论文研究-基于改进粒子群算法的滑模控制方案.pdf, 针对一类非线性系统,提出了一种新的滑模控制方案.将改进粒子群算法与滑模控制方法结合,利用改进粒子群智能优化方法设计切换函数和指数趋近律系数,加快了系统到达滑平面的速度,改善了系统的动态性能和保证较强的鲁棒性,系统能快速精确跟踪期望的状态轨迹,而且有效地消除了滑模控制固有的高频颤动现象.最后应用到倒立摆系统进行了仿真研究,结果表明了该方案的有效性.
2024/5/27 8:20:11
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关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据，包含一般SVM，粒子群优化下的SVM，改进粒子群优化下的SVM
2024/2/20 11:01:22
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Matlab利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序-利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序.rar利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序
2023/12/4 12:55:39
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针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。
2023/6/8 12:36:13
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针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题，提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
2023/1/11 2:14:42
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针对多输入多输出（MIMO）复杂过程控制中控制功能偏慢等问题，对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。
对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳，提出了一种粒子群优化算法，提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性，并进行了Matlab仿真。
研究结果表明，所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化，在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。
对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳，提出了一种粒子群优化算法，提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性，并进行了Matlab仿真。
研究结果表明，所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化，在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。
2022/9/24 18:48:30
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随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
2022/9/4 1:58:55
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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