排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 46 毫秒
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基于自适应网格的多目标粒子群优化算法 总被引:5,自引:1,他引:4
针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能. 相似文献
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短期负荷概率性预测的混沌时间序列方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于混沌时间序列的短期负荷概率性预测方法.该方法采用混沌时间序列预测得到确定性预测结果,进而计算局部预测方差,并根据不同置信水平下的历史预测误差样本的双侧分位数估计值,构造概率性预测区间,实现短期负荷的概率性预测.采用北方某电网负荷数据进行了实验,验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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