基于ν-SVR和改进PSO算法的反分析方法及应用
基于改进PSO算法的PID控制器研究
基于改进PSO算法的PID控制器研究张燕红【摘要】针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究.由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法.采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真.仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2013(039)005【总页数】4页(P96-98,106)【关键词】粒子群优化算法;控制器;参数优化;性能指标;鲁棒性【作者】张燕红【作者单位】常州工学院电子信息与电气工程学院,江苏常州213002【正文语种】中文【中图分类】TP273;TP214;N945.13;TM930.12张燕红（常州工学院电子信息与电气工程学院，江苏常州213002）收到修改稿日期：2012-12-27多年来，由于PID控制器的结构简单，设计方法非常成熟，对线性控制系统有很好的控制效果，因此，PID控制器一直是工业控制系统中应用最广泛的控制器，PID控制器对大多数的简单工业过程都能得到满意的效果[1-3]。
但是当控制系统比较复杂或者被控对象的模型发生变化或者由于扰动信号的影响使得系统的稳定性和动态性能受到影响时，之前固定的PID控制器的3个比例、积分和微分参数就很难满足系统的要求了，因此在PID控制器的应用中，3个参数的调整和优化问题一直是PID控制器研究的热点问题[4-5]，近年来，不少学者研究了很多优化算法[6]。
本文结合先进控制策略和智能控制算法，采用改进型的PSO优化算法，对PID控制器的参数进行优化，寻优出来的3个参数应用于控制系统中，使得之前不稳定的控制系统具有很好的鲁棒性。
改进的PSO—SVM在控制图识别中的应用研究
图１ 六种 常见的控制图模式
本文 在 传统 的Ｐ Ｓ Ｏ 算 法 基础 上 ，把 控制 图的统 计特 征 和 形状 特 征 作 为 搜 索 空 间 的 一 维 ， 并 给 它 赋 予 一 个 适应 值 在 【 ０ ， １ ］ 之 间 ，然 后 执 行和 标 志Ｐ Ｓ Ｏ 算 法一 样 的步
收稿日期：２ ０ １ ５ － ０ ４ －１ ８ 作者简介：肖忠保 （ １ ９ ９ ０一），男 ，重庆市壁山人，硕士研究生，研 究方向为控制系统解决方案 。
第３ 了 卷
第９ 期 ２ ０ １ ５ — ０ ９ （ 下） 【 １ ２ ７ 】
凑 。然 后通 过 仿 真 比较 了常 用 的 网 格 搜 索 算法 、标 准 Ｐ Ｓ Ｏ算法 以及改 进 后 的Ｐ Ｓ Ｏ算法 在识 别 精度 和迭 代 次 数
识 别应用 提供 了一个 很好 的支 持 。
仍＝ｒ ａ ｉ ｎ
Ｃ 表 示惩 罚因子ຫໍສະໝຸດ ，Ｃ ＞ Ｏ ； ｆ＋ｃ ∑ ｃ ＿ １ Ｅ ｉ
（ ９ ）
１ 支持向量机算法简介
１ ． １ 二分类支持向量机
支 持 向量机 是 建 立在 统 计 学 习理 论 的Ｖ Ｃ 维 理 论 和
结 构风 险最 小化 原则 的基 础上 ，利 用一 个最 优分类 面 使
改进 的Ｐ Ｓ Ｏ — Ｓ Ｖ Ｍ在控制 图识别中的应用研究
Ｔｈ ｅ ａｐｐｌ ｉ ｃａ ｔ ｉ ｏｎ ａｎｄ ｒ ｅ ｓ ｅａｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｃｏｎ ｔ ｒ ｏｌ ｃ ｈａｒ ｔ ｒ ｅ ｃｏｇｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｕｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅｄ ＰＳｏ － ｓＶＭ
０ 引言
在２ ０ 世 纪２ ０ 年 代 ，美 国的休 哈博 士 特提 出 了Ｓ Ｐ Ｃ 理 论 以及 监 视过 程 的基本 工 具— — 控 制 图 ，并 于 １ ９ ２ ４ 年５ 月公 布 了世 界 上 第一 张 控制 图— — 休 哈特 控 制 图【 １ Ｊ 。自 此 ，控制 图被广 泛应 用在 企 业 的质量 管理 中， 以控制 和 改进 企业 产 品质 量 。应用 控 制 图完成 对产 品质量 的控 制 主要 是对 控制 图模式 的识 别 ，６ 种 常见 的控 制 图如 图 １ 所 示 。应用 好 的控 制 图识别 算 法能 提早 发现 生产 过 程是 否 受控对 提 高产 品质 量和 生产 效率 有至 关 的重要 。
改进型PSO算法在VRP中的应用
改进型PSO算法在VRP中的应用陈严;刘利民【摘要】运用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,同时采用实数编码方案,将离散的车辆路径问题转化成准连续优化问题,在此基础上,用改进的粒子群优化算法求解最优值.改进的粒子群算法引入了杂交PSO模型和变异算子.仿真实验结果表明,该算法在保持粒子种群多样性、提高收敛速度和搜索精度、扩大搜索范围、避免过早收敛于局部极值点等方面均更有效.%This paper converts the constrained optimization problem into unconstrained optimization problem using the penalty function,transforms the discrete vehicle routing problem into quasi-continuous optimization problem using the real number coding scheme, and uses an improved Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm to solve the pitimum on the basis of the two methods. The improved PSO algorithm introduces hybrid PSO model and the mutation operator, and simulation results show this algorithm is more effective in maintaining the diversity of the particle population, improving the convergent speed and search accuracy, expanding the search range, avoiding converging at local maximum points and so on.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)001【总页数】3页(P170-172)【关键词】车辆路径;粒子群优化算法;杂交PSO模型;变异【作者】陈严;刘利民【作者单位】内蒙古工业大学信息工程学院,呼和浩特,010051;内蒙古工业大学信息工程学院,呼和浩特,010051【正文语种】中文【中图分类】TP3111 概述文献[1]提出车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)，可以描述为：对于一系列装货点或卸货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等，达到一定的目标，如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等。
反分析的原理和计算方法
反分析的原理和计算方法3.1 概述地下工程开挖过程中，岩土体性态、水土压力和支护结构的受力状态都在不断变化，采用确定不变的力学参数分析不断变化的体系的力学状态，显然不可能得到预想的效果。
软件提供的反分析方法以现场位移或内力增量量测值等为依据，借助优化反分析方法确定地层性态参数值，并将可使以这些参数值为输入量算得的测点位移计算值与实测值相比误差为最小的量作为优化反分析解，尔后将其用作预测计算分析的依据。
位移反分析方法可分为正反分析法和逆反分析法两类。
后者为正分析的逆过程，计算过程简单，但须先建立求逆公式和编制相应的程序，适用性差。
前者为正分析计算的优化逼近过程，一般通过不断修正未知数的试算值逼近和求得优化解，计算机运作时间虽长，但可利用原有正算程序进行计算，便于处理各种类型的反分析问题，并可用于各类非线性问题的分析，适用性强。
本软件采用的方法为正反分析法。
地下结构的施工常采用分步开挖、分步支护的方式，其位移、结构内力及岩土层应力等随着施工阶段的变化呈现出一种动态响应过程。
因此，有必要将常规的反演分析法与施工模拟过程结合起来，建立一种施工动态反演分析方法。
在相同工程及地层条件下，通过利用当前施工阶段量测到的全量或增量信息，来反求地层性态参数和初始地应力参数，进而达到准确预测相继施工阶段的岩土介质和结构的力学状态响应，为施工监控设计提供指导性依据。
3.2 量测信息的种类及表达式在建立的反演分析计算法中,现场量测信息一般用作建立反演计算方程的输入量,因而通常是进行反演计算的主要依据。
岩土体在工程施工过程中受到扰动后发生的现象，主要是继续变形和破坏，如果归诸于力学原理，则是岩土体的应力场、应变场、位移场和稳定状态在受到扰动的过程中发生了变化。
鉴于受力物体的变形、内力、应力和荷载之间存在依存关系，可以推理如能取得岩土体在受到扰动的过程中发生的应力、应变、内力或位移变化值的量测信息，则可望通过正演计算的逆过程得出初始地应力的量值和作用方向，以及用于描述岩土介质的受力变形性态的特性参数。
PSO算法应用于图像处理研究综述论文
基于PSO算法的图像处理应用研究现状综述摘要：粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和鸟群捕食行为的优化技术，PSO算法通过粒子搜寻自身的个体最好解和整个粒子群的全局最好解来更新完成优化。
该算法原理简单、所需参数较少、易于实现,目前已经应用到很多领域，其中就包括应用于图像处理问题。
本文在此基础上，总结概括了PSO算法应用于图像处理问题上的研究现状，具体地分为应用于图像分割问题、图像识别问题、图像压缩问题、图像融合问题和其他图像处理领域的一些问题。
并简要的展望了关于PSO算法应用于图像处理问题上的若干发展方向，以期可以为以后的学者提供一个值得深入研究探讨的指导。
关键词：PSO算法；图像处理；图像分割；图像识别；图像融合1 引言Eberhart和Kennedy[1]通过对Heppner鸟类模型进行研究，认为鸟类寻找栖息地与对一个特定问题寻找解很类似，并通过修正该模型，使其具有社会性和智能性，以使微粒能够降落在最优解处而不降落在其它解处，提出了粒子群算法。
粒子群算法的基本思想是模拟鸟类的群体行为构建的群体模型。
粒子群算法作为一种进化计算，同样沿用进化计算中“群体”和“进化”的概念，同样是依据微粒的个体适应值进行计算。
在PSO算法中，粒子群中的微粒表示问题的一个候选解，是由速度和位置两部分组成的个体，在n维搜索空间中飞行。
微粒一方面具有自我性，可以根据自我的经验去判断飞行的速度和位置；另一方面具有社会性，可以根据周围微粒的飞行情况去调整自己的飞行速度和位置，不断地寻找个性和社会性之间的平衡。
设Xi=(xi1，xi2…xin)为微粒i当前位置，Vi=(vi1，vi2…vin)为微粒i的当前速度。
在进化过程中，记录微粒到当前为止的历史最好位置为Pi=(pi1，pi2…pin)，所有微粒的全局最好位置为Pg=(pg1，pg2…pgn)。
最初始的PSO算法的进化方程可描述为：（1），（2）为了改善(1)式的收敛性能，Y.Shi与R.C.Eberhart[2]于1998年首次在速度进化方程中引入惯性权重，(1)式变为：（3）其中，w称为惯性权重，用来实现全局搜索和局部开发能力之间的平衡。
基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究
基于改进PSO算法优化SVR的信息安全风险评估研究作者：任远芳牛坤丁静谢刚来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2024年第01期文章编号 1000-5269（2024）01-0103-07 DOI：10.15958/ki.gdxbzrb.2024.01.16收稿日期：2023-05-10基金项目：贵州省省级本科教学内容和课程体系改革资助项目（2022&25）;贵州省科技计划资助项目（黔科合支撑[2023]一般371）;贵州大学引进人才科研项目（贵大人基合字2022[21]）作者简介：任远芳（1987—），女，助理实验师，硕士，研究方向：多媒体教室、教育技术、信息安全，E-mail：****************.*通讯作者：任远芳，E-mail：****************.摘要：为改善信息安全风险评价的精确度，利用改进的粒子群算法，提出了一种新的优化回归型支持向量机的信息安全风险评估方法。
首先，通过模糊理论对信息安全风险因素进行量化预处理；其次，经过预处理后的数据输入到回归型支持向量机模型中；再次，利用改进的粒子群算法来优化和训练回归型支持向量机的参数，得到了优化后的信息安全风险评估模型；最后，通过仿真实验对该模型的性能进行验证。
实验结果表明，提出的方法能很好地量化评估信息系统风险，提高了信息安全风险评估的精确性，是一种有效的评估方法。
关键词：信息安全；风险评估；模糊理论；回归型支持向量机；粒子群算法；参数优化中图分类号：TP309文献标志码：A随着网络化和信息化的日益进步，网络安全事件层出不穷。
2021年1月3日，国外安全团队cyble发现有人出售中国公民信息。
紧接着，1月26日，巴西数据库泄露。
以上安全事件大都是违法分子利用一些系统的漏洞进行入侵和攻击所导致的。
可见，如何保证网络安全是长期以来的重要探讨课题。
近年来，针对网络安全方面，新的法律法规、工作指南陆续发布。
2021年8月，《中华人民共和国个人信息保护法》正式公布。
PSO算法在优化问题中的应用分析
PSO算法在优化问题中的应用分析引言：优化问题是现实生活和科学研究中经常遇到的一类问题，在许多领域中被广泛应用。
传统的优化方法往往需要依赖于目标函数的特殊结构，对问题有一定的先验知识要求，同时也容易陷入局部最优解。
然而，粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法作为一种经典的优化算法，具有自适应性强、全局搜索能力好等优点，在解决各种优化问题中取得了显著的成绩。
本文将对PSO算法在优化问题中的应用进行深入分析和探讨。
一、PSO算法的原理及流程PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机搜索算法，通过模拟鸟群中的个体之间的信息交流和合作，以动态调整个体的搜索方向，达到寻优的目的。
PSO算法的基本原理是通过不断更新和调整粒子的位置和速度来搜索最优解。
每个粒子表示一个候选解，通过跟踪自身历史最优和邻域最优解，并结合全局最优解进行位置和速度的更新。
其基本流程如下：1. 初始化粒子群，包括粒子的位置和速度。
2. 根据目标函数计算粒子群中每个粒子的适应度值。
3. 更新每个粒子的速度和位置。
4. 判断终止条件是否满足，如果满足则结束算法，否则返回第2步。
5. 输出全局最优解作为优化问题的解。
二、PSO算法在函数优化中的应用1. 单目标函数优化在单目标函数优化中，PSO算法可以用来求解最大值或最小值。
通过不断优化个体的位置和速度，粒子群往往能够在较短的时间内接近甚至达到全局最优解。
2. 多目标函数优化对于多目标函数优化问题，PSO算法可以通过引入多个适应度值来评估粒子的优劣，并利用非支配排序和拥挤度距离等方法来维护粒子群的多样性和收敛性。
通过多次迭代，PSO算法可以得到一组近似的最优解，形成一个Pareto前沿。
三、PSO算法在工程优化中的应用1. 电力系统优化电力系统优化是一个复杂的多变量、非线性、多目标的优化问题。
PSO算法可以应用于优化电力系统的发电调度、输电网优化和电力市场建设等问题。
基于改进的PSO算法的多目标优化问题求解研究
基于改进的PSO算法的多目标优化问题求解研究概述在多目标优化问题求解中，粒子群优化(PSO)算法是一种较为常用的方法。
然而，普通的PSO算法存在局限性，例如易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。
针对这些问题，研究者们进行了大量的探索和研究，并提出了一系列改进的PSO算法，本文将对其中一种改进方法进行研究和探讨。
改进的PSO算法改进的PSO算法是在传统PSO算法基础上进行改进的一种优化方法。
它的主要思想是通过引入新的公式和方法，来优化粒子的动态调整和寻优过程。
其中，常见的改进方法包括改变权值因子、引入自适应惯性权重、加入局部搜索等。
自适应惯性权重自适应惯性权重是一种基于适应性调整惯性权重的改进方法。
其主要思想是根据粒子群的状态和性能，自适应地调整权值因子，从而提高算法的收敛速度和优化精度。
在实践中，自适应惯性权重通常会引入随机因素，以避免局部最优解。
局部搜索局部搜索是一种基于粒子群的邻域搜索方法。
其主要思想是在算法的基础上加入一定的随机性和局部优化措施，来拓展搜索范围，避免过早陷入局部最优等问题。
在实践中，局部搜索常常采用模拟退火算法等较为成熟的优化方法。
应用实例改进的PSO算法在实际应用中，可以广泛应用于多目标优化和约束优化等领域。
其中，以机器学习和数据挖掘为主的领域中，常常使用改进的PSO算法来解决非线性优化问题。
例如，在金融领域中，改进的PSO算法被广泛应用于股票投资和风险控制等业务。
同时，在交通领域和物流领域中，改进的PSO算法也被广泛采用，以提高物流运输效率和交通拥堵疏散能力。
总结改进的PSO算法是一种针对传统PSO算法进行优化改进的有效方法。
其主要优点包括较好的抗噪性和良好的收敛性能。
同时，在实际应用中，它也具有较为广泛的应用前景，可以被广泛用于多目标优化和约束优化等领域。
基于改进型PSO的优化问题求解研究
基于改进型PSO的优化问题求解研究随着现代科技的不断发展，人们对计算机科学、人工智能等方面的研究日益深入，也让我们对优化问题的研究有了更广泛的应用。
优化问题是一种数学模型，它可以应用于工程学、金融学、管理学等多个领域，通过优化问题的求解，我们可以找到最优方案，降低成本，提高效率。
在优化问题求解过程中，粒子群算法（PSO）成为了较为常用的一种算法，而基于改进型PSO的优化问题求解研究能够进一步提高算法的效率和精度。
一、优化问题优化问题指的是一种数学模型，通过寻找某个目标函数在一定的约束条件下的最优解，来实现资源利用率最大化或效益最大化的目的。
例如，在工程学中，我们需要考虑成本、时间、质量等多个因素，通过数学模型建立目标函数和约束条件，然后通过优化问题的求解，找到最优解，实现最低成本、最短时间、最优质量等目的。
二、粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它的基本思想源自于鸟群和鱼群的群体行为规律。
该算法通过模拟粒子在问题空间中的移动来寻找最优解，通过每个粒子的当前最优解和群体的全局最优解来引导粒子的移动方向和速度，从而不断接近最优解。
PSO算法的基本流程如下：1.初始化粒子位置和速度；2.计算每个粒子的适应值，通过更新粒子的最优解和全局最优解来引导粒子的移动；3.根据更新的速度移动粒子的位置，并更新最优解和全局最优解；4.重复第2、3步，直到达到预定的终止条件。
三、基于改进型PSO的优化问题求解粒子群算法虽然已被广泛应用于各个领域，但是在实际应用中，我们常常会遇到算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
随着学者们对PSO算法的不断研究，出现了基于改进型PSO的算法，通过改进原有的粒子移动策略、适应值计算方法、参数设置等方面，改进PSO算法的性能，从而提高算法的效率和精度。
1.改进粒子移动策略：在传统的PSO算法中，粒子移动的速度和方向是由个体最优解和全局最优解共同作用而得到的，但这种方法容易陷入局部最优。
POE研究方法及应用案例分析
POE研究方法及应用案例分析标题：POE研究方法及应用案例分析引言：POE（Post-Occupancy Evaluation）是一种用于评估建筑物或空间使用效果的方法。
它旨在通过对用户满意度、功能性、可持续性和设计目标等方面进行系统性的调查和评估，为建筑设计和空间规划提供有价值的反馈和改进措施。
本文将深入探讨POE研究方法的基本步骤和应用案例，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
I. POE研究方法的基本步骤A. 确定研究目标：明确需要评估的建筑物或空间的设计目标和预期效果。
B. 开展调查和观察：通过问卷调查、现场观察、用户访谈等方法，收集用户对建筑物或空间使用体验的反馈和意见。
C. 数据分析和整理：对收集到的数据进行统计分析和整理，归纳出关键问题和发现。
D. 提出改进建议：基于数据分析的结果，提出具体的改进建议，以提高建筑物或空间的使用效果和用户满意度。
E. 反馈和追踪：与建筑设计师和业主进行反馈交流，确保改进措施得到有效实施并满足预期效果。
II. POE研究方法的应用案例分析A. 学校教学楼的POE研究1. 目标设定：评估学校教学楼的功能性、教学效果和学生满意度。
2. 数据收集：通过问卷调查和观察，了解学生对教学楼布局、设备设施和教学环境的评价。
3. 数据分析：统计分析结果显示，学生对教学楼的整体评价较高，但对教室设备和光线条件有一些不满意。
4. 改进建议：建议提升教室设备的质量和功能性，并改善教室的自然采光条件。
5. 反馈和追踪：与学校进行沟通，相关改进措施得到实施并对学生进行反馈调查，效果显著提升。
B. 办公楼绿色化改造的POE研究1. 目标设定：评估办公楼绿色化改造的可持续性和员工工作环境的改善情况。
2. 数据收集：通过问卷调查、能耗监测和室内环境测量，收集员工对办公楼环境变化的感受和能耗数据。
3. 数据分析：根据调查结果和能耗数据，发现绿色化改造使办公楼能耗降低了20%，员工对室内环境的舒适度和空气质量的评价也有所提升。
采用PSO改进的智能算法在焚烧污染控制中的应用
采用PSO改进的智能算法在焚烧污染控制中的应用巫茜【摘要】焚烧发电是无害化、减量化和资源化处理垃圾的理想手段.为了克服控制策略不当导致的严重二次污染,探讨了改进的PSO智能算法在垃圾焚烧污染控制中的应用.剖析了垃圾燃烧控制的难点,讨论了燃烧过程的控制论特性与杜绝二次污染的前提条件,研究了与控制论特性匹配的控制策略,提出了基于PSO改进控制参数的智能优化算法.实验仿真验证了该算法在拟制外界脉冲干扰方面有很强的抗扰动能力,即使过程参数产生大幅度变化,智能优化控制算法仍然表现出极强的鲁棒性.仿真研究结果表明:改进的PSO智能控制算法对杜绝焚烧发电导致的二次空气污染是合理与可行的.【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(032)012【总页数】6页(P133-138)【关键词】垃圾焚烧发电;二次污染;智能控制;改进的PSO智能控制算法【作者】巫茜【作者单位】重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆 400054【正文语种】中文【中图分类】TP273城镇化步伐加快使城市垃圾处理问题变得越来越突出，将垃圾焚烧发电无疑是理想的无害化、减量化和资源化处理手段。
但由于我国垃圾分类处理环节比较粗糙，垃圾热值普遍较低，焚烧炉出口烟温度一般在800 ℃左右，不能有效分解二噁英，而在200～600 ℃范围更营造了二噁英大量生成的有利环境，其直接污染达5 km 范围，因而使垃圾焚烧环保项目往往变成了污染的集中排放项目。
二噁英属于氯代环三芳烃类化合物，是一种非常稳定而又难以分解、毒性强度是氰化钾毒性约100倍以及砒霜毒性约900倍的一级致癌物质，世界卫生组织更是将其视为危害环境的大敌之一。
人体一旦受到二噁英污染，在体内不能降解、不能排出,会对人体的免疫和生殖功能造成重大损伤，出现大面积的畸形、癌症等病症，因此在发达国家二噁英生态污染危害已达到了谈及色变的程度[1]。
鉴于垃圾焚烧烟气污染的严重性与普遍性，不少学者从多个角度对控制垃圾焚烧污染进行了探讨[2-4]，特别是对避免燃烧烟气温度控制不当导致的二噁英二次污染做了许多研究[5-8]，但是在控制策略方面仍然存在某些问题[9]，因此有必要从控制工程角度对垃圾焚烧产生的二次污染控制进行探讨。
基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型
基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型王小军【摘要】In order to improve the accuracy of the water quality retrievals of multi-spectral image, the author puts forward a model for water quality remote retrieve based on support vector regression with parameters optimized by particle swarm optimization algorithm.The model uses high-resolution multi-spectral remote SPOT-5 data and the water quality field data, uses CV to estimate the promote error and use PSO to optimize parameters of SVR model.It optimizes the model parameters globally, after the water quality is retrieved by the trained SVR.The proposed model is applied to the water quality retrievals of Weihe River in Shaanxi province.The results show that the developed model has more accuracy than the routine linear regression model.The paper provides a new approach for remote sensing monitoring of environment to inland rivers.%为进一步提高多光谱图像水质反演的精度,提出了一种基于PSO优选参数的SVR 水质参数遥感反演模型.该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,采用CV估计模型推广误差,并使用PSO优选SVR模型参数,实现了模型参数的自动全局优选,在训练好的SVR模型基础之上对水质进行反演.以渭河陕西段为例进行实证研究,实验结果表明,所提出的水质反演模型较常规的线性回归模型有更高的反演精度,为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2011(037)001【总页数】4页(P66-69)【关键词】高分辨遥感影像;粒子群优化算法;支持向量回归;参数优选;水质反演【作者】王小军【作者单位】河西学院机电工程系,甘肃,张掖,734000【正文语种】中文【中图分类】X832;TM930.12当今世界，水资源不足和污染构成的水资源危机已成为一个国家经济和社会发展的主要制约因素。
改进的PSO算法在非线性模型参数辨识中的应用
改进的PSO算法在非线性模型参数辨识中的应用颜云华;徐志成【摘要】参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法.针对传统模型参数辩识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法的强大优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索,以获得过程模型的最佳参数值,并将其用于对非线性系统模型的参数辨识,可有效提高参数辨识的精度和效率.该方法应用到实际例子中,获得了满意的辨识精度和效率,得到较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致,仿真结果令人满意.实例仿真结果表明,微粒群算法为非线性系统模型参数辨识提供了一种有效的途径.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)013【总页数】4页(P204-207)【关键词】微粒群算法;非线性系统;参数辨识;过程模型【作者】颜云华;徐志成【作者单位】常州机电职业技术学院,江苏,常州,213164;常州机电职业技术学院,江苏,常州,213164【正文语种】中文【中图分类】TP180 引言非线性模型参数估计一直是控制领域研究的重要问题。
目前，已有许多成熟的系统辨识和参数估计方法，如最小二乘法[1]、极大似然估计法[2]、神经网络用于参数辨识法[3]、遗传算法[4,5]等。
但是，最小二乘法和极大似然估计法都是基于过程梯度信息的辨识方法，其前提是可微的代价函数、性能指标和平滑的搜索空间。
在实际应用中，由于获得的数据含有噪声或所辨识的系统非连续，这一条件通常难以得到满足。
利用神经网络进行系统参数辨识虽然具有以任意精度逼近非线性函数的能力，但是在实际应用中，只有选择了合适的网络结构，才能获得好的结果，而选择合适的网络结构往往是非常困难的。
利用遗传算法其特有的复制、交叉和变异功能以及群体寻优的方式来克服陷入局部最优解，以获得较好的模型参数估计，但是遗传算法需涉及到繁琐的编码、解码过程以及较大的计算量，而且整个种群是比较均匀地向最优解区域移动的，其搜索效率不高。
基于改进PSO的神经网络优化方法及其在热工系统中的应用的开题报告
基于改进PSO的神经网络优化方法及其在热工系统中的应用的开题报告1. 研究背景随着科技的不断发展，热力学系统的优化问题成为社会关注的热点问题。
神经网络被应用于热力学系统优化中已有成功的应用，但是神经网络模型参数的选择一直都是一个难点问题。
因此，如何有效地优化神经网络模型参数成为了热力学系统优化中的重要问题。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种自适应优化方法，它能够对优化问题进行全局搜索和快速收敛，具有较好的收敛性和鲁棒性。
但是，传统的PSO算法也存在缺陷，例如容易陷入局部最优等问题，因此需要对PSO算法进行改进。
2. 研究意义本研究旨在通过改进PSO算法来优化神经网络模型参数，并将其应用于热力学系统优化中。
具体而言，研究意义包括：（1）提出一种改进的PSO算法，能够有效地优化神经网络模型参数。
（2）将改进的PSO算法应用于热力学系统中，提高优化效率和准确性。
（3）研究结果可为热力学系统的优化问题提供新思路和方法。
3. 研究内容和方法本研究的主要内容为：（1）研究神经网络模型的结构和参数选择问题，分析各参数的作用和取值范围。
（2）提出改进的PSO算法，并与传统的PSO算法进行对比分析。
（3）将改进的PSO算法应用于热力学系统优化实例中，比较其与其他优化算法的效果。
本研究的方法包括：（1）理论分析法：对神经网络模型参数进行理论分析。
（2）改进算法设计法：提出改进的PSO算法。
（3）实例比较法：将改进的PSO算法应用于热力学系统优化中，与其他优化算法进行比较分析。
4. 预期研究结果本研究的预期结果包括：（1）提出一种改进的PSO算法，能够有效地优化神经网络模型参数。
（2）将改进的PSO算法应用于热力学系统中，提高优化效率和准确性。
（3）验证改进的PSO算法在热力学系统优化问题中的效果并与其他算法进行比较分析。
5. 研究计划（1）第一阶段（前期准备，1个月）：对神经网络模型参数进行理论分析，并分析PSO算法的优缺点。
改进的PSO算法的实现
PSO算法的实现从20世纪90年代初,就产生了模拟自然生物群体(swarm)行为的优化技术。
Dorigo等人从生物进化的机理中受到启发,通过模拟蚂蚁的寻径行为,提出了蚁群优化方法;美国学者Eberhart E C和Kennedy J于1995年提出的粒子群优化(particle swarm optimization)算法是基于对鸟群、鱼群的模拟。
这些研究可以称为群体智能(swarm intelligence)。
通常单个自然生物并不是智能的,但是整个生物群体却表现出处理复杂问题的能力,群体智能就是这些团体行为在人工智能问题中的应用。
粒子群优化(PSO)最初是处理连续优化问题的,目前其应用已扩展到组合优化问题。
同遗传算法(genetic algorithm, GA)、蚁群优化等大多数进化计算方法一样,PSO也是一种基于群体的优化方法。
但与其它进化计算方法相比,PSO的主要特点为:①每一个体(称为一个粒子)都被赋予了一个随机速度并在整个问题空间中流动;②个体具有记忆功能;③个体的进化主要是通过个体之间的合作与竞争来实现的。
作为一种高效并行优化方法,PSO可用于求解大量非线性、不可微和多峰值的复杂优化问题,再加上PSO算法的程序实现异常简洁,需要调整的参数少,因而发展很快,出现了多种改进PSO算法,并已应用于许多科学和工程领域,得到了众多学者的重视和研究。
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。
在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个就是粒子本身所找到的最优解.这个解叫做个体极值pb，另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局极值gb。
在找到这两个最优值时,粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置：v i(t+1)=w⨯v i(t)+c1⨯rand⨯[pb i-x i(t)]+c2⨯rand⨯[gb-x i(t)](1)x i(t+1)=x i(t)+v i(t+1)(2)其中:v i(t)是粒子i的t时刻的速度,w为惯性权重,x i(t)是当前粒子的位置,pb i和gb如前定义,rand是介于(0,1)之间的随机数.c1,c2是学习因子.通常c1=c2=2.PSO 的算法流程如下:Step 1: 初始化一群粒子(群体规模为m),包括随机位置和速度; Step 2: 评价每个粒子的适应度;Step 3: 对每个粒子,将其适应值与其经历过的最好位置pbest 作比较,如果较好,则将其作为当前的最好位置pbest;Step 4: 对每个粒子,将其适应值与全局所经历的最好位置gbest 作比较,如果较好,则重新设置gbest 的索引号;Step 5: 根据方程(1)变化粒子的速度和位置;Step 6: 如未达到结束条件(通常为足够好的适应值或达到一个预设最大代数Gmax),则返回Step2.在这里，采用java 语言来实现这个PSO 算法，通过优化下面的函数(求极大值)来演示PSO 算法：max )sin()()(1∑=⋅-=ni i ix x x f 其中x i ∈[-500,500].该函数的图形如下(当n=2时):从图中可以看出，这个函数有很多局部极大值点。
改进PSO算法在中央空调控制系统中的应用
改进PSO算法在中央空调控制系统中的应用杨晓庆;左为恒;李昌春【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2011(28)11【摘要】在优化控制中央空调问题的研究中,中央空调房间温度控制系统是一个复杂的系统,针对保证室内温度控制的稳定性,同时还应节能减排,传统方法整定得到的PID参数难以保证系统温度控制始终处于优化状态和良好品质特性的缺点,提出了改进的PSO算法整定PID参数的方法,保证控制系统的优良品质.算法根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.在中央空调温度控制的仿真结果表明,改进的方法调节精度高,调节速度快,超调量小,使室温控制在需要的精度上,具有实际应用的可行性.%The room temperature control system of central air conditioning is a complex system. The traditional PID tuning methods are difficult to ensure the temperature control of system always in optimizing state and good quality. The paper put forward the improved PSO algorithm which tuned P[D parameters to ensure the quality of system. According to the changes of group fitness, this algorithm adjusted the weights self-adaptedly, and carried out cross-selection to the particle population in poor performance. The algorithm can fully exploit the information of the group itself and continue introducing additional information. The simulation results in central air-conditioning temperature control show that this method has high precision, quick regulation, andsmall overshoot, makes the temperature control stay in the accuracy in needed, and has feasibility.【总页数】4页(P201-204)【作者】杨晓庆;左为恒;李昌春【作者单位】重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400030;重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400030;重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400030【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.改进型PSO在过热汽温PID控制系统中的应用 [J], 张嘉英;王勇兰2.基于改进的 PSO 在并联机构神经网络控制系统中的应用 [J], 王长建;王鹏3.改进的PSO算法及其在控制系统参数整定中的应用 [J], 敖朝华;毕建朝4.动态权重差异演化PSO优化PID算法在带钢对中控制系统中的应用 [J], 赵新秋;贾林;杨景明;陈伟明5.PSO优化神经网络算法在滚球控制系统设计中的应用 [J], 高丽贞;陈俊秀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
改进PSO算法在无功优化中的应用
改进PSO算法在无功优化中的应用
吴强;滕欢
【期刊名称】《湖北电力》
【年(卷),期】2006(30)2
【摘要】利用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法对无功优化问题进行求解.对基本的PSO算法进行了改进,设计了分组变权重的搜索策略,定义了分组权重向量,即通过对每次迭代后粒子的分组、每组赋予分组权重向量中的不同权重,同时使权重随迭代次数的增大而线性变化,使各粒子之间形成分工合作的关系,搜索的方向性更强,速度更快,对IEEE30节点系统的仿真结果表明了算法的有效性.
【总页数】3页(P1-3)
【作者】吴强;滕欢
【作者单位】四川大学电气信息学院,四川,成都,610065;四川大学电气信息学院,四川,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TM714;TM769
【相关文献】
1.改进PSO算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 孙国凯;高长伟;吴秀华
2.一种改进的PSO算法在系统无功优化中的应用研究 [J], 李生珠;韩晓男;曲直;于澎
3.电力系统无功优化中PSO算法的改进研究 [J], 石峰;龚瑛;刘启胜
4.LD W-PSO算法及其在电网无功优化中的应用 [J], 鄢仁武
5.改进PSO算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 詹克明;许小鹏;法智;詹恒富因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
增刊邢万波等：基于ｖ－ｓＶＲ和改进ＰｓＯ算法的反分析方法及应用
４工程应用
４．１工程概况
锦屏一级水电站坝址位于普斯罗沟坝址区，工程边坡规模大，工程技术条件复杂，自然谷坡高陡，地应力水平较高，岩体卸荷强烈，并发育有断层、层间挤压带、深部裂缝，场地地质条件复杂，在国内外水电工程中十分罕见。
其左岸边坡高度超过千米，边坡开挖高度为５４０ｍ，自然边坡在高程ｌ９００ｍ以下的坡度为６０。
～９０。
；边坡上部为砂板岩、下部为大理岩，岩体中发育有少量后期侵入的煌斑岩脉，形成典型的“上软下硬”结构；发育有空间延展性好且性状差的ｆ５、ｆ８、ｆ４２．９等断层，深切河谷地形的深部裂缝带Ｓ【斛－１以及遇水或暴露性状极差的煌斑岩脉Ｘ；岩体卸荷强烈，具有卸荷深度大、卸荷裂隙张开宽、卸荷类型复杂的特点，存在４组节理裂隙。
因此，左岸边坡稳定问题十分突出。
本文充分考虑本工程开挖坡体的地质代表性以及和监测分析成果的对比性，选择了左岸ＩＩ１．Ⅱ１作为反演计算剖面，通过反分析正确认识边坡的变形机制。
４．２有限元计算条件
ＩＩ１．ＩＩ１剖面的地质剖面图和有限元计算模型如图２所示（监测点位置也在图上标出）。
该剖面坐标系彳轴方向为ＮＥ２８。
，Ｚ方向铅直向上为正。
计算域的底部用固定约束。
有限元分析采用ＦＬＡＣ３Ｄ进行，岩体模型均采用弹塑性Ｍｏｈ卜Ｃｏｕｌ伽曲模型，有限元计算网格见图２右上所示，共生成７０５１个有限单元，７１７０个节点；计算区域内包含了１８５０ｍ高程以上由杂谷脑组第３段１～６层砂板岩组以及１８５０ｍ高程以下由杂谷脑组第２段５～８层大理岩组。
计算模型还考虑了多条断层以及一些深部裂缝。
对于施工开挖和支护，模拟了边坡的分步开挖、分期支护以及３层抗剪洞等加固措施对边坡的加固效果。
通过分析监测点的位移变化规律，选取比较有代表性的，监测位移较为合理的外观测点ＴＰｌ３．１、ＴＰ５、ＴＰＬ．９、ＴＰＬ．１４、ＴＰＬ．３０以及多点位移计Ｍ８４、Ｍ９４作为反演对象。
４．３计算条件
根据现场施工情况将ＩＩ１．ＩＩ１剖面的开挖分为１２个开挖步，每个开挖布对应有相应的支护位于左岸开挖边坡施工ＩＩ区，根据ＩＩ区的实际施工程序以及开挖支护过程曲线，在一定概化的基础上共划分为１２个开挖步，限于篇幅，就不再给出开挖步、锚索支护与开挖高程的对应关系。
边坡开挖会扰动岩体，进而导致岩体强度下降。
扰动区参数拟为：开挖损伤区（沿边坡坡面向坡里０～１５ｍ左右范围内）的变形模量折减为原参数的３３％，卸荷影响区（向坡里１５～３０ｍ范围内）的变形模量折减为原参数的５０％。
圈２Ⅱｌ－Ⅱｌ剖面工程地质剖面图和计算网格
Ｉ喀２Ｇｅｏｌｏｇｉ咖ｐｍｍｅａｎｄＦＥＭｓｉＩｎｕｌａ６０ｎｍｏｄｅｌｏｆ
ｓ∞廿ｏｎⅡ１．Ⅱｌ
圈３Ⅱｌ一Ⅱｌ剖面开挖扰动区和侧压力分布图
ｎｇ．３Ｇ∞ＩｏｇｉｃａｌｐｍｍｅａｎｄｏｆｅｘｃａｖａｔｉｏｎｄｉｓｔＩＩｒｂａｃｅｚｏｎｅ蚰ｄｄｉｓｔｒｉｂｕ６０璐ｏｆＩａｔｅｒｍｐｒ鹤ｓｕ№ｏｆ
ｓｅｃ廿ｏｎⅡｌ－Ⅱ１
基于ν-SVR和改进PSO算法的反分析方法及应用
刊名：
岩土力学
英文刊名：ROCK AND SOIL MECHANICS
年，卷(期)：2009,30(z2)
参考文献(11条)
1.梁桂兰;徐卫亚;韦杰位移反分析的APSO-WNN模型研究及应用[期刊论文]-岩石力学与工程学报 2007(06)
2.杜太亮岩质边坡智能化位移反分析及工程应用 2004
3.李守巨基于计算智能的岩土力学模型参数反演方法及其工程应用 2004
4.方开泰;马长兴正交与均匀试验设计 2001
5.王芝银;杨志法;王思敬岩石力学位移反演分析回顾及进展 1998(04)
6.邢万波;杨圣奇;王树平一种改进的自适应邻域粒子群优化算法[期刊论文]-计算机应用 2008(12)
7.KENNEDY J;EBERHART R Particle swarm optimization 1995
8.CHANG C C;LIN C J LIBSVM:A library for support vector machines 2008
9.SCH?LKOPF B;SMOLA A;WILLIAMSON R New support vector algorithms 2000(12)
10.VAPNIK V The nature of statistical learning theory 1999
11.余志雄;周创兵;陈益峰基于ν-SVR和GA的初始地应力场位移反分析方法研究 2007(01)
本文链接：/Periodical_ytlx2009z2116.aspx。