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1.
提出一种基于参数优化的光伏电池故障诊断方法.采用优化的人工蜂群算法对影响光伏电池I-V曲线的参数进行辨识,获取不同故障类型光伏电池特征参数数据集,建立概率神经网络故障诊断模型对光伏电池故障类型进行诊断.仿真结果表明,优化的人工蜂群算法能够对光伏电池特征参数进行快速、准确的辨识,故障诊断结果与故障特征一致,验证了基于参数优化光伏电池故障诊断方法的有效性. 相似文献
2.
为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
3.
时-空相关的相参K分布海杂波的仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
对海面目标进行ISAR成像时,会受到海杂波的影响。基于海杂波的复合散射理论,分析了海杂波的统计分布模型、时间相关性和空间相关性。采用球不变随机过程产生时间和空间相关的相参K分布海杂波。对时间相关和空间相关性的引入方法进行了分析。最后设定仿真环境产生具有时间和空间相关的相参K分布二维海杂波,结果表明了该方法的有效性。 相似文献
4.
为了建立具有多重分形特性的海杂波模型,提出了基于分式Brown运动模型的海杂波建模方法。该方法通过将分式Brown运动模型与随机时间序列模型结合,产生了一个近似多重分形的随机过程来模拟海杂波序列。Matlab仿真与实测数据进行对比，结果表明:模型产生序列具有多重分形的性质,可以有效地对海杂波进行模拟。 相似文献
5.
海杂波的存在严重影响了雷达检测海上目标的性能,海杂波的建模与抑制方法是其研究的重要方面。首先介绍了高频雷达海杂波的产生机理,然后建立海杂波的信号模型。在信号模型的基础上,研究抑制海杂波以及提取目标信号的方法,主要研究对比了SVD和MUSIC方法。利用海杂波信号模型产生满足条件的模拟杂波以及目标信号,仿真出抑制海杂波以及提取目标信号的过程,仿真结果可以验证方法的有效性。 相似文献
6.
针对相关K分布杂波仿真过程中具有指定功率谱的随机序列的产生,提出用现代谱估计进行相关随机序列产生的方法.该方法利用L-D算法求解自回归模型的Y-W方程以精确地模拟杂波的功率谱密度,以海杂波为例的仿真结果证明了方法的有效性.同时针对杂波仿真过程中自回归模型阶数的选择,对不同的K分布参数和功率谱宽度的杂波进行了仿真实验,通过对实验结果的分析给出一些有用的结论. 相似文献
7.
提出基于反向学习的人工蜂群算法(简称OABC算法).在人工蜂群算法的跟随蜂阶段,种群依概率进行反向学习代替跟随蜂搜索方案.保留标准人工蜂群算法中雇佣蜂和侦察蜂阶段以保证种群的探索能力以及种群的多样性,增设参数控制一般的反向学习过程中对位搜索范围,充分利用种群信息和个体信息优化种群,提高对位点的有效性,从而提高反向学习的成功率.仿真实验结果表明,OABC算法有效提升了算法寻优速度和收敛精度. 相似文献
8.
支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群... 相似文献
9.
人工蜂群算法及其在组合优化中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
人工蜂群算法是一种启发式算法,通过模拟自然界蜂群觅食过程来解决现实中的优化问题。算法中将每只蜜蜂看做一个智能体,若干智能体间相互合作,高效地完成对目标的搜索、优化。总结人工蜂群算法用于解决组合优化问题的一般方法,以0-1背包问题为例对算法进行仿真测试,实验结果表明:人工蜂群算法有效且优于存在的蚁群算法。 相似文献
10.
为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。 相似文献