基于高阶累积量和改进GRNN的CSI手臂行为识别

为了挖掘信道状态信息(channel state information,CSI)在手臂行为识别中的非线性深层特征,提高识别准确度,提出了一种基于高阶累积量和改进广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的CSI手臂行为识别算法.离线阶段,将在不同手臂动作下...     

公路运输能力的神经网络预测

公路运输能力受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对公路运输能力进行分析及预测.通过对2000～2008年全国公路运输能力的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2007～2008年的实际数据进行模型检验,结果表明:当光滑因子为0.1时,逼近误差为0.3%,GRNN用于公路运输能力的预测具有较好效果.     

约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法

使用混沌运动产生均匀分布的初始种群,并且对早熟的种群进行混沌变异,以增强算法的全局寻优能力;用一个改进的粒子群优化算法对种群进化,对那些不可行的粒子再用差分进化算法进行演化;通过自适应的半可行域竞争选择策略形成新一代种群,直到达到全局寻优的目的,由此提出一个约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法.数值结果表明,所提出的算法具有较高的计算精度、较好的稳定性、较强的全局寻优能力.     

基于改进灰狼算法优化自适应相似日选取的小水电短期预测

针对小水电机组出力预测问题,提出一种基于改进灰狼算法优化自适应相似日选取的小水电预测方法.首先根据小水电的出力规律采用阴历来划分负荷数据,考虑到各因素影响小水电出力的程度是变化的,采用自适应相似日选取方法,并引入改进的灰狼算法来优化各影响因子权重.将筛选出来的相似日样本输入径向基函数(radial basis function,RBF)、反向传播(back propagation,BP)网络这两种单一模型分别进行小水电机组出力预测,并将两个模型的预测结果输入经灰狼算法优化的广义回归神经网络进行非线性组合预测.对某地区进行算例分析,模型相较于单一的BP、RBF和未优化的广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)组合预测模型,平均绝对误差分别降低了3.28％、1.73％和0.29％,验证了模型的有效性.     

基于OPC技术和果蝇优化广义回归神经网络的海洋蛋白酶发酵过程软测量

鉴于海洋生物酶发酵过程中关键生物参数难以实时在线测量的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)的广义回归神经网络(Generalized regression neural network,GRNN)与面向过程控制的对象链接与嵌入技术相结合的软测量方法。GRNN的非线性映射能力强、学习速度快,但GRNN的预测性能受平滑因子的影响比较大,因此利用FOA对GRNN的平滑因子进行寻优,以提高模型的泛化能力,采用OPC技术可以实现MATLAB和组态王之间的数据通讯,将预测的关键生物参数值传送给组态王进行实时显示与存储。通过采集海洋蛋白酶发酵过程的实验数据,建立基于FOA优化GRNN的海洋蛋白酶发酵过程关键生物参数(菌体质量浓度、基质质量浓度、酶活)的软测量模型,并与GRNN、BP神经网络、支持向量机(Support vector machine,SVM)进行对比。结果表明,基于FOA优化GRNN的软测量模型对训练样本的拟合能力和对测试样本的预测能力都远远超过GRNN、BP神经网络和SVM,通过OPC技术将MATLAB和组态王进行数据连接,实现了生物参数的实时在线测量,且系统运行的稳定性较好。     

基于改进的LMD和GRNN组合风速预测

传统局域均值分解(LMD)算法采用滑动平均法计算局域均值函数和局域包络函数,易造成过平滑,影响分解精度。文章提出采用Akima插值法分别计算上下极值点包络线,进而求出局域均值函数和局域包络函数,对LMD方法进行改进;针对风速的非线性和非平稳性,提出基于改进LMD和广义神经网络(GRNN)的组合预测模型,用改进LMD算法分解风速,然后用GRNN对各分量分别建模预测,最后将预测结果叠加得出最终预测值。算例结果表明,LMD分解预处理可以提高预测精度,相对于现有LMD算法,改进算法分解结果更为精确,相对于GRNN及LMD-GRNN模型,改进后LMD-GRNN组合模型预测精度更高。     

改进的CS-GRNN模型在城市需水量预测中的应用

为了更加准确地预测城市需水量,提出一种基于改进布谷鸟算法优化广义回归神经网络模型的城市需水量预测方法.该方法采用改进的布谷鸟算法对广义回归神经网络的平滑因子进行优化,建立改进布谷鸟算法优化的广义回归神经网络模型(ICS-GRNN),并应用于南宁市城市需水量预测中.通过使用南宁市2001—2012年城市需水量测试数据分别对传统GRNN法和ICS-GRNN法的预测结果进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度和数据拟合能力.     

基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义.     

基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测

网络流量数据序列具有混沌特性.相空间重构后,采用一种改进黑洞算法优化回声状态网络的非线性模型对网络流量进行预测.改进黑洞算法是在现有工作的基础上提出一种新的新解生成机制,可以提高算法的收敛速度和精度;相比于遗传算法、和声搜索算法等其他优化算法,所提出的改进黑洞算法不依赖自身相关参数的准确设定;将其应用于回声状态网络4个重要参数的优化选取,使得预测模型具有较好的预测稳定性.通过Mackey-Glass混沌时间序列和网络流量公共数据集的仿真实验,结果表明所提出的方法具有较好的预测性能.     

基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究

针对传统目标跟踪算法搜索范围小、跟踪精度低的缺点,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA),该算法引入了遗传竞争机制,根据优化的优劣情况调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和变异性,同时扩大了搜索范围,提高了粒子多样性,改善了跟踪精度.     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.     

基于恐惧指数的疫情影响下短期电力负荷预测方法

突如其来的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情给电力负荷造成了严重的影响,为了有效应对疫情带来的影响,提高疫情影响下的短期负荷预测精度,提出了一种基于恐惧指数（FI）的疫情影响下短期电力负荷预测方法.利用疫情数据构建FI,与时间信息、历史负荷、气象条件一起作为广义回归神经网络（GRNN）模型的输入变量,用果蝇优化算法（FOA）对GRNN平滑因子进行优化,提高预测结果的准确度和稳定性,使用构建的预测模型进行预测.算例结果表明,该方法能有效提高疫情影响下短期负荷预测的精度,为重大灾难影响下的短期负荷预测提供参考与借鉴.      

具有协同寻优的蝙蝠萤火虫混合优化算法

萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫种群的信息交互,协调寻优;最后对全局最优个体进行高斯扰动以增加种群的多样性,从而避免种群陷入局部最优解。通过使用6个常见的基准测试函数对该算法进行测试,并与其他3种算法(标准粒子群算法、蝙蝠算法、萤火虫算法)进行对比实验,结果表明该混合算法的总体性能优于其他3种算法。引入蝙蝠种群对萤火虫性能有较大提升,改善切实有效。     

引入PSO加速因子和个体认知的改进蝙蝠算法

针对蝙蝠算法后期收敛速度慢,易陷入早熟收敛,求解精度低的缺点,提出一种引入粒子群算法中的个体认知与加速因子的改进方法。该方法增加了蝙蝠的个体历史飞行经验,提高了个体自主性,以避免群体经验过度影响带来的进化能力丧失;利用加速因子对速度的控制,增加蝙蝠的可飞行范围,提高搜索能力,加快收敛速度。最后选取标准测试函数对设置不同加速因子的改进算法进行仿真验证,并与基本蝙蝠算法进行对比,结果显示改进后的算法在收敛速度和求解精度上有进一步提高。