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改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法 预览 被引量:6
1
作者 单锐 刘雅宁 刘文 《河南科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2015年第4期85-90,共6页
为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局... 为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。 展开更多
关键词 差分自回归移动平均模型(ARIMA模型) 自回归滑动平均模型(ARMA模型) 参数估计 无约束问题 共轭梯度法 WOLFE搜索
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界约束非线性方程组的非单调线搜索法 预览
2
作者 夏红卫 《常熟理工学院学报》 2007年第10期 19-23,共5页
提出一种用非单调线搜索方法求解简单界约束非线性方程组,算法采用不精确线搜索技巧,并使用非单调结构,将当前函数最大值的下降改进为函数平均值的下降,推广了算法的适用范围.进行了数值试验,结果表明算法十分有效.
关键词 界约束 Wolfe条件 非单调 线搜索
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一类改进的谱共轭梯度法 预览
3
作者 景书杰 李亚敏 牛海峰 《洛阳师范学院学报》 2019年第2期1-5,共5页
谱共轭梯度法有两个方向控制参数,是解决大规模无约束优化问题的有效方法.本文提出了一个改进的谱参数θk,它不同于现有的θk.新算法在任何线搜索下都满足著名的共轭条件:dTkyk-1=0.新方法的搜索方向在任何线搜索下都是充分下降的.在一... 谱共轭梯度法有两个方向控制参数,是解决大规模无约束优化问题的有效方法.本文提出了一个改进的谱参数θk,它不同于现有的θk.新算法在任何线搜索下都满足著名的共轭条件:dTkyk-1=0.新方法的搜索方向在任何线搜索下都是充分下降的.在一般假设下,我们证明该方法在改进的Wolfe线搜索是全局收敛的. 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 下降条件 谱参数 WOLFE线搜索
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一类基于Wolfe线搜索下的谱共轭梯度法 预览
4
作者 李亚敏 景书杰 牛海峰 《大学数学》 2019年第2期14-19,共6页
在已有文献βk^RMIL+的基础上得到了一个新的谱共轭参数,从而构造了一个新的谱共轭梯度法.并且新方法的搜索方向不需要任何线性搜索条件而自动下降.利用标准Wolfe线搜索,在一般假设条件下,验证了该方法是全局收敛的.
关键词 无约束最优化 谱共轭梯度法 充分下降性 WOLFE线搜索 全局收敛性
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一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法 预览
5
作者 唐天国 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第9期34-39,共6页
在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证... 在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证明.实验结果表明,与PRP(Polak-Ribiere-Polyak)方法和HYBRID(混合)方法相比较,该文提出的新混合共轭梯度算法的迭代时间少于前两者方法,说明该文方法可行、有效. 展开更多
关键词 共轭梯度法 无约束优化 Wolfe线搜索 全局收敛性
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基于LSTM神经网络的水电站短期水位预测方法 预览
6
作者 刘亚新 樊启祥 +2 位作者 尚毅梓 樊启萌 刘志武 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期56-60,78共6页
针对常规水位预测方法信息挖掘能力不足和启发式算法机理不明确等缺点,提出了一种基于长短时记忆(longshort-term memory,LSTM)网络的水位预测方法。该方法采用水位和出力等直接监测数据,避免了出入库流量等间接计算值带来的二次误差,... 针对常规水位预测方法信息挖掘能力不足和启发式算法机理不明确等缺点,提出了一种基于长短时记忆(longshort-term memory,LSTM)网络的水位预测方法。该方法采用水位和出力等直接监测数据,避免了出入库流量等间接计算值带来的二次误差,进而提升水位预测的准确率;采用梯度下降法与Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)算法相结合训练模型,Wolfe-Powell线搜索方法选取步长,提高模型收敛速率。将该方法用于葛洲坝水电站的上下游水位预测,结果表明,该方法能够实现下游水位连续6h和上游水位连续3h的准确预测,具有较高的预测精度和实用性,为葛洲坝水库的实时调度提供了技术支撑。 展开更多
关键词 长短时记忆网络 短期水位预测 梯度下降法 BFGS算法 Wolfe-Powell线搜索方法
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几个修正的DY共轭梯度法 预览
7
作者 陈恩 《湖北民族学院学报:自然科学版》 CAS 2018年第2期169-171,共3页
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一个非常有用的方法,特别是解决大规模问题,经典的DY法在Wolfe线搜索下就能保证下降性和全局收敛性.本文提出了四个修正的DY法,其中两种方法在Wolfe线搜索下具有下降性与全局收敛性;另两种方法不... 共轭梯度法是求解无约束优化问题的一个非常有用的方法,特别是解决大规模问题,经典的DY法在Wolfe线搜索下就能保证下降性和全局收敛性.本文提出了四个修正的DY法,其中两种方法在Wolfe线搜索下具有下降性与全局收敛性;另两种方法不依赖线搜索具有充分下降性,在Wolfe线搜索下对一般函数具有全局收敛性. 展开更多
关键词 无约束优化问题 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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Wolfe线搜索下一类记忆梯度算法的全局收敛性 预览
8
作者 陈翠玲 韩彩虹 +1 位作者 罗荔龄 陈玉 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第4期884-889,共6页
在本文中,首先我们提出一个记忆梯度算法,并讨论其在Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.进一步地,我们将此算法推广到更一般的情形.最后,我们对这类记忆梯度方法的数值表现进行测试,并与PRP, FR, HS, LS, DY和CD共轭梯度法进行比较,数... 在本文中,首先我们提出一个记忆梯度算法,并讨论其在Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.进一步地,我们将此算法推广到更一般的情形.最后,我们对这类记忆梯度方法的数值表现进行测试,并与PRP, FR, HS, LS, DY和CD共轭梯度法进行比较,数值结果表明这类算法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 记忆梯度方法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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一类修正的DY共轭梯度法 预览
9
作者 陈恩 《重庆理工大学学报:自然科学》 北大核心 2018年第2期213-217,共5页
基于1999年戴和袁提出的经典的DY共轭梯度法,提出了一类修正的DY方法,并证明该方法在步长满足Wolfe线搜索的条件下,其搜索方向具有下降性,同时对一般函数具有全局收敛性。
关键词 无约束优化问题 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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一类修正的FR型谱共轭梯度法
10
作者 王森森 张俊容 韩信 《西南大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第2期49-55,共7页
提出了一类WFR型谱共轭梯度法,并且该算法在任何线搜索下都具有充分下降性.在标准Wolfe线搜索下,证明了新算法具有全局收敛性.数值实验结果表明新算法优于VFR法.
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 全局收敛 Wolfe线搜素
求解黑体辐射反演问题的改进CD共轭梯度法 预览
11
作者 宿金平 朱志斌 《桂林电子科技大学学报》 2018年第6期496-499,共4页
为了求解黑体辐射反演问题,提出了一种基于经典的共轭梯度法的改进CD共轭梯度算法。通过正则化方法,将不适定的Fredholm方程问题转换为一个良态的目标函数的最小化求解问题。在Wolfe线搜索条件下,证明了该算法的收敛性。数值实验表明,... 为了求解黑体辐射反演问题,提出了一种基于经典的共轭梯度法的改进CD共轭梯度算法。通过正则化方法,将不适定的Fredholm方程问题转换为一个良态的目标函数的最小化求解问题。在Wolfe线搜索条件下,证明了该算法的收敛性。数值实验表明,该算法是有效的。 展开更多
关键词 黑体辐射反演 改进的CD共轭梯度法 WOLFE线搜索
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求解线性反问题的修正谱共轭梯度法 预览
12
作者 郭艳可 王硕 朱志斌 《桂林电子科技大学学报》 2018年第3期238-241,共4页
为求解线性反问题,在MHS共轭梯度法的基础上增加一个谱参数,使其变成新的谱共轭梯度法。用Wolfe线搜索准则证明算法的下降性与全局收敛性。选择合适的核函数和真实解来求解线性反问题。数值结果表明,算法具有有效性。
关键词 谱共轭梯度法 MHS共轭梯度法 WOLFE线搜索 线性反问题
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无约束优化的下降谱共轭梯度算法 预览
13
作者 林穗华 《内蒙古师范大学学报:自然科学汉文版》 2018年第1期1-6,共6页
为求解无约束优化问题,设计含调比因子的共轭参数和谱参数,使相应的谱共轭梯度法具有下降性,在步长由Wolfe线搜索产生的情况下,新算法满足全局收敛性.初步的数值实验表明新算法是有效的.
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 WOLFE线搜索 下降性 全局收敛
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一种反演介质吸收系数的改进谱共轭梯度算法 预览
14
作者 张军军 朱志斌 《桂林电子科技大学学报》 2018年第4期313-316,共4页
为了反演一维辐射系统的吸收系数,提出了一种新的改进型谱共轭梯度算法。以一种改进的FR共轭梯度算法为基础,对其增加了一个谱参数,并证明了该算法的全局收敛性。数值实验结果表明,该算法是有效的。
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 Wolfe非精确线搜索
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基于Wolfe线搜索的修正共轭梯度算法 预览
15
作者 林穗华 《安徽大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第2期47-53,共7页
为解决大型无约束优化问题,设计新的修正参数公式,建立基于w01fe线搜索的共轭梯度算法和谱共轭梯度算法,证明了新算法的下降性和全局收敛性.初步的数值实验表明算法是有效的.
关键词 无约束优化 共轭梯度法 谱梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛
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Wolfe线搜索下充分下降性的FR型共轭梯度法
16
作者 王开荣 徐晓光 《西南大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第7期91-96,共6页
在FR共轭梯度法的基础之上,提出了一种新的共轭梯度法.在标准的Wolfe线搜索下,证明了该算法的充分下降性和收敛性.最后,给出初步的数值实验结果并表明该方法是有效的.
关键词 共轭梯度法 充分下降性 全局收敛性 WOLFE线搜索
Wolfe线搜索下的修正FR谱共轭梯度法 被引量:3
17
作者 林穗华 《山东大学学报:理学版》 CSCD 北大核心 2017年第4期6-12,共7页
对无约束优化问题的谱共轭共轭梯度法,提出修正的FR共轭参数和谱参数,使每次迭代均自行产生下降方向,且这一下降性不依赖于任何线搜索条件。在常规假设下,证明了采用Wolfe线搜索的新算法具有全局收敛性。相关的数值实验结果表明该谱共... 对无约束优化问题的谱共轭共轭梯度法,提出修正的FR共轭参数和谱参数,使每次迭代均自行产生下降方向,且这一下降性不依赖于任何线搜索条件。在常规假设下,证明了采用Wolfe线搜索的新算法具有全局收敛性。相关的数值实验结果表明该谱共轭梯度法是有效的。 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛
一类具有充分下降性的混合型谱共轭梯度法
18
作者 王森森 张俊容 +1 位作者 韩信 王逸云 《西南大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第5期139-144,共6页
首先基于共轭梯度法的下降性条件,提出了一类结合了FR法、WYL法、PRP法优点的充分下降的混合型谱共轭梯度法.在Wolfe线搜索下用反证法证明了新的混合型谱共轭梯度法的全局收敛性.最后通过数值算例,将本文算法与WYL法、FR法进行比较,结... 首先基于共轭梯度法的下降性条件,提出了一类结合了FR法、WYL法、PRP法优点的充分下降的混合型谱共轭梯度法.在Wolfe线搜索下用反证法证明了新的混合型谱共轭梯度法的全局收敛性.最后通过数值算例,将本文算法与WYL法、FR法进行比较,结果表明新算法在迭代次数与迭代总时间上均优于其他另外两种算法.算法的全局收敛性和数值效果的优越性表明新算法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 全局收敛 WOLFE线搜索
一类具有充分下降性的共轭梯度算法 预览
19
作者 徐晓光 王开荣 《华东师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期44-51,60共9页
在一些著名的共轭梯度算法基础之上,提出一类新的共轭梯度算法,用于求解无约束优化问题.该方法在不依赖于任何线搜索的情况下能够保证充分下降性,且在Wblfe线搜索下证明了算法具有全局收敛性.数值结果表明新提出的算法是有效的.
关键词 共轭梯度法 充分下降性 全局收敛性 WOLFE线搜索
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一类新的具有充分下降条件和强收敛性的共轭梯度法 预览 被引量:1
20
作者 董晓亮 何郁波 +1 位作者 孔翔宇 李卫军 《数学杂志》 北大核心 2017年第2期231-238,共8页
本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情况下,获得了本文算法是强收敛的.数值实验说明本文算法可以有... 本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情况下,获得了本文算法是强收敛的.数值实验说明本文算法可以有效求解测试问题. 展开更多
关键词 共轭梯度法 充分下降条件 强收敛性 WOLFE搜索
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