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交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。 相似文献
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针对传统粒子群算法在供应链销售管理的应用中表现出收敛性不佳的问题,本文提出了一种基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,首先将免疫算法中繁殖策略与基本粒子群算法相结合,保持种群的多样性,然后引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行了优化,最后采用最优化学习策略在算法陷入局部最优时跳出来。仿真试验结果表明,本文提出基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,在收敛性能上远远优于标准粒子群算法。 相似文献
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针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在“认知”部分和“社会”部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。 相似文献
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阐述了运用粒子群优化人工神经网络建立煤层顶板导水裂隙带高度预测模型的思路与方法。利用粒子群优化神经网络模型的权值和阈值,克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点。煤层导水裂隙带高度预测实例表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,且预测精度有明显的提高。 相似文献
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将人工免疫思想引入粒子群算法,设计了一种人工免疫粒子群混合算法。混合算法的基本思想是:将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体,粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。将混合算法应用于物流配送中心选址问题,数值结果表明,免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点。提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时,易陷入局部极值,产生零点轨迹信息搜索效率较低,局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构,引入混沌映射概念,提出了一种根据粒子搜索状态,动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法,提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率,根据粒子的轨迹信息,研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向,提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明,该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索,效率较高,通过外力的干涉尝试调整粒子的方向,使得粒子可以逃离这个稳定阶段,提高了粒子收敛速度,提高控制搜索精度,运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点.提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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粒子群优化算法已越来越广泛的应用于求解优化问题,它简单实用且对一些复杂问题也能得到不错的结果,但它收敛速度慢且容易陷入局部最优值。多种群粒子群分层进化优化算法让粒子分层进化,对于具有不同适应度值的粒子采取不同的进化措施,提高了算法的收敛速度和精度。 相似文献
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通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。结果表明:基于粒子群优化神经的算法为锅炉燃烧优化方法优化提供一条新的途径。 相似文献
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本文主要研究对象是变风量空调机组中的送风管道静压控制回路,将具有良好全局寻优能力的细菌觅食算法应用到该控制回路中,同时为了改善细菌觅食算法收敛速度较慢的缺点,将粒子群算法引入到细菌觅食算法中,对细菌觅食算法中的细菌位置更新进行优化,并利用优化后的细菌觅食算法对PID控制器的三个参数进行整定,将整定后的参数应用到控制回路中。通过matlab仿真,并将细菌觅食算法、粒子群算法,粒子群优化的细菌觅食算法进行比较,结果表明经过粒子群优化的细菌觅食算法收敛速度明显加快。 相似文献
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惯性权重是粒子群算法的一项重要参数,其值变化形式直接影响粒子群算法的性能。在介绍粒子群基本算法的基础上,分析已有固定惯性权重、时变惯性权重和动态自适应惯性权重粒子群算法的基本原理。通过4个典型测试函数的仿真实验,证明不同算法的收敛速度和全局寻优能力。 相似文献
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传统的基于最小方差原理的反演结果依赖于初始模型选择,易陷入局部极小,针对以上问题,文章利用完全非线性反演方法-粒子群反演算法,对核磁共振探测地下水的数据资料进行反演解释,该算法具有操作简单,并行处理,不要求被优化的目标函数具有可微、可导、连续等性质的优点。将基本粒子群算法与模拟退火算法结合,加入非线性约束优化条件,使其适用于核磁共振探测地下水数据资料的反演解释。试验结果表明,混合粒子群反演算法反演结果精度较高,收敛速度较快,验证了粒子群优化算法在核磁共振反演应用中的可行性。 相似文献
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Spiking神经网络是一种新型的神经网络,它采用更接近于生物神经元的Spike神经元作为计算单元,具有更好的生物特性。文中讨论了其原有的学习算法,提出了基于粒子群算法的学习模型,分析了该模型的算法时间复杂度。非线性分类问题的实验结果表明基于粒子群算法的学习模型具有更好的全局收敛性。 相似文献
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