Forecasting Container Throughput of Qingdao Port with a Hybrid Model

This paper proposes a hybrid forecasting method to forecast container throughput of Qingdao Port.To eliminate the influence of outliers,local outlier factor(lof) is extended to detect outliers in time series,and then different dummy variables are constructed to capture the effect of outliers based on domain knowledge.Next,a hybrid forecasting model combining projection pursuit regression(PPR) and genetic programming(GP) algorithm is proposed.Finally,the hybrid model is applied to forecasting container throughput of Qingdao Port and the results show that the proposed method significantly outperforms ANN,SARIMA,and PPR models.     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

PSO-LSSVM灰色组合模型在地下水埋深预测中的应用

针对LSSVM参数难以确定和单一方法预测精度不高的问题, 提出一种基于粒子群优化LSSVM灰色组合预测模型的学习方法. 利用粒子群算法的收敛速度快和全局优化能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数. 避免了人为选择参数的盲目性. 在同一时刻利用不同长度序列的灰色预测方法对历史数据进行初步预测, 将初步预测结果的组合作为LSSVM的输入, 该时刻的实际值作为输出, 进行训练建立灰色LSSVM组合预测模型, 提高了模型的推广预测能力. 选取三江平原某地区1985年至2006年地下水埋深实测数据, 建立PSO-LSSVM组合预测模型. 通过两种方式对模型进行检验, 与其他模型相比, 该组合模型具有较高的预测精度.     

基于混沌理论和LSSVM的蒸汽负荷预测

蒸汽是一种重要的二次能源, 如何预知热电厂在未来时刻需生产的蒸汽负荷, 对于安全、经济地向用户提供高质量的热负荷具有重要意义. 针对短期蒸汽负荷序列的预测问题, 首先证明了蒸汽负荷序列具有混沌特性, 根据Takens定理, 重构蒸汽负荷时间序列相空间, 分别采用C-C方法和Cao方法确定延迟时间和嵌入维数; 然后在相空间中, 利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立蒸汽负荷预测模型, 并采用模拟退火算法(SA)改进的粒子群优化算法(PSO), 即SA_WPSO算法对LSSVM参数的选择方法进行了优化, 结果证明该方法能够取得很好的预测效果.     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究

准确的旅游客流量预测对旅游风景区有着决定性的意义.受多种原因影响，旅游客流量预测不仅呈现复杂非线性特点，而且显示出典型的季节性趋势，尤其在旅游旺季.文章提出一种季节支持向量回归（seasonal support vector regression，SSVR）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）结合模型，即SSVR-PSO，实现对旅游客流量的预测.来自国内著名5A级风景区黄山2008-2011年最新月客流量数据仿真结果显示，SSVR-PSO模型预测精度明显高于SVR-PSO、SVR-GA、BPNN、ARIMA等方法，是进行旅游客流量预测的有效工具.     

基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测

城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义. 为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型. 首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构; 其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测; 最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测.结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.     

一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型

针对普通GM(1,1)模型应用于非平缓变化序列预测时误差较大甚至失效的缺陷,提出了一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型。推导了模型边值、背景值权重系数、发展系数以及灰作用量与预测值之间的非线性内涵表达式,并采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对内涵式参数进行辨识,建立了PSOGM(1,1)预测新模型。典型算例表明,PSOGM(1,1)模型收敛速度快,较普通GM(1,1)模型具有更高的预测精度,可应用于平缓变化及非平缓变化序列预测。     

基于人工蜂群优化的支持向量回归预测方法

针对支持向量回归（support vector regression, SVR）预测方法的参数选择影响其预测效果的问题,提出了一种基于人工蜂群算法的SVR预测模型的参数优化方法,实验结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,人工蜂群优化的SVR预测方法能够更有效地克服局部最优解,具有更高的预测精度。将该方法应用于故障状态下飞行器动力装置的滑油金属元素含量时间序列分析,成功地预测出磨损故障的发生。     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

网络化防空导弹体系集中式拦截联盟形成方法

集中式拦截联盟(CIC)形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,以使得体系整体作战效能最大.根据问题背景,建立了CIC的约束优化问题模型,并选择收敛速度较快的粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解.针对PSO的局部收敛问题,从认知心理学角度将人类特有的创造性思维(CT)引入粒子速度更新公式中,通过提升单个粒子的搜索能力来提高整个群体的寻优质量.基于CT过程经典的四阶段模型构建了算法框架,改进了PSO的速度更新公式.根据CIC问题特点,制定了编码策略及相关变量的离散化运算规则.实验结果证明了算法在CIC问题求解质量和收敛速度方面的优越性.     

基于免疫粒子群算法的组合预测方法

给出了基于粒子群算法的组合预测方法,并引入免疫算法对其进行了改进:一方面利用免疫算法的免疫记忆和自我调节机制提高其全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解;另一方面利用免疫算法的接种疫苗和免疫选择机制增强其性能,防止算法在优化过程中可能出现的退化现象。实例证明,基于免疫粒子群算法的组合预测方法可操作性强,通用性好,误差明显小于各个参与组合的预测模型,并优于基本的粒子群算法和加速遗传算法。     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

改进的粒子群算法及其非线性盲源分离

采用粒子群算法与自然梯度法相结合进行非线性混叠信号盲分离。用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,建立非线性信号盲分离模型。同时根据粒子群算法的特点,作了改进,引入了“迁徙操作”和局部深度搜索方法。对多项式的参数用粒子群算法来求估计,然后用自然梯度法对线性去混合矩阵进行迭代。仿真结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得非线性混叠信号盲分离的优化解。     

基于自由搜索的LS-SVM在墒情预测中的应用

为有效地利用墒情监测资料预测未来墒情,考虑支持向量机的结构风险最小化准则和自由搜索算法良好的全局优化特点,应用最小二乘支持向量机方法,构造了优化目标函数,引入自由搜索算法对该目标函数寻优从而辨识模型参数,建立了预测墒情的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.实例分析表明,支持向量机方法对墒情序列的平稳性要求不高,且模型易于实现,与传统的时间序列模型以及基于粒子群算法和鱼群算法的LS-SVM模型相比,基于自由搜索算法的LS-SVM模型具有较好的模拟及预测精度,相对误差小于15%的模拟值及预测值分别达到了100%和94.4%.     

反导预警作战资源调度方法

针对反导预警作战中多部预警资源协同探测多批弹道导弹目标的问题,根据反导预警作战资源调度的特点,提出了反导预警作战任务分解策略,并以调度效益、交接次数和资源负载均衡度为目标建立了多目标优化模型。通过重新设计粒子编码方式以及对重新定义粒子群优化算法中的位置更新公式,使其适用于求解离散变量优化问题。针对粒子群优化算法容易过早收敛的缺点,在进行局部搜索时使用变邻域搜索算法,从而增强算法的寻优能力。通过仿真实验验证,将两种算法相结合能够快速有效地解决反导预警作战资源调度问题。     

基于污染物侵入模拟的供水管网水质监测点优化选址方法

提出了突发或者蓄意污染情况下供水管网水质监测点优化选址的最大覆盖选址模型.结合一管网算例,利用EPANET2软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下管网节点污染物浓度变化情况,由此得到各个节点被注入污染物后,监测点监测到污染物浓度时不同用户节点对外供出的污染水体体积.同时提出基本粒子群优化算法与遗传算法交叉、变异算子相结合的整数编码的混合粒子群优化算法来求解该选址模型,并编制了相应的C 程序.提出的优化模型与求解算法对管网水质监测点的优化选址具有一定的参考作用.     

基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型

针对复杂经济系统下时间序列所呈现出的小样本非线性残差特征,采用非线性残差灰色Verhuilst模型进行研究,修正传统计量模型对于残差信息挖掘不够,预测精度不高的问题,在此基础上,选择带有精英策略的EGA算法来建立灰色Verhulst计量组合预测模型,设计了算法实现的逻辑流程和非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型的整体建模思路,提出了改进多准则目标优化NP完全问题的新方法,对模型的预测效果进行比较分析.实证研究表明:基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型算法收敛速度快,拟合效果好,预测结果更精确.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.