首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 自動化技術(shù) > 控制理論與應(yīng)用 > 改進(jìn)的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型預(yù)測篦壓趨勢 【正文】
改進(jìn)的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型預(yù)測篦壓趨勢
劉兆倫; 張春蘭; 郭長江; 王海羽; 武尤; 劉彬 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院河北省特種光纖與光纖傳感實驗室; 河北秦皇島066004; 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院; 河北秦皇島066004; 燕山大學(xué)里仁學(xué)院; 河北秦皇島066004
- 主成分分析
- 遺傳算法
- 隱馬爾可夫模型
- 篦冷機(jī)
- 篦下壓力
摘要：以篦冷機(jī)關(guān)鍵參數(shù)篦下壓力為研究對象,提出一種篦壓變化趨勢預(yù)測模型.利用主成分分析對數(shù)據(jù)降維,以主元序列作為觀測序列,構(gòu)建改進(jìn)的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型參數(shù).種群內(nèi)利用輪盤賭算子選擇個體,設(shè)計雙區(qū)與均勻行交叉結(jié)合的自適應(yīng)交叉算子避免局部收斂,進(jìn)行動態(tài)變異率的多項式變異操作提高收斂速度,種群間提出混合師生交流機(jī)制的自適應(yīng)移民算子保證多種群協(xié)同進(jìn)化.仿真表明本文算法可收斂到全局最優(yōu),能提高收斂精度和速度,利用該算法建立的模型跟蹤性能好,預(yù)測精度高,能滿足對篦壓趨勢預(yù)測的要求.
- 主成分分析
- 遺傳算法
- 隱馬爾可夫模型
- 篦冷機(jī)
- 篦下壓力
摘要：以篦冷機(jī)關(guān)鍵參數(shù)篦下壓力為研究對象,提出一種篦壓變化趨勢預(yù)測模型.利用主成分分析對數(shù)據(jù)降維,以主元序列作為觀測序列,構(gòu)建改進(jìn)的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型參數(shù).種群內(nèi)利用輪盤賭算子選擇個體,設(shè)計雙區(qū)與均勻行交叉結(jié)合的自適應(yīng)交叉算子避免局部收斂,進(jìn)行動態(tài)變異率的多項式變異操作提高收斂速度,種群間提出混合師生交流機(jī)制的自適應(yīng)移民算子保證多種群協(xié)同進(jìn)化.仿真表明本文算法可收斂到全局最優(yōu),能提高收斂精度和速度,利用該算法建立的模型跟蹤性能好,預(yù)測精度高,能滿足對篦壓趨勢預(yù)測的要求.
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控制理論與應(yīng)用
- 預(yù)計1-3個月 預(yù)計審稿周期
- 1.2 影響因子
- 計算機(jī) 快捷分類
- 月刊 出版周期
主管單位：國家教育部;主辦單位：華南理工大學(xué);中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院
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