基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法

为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法CSV PSO算法·该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制·数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定·     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

基于PSO算法的求解热传导反问题的应用研究

给出了一类热传导反问题的数学模型,并采用粒子群优化算法对该热传导反问题进行了相变界面位置的反演求解.在标准PSO的基础上,研究了基于自适应PSO的热传导反问题的参数优化方法,并对粒子群优化算法中粒子数、粒子最大移动速度和加速系数的取值进行了讨论.仿真结果表明:在热传导反问题的优化求解中,PSO算法具有较高的精度和较好的收敛速度.     

基于多因素粒子群－神经网络算法的短期电价预测

本文提出在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化（PSO）算法,先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,建立了粒子群-BP神经网络模型。对美国PJM电力市场的实际电价（LMP）进行预测．与传统BP神经网络相比,该方法收敛速度快、所需历史数据少、预报精度高,验证了该方法的有效性和可行性。     

物流配送中心选址的IPSO-BP算法

改进标准粒子群优化算法（PSO）的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。     

基于PSO-BP神经网络的纱线质量预测

针对复杂纺纱过程中成纱断裂强度难以预测的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的成纱断裂强度预测方法.该方法采用PSO优化神经网络的权值和阈值,用来提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.以纺纱车间大量现场质量检测数据为对象,进行预测验证,结果表明,PSO-BP神经网络在预测相关性(预测值与实际值的一致性程度)上与传统BP算法相比提高5.0%,与GA-BP算法相比提高4.6%,在预测精度上均要好于BP神经网络与GABP神经网络.     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.     

一种改进的自适应粒子群优化算法的研究

针对标准粒子群算法（PSO）早熟收敛、进化后期收敛慢和精度较差等缺点,提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法根据粒子的适应度值一致等价于粒子位置的特点,通过比较粒子适应度值与当前全局最优适应度值的差来自适应调整惯性权值,并按当前种群平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作,增加种群多样性,使粒子跳出局部极值。通过几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上都比标准粒子群优化算法有明显的提高。     

基于粒子群优化的设备状态分类器设计

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用粒子群优化算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态。结果表明,基于粒子群优化的神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况。该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具。     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

改进GA-PSO算法的船舶电力系统故障诊断

为解决船舶电力系统故障识别的准确性以及快速性问题,在BP神经网络预测的基础上,提出一种改进的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)混合优化BP神经网络的方法。改进包括两方面：一是对粒子群的惯性权重和学习因子进行改进;二是对遗传算法的变异概率和交叉概率进行改进。对发生故障时的三相电压信号进行小波包分解,提取各频率段的能量熵作为故障特征。经测试,优化后的算法诊断准确率明显提高,神经网络训练次数和误差减小,验证了改进GA-PSO-BP算法的可靠性,以及用于船舶电力系统故障诊断的实用性。     

基于邻域粒子群优化神经网络的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,提出了基于邻域粒子群优化神经网络的异步电动机振动故障诊断方法.首先对实验室异步电动机各类常见故障进行测试,然后选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为神经网络的输入,最终利用邻域粒子群优化后的神经网络进行异步电动机振动的故障诊断.实验结果表明:与其他诊断方法相比,该方法具有较高的诊断精度.此方法适合应用在异步电动机振动故障诊断中,具有推广应用价值.     

粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用

 以振动频谱分析和粒子群优化算法为主要理论依据,以风力涡轮机齿轮箱为例,提出一种基于一维加速搜索算法和粒子群优化的齿轮箱振动信号去噪方法。利用一维加速搜索算法缩减搜索范围,应用粒子群优化算法提升优化效果,对切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数进行优化,并对齿轮箱故障振动信号进行滤波处理。仿真实验结果表明,此方法能够实现快速有效滤波去噪,适用于齿轮箱实时故障诊断的研究,具有一定的理论研究价值和实践应用价值。     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义,为提高间歇过程生产安全性,提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题,采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重,提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性,因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分,再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析,以降低系统变量的维数,并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例,建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型,并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较,结果表明,基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.