基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于改进粒子群算法的整流电路智能故障诊断

针对基本粒子群算法(PSO)收敛精度低、易陷入局部极小值的缺点。对该算法进行改进,采用自适应调整惯性权重的策略,并且引入扰动因子,平衡集中强化搜索和分散多样化的搜索过程;用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并应用于整流电路的故障诊断;仿真研究结果表明,该方法与其它方法相比,收敛速度快,诊断精度高,在整流电路故障诊断中具有良好的故障识别率,便于电路故障自动诊断系统的建立。     

一种混合粒子群算法及其在Job Shop问题中的应用

粒子群算法是一种新颖的演化计算技术，具有思想简单、容易实现的优点，被广泛应用于连续空间的优化。结合遗传算法的思想提出一种新的进化方式并用于Job Shop离散空间优化，进一步结合粒子群算法的群体多样性和禁忌搜索算法的集中搜索性提出一种粒子群算法和禁忌搜索算法的混合策略。用Job Shop问题作为测试基准，仿真试验显示混合粒子群算法是可行和有效的。     

基于遗传粒子群算法的模拟电路故障诊断方法研究

提出一种基于小波包分解、归一化处理、遗传粒子群优化算法(GAPSO)和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法。该方法使用小波包分解获取各尺度函数空间上的能量特征信息作为特征向量输入神经网络。利用遗传粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效克服BP神经网络极易陷入局部极小等缺陷。通过Multisim仿真电路实例,比较GAPSO-BP和BP神经网络的诊断结果,验证了该方法的有效性。     

一种混合粒子群算法及其在Job Shop问题中的应用

粒子群算法是一种新颖的演化计算技术,具有思想简单、容易实现的优点,被广泛应用于连续空间的优化。结合遗传算法的思想提出一种新的进化方式并用于Job Shop离散空间优化,进一步结合粒子群算法的群体多样性和禁忌搜索算法的集中搜索性提出一种粒子群算法和禁忌搜索算法的混合策略。用Job Shop问题作为测试基准,仿真试验显示混合粒子群算法是可行和有效的。     

粒子群-模拟退火混合算法在群控电梯中的应用

针对高层建筑电梯多、分布散、维修不及时等问题,提出了一个优化调度、报警维修及时的群控电梯系统;采用多目标优化方法建立数学模型,利用粒子群算法的概念简单、收敛速度快、易于实现的优点,同时引入模拟退火思想来克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,对目标函数进行优化,PLC编程计算出参数,上位机调度计算,根据算法结果,优化电梯,合理调度;经过MATLAB仿真分析表明,该系统节省了平均候梯时间、平均乘梯时间和系统能耗,缩短了故障时间和维修时间,具有较大的应用前景。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法设计

为了提高传统模拟电路故障诊断算法的故障诊断精确度和故障诊断效率,设计了一种基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法;首先,采用多种群量子粒子群算法实现特征参数优化,将最优粒子中的非0维度作为选择的最优特征属性,得到最优特征选择集,然后采用马氏距离作为数据样本相似度的度量方式,设计了基于马氏距离的聚类方法实现对模拟电路的故障进行有效诊断,该诊断方法能在线样本不断增加的情况,自适应地增加聚类的个数即故障诊断的类别数,且无需训练参数;仿真实验表明,文中方法能有效实现模拟电路的故障诊断,尤其是能满足在线故障诊断需求,与其它方法相比,具有故障诊断精度和效率高的优点.     

基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断

为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。     

基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中应用传统支持向量机算法存在的问题,提出由粒子群算法优化混合核函数支持向量机模型对模拟电路进行故障诊断的新方法。首先,对待诊断电路进行瞬态分析,记录输出点的电压值,采用小波包技术对输出值进行特征提取;其次,由粒子群算法优化混合核函数支持向量机的核函数权重和结构参数,用训练好的模型进行故障诊断,该方法不仅降低参数选择时的随机性,而且故障诊断的精确度提升了5%左右。在对某高通滤波器模拟电路进行的故障诊断中,验证了该方法的有效性。     

混沌自适应粒子群算法在故障检测中的应用

针对舰员对装备维修能力不足的情况,论文提出了一种能够应用于便携式故障诊断仪中的故障树诊断算法.首先通过对混沌自适应粒子群算法的参数选择进行优化,使粒子能够在全局范围内进行搜索,克服了其易陷入局部最优的缺点,其次将其应用于故障树诊断算法中,并通过仿真试验证明了该方法的有效性.     

遗传BP网络在模拟电路故障诊断的应用

分析了传统BP型神经网络在模拟电路故障诊断中应用所存在的缺点,提出了解决办法。利用遗传算法优化BP网络的结构和具体的参数,可以避免靠经验和试验确定参数的弊端,能够提高神经网络用于模拟电路故障诊断的智能性,改善故障诊断的精度、速度。     

基于改进粒子群优化算法的提升机制动系统故障诊断

矿井提升机制动系统运行的可靠性直接关系到井下工作人员的安全,为了提高其故障诊断的准确度,提出了一种改进粒子群算法优化RBF神经网络的诊断方法,建立了以提升机制动系统的故障特征参数为输入,并以制动系统的几种主要故障类型为输出的故障诊断模型.鉴于遗传算法具有较强全局收敛性,将遗传算法中的交叉、变异的思想引入到粒子群算法中,并用其优化RBF神经网络的隐含层参数.仿真结果表明,改进后的粒子群诊断算法改善了提升机制动系统故障诊断的速度和精度.     

基于改进果蝇算法的模拟电路故障诊断

针对模拟电路中非线性元件故障的定位问题,提出一种改进的果蝇算法优化支持向量机的故障诊断方法。首先对被诊断电路的输出信号进行采样,用Volterra级数提取输出信号的特征,然后利用改进的果蝇算法优化SVM的核函数参数和结构参数,建立诊断模型,在对数放大器电路中对故障进行诊断分类。通过实验可以看出,该方法能够有效避免支持向量机参数选择的随机性,有利于提高诊断精度,并且有较快的诊断速度。     

基于进化神经网络的模拟电路故障诊断

基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义.     

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚甬数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明.该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的特征,该文提出一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法,该方法首先利用小波包技术提取故障特征,然后将特征向量输入到采用类电磁机制算法优化的BP神经网络中,避免参数过早陷于局部最优,提高了神经网络的分类能力.通过具体实例验证了该算法的有效性.