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粒子群优化算法中粒子更新方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度. 相似文献
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基于自适应变异 PSO-BP算法的船舶横摇运动预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propaga-tion,BP)神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船“育鲲”轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(23)
为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propagation,BP)神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船"育鲲"轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。 相似文献
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基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2014,(7):37-40
提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(13)
在声呐、雷达等设备的目标探测中,声源方位估计是需要解决的关键问题之一。针对水下传感器阵列接收信号的波达方向角(DOA)估计算法中,传统的BP神经网络算法会因网络参数不合理和层数过多导致过拟合的问题,以往通过粒子群算法(PSO)进行优化后,网络仍容易过早结束训练而导致性能不佳。为此,本文提出一种基于变分模态分解结合粒子群算法优化后的BP神经网络算法。首先对目标回波信号进行可变模态分解,对分解得到的各分量进行时频分析后叠加的谱图特征作为经粒子群算法优化后的BP神经网络算法的输入进行训练测试,以此来提高阵元接收目标回波的DOA估计精度。仿真实验结果表明,结合变分模态分解及粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的识别效果和泛化能力,提高了DOA的估计精度。 相似文献