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为了确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化算法(multi-agent particle swarm optimization, MAPSO)引入到粒子滤波(particle filter, PF)中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波算法(multi-agent particle swarm optimized particle filter, MAPSOPF)的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF算法相比较,该算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法相比较,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。三种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明该算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。 相似文献
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提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC 采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期. 相似文献
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电力负荷预测是实现电力系统智能化的基础。准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定地运行。针对短期负荷波动大,随机性强的特点,提出一种基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对负荷序列进行平稳化预处理,将原始负荷拆分成若干个模态分量负荷。同时,为了减少预测模型训练所需的时间,利用样本熵来评估各分量的复杂度,将复杂性相近的负荷分量归为一类用于训练同一模型。最后,结合极端梯度提升和时间卷积网络的优点,利用极端梯度提升模型来预测趋势负荷,时间卷积网络模型来预测随机扰动负荷,并在模型训练过程中,利用树状Parzen估计来调节模型的超参数,得到最优的预测模型。为验证本文所提方法的有效性,在EUNITE竞赛数据集上进行了仿真实验,分别预测未来24 h的短期负荷和每日峰值负荷。实验结果表明,相比于支持向量回归(support vector regression,SVR),长短时记忆(longshort-term memory, LSTM),门控循环单元(gated recurrent unit,... 相似文献
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为了获得Nakagami相关衰落下各参数对MIMO系统误码率的影响,首先给出了一种新的MI-MO-OFDM系统模型.接着对空间相关的基于STBC编码的MIMO-OFDM系统在Nakagami-m平坦衰落下的信道误码率进行了研究,给出了一种误码率的表达式,分析了空间相关性和分布参数对系统的误码率的影响.最后给出空间相关条件下的STBC的误码率性能仿真,以验证理论分析的有效性.结果表明,在Rayleigh和Rice分布都不足以描述信道特性的情况下,采用Nakagami分布比较吻合实际测量的数据,信道衰落基于Nakagami-m分布的STBC编码能很好的满足MIMO-OFDM系统的差错性能要求. 相似文献
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应用服务器向企业级用户提供了设计、开发、部署、运行和管理一个Internet企业应用系统的平台。本文对J2EE应用服务器在企业级应用中的体系结构进行了研完,并给出测试用例,对典型应用服务器的功能和性能等方面进行了现场实例综合评测,对评测结果进行了分析和说明。 相似文献
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该文以深度学习中的自动编码机为基础,对原始输入向量加入噪声处理,隐含层加入稀疏限制,再将单一的网络结构堆叠成深层神经网络,提出改进算法——堆叠稀疏降噪自动编码机。通过在两个不同数据集(实验室采集数据集和2005年BCI竞赛数据集IVa)进行对比实验,结果表明该算法在运动想象脑电信号的特征提取上具有更强的学习能力和鲁棒性。 相似文献
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参数的优化选择对支持向量回归算法(SVR)的预测精度和泛化能力影响显著,提出混沌粒子群优化算法(CPSO)寻优一种改进支持向量回归算法(v-SVR)参数的新方法,在此基础上建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO -vSVR)用于对某钢铁厂3号高炉铁水硅含量的实际数据进行预测,研究结果表明:基于CPSO确定的最优参数建立的铁水硅含量粒子群支持向量回归预测模型的预测效果最佳,平均相对误差为5.32%。与使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO-NN)、v-SVR、最小二乘支持向量回归(LS-SVR)进行比较,CPSO -vSVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上,预测效果明显优于PSO-NN,且比v-SVR稳定性更强,可用于高炉铁水硅含量的实际预测。 相似文献