博士科研启动基金(2010413)
- 作品数：4 被引量：29H指数：2
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- 采用影响函数的时滞系统迭代控制2D分析
- 2013年
- 在迭代学习控制中,算法的控制增益对跟踪效果以及收敛速度有着重要影响。在分析目前迭代学习控制算法的增益设计问题的基础上,提出了具有影响函数的迭代学习控制算法。该算法考虑了以前时刻控制信息对当前控制量的不同程度影响,构成了非线性控制律。进而针对具有时滞的线性离散时变系统,应用2D理论对其进行了收敛性分析,由于采用了以往更多的有效系统信息,使控制收敛速度更快,控制效果更佳,通过示例仿真验证了这个结论。
- 回立川苏铁汉林辉
- 关键词：迭代控制收敛速度影响函数线性时变
- 应用近邻传播算法改进RBF的短期负荷预测被引量：20
- 2015年
- 为了更有效地挖掘电力负荷样本数据的信息规律,提高径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的预测精度,提出了一种引入近邻传播思想的RBF神经网络算法。该算法根据电力负荷数据的内部周期相似性规律,利用近邻传播算法将样本数据进行聚类处理,获取样本数据的类中心点,并将此作为RBF神经网络的中心矢量,同时根据类中心距离设置基宽,最终实现样本数据的训练以及未来电力负荷的短期预测。通过对未来一天的负荷预测,验证了该思路,为电力负荷短期预测提供了一种新方法。
- 回立川于淼梁芷睿
- 关键词：聚类径向基函数神经网络电力负荷
- 改进的多目标粒子群算法及其应用被引量：9
- 2015年
- 为了满足电站锅炉"高效低排"的运行要求,结合RBF神经网络,根据工况数据,分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系,建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础,针对现有粒子群优化算法研究成果,引入了适应度与随机数值比较选择的思想和相似度函数的概念,并对算法的惯性权重进行了相应设计,使之随迭代次数逐渐减小,通过对测试函数的效果检验,表明算法的有效性。最后将其应用于锅炉混合模型中,进行某工况多目标优化仿真研究,得到了不同目标要求下的燃烧组合,为电站锅炉多目标优化提供了技术支持。
- 回立川于淼郭磊王德建牛朝阳
- 关键词：粒子群算法锅炉效率NOX排放
- 采用概率选择的自适应多目标粒子群算法
- 2015年
- 针对多目标粒子群算法进行了收敛性和分布性分析,提出了一种应用概率分配的自适应调整惯性因子的粒子群优化算法。该算法通过粒子非劣排序的支配等级,设定个体的适应度数值,为增强最优解集的分散性,采用拥挤距离对适应度进行惩罚,进而根据概率选择比较获取相应的最优个体;同时算法根据粒子个体所处位置以及相应的迭代次数,对惯性因子进行了自适应调整,增强了算法的收敛性。最后通过测试函数对改进算法进行了效果验证,表明了算法的有效性。
- 回立川林昌澎
- 关键词：粒子群算法自适应调整
