国家自然科学基金(61074069)
- 作品数：19 被引量：78H指数：5
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- 相关机构：贵州财经大学衡阳师范学院铜仁学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学天文地球电气工程更多>>
- 基于混合交叉进化算法的混沌系统参数估计被引量：2
- 2012年
- 提出一种混合交叉进化算法来估计混沌系统的未知参数.首先通过构造一个适当的适应度函数,将混沌系统的参数估计问题转化为一个多维的优化问题.在混合交叉进化算法中,利用佳点集方法初始化种群,增加了算法的稳定性和全局搜索能力.在进化过程中,混合交叉操作既能指导种群个体向最优解子空间靠近,又能提高算法跳出局部最优的能力,从而协调了算法的勘探和开采能力.以几个标准测试函数和典型的Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明了该方法的有效性.
- 龙文焦建军
- 关键词：LORENZ混沌系统参数估计进化算法
- 基于灰色RBF组合模型的城市用水量预测被引量：2
- 2011年
- 为解决城市用水量预测中单一方法预测精度不高的问题,建立了灰色径向基(RBF)神经网络组合模型。对比实验结果表明,灰色GM(1,1)模型、RBF神经网络模型和灰色RBF神经网络组合模型的平均相对误差分别为2.122 2%,1.256 2%和0.682 1%。与灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络相比,灰色RBF神经网络组合模型充分发挥了灰色系统的贫乏数据建模和RBF神经网络的高度非线性映射能力的双重优势,具有较高的预测精度,更适合用于城市用水量预测。
- 龙文徐松金
- 关键词：灰色预测RBF神经网络用水量预测
- 动态调整子种群个体的差分进化算法被引量：7
- 2011年
- 提出一种新的动态调整子种群个体数目的并行差分进化算法。基于种群个体的适应度值,该算法将种群个体分为三个子种群,分别用于全局搜索、局部搜索及二者的结合。在进化过程中,根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目。另外,不同子种群分别采用不同的变异策略,以协调算法的勘探和开采能力。数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果。
- 徐松金龙文
- 关键词：差分进化
- 求解石油生产过程设定点优化的进化算法被引量：1
- 2011年
- 引言石油生产过程与任何输入输出系统一样，长期以来积累了其注水井的注入率和生产井的产出率等丰富历史数据，通过对这些数据的分析，可以得到有关各注水井和各生产井的连通性信息，实时优化各注水井的最优注入率和各生产井的最优产出率，并及时调整各注入井和各生产井对应控制系统的设定值，可使石油开采过程保持在最优工况下运行‘。引。
- 龙文梁昔明龙祖强李山春
- 关键词：进化算法多目标
- 变尺度混沌优化参数的LSSVM短期负荷预测被引量：4
- 2011年
- 为解决短期电力负荷预测中LSSVM模型的参数难以确定的问题,利用变尺度混沌算法优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,构建了MSC-LSSVM模型,并将其应用于湖南省隆回县地区电网各小时点的数据分析和预测中。结果表明,MSC-LSSVM模型避免了人为选择参数的盲目性,预测精度较高。
- 龙文徐松金
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 变论域模糊控制器的万能逼近性及其逼近条件被引量：3
- 2012年
- 通过一组非线性伸缩因子实时地调节论域,变论域模糊控制器显著减少初始规则的数量,在期望控制点有效地提高控制精度。首先,证明这类模糊控制器的逼近误差具有收敛性,从而证明它在整个时域上是一种万能逼近器,即它能以任意精度逼近紧集上的任意非线性实函数;并指出它是一种二阶精度的逼近器;在预定精度条件下,给出它作为逼近器的充分条件。最后,通过1个数值实例验证变论域模糊控制器逼近非线性函数的实际效果。研究结果表明:逼近精度完全满足给定的要求,相对常规模糊控制器,变论域模糊控制器的逼近精度提高87.4%。
- 龙祖强梁昔明阎纲
- 关键词：模糊控制器变论域
- 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型的图像融合算法
- 2014年
- 提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)的多聚焦图像融合方法。CHMT能有效捕获不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,能为图像融合提取更多的特征信息。算法对低频子带采用区域方差法,高频子带则依据训练后模型的每一系数的后验概率进行不同的融合处理,以减少融合图像边缘处的斑块模糊现象。仿真实验结果表明,该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法,融合后的图像具有更好的主观视觉效果。
- 易小波龙祖强邹存
- 关键词：图像融合CONTOURLET变换隐马尔可夫树模型混合高斯模型
- 结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法被引量：1
- 2012年
- 利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。
- 龙文徐松金
- 关键词：约束优化问题差分进化算法
- 一种求解约束优化问题的混合算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题,混合算法由两层迭代结构组成,在内层迭代中,利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下一个迭代点。外层迭代主要修正Lagrange乘子和罚参数,检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束优化子问题,检查收敛准则是否满足。数值实验结果表明该混合算法的有效性。
- 龙文梁昔明焦建军
- 关键词：增广LAGRANGE函数约束优化问题粒子群优化
- 基于粒子群优化最小二乘向量机的地震预测模型被引量：5
- 2012年
- 为解决地震预测中最小二乘向量机(LSSVM)模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法(PSO)的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型。通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性。该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能。
- 徐松金龙文
- 关键词：粒子群优化算法地震预测
