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基于GA-BP神经网络的光纤位移传感器光强补偿研究 预览
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作者 吴耀 杨瑞峰 +1 位作者 郭晨霞 杨睿 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期111-114,共4页
为了实现光纤位移传感器的光强补偿和减小测量误差,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光强补偿及校正模型。首先通过对光纤位移传感器做标定实验,获得传感器测量的原始数据,然后采用GA-BP神经网络进行建模,通过对遗传算法的... 为了实现光纤位移传感器的光强补偿和减小测量误差,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光强补偿及校正模型。首先通过对光纤位移传感器做标定实验,获得传感器测量的原始数据,然后采用GA-BP神经网络进行建模,通过对遗传算法的适应度函数、编码方式和参数进行研究,利用遗传算法的全局寻优能力对传统BP神经网络的权值、阈值进行优化,改善了其容易陷入局部极值的问题。最后利用实测数据对GA-BP网络和传统BP网络进行训练,实验结果表明,GA-BP网络比BP网络的预测误差小很多,提高了补偿精度,从而实现了光纤位移传感器的光强补偿。 展开更多
关键词 光纤位移传感器 遗传算法 BP神经网络 GA-BP网络 光强补偿
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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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基于改进遗传模糊聚类和水平集的图像分割算法 预览 被引量:1
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作者 韩哲 李灯熬 +1 位作者 赵菊敏 柴晶 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1390-1393,1412共5页
针对传统的模糊聚类算法(FCM)容易陷入局部最优,水平集方法(Level set)容易受初始边界和控制参数的影响等问题,引入具有全局搜索能力的遗传算法(GA)初始化聚类中心,提出改进的模糊聚类算法分割得到目标的粗边缘,利用水平集方法强大的演... 针对传统的模糊聚类算法(FCM)容易陷入局部最优,水平集方法(Level set)容易受初始边界和控制参数的影响等问题,引入具有全局搜索能力的遗传算法(GA)初始化聚类中心,提出改进的模糊聚类算法分割得到目标的粗边缘,利用水平集方法强大的演化能力收敛到目标边缘。该算法可以减少水平集方法控制参数的个数,降低计算的复杂度,提高分割速度。实验在多目标轮廓图像、轮廓不清晰图像上进行,实验结果表明,该方法能够很好地检测出多目标及弱边缘图像的轮廓,在乳腺X线图像中,肿块的分割精度、过分割率和欠分割率分别为98.35%,0.27%和1.12%,优于同类算法。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 核模糊聚类算法 遗传算法 水平集 图像分割
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基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测 预览
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作者 何海琳 郑建彬 +2 位作者 余方利 余烈 詹恩奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1905-1911,共7页
针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,... 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数,再使用参数优化后的SVM建立分类模型,从而扩大算法的搜索范围,减小算法陷入局部最优的概率。首先,使用混合传感技术采集步态数据,即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据,并作为步态检测系统的输入;然后,使用门限法对步态相位进行划分并标记标签;最后,将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入,使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较,数值实验表明,改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现,准确率可达98.8%,验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性,并与基于遗传优化算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)算法进行比较,结果表明,该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%,能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测,进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 鲸鱼优化算法 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机
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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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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GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法
8
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)
基于改进PPC模型的铁路弃渣场综合风险评价系统 预览
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作者 吴伟东 苟唐巧 +2 位作者 许博浩 潘海泽 何鑫 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期181-186,共6页
为了客观准确地评估铁路弃渣场的综合风险,建立基于改进投影寻踪聚类(PPC)模型的风险评价模型。首先建立了6个维度共19个因素的指标体系,并制定相应评价标准;然后借鉴K均值聚类思想来确定PPC模型关键系数-密度窗宽R,以解决传统方法造成... 为了客观准确地评估铁路弃渣场的综合风险,建立基于改进投影寻踪聚类(PPC)模型的风险评价模型。首先建立了6个维度共19个因素的指标体系,并制定相应评价标准;然后借鉴K均值聚类思想来确定PPC模型关键系数-密度窗宽R,以解决传统方法造成的聚类效果差等问题;同时将遗传算法(GA)作为模型优化算法得到最优投影方向和样本投影值等关键数据;最后以贵昆线铁路的10座弃渣场作为案例研究,研究结果表明:“弃渣场边坡条件”和“地形与地基条件”2个维度对弃渣场的综合风险影响最大;验证了所建模型的科学性,评价结果能够规避人为主观因素的干扰,更加与实际情况相贴合。 展开更多
关键词 铁路弃渣场 风险评价 改进投影寻踪聚类(PPC)模型 遗传算法(GA) 投影方向
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基于GA-SVM算法烟叶部位致香成分差异性分析 预览
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作者 申玉姝 曹晓卫 +2 位作者 于洁 沙云菲 岳宝华 《上海师范大学学报:自然科学版》 2019年第4期420-426,共7页
采用高效液相色谱-气相色谱-质谱联用法(HPLC-GC-MS)测定中部和下部烟叶的巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮、茄酮等11种致香成分,应用遗传算法(GA)对筛选出的8种致香成分建立中部和下部烟叶支持向量机(SVM)分类判别模型.结果表明... 采用高效液相色谱-气相色谱-质谱联用法(HPLC-GC-MS)测定中部和下部烟叶的巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮、茄酮等11种致香成分,应用遗传算法(GA)对筛选出的8种致香成分建立中部和下部烟叶支持向量机(SVM)分类判别模型.结果表明,中部和下部烟叶的SVM分类判别模型的建模、留一法及预报准确率分别为95.45%,89.39%和 81.25%.利用Fisher判别矢量方法考察了中部和下部烟叶的空间分布规律,分析出中部和下部烟叶致香成分中,巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮差异显著. 展开更多
关键词 烟叶部位 致香成分 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM)
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模糊环境下多周期多决策生鲜闭环物流网络 预览
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作者 杨晓华 郭健全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2168-2174,共7页
针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP... 针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP)模型,首先将生鲜需求量和退货量设定为三角模糊值,其次运用模糊机会约束规划方法将模糊约束等价变换为清晰式,最后利用遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法搜索案例的最优解。实验结果表明,多周期闭环系统比单周期更能兼顾多决策规划,同时三角模糊量的置信水平变化对企业最优运作有着显著影响,进而为相关决策者提供借鉴。 展开更多
关键词 生鲜 多周期配送 闭环物流网络 模糊机会约束规划 混合整数线性规划 遗传算法 粒子群优化算法
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基于AFSA-GA混合算法的圆锥刀轨迹优化 预览
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作者 杨喆 《沈阳大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期338-343,共6页
针对工业生产上用圆锥刀侧铣加工非可展直纹面问题,通过两点偏置法计算原始刀轴矢量位置和误差度量函数求取单刀位下的刀轴矢量位置.对于各个刀位下的不同位置优化问题,提出基于人工鱼群(AFSA)和遗传算法(GA)的混合算法作为求解策略.仿... 针对工业生产上用圆锥刀侧铣加工非可展直纹面问题,通过两点偏置法计算原始刀轴矢量位置和误差度量函数求取单刀位下的刀轴矢量位置.对于各个刀位下的不同位置优化问题,提出基于人工鱼群(AFSA)和遗传算法(GA)的混合算法作为求解策略.仿真建模计算显示,基于人工鱼群和遗传算法的混合算法的仿真计算结果精度较高,轨迹优化后刀具位置集合形成的刀具包络面误差最小,对于非可展直纹面侧铣加工具有一定的实际意义. 展开更多
关键词 侧铣加工 非可展直纹面 人工鱼群 遗传算法 刀轴轨迹优化
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基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断 预览
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作者 梁秀霞 陈娇娇 +2 位作者 严婷 周颖 张燕 《北京化工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期87-93,共7页
多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类(FCM)算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法(GA-FCM),用于克服FCM易于陷入... 多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类(FCM)算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法(GA-FCM),用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整(DTW)算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析(MKPCA)模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 动态时间规整 多向核主元分析 故障检测 间歇过程
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遗传算法在动力配煤技术中的应用研究 预览
14
作者 刘艳军 孙柏青 《现代工业经济和信息化》 2019年第4期67-70,共4页
首先验证了线性加权方法预测混煤的煤质特性可行性,并利用该方法确定了混煤煤质特性,然后根据动力配煤数学模型的约束条件,选取混煤价格最低作为本文的目标函数,建立了动力配煤的数学模型。最后利用遗传算法对配煤模型进行求解,所得到... 首先验证了线性加权方法预测混煤的煤质特性可行性,并利用该方法确定了混煤煤质特性,然后根据动力配煤数学模型的约束条件,选取混煤价格最低作为本文的目标函数,建立了动力配煤的数学模型。最后利用遗传算法对配煤模型进行求解,所得到的配煤价格低廉,配煤结构合理。 展开更多
关键词 遗传算法 动力配煤 预测
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基于云雾协作模型的任务分配方法 预览
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作者 刘鹏飞 毛莺池 王龙宝 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期8-14,共7页
针对在云雾协作下实现移动用户任务请求的合理分配与调度的问题,提出了一种基于云雾协作模型的任务分配算法——IGA。首先,采用混合编码的方式对个体进行编码,并采用随机的方式产生初始种群;其次设定服务商的花费作为目标函数;然后进行... 针对在云雾协作下实现移动用户任务请求的合理分配与调度的问题,提出了一种基于云雾协作模型的任务分配算法——IGA。首先,采用混合编码的方式对个体进行编码,并采用随机的方式产生初始种群;其次设定服务商的花费作为目标函数;然后进行选择、交叉、变异操作产生出符合条件的新个体;最后,根据染色体中的任务请求类型分配到相应的资源节点上,并更新迭代计数器,直到迭代完成。仿真结果表明,在处理移动用户请求时,与传统的云模型相比,云雾协作模型在时延上降低了近30s,服务水平目标(SLO)违规率上降低了约10个百分比,在服务提供商花费上亦有所减少。 展开更多
关键词 云计算 雾计算 任务分配 任务调度 遗传算法
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基于多目标遗传的频谱切换目标信道序列设计算法 预览
16
作者 张煜培 赵知劲 郑仕链 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期122-128,共7页
信道容量与切换时延是次级用户选择目标信道的2个重要性能指标,目前的目标信道设计方法多数没有同时考虑这2个指标,存在一定的局限性。为此,基于多目标遗传算法,提出2种综合考虑累积时延和信道容量的目标信道序列设计算法:离散非支配排... 信道容量与切换时延是次级用户选择目标信道的2个重要性能指标,目前的目标信道设计方法多数没有同时考虑这2个指标,存在一定的局限性。为此,基于多目标遗传算法,提出2种综合考虑累积时延和信道容量的目标信道序列设计算法:离散非支配排序遗传算法和离散的基于Pareto包络选择算法,并设计离散的种群编码和更新方式。仿真结果表明,与传统随机顺序访问方法相比,所提算法的信道容量提高24%以上,时延减少9%,能够兼顾网络实时性和高吞吐率。 展开更多
关键词 多目标优化 频谱切换 目标信道序列 累积时延 信道容量 遗传算法
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移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载 预览
17
作者 董浩 张海平 +1 位作者 李忠金 刘辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期36-43,共8页
移动边缘计算(MEC)将计算和存储资源移动到移动网络的边缘,使其能够在满足严格的延迟要求的同时在移动设备处运行要求高处理的应用。它考虑了移动计算卸载问题,其中可以调用工作流中的多个移动服务来满足其复杂需求,并决定是否卸载工作... 移动边缘计算(MEC)将计算和存储资源移动到移动网络的边缘,使其能够在满足严格的延迟要求的同时在移动设备处运行要求高处理的应用。它考虑了移动计算卸载问题,其中可以调用工作流中的多个移动服务来满足其复杂需求,并决定是否卸载工作流的服务,同时考虑了组件服务之间的依赖关系,并旨在优化执行移动服务的执行时间和能耗。针对上述问题运用了基于遗传算法(GA)的卸载方法,经过设计和实施后,部分修改传统遗传算法,以满足对所述问题的特殊需求。仿真实验表明,GA算法的实验效果都优于算法Local Execution和RANDOM得到的实验结果。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 遗传算法 服务工作流
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包簇映射框架下的云资源分配优化算法研究 预览
18
作者 徐阳 陈世平 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期33-38,共6页
在云数据中心,资源分配是云计算系统应用中的核心技术。当前云计算资源在分配过程中,或多或少存在收敛慢、易早熟、资源分配效率低等缺点。为了解决该问题,引入包簇映射框架,提出基于混沌扰动遗传算法。该算法是将遗传算法和混沌搜索机... 在云数据中心,资源分配是云计算系统应用中的核心技术。当前云计算资源在分配过程中,或多或少存在收敛慢、易早熟、资源分配效率低等缺点。为了解决该问题,引入包簇映射框架,提出基于混沌扰动遗传算法。该算法是将遗传算法和混沌搜索机制相结合,以降低成本和提高资源分配效率为目标,利用个体之间的差异性对种群进行初始化,改进种群的交叉变异和适应度函数。通过贪心修正进行合理的云资源分配,采用仿真软件CloudSim进行实验,对其性能进行实验分析。实验结果表明,该方法可以有效提高资源分配效率和收敛速度,具有较好的广泛应用价值。 展开更多
关键词 包簇映射 遗传算法 资源调度 混沌扰动 云计算
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以通勤客流为主的单公交线路发车时刻表调整 预览
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作者 任俊 庞明宝 张宁 《河北工业大学学报》 CAS 2019年第3期53-59,共7页
研究以通勤客流为主的单公交线路发车时刻表优化调整问题.提取公交卡数据利用数据挖掘方法求得公交动态OD,建立累计客流需求-时间函数。分析该函数中的参数随不同发车时刻表而变动的特点,建立乘客抵达公交站时间概率选择模型,使用OD历... 研究以通勤客流为主的单公交线路发车时刻表优化调整问题.提取公交卡数据利用数据挖掘方法求得公交动态OD,建立累计客流需求-时间函数。分析该函数中的参数随不同发车时刻表而变动的特点,建立乘客抵达公交站时间概率选择模型,使用OD历史数据辨识时间概率选择模型中参数,得到“客流需求-时间”在不同公交发车时刻表下的计算方法。在此基础上建立基于动态需求的单条公交线路发车时刻表调整模型,采用遗传算法优化求解,具体案例表明公交车运行成本和乘客成本都得到降低,该方法的正确性和有效性予以验证。 展开更多
关键词 公交卡数据 发车时刻表 累计客流需求-时间函数 时间概率选择模型 遗传算法
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改进PSO优化的BP神经网络短时交通流预测 预览
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作者 马秋芳 《计算机仿真》 北大核心 2019年第4期94-98,323共6页
针对目前城市短时交通流预测精度不高的问题,提出一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络短时交通流预测方法。在粒子群算法迭代过程中,当判断算法未成熟收敛时,除最优值对应的个体外,其它部分个体执行遗传算法交叉与变异操作,另外部... 针对目前城市短时交通流预测精度不高的问题,提出一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络短时交通流预测方法。在粒子群算法迭代过程中,当判断算法未成熟收敛时,除最优值对应的个体外,其它部分个体执行遗传算法交叉与变异操作,另外部分个体随机初始化。仿真结果表明,新算法有效提高了收敛精度与稳定性,将其应用于BP神经网络权阈值优化,有效提高了预测精度。在此基础上,开发了基于BP神经网络城市短时交通流预测软件,形象直观,简洁高效,可应用于城市短时交通流预测。 展开更多
关键词 短时交通流 粒子群算法 神经网络 遗传算法
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