在电池性能测试基础上,提出采用PSO-BP方法,利用电池电压、充放电倍率和温度作为神经网络输入特征参数,估算电池SOC。
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The Deployment and Retrieval Control of the Tethered Satellite Based on the PSO Algorithm
基于粒子群算法的绳系卫星展开与回收控制
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本文加入惯性权重来改进基本粒子群算法,在对变风量末端系统建模的基础上,对基本粒子群PID和带惯性权重粒子群PID进行仿真实验,并相比较。
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Application of RBF-PSO in Nonlinear Calibration for Thermocouple Sensor
RBF-PSO在N型热电偶非线性校正中的应用
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当种群规模超过预先设置好的阈值时,将种群规模降为初始状态。(2)为求解聚类问题,将PSO算法修改为离散化PSO。
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算法中引入偏差阈值和冲撞力度两个概念,来调整种群的探测和开发能力,达到优化算法性能的目的。
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通过对两个算例的分析可看到改进算法的效果以及粒子群算法解决分布式电源并网情况下反时限过流保护整定问题的能力。
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西北干旱区人工扰动植被类型花粉组合特征粒子群小波人工神经网络组合模型的径流预测
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论文研究了动态无功优化的数学模型和粒子群优化算法。
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基于加氢反应器模型对操作变量进行灵敏度分析,确定优化策略,并将改进后的粒子群算法应用于操作变量优化。
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最后,本文将DDE/BoR/1/bin与另一种新的改进PSO算法,即利用有效信息的高斯粒子群(EIGPS)算法,应用于非等间距线性天线阵列综合,最小化天线阵的峰值旁瓣电平(PSLL)。
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该算法通过将整个搜索空间分割成若干子空间,在这些子空间上利用嵌入零搜索算子的微粒群算法进行优化。
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Target temperature fuzzy neural network controller based on improved PSO algorithm
基于改进PSO算法的目标温度模糊神经网络控制器
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Solving stochastic expected value models with hybrid intelligent algorithm of based on PSO
基于PSO求解随机期望值模型的混合智能算法
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本文主要做了四大方面研究:(1)在实际的景点数据中利用PSO算法解决TSP问题,提出一种基于地理坐标的离散PSO算法。
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实验统计方法和基于地理坐标的离散PSO算法的实验一样,结果表明此算法求解出来的解比前者优,且求解过程较为简便,能有效平衡算法的搜索能力不易陷入局部最优解。
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