改进混沌PSO算法的BP网络优化

提出了一种改进混沌粒子群算法(MCPSO)与BP算法的混合算法(MCPSO—BP),该算法综合了改进粒子群算法全局寻优的高效性,混沌算法局部搜索的遍历性和BP算法快速的局部搜索能力。仿真结果表明,MCPSO—BP算法网络结构简单,收敛速度快,并具有良好的逼近能力和泛化能力。     

改进PSO算法的BP网络对泵控马达系统的优化

针对如何有效改善BP网络易陷于局部极小和收敛速度慢的缺点,提出了一种带有变异灰色算子的多群体协同混沌粒子群算法（GMMCCPSO）。将灰色变异算子应用于多群体协同粒子群的主群,以避免主群过早出现局部收敛现象;将混沌理论引入各从群,以增强各从群的局部搜索能力。利用改进的粒子群算法来优化BP神经网络的权值和阈值,有效地改善了BP网络易陷入局部极小和收敛慢的缺点,同时也极大地提高了其映射能力。通过对泵控马达系统进行MATLAB仿真研究,结果表明：改进的PSO-BP网络有效地改善了该系统存在对突加负载的识别能力、系统振荡性和响应速度差的缺点。     

基于PSO优化SVM的转炉炼钢用氧量预测研究

用氧量是影响钢水质量的主要因素之一,为提高转炉炼钢用氧量模型的预测精度,提出基于PSO优化SVM的吹氧量建模预测方法。针对SVM结构参数依据经验选取,致使预测模型的泛化能力差,在标准PSO算法的基础上,优化SVM的惩罚系数、不敏感损失系数和高斯核宽度系数3个结构参数,并建立转炉炼钢用氧量预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Auto-MPG标准数据,验证了方法的有效性;最后以某钢厂100 t转炉的实际生产数据建立吹氧量预测模型,结果表明,与标准BP、RBF及SVM相比,基于PSO优化SVM的转炉炼钢吹氧量预测模型精度高、泛化能力强。     

改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉Nox排放预测

为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOX排放预测有指导意义。     

基于改进免疫克隆算法的BP网络权值优化

在简单分析了BP网络的缺陷以及应用遗传算法来优化网络权值存在的不足之后,采用了一种免疫克隆算法对BP网络的权值进行优化,并对算法的变异算子进行了改进,改进后的变异算子把高斯变异与柯西变异有效地结合在一起,兼顾了精确的局部搜索与大范围搜索的优点,在扩大算法搜索范围的同时也保证了算法搜索的精细度.仿真实验结果表明,改进后的免疫克隆算法不仅有效地提高了BP网络学习的速度,还很好地改善了算法收敛性能,克服了遗传算法收敛速度慢,易陷入局部极优的缺点,可以成功地应用于BP网络的权值优化.     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

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神经网络的混沌时间序列预测方法。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,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几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于双混沌映射改进的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)易陷入局部最优的问题,提出一种基于双混沌映射的人工鱼群算法(CAFSA)。该方法利用Tent映射的均匀分布性产生混沌初始鱼群,增加搜索的多样性;其次在人工鱼群演化陷入局部最优时,利用局部分布均匀的Logistic映射生成混沌变异算子对其产生扰动,使其跳出局部最优值,向全局最优值靠近。仿真实验表明,改进后的算法比基本人工鱼群算法的全局寻优能力更强,搜索精度更高。     

基于改进麻雀搜索算法的照明控制优化

针对当前照明环境存在能耗浪费严重的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法（P-SSA）的照明控制优化方法。首先为增加初始种群的多样性、避免早熟收敛和增强寻优能力,对SSA引入Logistic混沌初始化、柯西变异及历史最优位置的记忆功能;然后综合考虑光环境中人员存在状态、天然光分布及多灯具之间的耦合作用建立适应度函数,并使用DIALux evo专业照明仿真软件获取人工光照度传递矩阵和天然光照度分布;最后对改进的SSA进行性能验证,并使用多个优化算法进行调光系数组合寻优的实验。实验结果表明,相较于粒子群优化算法（PSO）、算术优化算法（AOA）等,基于P-SSA的照明控制优化方法可以快速并精确地找到最优调光系数的组合,并实现满足舒适性为前提下的最大化节能性要求。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

基于PWLCM和秃鹰俯冲机制改进的野狗优化算法

针对野狗优化算法（Dingo Optimization Algorithm,DOA）收敛速度偏慢和寻优精度较低等问题,提出一种基于PWLCM和秃鹰机制改进的野狗优化算法（Improved Dingo Optimization Algorithm,IDOA）。首先,使用具有遍历性的分段线性混沌映射（Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM）初始化野狗种群,有效增加野狗种群多样性。其次,在迫害策略中引入秃鹰俯冲机制,加快野狗捕获猎物的速度,加强算法探索局部的能力。最后,在食腐策略引入螺旋搜索因子,增强算法的局部寻优能力,提升算法的寻优速度和求解精度。仿真实验数据、消融实验以及Wilcoxon秩和检验均表明,与其他对比算法相比,提出的IDOA在所有测试函数上有着更佳的寻优速度以及寻优精度;与其他改进的野狗优化算法相比,所提出的IDOA展现出更好的整体性能。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

基于改进粗糙集锅炉效率计算模型

针对无规律的现场原始数据造成锅炉效率计算模型准确性不理想的问题,本文将扩展的粗糙集理论引入锅炉效率神经网络计算模型中.仿真结果表明,该方法弱化了原始数据的无关性,优化了模型结构,在准确性和时效性方面得到了比较理想的结果.     

基于RBF神经网络的锅炉燃烧系统建模

用RBF神经网络分别建立了锅炉效率的预测模型和NO_x排放的预测模型,用遗传算法优化RBF网络的参数,不经过反复的试验就能快速地得到比较精确的模型。     

基于BP神经网络的氧化锆氧量计的非线性补偿研究

氧化锆氧量计的工作原理是氧浓差电池原理,其氧浓差电势的计算是严重的非线性函数;选用只含一个隐含层的三层BP神经网络结构,充分利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,无需模型只要适量的学习样本通过反复训练,即可按指定精度完成对氧化锆氧量计非线性特性的辩识和输出信号的非线性补偿;就隐含层节点数、学习率、误差指标等参数对该方法中BP神经网络训练次数和收敛过程的影响进行了比较研究。     

基于改进混沌优化的多目标遗传算法

针对多目标遗传算法存在的缺陷,提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法．引入基于改Tent映射的自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优,结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策略,保持种群多样性的同时保证了进化向Pareto优解集的方向进行．多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功优化的算例分析表明了该算法的有效性和可行性．     

基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻炉炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略.在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果.仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制.     

基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础;同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度;最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

基于PSO算法的余热锅炉水位PID参数优化

通过采用粒子群优化(PSO)算法对余热锅炉水位控制中的PID参数进行优化,分析了传统三冲量锅筒水位控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性。其应用使水位得到了良好的控制,且提高了经济运行效益,同时也说明了粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化。仿真结果表明,该算法是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。