PSO-ELM的浆体管道临界淤积流速预测模型研究

针对浆体管道临界淤积流速预测难度大、精度低等问题,提出了粒子群优化—极限学习机(PSO-ELM)的临界淤积流速预测模型.利用PSO算法对ELM模型参数输入权值和隐元偏置进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测.通过实验仿真得到预测结果的最大误差为5.73%,预测效果优于常规的ELM模型和反向传播(BP)神经网络模型.     

基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测

针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。     

基于互信息变量选择的燃煤机组SCR脱硝系统PSO-ELM建模

针对燃煤机组SCR脱硝系统出口NO_x浓度存在测量滞后以及吹扫时数据失真等问题,提出了一种基于特征提取和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)超参数的燃煤机组SCR脱硝系统模型。利用互信息(MI)进行时间迟延补偿,采用最大相关最小冗余(mRMR)方法筛选辅助变量,通过PSO优化算法确定ELM最优超参数并建立预测模型,最后进行对比验证。仿真结果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM预测模型的均方误差和相关系数分别为0.931 4 mg/m³和0.978 6,预测精度高,能够为脱硝系统出口NO_x的现场优化控制提供技术支持。     

磷酸铁锂电池的SOC预测

电池荷电状态(SOC)准确预测是电池管理系统的关键任务.针对过去电池SOC预测精度低等问题,提出了一种采用极限学习机神经网络(ELM)的预测模型,以电池电压和电流作为模型的输入量,SOC作为输出量.在建模过程中,采用粒子群优化算法(PSO)对ELM随机给定的输入权值矩阵和隐层阈值进行寻优,降低了随机性给模型造成的影响,提高了模型预测精度.利用实验采集的数据进行模型训练和预测,结果表明,用粒子群算法优化后的极限学习机模型(PSOELM)与单纯的ELM以及传统的BP和SVM相比,具有更高的预测精度和泛化性能.为磷酸铁锂电池的SOC预测提供了一种新的方法.     

基于改进极限学习机的MBR仿真预测研究

研究MBR膜通量,进行膜污染预测,是当今污水处理研究领域的重要课题之一。为了有效,准确地预测MBR膜通量,提出一种改进的极限学习机(PSO-ELM)预测模型。极限学习机(ELM)能够有效地克服反向传播(BP)算法的缺陷,并能以极快的速度获得很好的泛化性能。由于随机给定输入权值和隐层阈值,ELM通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度。利用粒子群算法(PSO)对极限学习机(ELM)的权值和阈值进行优化,建立PSO-ELM预测模型,将提取的主成分作为该模型的输入,膜通量作为模型输出。研究结果表明,该模型对MBR膜通量预测具有较好的泛化能力和更高的预测精度。     

一种优化极限学习机的果园湿度预测方法

针对传统水蜜桃种植过程中环境监测实时性差、人力物力浪费严重的现状,通过无线传感网络技术(WSN),本文果园环境监测系统的基础上提出一种优化极限学习机的湿度预测方法(PSO-ELM),该方法首先使用主成分分析法(PCA)对环境监测数据进行分析,实现数据的降维,然后利用粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)的初始权值、偏置,对训练集和测试集分别进行测试,以果园环境监测系统中9天(1296组)数据为测试对象,将PSO-ELM算法与线性回归、ELM神经网络进行对比,验证预测方法的可靠性。实验结果表明,该预测算法的RMSE、MAPE和 MAE分别为0.5038、0.0051和 0.3974,能较好的预测环境湿度信息。     

基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移预测研究

矿山排土场滑坡的过程是一个动态、大延迟、高度非线性的特性问题,影响矿山排土场滑坡的因素众多,各个特性指标间相互影响,关于排土场滑坡预警并没有严格的划分标准。对此,提出一种自适应提升算法(Adaptive Boosting, AdaBoost)、改进的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和极限学习机(Extreme Learning Ma chine, ELM)相结合的矿山排土场滑坡短期预测方法。该方法首先利用粒子群优化算法得出ELM模型的最佳输入参数,再通过自适应提升算法将得到的多个极限学习机弱预测器组成新的强预测器并进行预测,最后以某矿山排土场采集的数据为算例,结果表明改进的组合方法的预测精度明显优于由粒子群优化算法优化参数的极限学习机模型和单独的极限学习机模型的预测精度,其预测结果接近于真实值,为实现矿山排土场滑坡预警提供了可能。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明：与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

为了提高作物需水量预测精度,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。该模型以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用多项式核函数和径向基核函数的非负线性组合构造核函数,将粒子群优化算法(PSO)与交叉验证方法用于确定模型参数。实验结果表明与神经网络和随机森林相比,PSO优化的LS-SVM可获得更好的预测精度和泛化能力,可用于节水灌溉,具有较高的应用价值。     

基于结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限学习机的短期负荷预测

为了解决传统的单一负荷预测模型精度低以及常规智能算法在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种结合混沌纵横交叉的粒子群算法（CC-PSO）优化极限学习机(ELM)的短期负荷预测模型。ELM的泛化能力与其输入权值和隐含层偏置密切相关,采用结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化ELM的输入权值与隐含层偏置,提高了ELM的泛化能力和预测精度。选择广东某地区实际电网负荷数据进行分析,研究结果表明,相对于BP神经网络和支持向量机,ELM具有更高的泛化能力和预测精度;CC-PSO相对于粒子群和遗传算法具有更高的全局搜索能力,CC-PSO-ELM模型具有较高的负荷预测精度。     

基于双精英进化樽海鞘群算法优化ELM的焦炭价格预测

焦炭是焦化企业生产的重要工业原料之一,准确地预测其未来价格趋势对焦化企业制定排产计划具有重要意义。极限学习机(ELM)泛化能力强,计算速度快,适合作为焦炭价格预测的模型,但ELM的预测性能受模型关键参数影响较大,故需对其参数进行优化。基于此,文中提出了基于双精英进化樽海鞘群算法的ELM焦炭价格预测方法。首先,采用Logistic混沌映射、改进的收敛因子、自适应惯性权重和双精英进化机制来改进樽海鞘群算法,提出了双精英进化樽海鞘群算法(MDSSA),提高算法的搜索能力;其次,运用MDSSA优化ELM的连接权值与阈值,找到ELM的最优参数组合,构建MDSSA-ELM焦炭价格预测模型;最后,在8个基准测试函数上测试MDSSA的收敛性能,在实际焦炭价格数据集上对MDSSA-ELM模型的预测性能进行实验,实验结果表明,MDSSA-ELM相比其他方法预测能力更优,MDSSA相比其他群智能算法搜索能力更强,为焦化企业实现焦炭智慧排产提供了有效的预测工具。     

一种新的混合智能极限学习机

提出一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的混合智能方法—–DEPSO算法,并通过对10个典型函数进行测试,表明DEPSO算法具有良好的寻优性能。针对单隐层前向神经网络(SLFNs)提出一种改进的学习算法—–DEPSO-ELM算法,即应用DEPSO算法优化SLFNs的隐层节点参数,采用极限学习算法(ELM)求取SLFNs的输出权值。将DEPSO-ELM算法应用于6个典型真实数据集的回归计算,并与DE-ELM、SaE-ELM算法相比,获得了更精确的计算结果。最后,将DEPSO-ELM算法应用于数控机床热误差的建模预测,获得了良好的预测效果。     

粒子群优化混合核极限学习机的构造煤厚度预测方法

在构造煤厚度的预测中,针对预测精度不高的问题,提出利用粒子群优化（PSO）算法优化极限学习机（ELM）的方法来对构造煤厚度进行预测。首先,利用主成分分析（PCA）对三维地震属性进行降维处理,在降低地震属性的维数的同时消除变量之间的相关性。然后,构建全局多项式核函数和局部高斯径向基核函数混合核极限学习机（HKELM）模型,并利用PSO算法优化HKELM的核参数。同时,针对PSO算法存在容易陷入局部最优的问题,在PSO算法中加入模拟退火的思想和随迭代次数减小的惯性权重,以及基于反向学习的变异操作,使PSO算法可以更容易跳出局部极小值点,得到更优结果。此外,为了增强模型的泛化能力,在核函数的基础上加入L2正则项,有效地避免了噪声和异常点对模型泛化性能的影响。最后,将预测模型应用到阳煤集团新景矿区芦南二采区中部15#煤层中,预测得到的采区构造煤厚度与实际地质资料具有较高的一致性。实验结果表明,利用改进PSO算法优化HKELM构建构造煤厚度预测模型的预测误差较小,可以推广用于实际采区的构造煤厚度预测。     

基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法。该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。     

基于改进花朵授粉算法的极限学习机模型

为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机(ELM)模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析(KLDA)对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法(FPA)中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。     

粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测

根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题.交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性.提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法.利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快.PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值.     

期货价格预测的仿真研究

研究期货价格准确预测问题,针对期货价格是一种复杂的非线性和突变性系统,传统神经网络在期货价格预测中易陷入局部极小值,预测精度受到影响.为了提高期货的预测精度,提出一种粒子群算法(PSO)优化 BP 神经网络模型的期货价格预测模型.利用 PSO 算法优异的寻优能力对 BP 神经网络参数进行优化,加快 BP 神经网络学习速度,最后将模型应用到期货价格预测研究中,从而提高 BP 期货价格的预测精度.仿真结果表明,经过 PSO 优化的 BP 神经网络模型有效地提高了速度和期货价格的预测精度,为设计提供了参考.     

基于NARX动态神经网络的民航客运量预测研究

民航客运量的准确预测对民航交通规划建设具有现实意义。论文首先对民航客运量数据的变化趋势和特点进行分析,得到客运量时序数据的发展趋势及波动规律。其次,论文提出基于NARX动态神经网络的民航客运量预测方法,该模型可以从非平稳的时序数据中提起历史数据的发展趋势以及周期波动的规律。论文利用2008年～2017年的历史客运量时序数据对未来两年的客运量进行仿真预测并验证。同时,论文还选用了ARIMA模型,Holt-Winters模型进行对比仿真实验。仿真结果表明,NARX动态神经网络的预测精度最高,R2、MAE、RMSE分别为0.91、81（万人）、102（万人）,可以有效提高民航客运量预测的准确度。     

基于改进极限学习机的泥石流发生预测

为提高泥石流预测预报的准确性,提出一种基于DBSCAN聚类的改进极限学习机(ELM)算法。首先,利用DBSCAN算法对泥石流发生训练的数据进行聚类处理;其次,将聚类得到的不同训练集分类训练ELM分类器;最后,利用ELM分类器对预测集数据进行预测。实验结果表明,利用改进ELM算法对泥石流发生预测的平均准确率达到91.6%,改进ELM算法的稳定性与传统ELM算法相比有明显提高,与传统ELM算法、BP神经网络和Fisher预测法相比,改进ELM算法的预测精度更高。