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在动态性能指标和稳态性能指标方面,变论域模糊控制器相时于一般模糊控制器均获得了较大的提高.但是,这些性能的提高与其伸缩因子的选取有很大的关系.作者对一般模糊控制器与变论域模糊控制器的控制性能作了仿真对比,讨论了伸缩因子中的参数对变论域模糊控制器的动态性能的影响,并总结了参数在不同的数值区间取值时影响性能指标的规律. 相似文献
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由于混沌系统存在非线性、不确定性等特点, 常规的控制方法难以获得满意的结果. 提出一种基于PSO优化LSSVM模型参数的混沌系统控制方法. 该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数, 避免了人为选择参数的盲目性, 提高了LSSVM模型的预测精度. 另外, 该方法不需要被控混沌系统的解析模型, 且当测量噪声存在情况下控制仍然有效. 仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性.
关键词:
混沌系统控制
粒子群算法
最小二乘支持向量机 相似文献
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基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71%,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61%和1.05%. 相似文献
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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面复杂,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列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. 相似文献
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