基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于改进LSSVR模型的移动节点定位技术研究

针对最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型在移动节点定位过程中存在难以确定最优参数的不足,提出一种基于改进粒子群算法优化LSSVR模型的定位方法.通过最小二乘支持向量回归机构造节点定位的模型,自适应调整惯性权重以及学习因子来提高粒子群算法的寻优性能,并将其应用到LSSVR模型的参数优化中,避免参数选择的盲目性.根据接收信号强度指示(received signal strength indication,RS-SI)测距技术获得节点移动过程中的距离向量,将其输入LSSVR定位模型,估计出未知节点的坐标.仿真结果表明,相对于LSSVR与PSO-LSSVR算法,所提算法的定位精度分别提高了25.9％和19.7％,具有较好的定位稳定性与实时性.     

基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

室内定位是普适计算应用中的关键技术,针对最小二乘支持向量机参数优化的难题,提出一种优化最小二乘支持向量机的室内定位算法。首先采用主成分分析提取重要定位特征,然后采用最小二乘支持向量机建立室内定位模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试定位性能。结果表明,文中算法提高了室内定位的精度且定位时间少于其它室内定位算法,具有一定的实际应用价值。     

基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些的参考。     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

永磁驱动器偏心磁极的优化设计

设计了一种具有偏心磁极结构的永磁驱动器,采用三维有限元仿真建立样本空间,构建具有偏心磁极结构的永磁驱动器的最小二乘支持向量机非线性回归模型;基于该模型,选择涡流损耗最小且输出转矩最大为优化目标,利用粒子群优化算法对其结构进行优化,得出最优结构参数组合.有限元仿真实验对比改进前后永磁驱动器的径向磁通密度和涡流密度分布的结果,验证了最小二乘支持向量机和粒子群算法的参数优化方法是可行的,改进的偏心磁极结构优化了永磁驱动器的涡流路径,提高了永磁驱动器的传动转矩,进一步提高了系统的工作效率.     

PSO-ε-SVM的回归算法

回归支持向量机的ε不敏感损失函数的参数寻优是一个重要的问题,它与支持向量机的行为特性有紧密关系。本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值。     

基于粒子群优化的LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。对模拟电路故障信号采用小波包进行消噪和分解,作为最小二乘支持向量机的输入样本。为了避免参数优化时容易陷入局部最优的缺陷,使用粒子群算法对LSSVM参数进行优化选取。以Sallen-key带通滤波器电路为对象的仿真研究结果表明,提出的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机可以对模拟电路有效地进行故障诊断,并且提高了诊断效率。     

基于正交设计和支持向量机的横磁通永磁电机参数优化

漏磁系数是永磁电机的一个重要参数,它标志着磁路设计的合理性和永磁体的利用率.本文将正交设计、支持向量机以及粒子群智能优化算法相结合,提出一种横磁通永磁电机漏磁优化设计方法.首先,在基于标量磁位求解的三维有限元模型基础上,确定对空载漏磁系数敏感度较高的设计参数;其次,通过正交试验建立参数样本空间,并运用固定尺度最小二乘支持向量机实现电机漏磁系数的非线性回归建模,为电机优化所需的大规模迭代运算提供高效的计算模型;最后利用粒子群算法进行以空载漏磁系数最小为目标的寻优操作,并得到最优方案.对一台30kW聚磁式横磁通永磁同步电机进行参数优化,结果表明在满足输出转矩要求的约束条件下降低了漏磁,充分证明了建模和优化设计的正确性和工程实用价值.     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于粒子群优化算法的双代号网络进度计划图的绘制

为了解决双代号网络图绘制过程中布局优化比较困难、算法复杂的问题,将粒子群优化算法引入到双代号网络图的优化中．以工序交叉最少为自适应度函数,通过建立网络图布局优化模型,在确定结点x坐标后,优化结点y坐标的位置,实现双代号网络图绘制布局优化．基于此模型,用VC#.NET编制了相应的双代号网络绘制程序,并以实际工程对该算法进行了验证     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。     

利用储能技术提高电力系统稳定性研究

研究了利用储能系统(ESS)提高电力系统稳定性的控制方法。首先给出一种适用于电力系统稳定控制的储能系统通用简化仿真模型,然后根据问题的需要设计了功率振荡阻尼控制器,并使用粒子群算法(PSO)对其参数进行优化,最后通过在PSASP上进行数字仿真验证了所提方法的有效性。     

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.     

基于假设检验的NLOS确定及最小残差定位算法

针对室内非视距传播会降低定位精度的情况,提出基于假设检验的NLOS确定算法,并在此基础上提出基于粒子群优化算法的最小残差定位算法.通过联合信号接收强度模型和到达时间模型,利用假设检验的方法确定当前信号是否受到非视距污染.仿真结果表明,与标准差分析法相比,所提出的方法具有计算量小、不需要太多的传播模型参数等特点,具有较高的正确率.在确定信号传播环境后,在非视距干扰比较严重的情况下,提出了基于粒子群优化算法的最小残差定位算法,定位精度优于加权最小二乘法和Fang氏算法.     

粒子群算法优化RBF-SVM沙尘暴预报模型参数

为提高沙尘暴的预报准确率,针对目前已出现的RBF—SVM沙尘暴预报模型中的参数优化进行研究．利用基本粒子群优化算法（SPSO算法）中粒子速度及其位置与RBF—SVM模型中参数对相对应,对沙尘暴进行预报,为解决SPSO算法易陷入局部解的缺陷,提出了惯性权值自适应调节的改进粒子群算法（WPSO算法）,并对沙尘暴RBF—SVM模型参数进行了优化．仿真结果表明,无论是SPSO算法,还是WPSO算法,在优化RBF—SVM沙尘暴预报模型参数方面都表现出了良好的性能,分别比已有的SVM方法的预报准确率提高了22．3％和45．3％．     

利用基于精英策略的粒子群算法求解多目标规划问题

本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法.该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点.最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性.