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砂土地震液化预测的GA_SVM_Adaboost模型 预览
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作者 毛志勇 黄春娟 路世昌 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期166-171,共6页
为快速准确地对砂土液化情况作出预测,选取地震烈度、地下水位、覆盖厚度、标贯击数、平均粒径、地貌单元、土质及不均匀系数为主要影响因素,运用相关性分析和因子分析模型对其进行分析和属性约减,采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的... 为快速准确地对砂土液化情况作出预测,选取地震烈度、地下水位、覆盖厚度、标贯击数、平均粒径、地貌单元、土质及不均匀系数为主要影响因素,运用相关性分析和因子分析模型对其进行分析和属性约减,采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的参数寻优,结合Adaboost迭代算法,建立预测砂土地震液化的GA_SVM_Adaboost模型。选用唐山地震砂土液化现场勘察资料中的329组数据对模型进行训练,利用该模型对剩余68组砂土液化数据进行预测。最后,将预测结果与GA_SVM和SVM模型预测结果进行比较。结果表明,3个模型的平均预测准确率分别为100%、98.04%、89.71%,基于因子分析的GA_SVM_Adaboost模型的预测准确性优于GA_SVM模型和SVM模型,是一种解决砂土地震液化预测问题的有效方法,具有一定的应用参考价值。 展开更多
关键词 砂土地震液化 因子分析(FA) 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA) ADABOOST算法
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基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法
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作者 孙波 梁勇 +3 位作者 汉牟田 杨磊 荆丽丽 俞永庆 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期486-492,共7页
针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR),提出了一种基于支持向量机(SVM)的土壤湿度反演模型,利用遗传算法(GA)的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上... 针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR),提出了一种基于支持向量机(SVM)的土壤湿度反演模型,利用遗传算法(GA)的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差(MAPE)仅为0.69%,最大相对误差(MRE)为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.9569。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型(PSO-SVM)及反向传播(BP)神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。 展开更多
关键词 土壤湿度 全球卫星导航系统(GNSS) 干涉测量法(IR) 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA)
基于无关变量分离的EFSM测试数据进化生成
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作者 潘雄 郝帅 +1 位作者 苑政国 宋凝芳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期919-929,共11页
扩展有限状态机(EFSM)相比于有限状态机(FSM)能够更加精确地刻画系统的动态行为,因而广泛作为各种控制流与数据流系统的测试模型。在EFSM模型的测试中,使用搜索的方法获得触发目标测试路径的测试数据是近年来的一个研究热点。为进一步... 扩展有限状态机(EFSM)相比于有限状态机(FSM)能够更加精确地刻画系统的动态行为,因而广泛作为各种控制流与数据流系统的测试模型。在EFSM模型的测试中,使用搜索的方法获得触发目标测试路径的测试数据是近年来的一个研究热点。为进一步提高搜索效率,在遗传算法(GA)的基础上提出一种自动分离测试路径中无关输入变量的方法,该方法通过分析模型中变量与迁移间的关系,判定不影响子路径中谓词条件的无关输入变量,进而从个体中将其分离以实现搜索空间的自动缩减,提升测试数据生成效率。对几种具有不同复杂度的基准EFSM模型进行实验后的结果表明,该方法生成有效测试数据的成功率均达到98. 2%以上,且与未分离输入变量的遗传算法相比,所需平均迭代次数减少44. 7%~85. 9%,平均运行时间减少24. 1%~85. 5%。 展开更多
关键词 软件测试 扩展有限状态机(EFSM) 测试数据生成 遗传算法(GA) 空间缩减 无关变量分离
基于GA优化的加权LSSVM短期风速预测 预览
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作者 涛男 孙天一 +1 位作者 邹继行 侯振国 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第2期142-148,共7页
精确的风电场风速预测可以提高风力发电在电力市场中的竞争力,还可提高电力系统的稳定性。为了降低短期风速预测的误差,提出了基于遗传算法(GA)优化加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)的短期风速预测模型。该模型以风场实测风速数据作为模... 精确的风电场风速预测可以提高风力发电在电力市场中的竞争力,还可提高电力系统的稳定性。为了降低短期风速预测的误差,提出了基于遗传算法(GA)优化加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)的短期风速预测模型。该模型以风场实测风速数据作为模型的输入向量,根据遗传算法对加权最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数寻找最优解,以此建立起参数最优的风速预测模型。该模型用于研究某风电场同一季节连续的300个(采样间隔1h)历史风速数据,取前240个数据为训练集,后60个数据为预测集,预测结果的平均绝对百分比误差仅为11.88%。与只采用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行预测的模型对比,该模型预测精度较高。 展开更多
关键词 风电场 风速预测 遗传算法(GA) 加权最小二乘支持向量机(WLSSVM) 参数最优
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基于特征融合和KPCA_GA-SVM的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 刘波 宁芊 《现代计算机》 2019年第11期32-38,共7页
为了提高滚动轴承故障状态识别准确率,实验一种基于多维特征和KPCA_GA-SVM的轴承故障诊断方法。首先提取能够表征轴承在不同运行状态下的时域特征T、频域特征F和小波包能量特征E,融合多维特征,实现特征信息之间的多维互补;然后利用核主... 为了提高滚动轴承故障状态识别准确率,实验一种基于多维特征和KPCA_GA-SVM的轴承故障诊断方法。首先提取能够表征轴承在不同运行状态下的时域特征T、频域特征F和小波包能量特征E,融合多维特征,实现特征信息之间的多维互补;然后利用核主成分分析(KPCA)降维处理,形成新的特征集合,以此作为分类器支持向量机(SVM)的输入向量;考虑SVM的惩罚系数c和高斯核系数g在不同的应用场景下参数取值难以确定,实验选择利用遗传算法(GA)的自动寻优功能优化SVM参数,从而提高故障诊断准确率。为了验证该方法的有效性,选取电机驱动端的内圈故障、外圈故障及滚动体故障数据作为实验数据集。实验结果表明:较单维特征和其他模型相比较,基于多维特征融合的KPCA_GA-SVM轴承故障诊断准确率更高,同时模型构建时间更短。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 特征提取 特征融合 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA)
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无刷直流电机闭环控制器设计 预览
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作者 邸彩芸 《舰船电子工程》 2019年第4期177-182,共6页
针对无刷直流电机(BLDC)控制系统存在的参数优化困难、输出速度曲线的暂态响应时间长的问题,论文提出将遗传算法应用于无刷直流电动机比例积分(PI)控制器的参数优化设计方法。该研究首先定义并概念化具有时延条件的PI控制器。然后描述一... 针对无刷直流电机(BLDC)控制系统存在的参数优化困难、输出速度曲线的暂态响应时间长的问题,论文提出将遗传算法应用于无刷直流电动机比例积分(PI)控制器的参数优化设计方法。该研究首先定义并概念化具有时延条件的PI控制器。然后描述一种GA方法和将PI控制器结合到数字信号处理器平台上控制BLDC电机的方法。通过实验表明,基于遗传算法的PI控制器设计的时间响应优于标准PI控制器设计的时间响应。 展开更多
关键词 无刷直流(BLDC)电机 数字信号处理器(DSP) 遗传算法(GA) 比例积分(PI)控制器 时间延迟
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基于GA-SVM的矿区采空塌陷预测模型 预览
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作者 于少将 《河北地质大学学报》 2018年第5期48-51,共4页
论文提出了用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)来预测矿区采空塌陷的方法。结合某矿区的实际塌陷情况,选取了17组采空塌陷数据作为训练样本,以覆盖层类型、覆盖层厚度、地质构造复杂程度、矿区倾角、采空体积率、采空区距地表的垂... 论文提出了用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)来预测矿区采空塌陷的方法。结合某矿区的实际塌陷情况,选取了17组采空塌陷数据作为训练样本,以覆盖层类型、覆盖层厚度、地质构造复杂程度、矿区倾角、采空体积率、采空区距地表的垂深和采空区空间叠置层数7个指标作为模型输入,采空区稳定程度作为模型输出,构建GA-SVM矿区采空塌陷的预测模型。然后利用该模型对工区5组采空塌陷数据进行预测,其预测结果与实际情况相符。为了验证提出的模型的优越性能,将得到的结果与BP神经网络模型和常规SVM预测的结果进行对比了结果表明GA-SVM预测模型比BP神经网络和常规SVM具有更高的精度,进一步验证了该模型的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 采空塌陷 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 预测模型 BP神经网络
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基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型 被引量:3
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作者 吴志杰 孔凡敏 李康 《半导体技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期375-380,共6页
提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在... 提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命。研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法 (TM-21-11)更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5%,平均相对误差达到1.47%,优于Adaboost模型的54%和3.16%,训练样本相关系数达到99.4%,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义。 展开更多
关键词 发光二极管(LED) 误差反向传播(BP)神经网络 遗传算法(GA) 寿命预测 相关系数
基于禁忌搜索算法的机械优化设计
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作者 陈庆莹 安斯光 吴秀山 《煤矿机械》 北大核心 2018年第5期169-170,共2页
为寻求更优更高效现代机械优化设计,结合禁忌搜索算法和遗传算法提出一种新的智能优化方法。为提高算法的全局寻优能力和减少寻优计算的时间,混合算法在结构上进行改进。给出的典型数学函数验证了算法的快速性和有效性,将其用于带式输... 为寻求更优更高效现代机械优化设计,结合禁忌搜索算法和遗传算法提出一种新的智能优化方法。为提高算法的全局寻优能力和减少寻优计算的时间,混合算法在结构上进行改进。给出的典型数学函数验证了算法的快速性和有效性,将其用于带式输送机蜗杆减速器上的蜗轮齿圈体积优化的机械设计。优化结果与常规设计相比,优化效果较明显。 展开更多
关键词 机械设计 禁忌搜索算法(TS) 遗传算法(GA) 蜗轮齿圈
碳税下多周期闭环混合系统的补贴策略模型 预览
10
作者 王心月 郭健全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期236-240,270共6页
在考虑新产品和再制造品碳排放差异的情况下,建立了制造商回收模式下的多周期混合制造/再制造系统的最优运作及补贴策略模型。假设回收品质量水平服从指数分布,回收成本、回收率和再制造成本是回收品质量水平的负指数函数,建立包含碳税... 在考虑新产品和再制造品碳排放差异的情况下,建立了制造商回收模式下的多周期混合制造/再制造系统的最优运作及补贴策略模型。假设回收品质量水平服从指数分布,回收成本、回收率和再制造成本是回收品质量水平的负指数函数,建立包含碳税的平均总成本函数,并采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)验证模型的信度和效度。结果表明:无补贴情况下,企业可对回收品质量水平为0.28~0.84的产品进行再制造;考虑补贴情况下,政府可对回收品质量水平为0.28~0.42的产品采取补贴机制,达到引导企业回收再制造的目的。该研究为政府制定合理的补贴政策及企业权衡碳排放因素降低总成本提供理论依据。 展开更多
关键词 碳排放差异化 回收品质量水平 碳税 补贴 多周期闭环混合系统 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO)
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基于BIM-GA-BN的养老社区施工安全评价模型
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作者 谢尊贤 郭琰 蒲涛 《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期19-25,共7页
为给养老社区施工管理人员提供决策依据,将建筑信息模型(BIM)技术、遗传算法(GA)和贝叶斯网络(BN)结合,建立养老社区施工安全评价模型。通过安全事故分析和养老社区施工现场调研,建立养老社区施工安全评价指标体系;利用BIM技术实时监控... 为给养老社区施工管理人员提供决策依据,将建筑信息模型(BIM)技术、遗传算法(GA)和贝叶斯网络(BN)结合,建立养老社区施工安全评价模型。通过安全事故分析和养老社区施工现场调研,建立养老社区施工安全评价指标体系;利用BIM技术实时监控养老社区施工项目,搜集各影响因素的数据;结合GA和BN,进行数据的分析处理和建模研究,得出养老社区施工安全评价模型;将该模型应用于具体的施工项目进行安全状况评价,找出施工安全管理的薄弱环节。研究表明:用该模型,能够通过对养老社区施工现场数据的搜集、处理和分析,得出项目的整体安全状况并识别出关键控制因素,为施工现场安全管理提供借鉴。 展开更多
关键词 养老社区 安全评价 建筑信息模型(BIM) 遗传算法(GA) 贝叶斯网络(BN)
基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测 预览
12
作者 周西华 孙家正 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第6期43-47,52共6页
为提高回采工作面瓦斯涌出量预测效率和准确率,基于反向BP神经网络,采用主因子分析法对变量进行降维处理;结合遗传算法(GA)和附加动量法,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立基于主因子分析的GA—BP神经网络预测模型,并在权... 为提高回采工作面瓦斯涌出量预测效率和准确率,基于反向BP神经网络,采用主因子分析法对变量进行降维处理;结合遗传算法(GA)和附加动量法,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立基于主因子分析的GA—BP神经网络预测模型,并在权值反向更新过程中引入动量项。选取开滦矿业集团钱家营矿井瓦斯涌出量监测数据作为标签数据与输入数据,对不同网络模型进行了仿真与分析,结果表明:改进的GA—BP神经网络模型在603个时间步长里达到收敛,平均相对误差约为0.58%,预测精度和效率均优于其他神经网络模型,能更有效地实现瓦斯涌出量的准确预测。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 主因子分析 BP神经网络 遗传算法(GA) 动量项
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受限水域积压船舶应急疏导组织优化决策模型 被引量:1
13
作者 刘清 殷同乐 +1 位作者 王磊 容敏敏 《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期173-178,共6页
为平衡受限水域船舶长期积压可能带来的损失及应急疏导组织所需的人力、资源等成本投入,从积压船舶应急疏导组织实际需求出发,以保障通航安全性为约束条件,构建应急疏导组织投入与积压损失最小的多目标优化(MOP)模型;针对三峡坝前积... 为平衡受限水域船舶长期积压可能带来的损失及应急疏导组织所需的人力、资源等成本投入,从积压船舶应急疏导组织实际需求出发,以保障通航安全性为约束条件,构建应急疏导组织投入与积压损失最小的多目标优化(MOP)模型;针对三峡坝前积压船舶开展模型实证研究,提出符合船舶积压现状的疏导途径,并运用遗传算法(GA)求得其应急疏导组织策略。研究结果表明:所构建的多目标优化模型能为决策者提供不同偏好下的受限水域积压船舶应急疏导组织优化决策方案集。 展开更多
关键词 船舶积压 多目标优化 遗传算法(GA) 应急疏导组织 优化决策
自动化码头装卸混合模式下QC、L-AGV及ARMG协同调度方法 预览
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作者 添玉 王建彬 +1 位作者 陈晶晶 范会方 《上海海事大学学报》 北大核心 2018年第3期14-21,共8页
为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)... 为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)及自动化轨道吊(automated rail mounted gantry crane,ARMG)协同调度的混合整数非线性规划模型。提出一种遗传算法与启发式策略结合的协同调度方法,实现在系统整体性能最优情况下的设备作业序列优化。该模型能充分保障QC、L-AGV、ARMG之间的协同性,并引入QC调度的主要约束,更利于与QC调度模型进一步集成。数值试验证明了该方法的有效性,可为码头装卸作业调度提供决策支持。 展开更多
关键词 自动化码头 自动引导车(AGV) 自动化轨道吊 协同调度 遗传算法(GA)
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基于嵌入式系统的中药提取软测量方法研究 预览
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作者 吕波特 陈娟 +2 位作者 王齐 董翠英 刘博研 《北京化工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第3期95-100,共6页
针对中药提取过程中软测量建模的计算机在线实现问题,将遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)相结合,对葛根素在线提取过程进行软测量建模,并将该软测量模型固化到基于树莓派的嵌入式系统,构建了葛根素提取率的在线检测系统。该系统实现... 针对中药提取过程中软测量建模的计算机在线实现问题,将遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)相结合,对葛根素在线提取过程进行软测量建模,并将该软测量模型固化到基于树莓派的嵌入式系统,构建了葛根素提取率的在线检测系统。该系统实现了下位机的在线实时温度数据采集、提取率计算、数据发送和结果三维显示,能完成上位机软件的软测量模型更新、数据存储、历史数据显示、数据包解析和三维坐标系显示提取效果等功能。与紫外分光光度计的离线检测方法相比较,本文方法得到平均相对误差为4.33%,具有实时性好、测量精度高、操作简便等优点。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 提取率 嵌入式系统 树莓派
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基于遗传算法的运动想象脑电信号分类准确率的提升方法 预览
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作者 高诺 鲁昊 +1 位作者 鲁守银 吴林彦 《生物医学工程研究》 2018年第2期127-131,共5页
为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用... 为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度。利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上。实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类准确率,并且可以根据可信度剔除低质量的数据。同时,该方法还可以与其他特征提取方法相结合,对不同时、频特性进行有效性及可信度计算,提升分类准确率。这也是本方法更深一层的意义。 展开更多
关键词 脑电信号(EEG) 共同空间模式(CSP) 遗传算法(GA) 分类结果加权 数据筛选
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基于BP 神经网络和遗传算法的库尔勒香梨挥发性物质萃取条件的优化 预览
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作者 张芳 未志胜 +3 位作者 王鹏 李凯旋 詹萍 田洪磊 《中国农业科学》 CSCD 北大核心 2018年第23期4535-4547,共13页
【目的】通过BP神经网络结合遗传算法对固相微萃取条件(萃取头种类、样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量)的优化,建立高效的库尔勒香梨汁香气物质的萃取分析方法,为库尔勒香梨相关产品天然风味的拟合及调控奠定基础。【方法】通... 【目的】通过BP神经网络结合遗传算法对固相微萃取条件(萃取头种类、样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量)的优化,建立高效的库尔勒香梨汁香气物质的萃取分析方法,为库尔勒香梨相关产品天然风味的拟合及调控奠定基础。【方法】通过单因素试验确定最佳萃取纤维头种类和样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量的最佳萃取参数。在单因素试验设计的基础上,以库尔勒香梨汁中关键香气物质(己醛、丁酸乙酯、壬醛、乙酸乙酯、(E)-2-己烯醛、己醇、(Z)-2己烯醛、丙酸乙酯和己酸乙酯)的含量为评价指标进行中央复合设计试验进一步考察样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量对库尔勒香梨汁固相微萃取效果的影响。最后以中央复合设计的试验结果为初始种群,以样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量为输入值,以库尔勒香梨汁中关键香气物质含量为其函数的输出值,通过BP神经网络模型来调试函数适应度。使用中央复合设计数据以外的数据集对BP神经网络外推能力进行验证。利用遗传算法(算法参数:最大进化代数100、初始种群数20、变异概率0.2、交叉概率0.4)在试验水平范围内预测全局最优的萃取条件。【结果】统计分析结果表明,65μmPDMS/DVB萃取头对库尔勒香梨汁中关键香气物质的萃取效果最好,样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量对固相微萃取效果具有显著影响(P<0.05)。BP神经网络的拓扑结构为‘4-15-1’。验证数据和训练数据的MSE均大于0.017;训练、测试和验证数据的相关系数分别为0.990、0.951和0.973,表明BP神经网络预测模型有很好的准确性,可以用于库尔勒香梨汁香气物质固相微萃取结果的预测。BP神经网络外推能力验证试验的结果与BP神经网络模型预测值的拟合度(R2)为0.992,表明试验建立的BP神经网络模型有 展开更多
关键词 库尔勒香梨 挥发性物质 固相微萃取(SPME) BP神经网络 遗传算法(GA)
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基于遗传算法优化的阴性选择算法在故障检测中的应用 预览
18
作者 王义东 刘天羽 《机电信息》 2018年第24期54-55,共2页
针对存在于阴性选择算法(NSA)的"黑洞"问题,研究一种基于遗传算法(GA)进行改进的阴性选择算法。通过遗传算法优化阴性选择算法生成的检测器集,降低了漏测率。最后通过仿真分析对该方法的有效性进行了验证。
关键词 阴性选择算法(NSA) 遗传算法(GA) 黑洞 故障检测
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基于GA-BP算法的呼和浩特地区短期电力负荷预测 预览 被引量:1
19
作者 陈英慧 商淼 +1 位作者 李婷 高红艳 《山东工业技术》 2018年第5期170-170,158共2页
电力负荷预测要求有较高的精度,负荷预测的参数和预测结果之间呈现出非线性的关系,如何能更好的解决参数和结果之间的非线性关系才能更好的提高预测结果的精度。本文通过实例表明基于GA-BP模型的电力负荷预测能够很好的适应这种非线性关... 电力负荷预测要求有较高的精度,负荷预测的参数和预测结果之间呈现出非线性的关系,如何能更好的解决参数和结果之间的非线性关系才能更好的提高预测结果的精度。本文通过实例表明基于GA-BP模型的电力负荷预测能够很好的适应这种非线性关系,计算结果有着较高的精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 神经网络 遗传算法(GA)
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分布式电源多点接入布局优化研究 预览
20
作者 王帅 周雯 +1 位作者 吴忠顶 何晓敏 《电工电气》 2018年第10期23-29,共7页
以降低系统网络损耗和提高电压质量为出发点,研究了分布式电源的接入布局优化问题.通过实例来验证分布式电源并网的影响,理论分析分布式电源的接入对系统电压的影响.提出基于遗传算法(GA)进行DG的布局优化,建立了配电网络损耗最小、... 以降低系统网络损耗和提高电压质量为出发点,研究了分布式电源的接入布局优化问题.通过实例来验证分布式电源并网的影响,理论分析分布式电源的接入对系统电压的影响.提出基于遗传算法(GA)进行DG的布局优化,建立了配电网络损耗最小、节点电压偏移最小的分布式电源多目标优化函数.对遗传算法每代产生各种DG配置方案进行潮流计算,并利用多目标优化函数进行方案的优劣评估,通过遗传算法中的选择、交叉、变异等操作进行DG配置方案的优化,若不满足终止条件将会继续进行潮流计算,直到满足终止条件后输出最优的DG配置. 展开更多
关键词 分布式电源 布局优化 潮流计算 遗传算法(GA)
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