用一组权重向量将一个多目标优化问题分解为一组标量子问题。针对当帕累托前沿是一个多峰和断裂等其他较复杂的情况下,均匀分布的权重向量往往收敛效果较差的问题,提出了一种种群分区管理的自适应方法用来保持种群的多样性与收敛性之间的平衡。首先,采用了一种均匀随机的权重向量生成方式进行初始化;其次,采用Tchebycheff分解方法进行子代的更新;再次,将提出的自适应方法对分解的多目标进化算法进行了改进;最后,通过在标准测试函数和齿轮减速器的优化仿真,证明了提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 分解算法 自适应 进化算法应用
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匹配优化算法在无人机群目标拦截的应用研究
15
作者 刘旭东 贺金鑫 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期336-343,共8页
针对无人机群拦截运动目标的问题,提出了一种最优匹配优化算法。该优化算法在经典的纯追踪制导律的基础上,结合Kunhn-Munkres(KM)算法和匈牙利算法。在拦截过程中采用卡尔曼滤波估计目标位置,减小目标位置观测的测量误差,引入虚拟领航... 针对无人机群拦截运动目标的问题,提出了一种最优匹配优化算法。该优化算法在经典的纯追踪制导律的基础上,结合Kunhn-Munkres(KM)算法和匈牙利算法。在拦截过程中采用卡尔曼滤波估计目标位置,减小目标位置观测的测量误差,引入虚拟领航无人机的概念来维持编队,并根据多旋翼无人机的飞行特点设计编队策略。通过仿真对比实验表明,采用所提出的最优制导策略,无人机群能够在保持预定编队的前提下拦截运动目标,缩短了所有无人机的平均每采样周期总飞行距离,加快了拦截过程,提高了编队完成度。 展开更多
关键词 无人机 目标拦截 追踪算法 匹配优化算法
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划
16
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究
17
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法
18
作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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基于改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法研究
19
作者 李墨潇 张建辉 +4 位作者 王晟旻 冯谦 张斌 邱绍峰 耿明 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期42-49,共8页
为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种... 为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种双层搜索的方式;此外,基于路径坡度变化,优化算法的代价计算方式;最后,为检验改进D^(*)Lite算法的路径规划能力,探讨区域危险发生、区域危险新增和区域恢复3种情景下的路径变化,研究D^(*)Lite算法在考虑路径坡度情况下的避险能力。研究结果表明:改进后的算法能够根据危险情况的变化调整路径,且考虑路径坡度能够获得更为准确的疏散时间。研究结果可为应急疏散工作提供指导。 展开更多
关键词 路径规划 应急疏散 改进算法 路径坡度
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基于粒子群算法的集中式多无人机静态任务分配 被引量：1
20
作者 马培博 刘新 +1 位作者 耿川 田聚波 《无线电工程》 2025年第1期204-210,共7页
由于科技的迅速发展和现代生活的需要,研究异构多无人机多任务分配技术,发挥多无人机协同操作优势具有重要的理论价值与现实意义。集中式控制结构下,中心控制单元掌握所有无人机的信息,分析无人机与任务要求的匹配情况,完成多无人机多... 由于科技的迅速发展和现代生活的需要,研究异构多无人机多任务分配技术,发挥多无人机协同操作优势具有重要的理论价值与现实意义。集中式控制结构下,中心控制单元掌握所有无人机的信息,分析无人机与任务要求的匹配情况,完成多无人机多任务分配的核心在于构建任务分配模型并求解。设计基于任务完成质量、无人机总飞行航程的综合考量,充分考虑无人机种类、数量、性能与任务类型、数量等因素间的约束关系,建立多无人机多任务分配模型,采用离散粒子群算法求解,仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 静态任务分配 粒子群算法
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