粒子群算法与径向神经网络相结合的凝汽器真空预测模型

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模拟退火粒子群算法在汽车故障诊断中的应用

模拟退火粒子群算法在汽车故障诊断中的应用
摘要 : 将基于模拟退火改进粒 子群优化 ( A S 算法和误差反 向传播 ( P) S P O) B 算法相结合构 成的 S P O. P算法 用于训 练神 A S B 经 网络 , 该算法能够有效克服 B P和 P O算法独立训练神经 网络 的缺 陷 。 应用 于汽 车发动 机异 晌智能故 障诊 断。诊断 结 S 并 果表 明,AP O・ P混合算法 的收敛速 度快 于 B S S B P及 P O- P算法 。 且具 有较高的诊断准确率 。 S B 并 关键词 : 模拟退火 ; S P O算 法;B P算法 ; 神经 网络 ;故障诊断 中 图分 类 号 : P 8 ; 4 2 T 13 U 7 文献标志码 : B
好 、 习能力 强和非线性 逼近 能力 等特点 , 训 练费 时 , 存 学 但 且
在局 部极小值缺陷 , 而影响 了故障诊断 的准确性 、 从 快速性 和
有效性 。本文采用模拟退火 改进 粒子群 优化算法 , 其与 B 将 P 算法 相结合来优化神经 网络 , 并应用于汽 车故障诊 断 , 方法 此 具有 训练时间短 、 计算 精度高和全局收敛等优点 。
干扰源 和耦 合途径的筛选和合并 是两项非 常重 要的工 作。所
谓筛选 和合并 , 就是确定起 主要 作用 的干扰源 和耦合 途径 , 并 把性质类似 的干扰 源 、 耦合途 径进 行 合并 处理 。通 过 筛选 和 合并 , 能够简化系统 的电磁兼容分析 计算 , 并达 到满 意效 果。 进行 电磁兼 容性预测时 , 干扰源有 许多个 , 敏感 设备也 有 许 多个 。因此采 用逐对 考虑 的方 式 , 每次 选一 个 发射 源 和一
旦经验窒逾日
d i1 .9 9 jis . 6 11 4 . 0 2 0 .3 o :0 3 6 / . n 1 7 -0 1 2 1 . 2 0 4 s

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法刘洁;李目;周少武【摘要】为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。

本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。

把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。

%In order to detect the weak target signal accurately in the chaos background, and improve forecast result, a novel algorithm based on RBF Neural Network ( RBFNN) with Chaotic Hybrid Particle Swarm Optimization ( CHPSO) is presented. In this algorithm, the RBF neural network is optimized by chaotic particle swarm optimization with adaptive population mutation and individual annealing operation. In order to improve the global convergence ability of PSO,the colony adaptive mutation and individual annealing operation are used to adjust and optimize PSO. Then the parameters and structures of RBFNN are optimized. This novel algorithm is applied to predict chaotic time sequence and detect weak target signal in the chaos background. Simulation results show that the algorithm has preferable nonlinear prediction ability and can detect weak target signal effectively.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(000)008【总页数】4页(P181-184)【关键词】混沌;自适应变异;粒子群;模拟退火;RBF神经网络;目标检测【作者】刘洁;李目;周少武【作者单位】湖南工程学院设计艺术学院,湖南湘潭 411104;湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭 411201【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言粒子群算法是一种基于群体的优化算法,既具有进化算法的全局寻优能力,又避免了复杂的遗传操作,其参数调整简单,训练收敛速度快;而神经网络具有很强的自适应学习能力、并行处理能力和泛化能力,能够以任意精度逼近非线性函数。

基于粒子群算法的神经网络在冰凌预报中的应用

基于粒子群算法的神经网络在冰凌预报中的应用

第30卷第3期2 0 1 2年3月水 电 能 源 科 学Water Resources and PowerVol.30No.3Mar.2 0 1 2文章编号:1000-7709(2012)03-0035-04基于粒子群算法的神经网络在冰凌预报中的应用韩宇平,蔺 冬,王富强,周翔南(华北水利水电学院水利学院,河南郑州450011)摘要:为提高神经网络预报模型的泛化能力和预测精度,将粒子群算法与BP神经网络相结合,建立了粒子与神经网络参数的映射关系,利用粒子群算法全局搜索网络的最优权值,赋值于神经网络进行训练,从而建立了PSO-BP预报模型,并将模型应用于黄河宁蒙河段的冰凌预报中。

结果表明,该模型预报合格率较高,属于甲等预报,且与GA-BP模型相比偏差更小、精度更高。

关键词:粒子群算法;神经网络;冰凌预报;封河;开河中图分类号:P338文献标志码:A收稿日期:2011-07-18,修回日期:2011-09-14基金项目:国家自然科学基金资助项目(51009065);河南省重点科技攻关计划基金资助项目(112102110033,092102110032);河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项目(2011B170006)作者简介:韩宇平(1975-),男,教授,研究方向为水文过程及预报、水资源系统分析,E-mail:hanyp@ncwu.edu.cn通讯作者:王富强(1979-),男,副教授,研究方向为水文学、水资源及环境生态,E-mail:wangfuqiang@ncwu.edu.cn 黄河是我国凌汛出现最为频繁的河流,其中以宁蒙(宁夏和内蒙古)河段最严重,几乎每年冬春季节均会产生凌汛,这是由其特殊的地理位置、水文气象条件和河道特性决定的。

因此,准确预报出宁蒙河段封河、开河日期对该河段防凌工作具有十分重要的意义。

目前,国内外对封河、开河日期预报的研究较多,且取得的效果良好[1,2]。

Massie D D等[3]针对Oil City河段的冰情,采用历史观测资料构造了多层前馈型神经网络模型;陈守煜等[4]在分析凌汛成因的基础上,将BP神经网络成功应用于黄河宁蒙河段封河、开河预报中。

粒子群算法与神经网络结合的优化算法研究

粒子群算法与神经网络结合的优化算法研究

粒子群算法与神经网络结合的优化算法研究随着人工智能和数据分析的快速发展,优化算法作为一种重要的数学方法,在各个领域中得到了广泛应用。

其中,粒子群算法和神经网络结合的优化算法,已经成为优化问题的一种新思路。

粒子群算法是一种优化算法,灵感来源于鸟群捕食的策略。

鸟群在进行捕食时,会根据周围环境和食物的分布情况,不断调整自己的方向和速度。

同样,粒子群算法中的“粒子”,也会根据周围其他粒子的信息和当前环境的优化目标,去更新自己所处的位置和速度。

神经网络作为另一种常用的数学方法,其本质是一种多层次的非线性函数。

神经网络通常被用来解决分类、识别和预测等问题。

其通过对输入变量的权重和偏差进行变化,不断调整模型参数,从而优化预测的准确性和泛化能力。

将这两种方法进行结合,即可形成一种有效的优化算法。

具体而言,粒子群算法可以用来寻找神经网络中的最优参数,从而提高模型的性能。

而神经网络则可以作为粒子群算法的优化目标,通过反馈神经网络预测误差,不断调整粒子的位置和速度。

这种结合方法的好处在于,能够同时利用粒子群算法的全局优化和神经网络的非线性优势。

在一些特定的优化问题中,甚至可以得到比单一方法更优秀的解决方案。

另外,在实际应用中,这种结合方法也有着很大的潜力。

例如,在智能物流中,可以运用粒子群算法从一堆货物中找出最优的装载方式,在这个过程中可以利用神经网络为每个货物进行分类,不断调整粒子,从而更好地进行装载。

在医学影像诊断中,可以利用神经网络对医学影像进行自动识别和分析,然后通过粒子群算法优化多个相关参数,从而提高诊断准确率。

总之,粒子群算法和神经网络结合的优化算法,在各个领域中有着重要的应用和价值。

虽然这种结合方法还处于起步阶段,但我们相信在不久的将来,它们将会得到更广泛的应用,并为我们带来更加稳健、高效和准确的优化算法。

燃煤发电机组能耗诊断及运行优化方法及研究现状

燃煤发电机组能耗诊断及运行优化方法及研究现状

燃煤发电机组能耗诊断及运行优化方法及研究现状摘要:燃煤发电机组的高效低能耗运行是发电行业向低碳转型的必然选择。

从凝汽式燃煤发电机组能耗评价指标分析入手,分析影响燃煤发电机组运行能耗的主要因素,提出运行优化是降低燃煤发电机组能耗的主要措施。

从运行参数的分级测量与重构、设备热力特性模型的建立和基准工况的确定三个方面谈论了燃煤发电机组能耗诊断与运行优化的方法及研究现状,指出信息化技术的应用是燃煤发电机组运行优化未来的发展方向。

关键词:能耗诊断运行优化状态监测数据挖掘1 前言电力行业一直是全球最大的用能和碳排放行业。

2017年,全球一次能源消费总量中的40%用于发电[1],到2040年,这一比例预计将提升至50%[2]。

目前,燃煤发电占全球发电量的38%,尽管近年来可再生能源保持快速增长,但由于其总量占比很低(2017年仅为8%),预计未来二十年内,煤炭依然是电力的最主要能源来源。

因此,降低燃煤发电机组的运行能耗,不仅可以降低发电厂生产成本,还可以减少碳排放,具有重大的经济效益和社会效益。

本文首先分析了燃煤发电机组能耗的评价指标以及制约机组能耗的主要因素,其次从参数测量、设备热力特性建模和基准工况确定三个方面讨论燃煤发电机组能耗诊断及运行优化的方法及研究现状。

2 燃煤发电机组能耗评价指标对于大型燃煤凝汽式发电机组,通常选择供电煤耗率作为整体能耗水平的评价指标。

(1)为式中:b为供电煤耗率,g/(kW·h);HR为汽机热耗率,kJ/(kW·h);ηb为管道效率,与主蒸汽管道和再锅炉热效率,与锅炉的燃烧及传热状况有关;ηp热蒸汽管道的流动压损及散热损失有关,一般取值为0.98~0.99;r为机组发电a厂用电率,与辅机的单耗有关。

分析式1可知,降低汽轮机热耗率、提高锅炉效率、降低发电厂用电率是实现燃煤发电机组节能降耗的主要途径。

3 燃煤发电机组能耗制约因素对于热力系统构成固定的机组,影响锅炉效率、汽轮机热耗率和发电厂用电率3个参数的因素可分为如下三类[3](如表1所示):(1)不可控外部约束:主要包括负荷、燃料成分、环境温度、湿度等;(2)运行可控因素:主汽压力、主汽温度、再热汽温度、排烟氧量和水煤比等机组运行中可调整的工质运行参数以及减温水的投切、磨煤机的启停、以及循环水泵运行策略等主辅设备的运行方式;(3)主辅设备的效能指标:如汽轮机缸效率、泵或风机的效率、凝汽器传热系数、空预器漏风率等,该类参数主要由设备健康状况所决定,取决于设备自身经济性能和设备检修维护水平,需要通过加强设备维护,提高检修质量等措施,保障主辅设备的能效指标处于良好的状态。

基于人工神经网络和粒子群算法的风能预测模型

基于人工神经网络和粒子群算法的风能预测模型

技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局订阅号:82-946《现场总线技术应用200例》测控自动化基于人工神经网络和粒子群算法的风能预测模型A prediction model for wind farm power generation based on neural network and particleswarm optimization(重庆市电力公司万州供电局)廖辉英郑世才全成文LIAO Hui-ying ZHENG Shi-cai QUAN Cheng-wen摘要:作为一种可再生清洁能源,风能被认为是电力系统中重要的替代发电能源。

随着越来越多的风力发电机接入电网,风能预测变得越来越重要。

文章应用人工神经网络提出了一种短期风能预测模型,并应用粒子群算法来优化其参数。

模型采用实际风电场的数据进行了实例验证,并将其结果与无参数优化的人工神经网络模型进行了比较。

关键词:可再生能源;预测;人工神经网络;粒子群优化中图分类号:TP 文献标识码:BAbstract:As a renewable energy source,wind turbine generators are considered to be important generation alternatives in electric power systems because of their non-exhaustible nature.As wind power penetration increases,power forecasting is crucially important for integrating wind power in a conventional power grid.A short-term wind farm power output prediction model is presented using a neural network optimized by particle swarm optimization ing wind data from an existed wind farm,a power forecasting map is illustrated,and a comparison of models based on a Back-Propagation (BP)neural network and a PSO-BP neural network is undertaken.Key words:Renewable energy;prediction;Artificial Neural Network;Particle Swarm Optimization文章编号:1008-0570(2012)10-0148-03引言作为一种可再生的清洁能源,近年来风能资源正在得到广泛的开发与利用。

压气机叶片一次加工合格率预测

压气机叶片一次加工合格率预测

压气机叶片一次加工合格率预测张 旭1,童一飞2*,胡骥川2(1.中国航发南方工业有限公司,湖南株洲 412002; 2.南京理工大学机械工程学院,江苏南京 210094)摘要:压气机叶片被广泛用于航空、能源等领域的气体压缩设备中,也被应用于农业装备中,以提高零部件的加工效率和质量,提高整机的可靠性和耐用性。

因此,其设计和加工的精度要求较高。

开展压气机叶片一次加工合格率预测技术研究,提出了PSO-BP预测模型,提高了网络的全局搜索能力以避免局部最优解,从而提升预测的准确度。

实验结果表明,PSO-BP模型的预测精度明显高于传统BP神经网络模型,预测的最大误差百分比为1.24%,平均误差百分比为0.24%,预测准确度达到96.67%。

关键词:压气机叶片;一次合格率;合格率预测;PSO-BP模型0 引言压气机叶片通常用于航空、能源等领域的气体压缩设备中,也应用于农业装备中,以提高零部件的加工效率和质量[1],提高整机的可靠性和耐用性。

作为航空发动机的核心部件,叶片的质量很大程度上决定了发动机的性能,因此压气机叶片的质量尤为重要。

一次加工合格指的是压气机叶片柔性加工单元完成对叶片的加工之后未经过返工返修,第一次检验就能合格的压气机叶片。

而一次加工合格率指的是一次加工合格的压气机叶片占加工单元产出的比率。

本文以F型号叶片为例,对压气机叶片柔性加工单元所产出叶片的一次加工合格率进行预测,根据预测结果采取相应的预防性措施,减小压气机叶片加工单元产出叶片的品质出现重大问题的概率。

目前,产品质量合格率预测方法主要分为传统质量预测方法和人工智能方法2个大类。

传统的质量预测方法主要是基于统计过程控制的方法,人工智能方法的典型代表则是用神经网络预测产品合格率。

在人工智能方法预测产品合格率预测方面,Apriori 算法和FP-Growth算法是2种关联性规则分析的经典算法。

为了解决Apriori算法运行效率不高的缺点,Toivonen H[2] 探究得出以采样思想算法为基础,分析和阐述数据之间的关联性规则,从而实现算法运行的并行化。

粒子群优化算法在电力系统中的应用

粒子群优化算法在电力系统中的应用

粒子群优化算法在电力系统中的应用摘要:粒子群算法是一种新的智能优化算法,它是对生物群体协同优化能力的研究,是一种针对每个粒子追求自身最优粒子和全局最优位置的一种启发式随机优化算法。

在随机搜索的过程中,此算法收敛于最优粒子群优化算法。

详细介绍了基本粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法,并进行仿真研究,简要阐述了该算法在电力系统中优化应用情况,以期为日后的相关工作提供参考。

关键词:粒子群算法;智能优化算法;人工生命;计算技术引言双眼皮人工生命用来研究人工系统的基本特征,它主要包括利用计算技术研究生物现象,利用生物技术研究和计算问题。

另外,生物系统是社会系统的一部分,对其研究主要利用的是局部信息,而仿真系统中则很可能发生不可预知的群体行为。

在计算智能领域中,主要有粒子群优化算法(PSO)和蚁群算法(ACO)2种基于群体智能的算法。

粒子群优化算法是基于模拟鸟群觅食的过程而创立的,它具有参数调整简单、容易实现等优点,且优化效果良好。

目前,这种算法已被广泛应用于智能控制、模糊控制和专家控制方面。

蚁群算法主要是模拟蚁群采集食物的过程而创立的,它适用于解决离散优化问题。

一、粒子群优化算法工作原理粒子群优化 PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种基于集群智能的随机优化算法,最早由Kennedy 和 Eberhart 于 20 世纪 90 年代提出。

粒子群算法的基本思想是[4]:优化问题的每一个解称为一个粒子。

定义一个符合度函数来衡量每个粒子解的优越程度。

每个粒子根据自己和其它粒子的“飞行经验”群游,从而达到从全空间搜索最优解的目的。

具体搜索过程如下:每个粒子在解空间中同时向两个点接近,第一个点是整个粒子群中所有粒子在历代搜索过程中所达到的最优解,被称为全局最优解 gbest;另一个点则是每个粒子在历代搜索过程中自身所达到的最优解,这个解被称为个体最优解 pbest。

每个粒子表示在 n 维空间中的一个点,用 xi = [ xi1,xi2,⋯,xin ]表示第 i 个粒子,第 i 个粒子的个体最优解(第 i个粒子最小适应值所对应的解)表示为 pbesti = [pi1,pi2,⋯,pin ];全局最优解(整个粒子群在历代搜索过程中最小适应值所对应的解)表示为 gbesti = [pbest1,pbest2,⋯,pbestn];而 xi的第 k 次迭代的修正量(粒子移动的速度)表示为:其中 m 为粒子群中粒子的个数;n 是解向量的维数。

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化工业用汽轮机是一种重要的能量转换设备,在工业生产中扮演着至关重要的角色。

为了提高工业用汽轮机的性能和效率,基于神经网络的性能预测与优化方法被广泛应用。

本文将介绍基于神经网络的工业用汽轮机性能预测与优化的方法和应用。

首先,我们会简要介绍神经网络的基本原理和工作方式。

神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型,它由多个相互连接的神经元组成。

通过输入层、隐藏层和输出层的层次结构,神经网络可以实现复杂的非线性映射关系。

通过调整神经元之间的连接权重和阈值,神经网络可以学习和推理出输入与输出之间的映射关系。

基于神经网络的工业用汽轮机性能预测主要通过建立一个神经网络模型,将输入的特征参数与输出的性能指标进行映射。

首先,我们需要确定输入特征参数,这可能包括汽轮机的转速、进气温度、进气压力、出气温度等。

然后,我们需要收集大量的实验数据,通过对这些数据进行训练,调整神经网络的连接权重和阈值,使得神经网络能够准确地预测出汽轮机的性能指标。

在工业用汽轮机性能预测中,基于神经网络的方法具有很多优势。

首先,神经网络能够处理非线性关系,而汽轮机的性能往往受到多个复杂的因素的影响,因此神经网络可以更好地捕捉这种复杂的关系。

其次,神经网络可以通过学习大量的实验数据来提高预测的准确性,而不需要进行复杂的理论分析。

此外,神经网络还能够适应输入数据的变化,并具有一定的容错性。

除了性能预测,基于神经网络的方法还可以应用于工业用汽轮机的优化。

通过建立一个优化模型,我们可以将输入的控制参数与输出的优化目标进行映射。

然后,通过调整控制参数,使得输出的优化目标达到最优。

为了实现这一目标,我们需要将神经网络与其他优化算法相结合,例如遗传算法、粒子群优化算法等。

工业用汽轮机性能预测与优化的应用非常广泛。

首先,它可以帮助工程师预测和评估不同工况下汽轮机的性能,为工业生产提供参考和指导。

其次,它可以用于优化汽轮机的控制策略,提高汽轮机的效率和性能。

基于粒子群优化算法的Elman神经网络凝汽器真空模型

基于粒子群优化算法的Elman神经网络凝汽器真空模型

A b t a t A na ia e u r n u a ne w o k, .e, m a ur lne w or ha e n u e o pr d c sr c : dy m c lr c r e t ne r l t r i El n ne a t k, s b e s d t e i t v c m n t on n e t o h c l u a i n r a x m pl i ho s t t t a d m e h a m or a uu i he c de s r. hr ug a c l ton i e le a e。t s w ha he s i t od c n e
汽 器真 空预 测模 型 。
[ 关 键 词] 凝 汽 ; 空 ; 经 网络 ; 子群 优化 算 法 ; 真 真 神 粒 仿
2 [ 中图分 类 号] TK 26
[ 文献标 识码 ] [ 章 编 号] 文

1 0 — 3 64( 1 0 00 02 3 20 0) 4 07— 0 5
Z A NG a 。 U in。 ANG a c e g H H iP Ja ZH Xio h n
Colgeo we gn e ig, nig No ma ie st Na j 0 4 Ja gs r vnc , RC l fPo rEn ie rn Na jn r lUn v riy, ni 21 0 2, in u P o i e P e ng
基 于 粒 子 群 优 化 算 法 的 El a 神 经 网 络 m n
凝 汽 器 真 空 模 型
张 海 , 浦 健 , 啸 澄 张
南京 师 范大 学动 力 工程 学 院 , 苏 南京 2 0 4 江 10 2 [ 摘 要] 将 一种 动 态递 归 网络— — E ma l n神 经 网络 应 用到 凝 汽 器 真 空预 测 。通 过 实例 计 算 , 表

基于粒子群优化的人工神经网络模型参数调优研究

基于粒子群优化的人工神经网络模型参数调优研究

基于粒子群优化的人工神经网络模型参数调优研究人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)作为一种基于生物神经系统模拟的人工智能技术,被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等领域。

人工神经网络模型的性能很大程度上取决于其参数的选择。

因此,如何有效地优化神经网络模型的参数成为一个重要的研究问题。

本文将基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,探讨在人工神经网络模型中进行参数调优的研究。

一、粒子群优化算法简介粒子群优化算法是一种基于种群智能的全局优化算法,它模拟了鸟群觅食的行为。

算法通过引入粒子的概念,将优化问题转化为粒子在解空间中搜索最优解的过程。

每个粒子根据自身的当前位置和速度,以及整个种群中历史最优位置的信息,通过不断更新来寻找全局最优解。

二、基于粒子群优化的人工神经网络参数调优方法1. 神经网络模型的构建首先,需要确定神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。

根据实际问题,选择适当的激活函数和误差函数。

然后,初始化神经网络的权重和偏置值。

2. 参数优化目标函数的定义在人工神经网络中,通常采用误差函数(Error Function)作为优化的目标函数。

例如,对于回归问题,可以选择均方误差(Mean Squared Error, MSE)作为目标函数;对于分类问题,可以选择交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)作为目标函数。

3. 粒子群优化算法与神经网络模型的结合将粒子群优化算法引入到神经网络参数优化的过程中。

初始化一定数量的粒子,每个粒子表示一组神经网络的参数。

根据粒子的当前位置和速度,计算下一次迭代的位置和速度,并更新每个粒子的最佳位置。

在每一次迭代中,对每个粒子的位置进行更新,并计算目标函数的值。

最后,选择全局最优粒子的位置作为优化后的神经网络参数。

三、实验设计与结果分析本研究选取了经典的鸢尾花数据集作为实验对象,构建了一个包含两个隐藏层的前馈神经网络模型,并将该模型的参数进行优化。

粒子群-神经网络集成学习算法气象预报建模研究

粒子群-神经网络集成学习算法气象预报建模研究

上 的均匀分布随机数 ,它是控制 网络 的权值 和阈值
的 大小 。
2 粒子群. 网络集成学习算法 神经
B P算法是最普遍 的神经 网络训练算法 ,由于基 于梯度下 降的 B 算法依赖于初始权值 的选择【 , P 2
数投票法 、相对 多数 投票法 ,线性组合集成m】 ,
它为大气科学 和气候分 析提供 了新技术 、 新方法 。
是一种基 于群 体智能方 法的进化计算技术 ,它是通 过个体之 问的互动协作来搜 寻全局最优解 ,其概念 简单 、易 于实现 ,既适合科 学研究 ,又适合 工程应 用 。利用粒子群优化 算法提高神经 网络的泛化性 能是一个十分活跃的研究领域 。” 。。 ,本文利用粒子
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气象学Fra bibliotek报 2 4卷
则进行集成 ,用线性 规划方法确定集成个体 的权 重 系数 ,生成 的神经网络集成 的输 出结论 ,以此建 立 气候预测模 型。
阵为二进 制变量矩 阵 ,对应 的连接权存在则该变量
为 1 否则为 0 权重系数矩 阵为浮点数矩阵 , [1l , ; 取 一 】
本文利用次利用神经网络算法进行计算这样做有利于基于法对原始降水序列重构并延拓以延拓矩阵作为自梯度下降的指导学习算法提高局部搜索性能也利变量原序列作为因变量再利用方法提取对于发挥粒子群算法全局搜索的特点进一步把训练系统解释最强的综合变量作为神经网络的输入因后神经网络采用最优组合集成来决定最终的预测输子原始降水序列作为输出因子建立基于粒子群出极大提高系统的泛化能力在建模样本和预报进化算法的神经网络集成预测模型通过对广西全因子相同的条件下其的预报精度明显优于偏最小区主汛期月降水量的实例计算对比得出以下结论

电力系统中的风电功率预测模型构建与分析

电力系统中的风电功率预测模型构建与分析

电力系统中的风电功率预测模型构建与分析在当今能源紧缺和环境保护日益重要的背景下,可再生能源的应用越来越广泛。

风能作为一种清洁、可再生的能源形式,已经成为当今电力系统中的重要组成部分。

然而,由于风能的不稳定性和难以预测性,风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。

因此,构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。

为了解决风电功率预测问题,研究人员们提出了各种预测模型。

下面将介绍几种常用的风电功率预测模型,并分析它们的特点和适用范围。

1. 物理模型物理模型基于风能的物理特性和机理原理,通过建立风力发电机和风速之间的数学模型来预测风电功率。

该模型需要大量的风速、温度、湿度等气象数据和风电机组的运行参数,并考虑地形、大气稳定度等因素的影响。

物理模型的优势在于能够准确地预测风电功率,尤其适用于中长期功率预测。

然而,物理模型对数据的要求高,需要大量的气象数据和风电机组运行参数,且计算复杂,因此不能满足实时预测的需求。

2. 统计模型统计模型通过对历史风速和风电功率数据的统计分析来建立预测模型。

常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。

时间序列模型基于时间序列的特性,通过对历史数据的自相关性和趋势进行分析来预测未来的风电功率。

回归模型则通过建立风电功率和气象数据之间的线性或非线性回归关系来进行预测。

人工神经网络模型则是通过模拟神经元之间的连接和运算过程来建立预测模型。

统计模型具有计算简单、预测准确度较高的特点,适用于短期和中期功率预测。

3. 智能优化模型智能优化模型结合了机器学习和优化算法,通过对大量历史数据的学习和训练来建立风电功率预测模型。

常用的智能优化模型包括遗传算法、粒子群算法和支持向量回归等。

这些方法能够自动地从海量数据中提取风能的规律和特征,并建立高精度的预测模型。

智能优化模型通过不断的学习和适应能够提高预测的准确性,并优化预测模型的参数。

基于PSO_BP混合算法的短期电力负荷预测

基于PSO_BP混合算法的短期电力负荷预测

基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测田 丽,夏新运,蒋 慧,张淑芳(安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室 安徽芜湖,241000)摘 要:将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。

运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。

关键词:粒子群;PSO-BP混合算法;短期负荷;预测Abstract : In this paper, a mixed PSO-BP algorithm is formed, which is the combination of PSO and BP neural network. Then, a short-term load forecasting model involving various influencing factors is built. The short-term load forecasting of power system is performed using the mixed PSO-BP algorithm and BP algorithm. The simulation results indicate that this method has favorably high predicting precision.Key words: PSO ; Mixed PSO-BP algorithm ; Short-term load ; Forecasting中图分类号:TP18;TM714 文献标识码:A 文章编号:1001-9227(2009)02-0040-030 引 言电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营和用电服务部门的重要日常工作之一。

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型基于粒子群优化LSTM的股票预测模型1. 引言股票市场的波动性和不确定性使得股票预测成为金融领域中的一个具有挑战性的问题。

准确的股票预测对于投资者和交易员都具有重要意义,因为它可以帮助他们做出明智的投资决策。

传统的技术分析方法如移动平均线、指数平滑、基于趋势和周期的指标等,已经被广泛应用于股票预测。

然而,这些方法往往缺乏对市场的动态适应性和灵活性,无法有效地处理复杂的市场变化。

近年来,机器学习技术在股票预测领域取得了显著的进展。

长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN),具有记忆功能和长期依赖性分析的能力。

LSTM已经被广泛应用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域,并取得了很好的预测效果。

2. LSTM模型LSTM是一种特殊的RNN,通过引入门控单元的概念来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM模型具有记忆单元和三个门控单元:输入门、遗忘门和输出门。

这些门控单元可以控制信息的输入、遗忘和输出,从而实现对长期依赖关系的建模。

LSTM模型通过学习输入序列中的模式和规律性,从而实现对未来股票价格的预测。

3. 粒子群优化算法粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种基于群体智能的全局优化算法。

PSO模拟了鸟群觅食时的行为,通过不断迭代搜索空间来找到最优解。

在PSO算法中,每个个体代表一个可能的解,通过搜索和相互交流来寻找最优解。

通过引入加速度和惯性等概念,粒子可以在搜索空间中进行合作和竞争,从而实现对目标函数的优化。

4. 基于粒子群优化的LSTM模型为了进一步提高LSTM模型的预测性能,本文提出了一种基于粒子群优化的LSTM模型。

该模型的基本流程如下:(1) 数据预处理:对原始股票数据进行预处理,包括数据归一化、时间序列转换和训练集测试集划分等。

火灾预测与安全评估中的计算模型与优化

火灾预测与安全评估中的计算模型与优化

火灾预测与安全评估中的计算模型与优化在当今社会中,火灾预测与安全评估对于人们的生命财产安全起着至关重要的作用。

为了提高火灾预测与安全评估的准确性和有效性,许多研究者开始应用计算模型与优化方法来解决相关问题。

本文将探讨火灾预测与安全评估中常用的计算模型与优化方法,并分析它们在实际应用中的优势和挑战。

一、计算模型在火灾预测中的应用1. 神经网络模型神经网络模型是一种通过模拟人脑神经元网络来解决问题的计算模型。

在火灾预测中,研究者们可以利用神经网络模型来分析历史火灾数据,并学习火灾发生的规律与特征。

通过对火灾相关因素的输入与输出进行训练,神经网络模型能够快速预测未来火灾的可能性。

2. 决策树模型决策树模型是一种将观测数据集合映射到其目标值的预测模型。

在火灾预测中,决策树模型可以根据历史火灾数据中的特征和结果建立一个树形结构,通过对输入特征进行判断来预测火灾的可能性。

决策树模型具有解释性强、计算速度快的优势,适用于小规模火灾预测。

3. 贝叶斯网络模型贝叶斯网络模型是一种利用贝叶斯定理来建立观测数据间依赖关系的统计模型。

在火灾预测中,贝叶斯网络模型可以分析各个因素之间的概率联系,并通过历史数据中的条件概率来预测未来火灾的发生概率。

贝叶斯网络模型能够处理不确定性问题,适用于中等规模火灾预测。

二、计算模型在安全评估中的应用1. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟类群体行为的优化算法。

在火灾安全评估中,研究者们可以利用粒子群优化算法来搜索最优的安全策略。

通过模拟粒子在搜索空间中的运动,粒子群优化算法能够高效地搜索到最优的解决方案,提高火灾安全评估的效果。

2. 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然选择和遗传机制来解决优化问题的算法。

在火灾安全评估中,研究者们可以利用遗传算法来优化建筑结构设计、疏散路线规划等问题。

通过不断演化和进化,遗传算法能够找到全局最优解,提高火灾安全评估的精确度和可行性。

3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为模式来解决优化问题的算法。

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型一、引言低温雨雪是一种常见的极端天气现象,给人们的生活和交通带来很大的影响。

准确预测低温雨雪过程的发生时间和降雪量对于减少灾害损失、保障人们的生活安全至关重要。

然而,由于低温雨雪的发生受到多种气象要素的综合影响,其预测模型的建立和应用一直是一个挑战。

二、粒子群优化算法粒子群优化算法(PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。

其基本思想是通过模拟鸟群的搜索行为,不断调整搜索空间中粒子的位置和速度,最终找到全局最优解。

PSO算法有较强的全局搜索能力和快速收敛性,被广泛应用于优化问题的求解中。

三、神经网络模型神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型,具有自学习和适应能力。

在气象预报领域,神经网络模型已经被广泛应用于天气预报、气候预测等问题的求解。

通过将大量实测数据作为训练集,神经网络模型可以自动提取特征,并建立起输入和输出之间的映射关系,实现对未知情况的预测。

四、低温雨雪预测模型的构建为了提高对低温雨雪过程的预测能力,我们提出了一种基于粒子群-神经网络的预测模型。

首先,我们利用粒子群优化算法对低温雨雪过程的关键气象要素进行了特征选择和优化。

通过迭代更新粒子的位置和速度,我们得到了最佳的特征子集,并将其作为神经网络模型的输入。

然后,我们根据历史数据对神经网络模型进行训练,并通过调整网络结构和参数来提高模型的预测能力。

最后,我们利用预测模型对低温雨雪过程进行预测,并与实测数据进行对比和评估。

五、实例分析为了验证提出的预测模型的有效性,我们选取了某地区一段时间的气象数据进行了实例分析。

通过对比实测数据和模型预测结果,我们发现预测模型的预测能力较强,能够较准确地预测低温雨雪过程的发生时间和降雪量。

同时,我们还进行了模型的稳定性和抗干扰能力测试,结果显示预测模型对于外界干扰和噪声具有一定的抵抗能力。

六、讨论与展望低温雨雪过程的预测涉及到多个气象要素之间的复杂关系,目前的预测模型仍然存在一些局限性。

火力发电厂中锅炉运行维护措施

火力发电厂中锅炉运行维护措施

火力发电厂中锅炉运行维护措施发表时间:2020-09-24T08:49:50.197Z 来源:《中国电气工程学报》2020年5期作者:李任华王影[导读] 目前,我国的经济在迅猛发展,社会在不断进步,人们生活质量在不断提高李任华王影大庆油田中油电能公司热电一公司运行部黑龙江大庆 163000摘要:目前,我国的经济在迅猛发展,社会在不断进步,人们生活质量在不断提高,我国的火力发电厂发展迅速。

锅炉智能化的发展是当前锅炉企业的转型重点,囊括了锅炉系统的整个环节。

只有从安装、使用、维护到各种管理都实现智能化,才能真正达到锅炉管理安全节能的目标。

锅炉的智能化升级是企业管理发展的必然趋势,也是设备安全稳定运行的要求。

锅炉的智能化离不开系统与计算机、互联网的有效关联。

锅炉智能化技术不仅代表行业的智能制造发展,也说明环保生产越来越受到重视。

由于锅炉行业的特殊性,当前智能化操作及管理锅炉还存在一定的障碍需要解决,从而能够充分发挥锅炉在特种工业中的作用。

关键词:火力发电厂锅炉运行;优化策略引言能源一直是社会发展和人类生活的基本要素。

作为生产制造的主动脉,能源一直是推动经济发展的不可或缺的动力之一,回顾现代社会的演进过程,不难发现,随着能源需求的不断扩大,能源生产和供给的稳定至关重要。

火力发电作为传统的能源生产方式之一,在中长期内,仍将作为电力生产的主要模式,因为就目前的能源结构而言,水力发电、风力发电、太阳能发电和火力发电是电力产业的主要构成,但风力、太阳能和水力发电方式对地理条件和环境要求较高,火力发电仍是电力生产的主要方式之一。

而随着技术和能源模式的不断进步,应用于火力发电的科学技术手段也更加先进和环保,火力发电厂设备的稳固性和持续性也在不断提高。

减少维修成本和支出,提升设备效率和稳定性,以适应发电厂对发电质量的要求,是现在火力发电厂一致追求的目标。

火力发电需要依托于可靠和稳定的运行模式才能够实现优质的供电目标。

基于改进粒子群算法优化CNN-LSTM神经网络的传染病预测

基于改进粒子群算法优化CNN-LSTM神经网络的传染病预测

基于改进粒子群算法优化CNN-LSTM神经网络的传染病预测刘彩云;聂伟;孟金葆;张涛【期刊名称】《湖州师范学院学报》【年(卷),期】2024(46)4【摘要】针对新型传染病发展趋势的预测精度问题,提出一种改进粒子群(PSO)算法优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的预测模型.首先,将原始粒子群优化算法中最优惯性权重的调整方式由迭代次数的线性关系转变为非线性关系,并对学习因子进行线性更新,以寻找最优参数,从而更准确地模拟粒子群的社会学习能力,进而平衡算法的全局优化能力,提高收敛速度;其次,以发酵时间较长的新型冠状肺炎为研究对象,构建CNN-LSTM神经网络预测模型,利用CNN层提取其特征信息后降维作为LSTM层输入,并通过预测模块实现对研究对象的指标训练和预测,从而提高模型的预测精度;最后,与原始LSTM模型的预测误差,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)等指标进行对比.研究结果表明,在训练集上,与原始LSTM模型相比,经过改进的PSO算法优化CNN-LSTM组合神经网络模型,其在RMSE、MAE和MSE三个指标上分别降低了73.0%、62.3%、92.7%;在测试集上,这3个指标分别降低了23.0%、29.8%、40.7%.这说明该模型具有更小的误差和较好的预测效果.该研究结果可为实现传染病传播趋势的精准预测提供新的思路和方法.【总页数】12页(P37-48)【作者】刘彩云;聂伟;孟金葆;张涛【作者单位】铜陵学院数学与计算机学院;铜陵职业技术学院信息工程系【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法2.基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型3.基于改进粒子群算法优化小波神经网络的\r短时交通流预测4.基于改进粒子群算法优化BP神经网络的甜菜产量预测方法5.基于改进粒子群算法优化模糊神经网络的炉膛结渣预测研究因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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第4 4 4 4 NO . 1 0
0c t . 2 O1 5
2 0 1 5年 1 O月
TH ER M A L POW ER G EN ER AT I ON
粒 子群 算法 与径 向 神 经 网络 相 结合 的 凝 汽器 真 空预 测 模 型
ma t c h i n g r e q u i r e me n t s wa s p r e s e n t e d . Th e p a r t i c l e s wa r m o p t i mi z a t i o n ( PS O)a l g o r i t h m wa s a p p l i e d t o l o o k f o r t h e r a d i u s a n d o u t p u t l a y e r we i g h t s o f t h e RB F mo d e l , a n d a c o n c r e t e i mp l e me n t a t i o n p r o c e s s wa s
权值 , 并给 出了具体 实现过程 , 建 立 了凝汽 器真 空软 测 量模 型 。 以 3 0 0 MW 机 组凝 汽 器 系统
的 实际运行数 据 为例对 该模 型进行 训 练 , 通 过 凝 汽 器 真 空 预 测 值 与 实 际值 的 对 比 , 验 证 了该
模 型 对凝 汽器运行 状 态判 断的 准确性 , 为其 故 障诊 断提 供 了参考依 据 。 [ 关 键 词]凝汽 器 ; 真空; P S O; R B F; 软测 量 ; 预 测模 型
t h e c l u s t e r i n g r a d i a l b a s i s f u n c t i o n( RB F) n e u r a l n e t wo r k we r e i n t r o d u c e d, a n d e a c h p a r t o f t h e ma t r i x
王建 国, 林 乐平
( 东北 电力大 学 自动化 工程 学 院 , 吉林 吉林 1 3 2 0 1 2 ) [ 摘 要 ]以聚类 法的径 向神 经 网络 ( R B F ) 为主 , 介 绍 了 RB F的 输入 层 、 隐层 和 输 出层 之 间的 实现 细 节, 给 出各个部 分 的矩 阵 匹配要 求 , 采 用粒子群 算 法( P S O) 寻找 R B F模 型 中的基 宽和输 出层
p ut f o r wa r d . The c o nd e ns e r va c u um s o f t me a s ur e me n t mo d e l wa s e s t a b l i s he d. M or e ov e r , t a ki n g t he pr a c t i — c a l r u nni ng d a t a o f a 3 0 0 MW u ni t a s a n e xa mp l e。 da t a t r a i ni ng f o r t h e a bo v e mo d e l wa s c a r r i e d o u t . Cor n— pa r i s o n be t we e n t he p r e di c t e d s t e a m c o nd e ns e r v a c uu m va l u e a n d t he mo ni t or i n g d a t a ve r i f i e s t h i s e s t a b—
[ 中图分类 号]T K2 6 4 . 1 1 T P 1 8 3 [ 文 献标 识码]A [ 文 章 编 号]1 0 0 2 — 3 3 6 4 ( 2 0 1 5 ) 1 0 — 0 0 7 2 — 0 5
E D OI 编 号]1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 2 — 3 3 6 4 . 2 0 1 5 . 1 0 . 0 7 2 A v a c u u m v a l u e pr e d i c t i o n me t h o d f o r s t e a m c o nd e n s e r s u s i ng RBF n e u r a l ne t wo r k o p t i mi z e d b y p a r t i c l e s wa r m a l g o r i t hm W ANG J i a n g u o , LI N L e p i n g
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