灰色变异粒子群算法在电力负荷预测中的应用

由于电力负荷量是电力系统发展的基础,因此提高电力负荷量预测的准确性有利于电力系统的快速发展. 本文利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出了灰色变异粒子群组合预测模型来预测电力负荷量,提高了电力负荷预测的精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析. 结果表明,此组合预测模型的精度优于单一的灰色预测模型,且优于其他几种预测算法,该组合模型能很好地预测电力负荷量,为电力系统的决策和发展提供了可靠的科学数据.     

灰色变异粒子群算法在公交客流量预测中的应用

由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客流量,提高公交客流量预测精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,此组合预测模型的预测精度优于单一的灰色预测模型,也优于其他几种常用预测算法,能很好地预测公交客流量,为公交系统的决策规划提供了可靠的科学数据。     

混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用

针对常规RBF神经网络在铁路客运量预测中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出一种基于混沌粒子群优化RBF神经网络算法,实现对RBF神经网络参数进行优化,并对我国1985年-2008年铁路客运量数据进行仿真实验。仿真结果表明,该算法很好地解决常规RBF神经网络参数优化问题,提高了铁路客运量预测精度,预测结果对铁路企业的决策有更加实用的参考价值。     

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精...     

多目标优化中带变异算子的灰色粒子群算法

针对如何在多目标优化过程中求解更好的Pareto解集,提出一种基于变异算子的灰色粒子群算法。该算法将灰色关联度应用于粒子群算法,且将方差的概念引入灰色关联度,以区分那些点关联系数有显著差异而其均值相等的各组序列。以此作为变异策略来控制粒子群算法,以避免现有灰色粒子群算法在求解多目标问题时所出现的局部收敛现象。通过四组不同类型的基准函数测试算法性能,测试结果表明该算法能很好地收敛到Pareto最优解集并有效避免了过早陷入局部最优解。     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测

针对现有铁路货运量预测方法的不足,提出基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络（IPSO-GNN）的铁路货运量预测方法,通过IPSO对常规灰色神经网络（GNN）的白化参数进行优化,改善了GNN的不足,保证了预测精度;同时利用灰色关联分析法,计算了铁路货运量和影响因素间的关联度,以最主要的6个关联因素,建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真实验结果表明,在铁路货运量预测中此模型预测精度优于常规GNN及其他预测方法,说明此预测方法有效可行。     

带变异算子粒子群算法在多序列比对中的应用

多序列比对(Multiple Sequence Alignment)是进行生物序列分析的最基本任务之一。在对已有的多序列比对算法进行对比分析的基础上,提出了一种新的多序列比对优化算法—带变异算子粒子群多序列比对算法。带变异算子的粒子群算法提高了原有算法跳出局部收敛的能力,将其应用于多序列比对问题中,提高了已有的基于粒子群算法的多序列比对方法的性能,拓展了粒子群算法在多序列比对研究领域中的应用。实验证明,带变异算子粒子群多序列比对算法是有效、可行的。     

带变异粒子群算法在车辆路径问题中的应用

在分析常规粒子群优化算法的基础上,针对午辆路径的优化问题,采用一种带变异因的粒子群优化算法,并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值,给出收敛判断的依据。实验表明陔算法具有简单、高效、快速的特点。     

基于粒子群优化的灰色预测方法

对灰色预测算法进行了研究。在GM(1,1)模型中,发展系数a和灰色作用量u是两个关键的参数,对系统的性能有较大的影响。传统的方法使用最小二乘法来求解,不仅计算复杂,而且预测结果的误差也较大。论文对此进行了研究,并提出了一种改进的灰色预测算法PSOGP。PSOGP的主体仍使用GM(1,1)模型,但在求解相关参数时,PSOGP使用了粒子群优化算法。仿真试验表明,与经典的GM(1,1)模型相比,PSOGP算法的预测精度得到了较大的提高。     

PSO优化灰色建模在工艺参数预测中的应用

在对波动幅度较大的工艺参数建立灰色预测模型时,采用常规的背景值构造会有较大的预测误差.针对该问题.文中提出利用粒子群算法(PSO)进行自适应灰色预测建模的方法,该方法通过对预测模型背景值的在线优化,能有效提高预测精度.将该方法应用于中药滴制剂工艺参数的预测中,预测结果表明了方法的有效性.     

基于变异粒子群的聚类挖掘

聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程。把一组聚类中心视为一个粒子,把总类内离散度和的倒数看成优化函数,采用变异概率作为粒子变异的条件,从而提高了粒子群的探索能力,克服粒子群收敛到局部最优值的缺点。因此通过变异粒子群算法能够找到最佳聚类中心。实验结果表明该算法有很好的稳定性,提高了聚类效果。     

基于多样性变异的量子行为粒子群优化算法

为了克服量子行为的粒子群优化（QPSO）算法存在早熟收敛的缺点,本文提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法,设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作。扩大了种群搜索过程中的搜索范围,避免了种群多样性不断下降。典型标准函数优化的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力。     

含维变异算子的量子粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法--含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO).计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法.     

综合密度信息的矢量变异多目标粒子群优化

粒子群优化算法求解多目标优化问题存在早熟收敛和后期收敛速性差的不足,解的分布性也有待提高。为此设计一种新的多目标粒子群优化算法：对寻求粒子最优解的sigma方法进行改进,提出一种综合非支配解密度信息和sigma值的最优解求解机制。对变异粒子速度进行矢量扰动变异;对停滞粒子进行位置变异,有效避免算法的早熟收敛问题。测试结果表明,所提出的算法在收敛性和解的分布性、多样性方面较经典的算法具有明显的优势。     

基于混沌变异的小生境粒子群算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法（NCPSO）．该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力．变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能·使算法具有较高的搜索精度．实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点．适合于工程应用中的复杂函数优化问题．     

求解多目标优化问题的灰色粒子群算法

鉴于基本粒子群算法无法解决高维多目标优化问题,提出了一种适合求解高维多目标优化问题的灰色粒子群算法(GPSO),该算法根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,利用灰色关联度的大小来选取粒子群算法中的全局极值和个体极值。实验结果证明,该算法可行而有效,同时也拓展了粒子群算法的应用领域。     

基于交叉变异的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争实现对问题空间的高效搜索。针对算法后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种混合粒子群算法。该算法通过改变种群初始化方法,引入交叉和变异机制等措施改善基本粒子群算法的性能。数值试验结果表明,改进型粒子群算法在提高全局寻优能力和加快收敛速度等方面均有良好的表现。     

基于微粒群算法的灰色预测PID控制器

针对大滞后系统，提出一种基于微粒群算法的灰色预测PID控制算法．采用灰色预测模型GMC（1，2）预测时滞系统的输出并用微粒群算法优化PID控制器的参数．这种控制方法不需要精确的数学模型，在线估计参数少，计算简单．仿真结果表明该方法的有效性．     

结合灰色理论和粒子群算法的归一化图像分割*

为了对多目标图像进行有效分割,使用灰色关联分析来衡量像素点间的相似性,并将normalized cut准则推导为双闽值分割准则,最后使用粒子群算法优化该准则,得出最佳的分割阈值.实验表明该方法计算速度快,能有效分割多目标图像.