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退役锂动力电池SOC预测建模与分析 预览
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作者 张燕习 刘雪 +1 位作者 张贺 张持健 《无线电通信技术》 2019年第3期232-236,共5页
随着锂动力电池退役周期的到来,电池梯次应用具有现实意义。为了解决梯次再利用时退役电池放电非线性变化剧烈引起的电池荷电状态(State of Charge,SOC)预测精度不高问题,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化RBF神经网络预测退役电池SO... 随着锂动力电池退役周期的到来,电池梯次应用具有现实意义。为了解决梯次再利用时退役电池放电非线性变化剧烈引起的电池荷电状态(State of Charge,SOC)预测精度不高问题,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化RBF神经网络预测退役电池SOC的动态模型,相比经典的粒子群(PSO)优化算法具有更好的稳定性。实验结果表明:该预测模型的误差稳定在1%以内,响应速度快,为锂电池充分利用奠定了理论基础。 展开更多
关键词 锂动力电池 梯次应用 SOC 神经网络 量子粒子群
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基于相空间重构的GQPSO-WNN短时交通流预测 预览
2
作者 唐瑞 陈庆春 类先富 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期311-316,共6页
交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克... 交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克服网络因初始值设置不当造成无法收敛或陷入多个局部极小值的问题。由于神经网络输入的随机性,采用重新构建交通流时间序列的相空间技术,用重构后的数据作为输入样本。实验结果表明,与WNN、PSO-WNN预测模型相比,该模型可以更加准确预测交通流,算法收敛性也有明显提高。 展开更多
关键词 相空间重构 量子粒子群 遗传算法 小波神经网络 交通流预测
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基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识
3
作者 伍恒 李本威 +1 位作者 张赟 杨欣毅 《航空学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期173-183,共11页
针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发... 针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明:燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络。 展开更多
关键词 QPSO ELM 涡轴发动机 起动过程 数据驱动 模型辨识
基于光伏组件内部参数辨识的故障诊断模型 预览
4
作者 杨宏超 程若发 +1 位作者 吕彩艳 李家佳 《计算机测量与控制》 2018年第3期35-38,共4页
光伏组件出现故障时,其内部参数应该最能反映其故障特性,基于此通过比较不同故障状况下的光伏组件内部参数特性,提取相应的故障特征;首先通过MATLAB建立光伏组件各故障模型,通过改进量子粒群算法对不同故障类型下的光伏组件进行参数辨... 光伏组件出现故障时,其内部参数应该最能反映其故障特性,基于此通过比较不同故障状况下的光伏组件内部参数特性,提取相应的故障特征;首先通过MATLAB建立光伏组件各故障模型,通过改进量子粒群算法对不同故障类型下的光伏组件进行参数辨识并获取相应的数据,利用数据建立BP神经网络故障诊断模型并对故障类型进行诊断;仿真结果证明所用参数辨识方法可以准确对光伏组件内部参数进行辨识,诊断结果也表明所选取的故障特征是合理的,通过此模型可以准确的对光伏组件故障进行诊断。 展开更多
关键词 光伏组件 参数辨识 量子粒子群 BP神经网络 故障诊断
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光伏组件内部参数辨识与输出特性研究 预览
5
作者 杨宏超 程若发 +1 位作者 吕彩艳 王雪微 《电子技术应用》 2018年第1期125-128,共4页
基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确,一般的智能优化算法精度都优于数学解析法,但现有... 基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确,一般的智能优化算法精度都优于数学解析法,但现有的粒子群参数辨识方法存在着易陷入早熟和迭代次数过多等问题。对此,提出了一种改进量子粒子群算法,对光伏组件内部5参数进行准确辨识,并对其外部输出特性进行预测。通过MATLAB仿真算例和实际测试数据对该方法进行验证,证明其准确性和适用性。 展开更多
关键词 光伏组件 参数辨识 量子粒子群 输出特性
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QPSO在无线网络位置优化中的应用 预览
6
作者 高薇 《新乡学院学报》 2018年第12期13-16,33共5页
传统的智能算法(如遗传算法、粒子群算法等)在位置优化问题中都需要将待优化的位置坐标上传到计算能力较强的节点(如计算机)上进行优化,很难在低功耗传感器节点中直接计算。针对这一问题,提出了基于量子粒子群算法的位置优化算法,并仿... 传统的智能算法(如遗传算法、粒子群算法等)在位置优化问题中都需要将待优化的位置坐标上传到计算能力较强的节点(如计算机)上进行优化,很难在低功耗传感器节点中直接计算。针对这一问题,提出了基于量子粒子群算法的位置优化算法,并仿真实现了该算法,评估了该算法与传统算法的能耗。实验结果表明:基于量子粒子群的位置优化算法的计算量明显低于传统的基于粒子群的位置优化算法,更有利于在计算能力较低的无线网络节点中部署,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 低功耗无线网络 量子粒子群算法 位置优化
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基于改进量子粒子群算法的多无人机任务分配 预览
7
作者 邓可 连振江 +1 位作者 周德云 李枭扬 《指挥控制与仿真》 2018年第5期32-36,共5页
针对标准量子粒子群算法对多无人机任务分配中离散狭长解空间适应性差的问题,提出了基于粒子收敛程度的自适应惯性权重与量子门变异算子,将标准量子粒子群算法进行改进. 利用自适应惯性权重加速算法快速接近真实的 Pareto 最优解,且协... 针对标准量子粒子群算法对多无人机任务分配中离散狭长解空间适应性差的问题,提出了基于粒子收敛程度的自适应惯性权重与量子门变异算子,将标准量子粒子群算法进行改进. 利用自适应惯性权重加速算法快速接近真实的 Pareto 最优解,且协调算法在狭长解空间下寻优前后期的全局与局部搜索能力,使得算法具有动态自适应性,同时引入量子门变异算子保证解的多样性与寻优精度. 仿真结果表明,改进的量子粒子群算法在多无人机任务分配问题中,提高了任务分配的精度与寻优效率,使任务分配达到全局最优值. 展开更多
关键词 量子粒子群算法 自适应惯性权重 量子门变异算子 任务分配
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爆炸瞬态温度测试中热电偶传感器实时补偿技术 预览
8
作者 赵化彬 张志杰 《火工品》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期49-53,共5页
建立了热电偶动态校准系统对C型热电偶进行校准,结合校准数据运用粒子群算法建立了该热电偶动态补偿滤波器模型,仿真误差小于2%。将此滤波器模型运用3种滤波器结构进行实现,从耗费资源和响应速率两方面均衡的角度出发,选取基于RAG... 建立了热电偶动态校准系统对C型热电偶进行校准,结合校准数据运用粒子群算法建立了该热电偶动态补偿滤波器模型,仿真误差小于2%。将此滤波器模型运用3种滤波器结构进行实现,从耗费资源和响应速率两方面均衡的角度出发,选取基于RAG算法的流水线结构,并在存储测试系统中将其实现。对系统进行了仿真验证,仿真输出值与软件计算值的极限误差小于1.5%,在量化误差允许范围内;同时进行了实际爆炸测试,结果输出响应速率明显提高,补偿温度达到200℃,补偿结果较好。 展开更多
关键词 爆炸温度 热电偶 动态补偿 QPSO RAG 流水线结构
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基于QPSO-SVM模型的电力系统稳定性评估 预览 被引量:1
9
作者 李强 刘晓峰 《计算机系统应用》 2017年第2期51-57,共7页
随着我国电力系统的快速发展,超高电压输变电已经开始应用,电网变的更加复杂,其电力系统的稳定性和安全性问题更显得突出.电压的稳定性一直是系统可靠性的重要指标,而其电压质量的在线实时评估一直是研究的难题.本文采用支持向量机(SV... 随着我国电力系统的快速发展,超高电压输变电已经开始应用,电网变的更加复杂,其电力系统的稳定性和安全性问题更显得突出.电压的稳定性一直是系统可靠性的重要指标,而其电压质量的在线实时评估一直是研究的难题.本文采用支持向量机(SVM)模型来提高运算精度和效率,并通过量子行为粒子群算法(QPSO)优化并计算其参数,提出一种基于QPSO-SVM的模型,可用于实时在线评估电力系统的稳定性.此外,为了提高机器学习的评估指标的精准度,采用先进的潮流计算Jacobian的切向量分量来作为VSI,可以保证评估值的绝对性,并可以适用于各种网络结构.最后在WSCC9-bus标准系统上实验证明,该方法比GA-SVM、一般的SVM和BP神经网络在学习时间分别提高23.2%、63%、77.9%,测试时间分别加快26.2%、56.9%、72.56%,在精度上分别提高28.9%、42.19%、82.34%.另外,通过在IEEE14总线上做实验,可以找到系统崩塌前的关键总线,并与潮流计算的结果基本一致,因此该方法是一种可以作为实时在线电力系统稳定性评估的理想方法. 展开更多
关键词 电力系统稳定性评估 SVM 粒子群算法 潮流计算 仿真计算
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主动配电网下多微电网间功率协调优化研究 预览 被引量:2
10
作者 刘剑飞 熊雄 《可再生能源》 北大核心 2017年第11期1639-1646,共8页
高渗透率分布式电源以多个微电网集群形式接入配电网,配电网对分布式电源主动控制与管理是智能电网的发展趋势。文章以区域配电网中多个微电网为研究对象,分析了多微电网接入主动配电网的方式及拓扑结构,提出了一种基于熵值的多微网功... 高渗透率分布式电源以多个微电网集群形式接入配电网,配电网对分布式电源主动控制与管理是智能电网的发展趋势。文章以区域配电网中多个微电网为研究对象,分析了多微电网接入主动配电网的方式及拓扑结构,提出了一种基于熵值的多微网功率协调优化模型,并采用分层的控制结构实现优化模型。采用一种基于量子编码的粒子群算法对模型求解,通过算例计算分析,验证了文章所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 智能电网 主动配电网 多微电网 功率协调优化 量子粒子群算法
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“多塔”3D-SIC的量子粒子群测试调度方法 预览
11
作者 崔小乐 王文明 +1 位作者 缪旻 金玉丰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期196-210,共15页
针对“多塔”结构的3D堆叠集成电路(3D-SIC)测试耗时很长的问题,提出一种基于量子粒子群优化的测试调度方法,以缩短测试时间.首先,构造初始粒子群用以表示初始可行解,产生具有量子行为的新粒子,并更新粒子群;然后进行粒子群的迭代进化... 针对“多塔”结构的3D堆叠集成电路(3D-SIC)测试耗时很长的问题,提出一种基于量子粒子群优化的测试调度方法,以缩短测试时间.首先,构造初始粒子群用以表示初始可行解,产生具有量子行为的新粒子,并更新粒子群;然后进行粒子群的迭代进化以获取全局最优解.最小化“终堆”测试时间和集成过程总测试的调度结果均表明,该方法可显著地缩短测试时间;当复杂晶片集成在3D-SIC底层时,“终堆”测试时间较短,而集成过程的总测试时间较长. 展开更多
关键词 “多塔” 3D-SIC 量子粒子群优化 测试调度 “部分堆” “终堆”
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含分布式电源的配电网动态孤岛划分博弈模型 预览 被引量:12
12
作者 王晶 陈骏宇 金华锋 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2016年第14期14-24,共11页
以负荷恢复最大化和配电网电压稳定为基础,提出含DG的配电网动态孤岛划分博弈方法。首先将主动孤岛时间内各个时间段的配电网视为不同博弈者,定义了博弈者的策略集合。其次,设计了负荷恢复量、电网网损和开关动作次数评价指标,建立了博... 以负荷恢复最大化和配电网电压稳定为基础,提出含DG的配电网动态孤岛划分博弈方法。首先将主动孤岛时间内各个时间段的配电网视为不同博弈者,定义了博弈者的策略集合。其次,设计了负荷恢复量、电网网损和开关动作次数评价指标,建立了博弈者在非合作和合作博弈下的收益函数。然后,提出了动态孤岛划分的博弈求解算法,实现了量子粒子群算法在博弈迭代中的优化流程。最后通过基于IEEE33节点系统两种算例的仿真计算,得出不同主动孤岛时间下的孤岛划分策略。案例分析表明了不同的计划孤岛时间对配电网孤岛划分策略的影响,验证了所提博弈模型在孤岛划分策略优化中的可行性。 展开更多
关键词 智能配电网 博弈模型 计划孤岛 动态孤岛划分 量子粒子群
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基于复合模型的网络异常检测方法及验证
13
作者 孙捐利 《武警工程大学学报》 2016年第6期47-50,共4页
为了提高网络异常检测的准确性,将核主成分分析与量子粒子群优化最小二乘向量机算法相结合,建立相应的网络异常检测模型。所采用的方法是:首先,通过核主成分分析对网络入侵数据进行降雏,以加快异常检测速率;然后,通过量子粒子群... 为了提高网络异常检测的准确性,将核主成分分析与量子粒子群优化最小二乘向量机算法相结合,建立相应的网络异常检测模型。所采用的方法是:首先,通过核主成分分析对网络入侵数据进行降雏,以加快异常检测速率;然后,通过量子粒子群优化算法对最小二乘向量机进行参数优化,提高检测的准确率。仿真结果表明,复合检测模型检测提高了检测速率与准确度,为网络安全提供了保障。 展开更多
关键词 入侵检测 异常检测 核主成分分析 量子粒子群 最小二乘向量机
基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法 预览 被引量:4
14
作者 张云峰 马振书 +1 位作者 孙华刚 陆继山 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期43-47,共5页
针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法.以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metro... 针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法.以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优.仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求. 展开更多
关键词 冗余机械臂 逆运动学 神经网络 量子粒子群 Metropolis算法
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基于QPSO灰色神经网络的基坑锚固荷载预测 预览 被引量:2
15
作者 贺永俊 杨珊 《科技通报》 北大核心 2016年第1期109-113,共5页
针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群(QPSO)优化灰色神经网络的学习算法.在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络(GNN)的权值和阈值进行优化,构建了基... 针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群(QPSO)优化灰色神经网络的学习算法.在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络(GNN)的权值和阈值进行优化,构建了基于量子粒子群的灰色神经网络模型(QP-SO-GNN).以某矿山深基坑支护为例,进行锚索荷载预测.结果表明:QPSO-GNN模型预测结果稳定,其模型精度和泛化能力均优于常规GNN,表明了该方法的有效性和可行性,可以为锚固设计提供一种切实可行的参考依据. 展开更多
关键词 锚索荷载 量子粒子群 灰色神经网络 预测
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随车吊机械臂运动学建模及逆运动学求解 预览
16
作者 任晓琳 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第5期454-460,共7页
根据随车吊机械臂各关节的运动特点,详细分析机械臂的运动学模型,采用齐次变换矩阵推导出系统的正运动学方程。针对随车吊机械臂逆运动学存在多解的问题,提出了一种基于改进收缩扩张因子的量子粒子群优化算法,并在算法中加入混沌搜索抑... 根据随车吊机械臂各关节的运动特点,详细分析机械臂的运动学模型,采用齐次变换矩阵推导出系统的正运动学方程。针对随车吊机械臂逆运动学存在多解的问题,提出了一种基于改进收缩扩张因子的量子粒子群优化算法,并在算法中加入混沌搜索抑制"早熟"问题。仿真结果验证了机械臂逆解计算的有效性。 展开更多
关键词 随车吊 逆运动学 量子粒子群 混沌搜索
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基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化 预览 被引量:9
17
作者 王伟 朱娟娟 +2 位作者 万家山 乔焰 李旸 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期290-296,共7页
针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引... 针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制,提高了搜索效率。仿真结果表明,对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法,该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 混沌搜索 量子粒子群 覆盖优化
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利用量子粒子群优化算法配平化学方程式 预览
18
作者 陈素彬 《广州化工》 CAS 2016年第10期201-203,共3页
为了运用现代信息技术解决化学反应方程式配平的问题,根据质量守恒定律建立了化学方程式的通用数学模型,并将其转换为矩阵方程;运用改进的量子行为粒子群优化算法求解矩阵方程,并以MATLAB编程运行。实验结果表明,该算法能高效地求得化... 为了运用现代信息技术解决化学反应方程式配平的问题,根据质量守恒定律建立了化学方程式的通用数学模型,并将其转换为矩阵方程;运用改进的量子行为粒子群优化算法求解矩阵方程,并以MATLAB编程运行。实验结果表明,该算法能高效地求得化学反应方程式的配平系数,适用于任意化学反应方程式的配平。 展开更多
关键词 化学反应方程式 配平系数 量子行为粒子群优化算法 编程
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基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法 预览 被引量:5
19
作者 关学忠 皇甫旭 +2 位作者 李欣 佟宇 聂品磊 《电子设计工程》 2016年第8期64-67,71共5页
为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次... 为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。 展开更多
关键词 云模型 量子粒子群 粒子群 算法优化
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基于混合量子粒子群算法的DFIG参数辨识
20
作者 蒋莹莹 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1054-1062,共9页
为了确保双馈感应发电机(Doubly Fed Induction Generator,DFIG)参数的准确性,提高发电机的控制性能,提出了基于混合量子粒子群算法的参数辨识方法。在dq坐标系下建立了DFIG参数辨识的模型。对量子粒子群算法进行改进并与模拟退火算... 为了确保双馈感应发电机(Doubly Fed Induction Generator,DFIG)参数的准确性,提高发电机的控制性能,提出了基于混合量子粒子群算法的参数辨识方法。在dq坐标系下建立了DFIG参数辨识的模型。对量子粒子群算法进行改进并与模拟退火算法进行混合,得到混合量子粒子群辨识算法。在Matlab/Simulink中将所提出的混合算法用于DFIG的参数辨识,并与粒子群算法、量子粒子群算法和改进量子粒子群算法进行了对比验证。仿真结果表明所提出的算法能提高定子电阻、定子电感、转子电阻、转子电感以及定转子互感五个参数的辨识精度。 展开更多
关键词 双馈风力发电机 参数辨识 量子粒子群算法 模拟退火算法 混合算法
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