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基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制
烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。
2022-05-18 17:09:04
1.09MB
最小二乘支持向量机;
粒子群算法;
烟气含氧量;
预测控制
1
通过使用LCMV,MVDR和PSO优化波束形成,可用于高级5G应用-研究论文
在本文中,作者描述了使用PSO算法改善LCMV和MVDR波束形成的性能。 最初,我们使用LCMV设计了波束形成,并且我们通过提取权重,功率和SINR等参数来分析了阵列信号处理的性能。 通过使用LCMV,我们注意到最小的信噪比(SINR),旁瓣的出现和干扰。 最终,我们尝试通过在波束成形中采用PSO来提高性能。 我们已经观察到性能显着提高。 使用多个传感器元素(例如M = 4/8/50/100)扩展了分析。 使用相控阵系统工具箱在MATLAB中进行了整个分析,并获得了相应的输出。 通过将LCMV和MVDR与PSO技术进行比较,得出的结果是,在PSO中观察到了优化的输出,从而提高了方向性,避免了干扰并减轻了旁瓣。
2022-05-10 10:51:24
941KB
Beam
forming
LCMV
MVDR
1
基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试
基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试 for j=1:1:H Oh(j)=( exp( net2(j)-exp(-net2(j)) ) )/(exp( net2(j)+exp(-net2(j)) )); end net3=wo*Oh; for l=1:1:Out K(l)=exp(net3(l))/(exp(net3(l))+exp(-net3(l))); %K(l)=M*net3(l); end kp(k)=M(1)*K(1); ki(k)=M(2)*K(2); kd(k)=M(3)*K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)]; du(k)=Kpid*epid; u(k)=u_1+du(k);
2022-05-07 09:10:22
6KB
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
基于PSO优化的BP网络的数据预测仿真,matlab2021a测试通过
基于PSO优化的BP网络的数据预测仿真,matlab2021a测试通过
2022-04-19 15:07:44
52KB
PSO优化BP神经网络
PSO优化算法matlab仿真,matlab2021a仿真
目标函数为 function fit=fitness1(x) fit=1-exp(-(x(1)-1)^2-(x(2)+1)^2); 和 function fit=fitness2(x) fit=1-exp(-(x(1)+1)^2-(x(2)-1)^2); 程序运行的时候会出现速度最后非常非常小,所有粒子全聚集到一起 约束问题如何解决 每个粒子的最优解,是不是需要约束的限制 整个粒子的最优解是不是也需要约束的限制 粒子过分集中,如何将粒子打散
2022-04-17 12:05:45
3KB
matlab
算法
开发语言
PSO优化
基于PSO优化的双目标优化算法,matlab2013b运行
双目标优化,优化函数为: function fitness1=f1(x) format long; fitness1=x(1); %测试函SCH return 和 function fitness2=f2(x) format long; n=30; s=0; for i=2 :n s=s+x(i); end gx=1+9*s/(n-1); fitness2=gx*(1-sqrt(x(1)/gx)); %测试函SCH return
2022-04-17 12:05:44
10KB
算法
PSO优化
双目标优化
粒子群优化算法(pso)优化LSTM回归预测,运行版本matlab2019
采用粒子群优化算法(pso)优化LSTM回归预测,全中文注释,内置数据集,可以直接在MATLAB2019上直接运行。
2022-04-16 09:07:26
766KB
回归
lstm
算法
数据挖掘
(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html
(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html
2022-04-14 18:16:52
331KB
1
粒子群算法PSO优化RBF网络(matlab源码)
matlab实现粒子群算法PSO优化RBF网络,代码有注释。可以完美运行。
2022-04-03 10:16:06
5KB
matlab
算法
PSO
优化算法
1
基于大数据和优化神经网络短期电力负荷预测
随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素,电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测,建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据,采用所提方法进行预测,与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较,结果证明,所提方法预测精度较高,降低了负荷预测时间,在实际应用中具有可行性。
2022-03-27 03:38:22
596KB
电力大数据
粒子群算法
并行PSO优化神经网络
电力负荷预测
电力负荷影响因素
1
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