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准确预测云资源短期负载对提高云平台资源管理效率、保障云服务质量至关重要。针对传统模型在面对小样本、非线性云资源负载数据时预测精度不高，提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的云资源短期负载预测模型。将原始负载数据通过VMD分解成多个相对平稳的模态分量；对麻雀搜索算法进行优化，增强种群多样性，提高寻优性能和收敛速度。利用改进麻雀搜索算法优化LSSVM的关键参数，建立VMD-ISSA-LSSVM预测模型。利用Wikipedia网站的云资源负载数据进行仿真，结果表明，所提模型在预测精度上优于参照模型。 相似文献
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以储能双向变流器为研究对象,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对其控制器参数进行优化。提出一种基于SSA算法的储能双向变流器控制参数整定方法。在双向变流器电能变换过程中,采用SSA算法对储能双向变流的控制器参数进行迭代寻优处理,选择出最佳的控制器参数。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,验证了所提方法的有效性及合理性。 相似文献
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本文将自整定PI速度控制器用于主动队列管理算法中,提出一种基于自整定PI控制器的主动队列管理算法,该算法能够实现控制器参数的自整定,仿真结果表明,该算法比基于PI控制器的主动队列管理算法具有更快的响应速度以及更小的"稳态误差"。 相似文献
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本文研究了电动汽车用的正弦波永磁同步电机（PMSM）模糊控制的仿真分析。分析了永磁同步电机用于矢量控制的数学模型，并建立了基于其数学模型的电机控制仿真软件包。在PMSM双闭环调速系统中，电流环采用滞环电流调节器，速度环采用参数自调整模糊PI控制。通过对传统PI控制和模糊PI控制方法的仿真实验，去验证这种模糊PI控制方法响应快、无超调，与传统PI控制方法相比具有更好的稳定性和抗干扰能力。所开发的电动汽车用的永磁同步电动机驱动系统具有良好的性能，能够很好地满足电动汽车性能要求。 相似文献
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基于遗传PID整定的感应电动机速度控制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
乔维德 《深圳职业技术学院学报》2009,8(1):26-29
感应电动机系统为多变量、强非线性、强耦合的复杂系统,如何对其转速进行有效控制一直是控制界研究的热点之一。文中提出了基于遗传算法的感应电动机调速系统PID参数的寻优方法,该方法是将PID控制器Kp,Ki,Kd参数构成基因型,将系统控制性能指标构成相应的适应度,利用遗传算法机理对其参数随机寻优,最终得到全局最优解。仿真与实验研究表明,应用该经遗传算法整定的PID控制器作为感应电动机双闭环调速系统的转速调节器,可以使系统获得良好的稳定性、鲁棒性和动态品质。 相似文献
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将经典粒子群（particleswarmoptimization,PSO）算法和4种不同改进形式的PSO算法应用于精轧自动厚度控制（automatic gauge control，简称AGC）系统PI控制参数的优化整定，设计了基于PSO-PI控制策略的精轧AGC智能优化控制系统。在控制参数的整定过程中，通过加权系数法将控制精度、动态响应特性等多项性能指标的优化问题转化为单目标优化问题，并通过仿真实验研究了各项控制指标权重系数对控制效果的影响。最后，基于PSO算法研究成果构建了精轧AGC智能优化控制虚拟仿真实验系统，为学生解决冶金自动化领域复杂工程问题能力培养提供了有力支撑。 相似文献
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提出一种用于电力系统经济负荷分配的改进混沌粒子群算法．算法中采用自适应外罚函数法解决目标函数的约束问题,考虑了机组的系统平衡、出力上下限、爬坡速率和工作死区等约束条件;在粒子群算法中引入混沌机制,使算法能快速跳出局部极值区,提高算法的全局寻优性能;针对变惯性权重系数和变最大搜索速度改进措施的不足,提出依据机组爬坡速率约束来缩小最优解的搜索区域．仿真结果表明,改进的混沌粒子群算法对于解决带约束条件的经济负荷分配问题是可行和高效的,与改进前的计算方法相比,降低了运行费用,提高了寻优速度． 相似文献
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为改进标准蜻蜓算法（DA）存在的收敛质量不高、全局寻优能力欠佳、易陷入局部最优等问题，利用基于佳点集原理的方法初始化种群，将其与万有引力搜索算法（GSA）结合，改进步长更新公式，并引入考虑维度变化的更新全局最优解方法，提出一种新的改进蜻蜓算法（DGSDA）。通过对10个测试函数的测试结果表明，改进后的DGSDA收敛速度快，全局寻优能力强，寻优精度高。 相似文献
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模糊规则提取和隶属度函数学习是模糊推理系统设计过程中重要而困难的问题。针对该问题,提出一种基于人工蜂群算法（ABC算法）训练自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的新方法。神经网络采用5层ANFIS网络结构,并且描述了基本思想和算法实现过程。在ANFIS中引入ABC算法进行参数训练和优化,该方法适用于非线性系统辨识。实验结果表明,加入ABC算法之后,ANFIS训练和参数优化等取得了良好效果。 相似文献
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萤火虫算法（FA）是继粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等经典智能算法之后,由剑桥学者YangXin-she提出的一种模仿自然界萤火虫捕食、求偶行为的新颖的群体智能随机优化算法。该算法近年来逐渐在不同优化领域得以成功应用,但也存在易陷入局部最优、算法过早收敛等问题,为此许多学者对萤火虫算法进行了改进。针对基于惯性权重的萤火虫算法、基于混沌算法的萤火虫算法这两种改进算法,通过几种标准检验函数对各算法的性能进行详细的仿真、比较,得出具体试验结果。在控制系统PID参数优化中应用改进后的萤火虫算法,仿真结果表明改进后的萤火虫算法寻优精度和搜索速度均优于基本粒子群算法。 相似文献
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针对传统的麻雀搜索算法存在初始解质量较差、收敛效率低和求解精度不高等缺点,提出了一种基于多策略优化的麻雀搜索算法(LAFSSA)。首先,利用Logistic混沌映射初始化麻雀种群,丰富其多样性;其次,利用自适应惯性因子改进麻雀种群的生产者的位置更新方式,使得算法在迭代初期专注于全局空间的搜索,在迭代后期专注于局部区域的挖掘;最后,融合柯西变异算法进一步增强最差麻雀个体与最优麻雀个体的交流,加快算法的收敛速度,使其在迭代后期能够跳出局部最优。将LAFSSA应用于移动机器人的路径规划,仿真结果表明,与传统的麻雀搜索算法相比,LAFSSA不仅能够减少路径寻优时间,缩短移动机器人的路径长度,还能减少路径转折次数,提升路径的平滑性。 相似文献
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多相机组网网络设计具有多参数、多约束、运算量大等特点,在理论上是一个复杂的优化策略问题,寻找其绝对精确的最优解通常需要很大的运算量,因此在实现时必须考虑算法效能。利用基于粗糙集的启发式属性约简算法获得特征属性的约简,在此基础上利用改进的支持向量机对约简信息进行预测。为了获得最优预测精度,采用混沌粒子群优化（PSO）算法以避免SVM预测模型的局部优化。最后通过实验对粒子群优化（PSO）算法、改进的PSO（IPSO）算法与混沌PSO（CPSO）算法性能进行比较,分析结果表明,相比于其它方法,该方法在收敛速度以及防止局部寻优等性能方面有较大提高。 相似文献
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梁潘 《成都航空职业技术学院学报》2016,32(3):51-54
为解决无线传感器网络拥塞引起丢包率高和网络吞吐率过低的问题,提出一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(QPSO)算法的拥塞控制方法:首先定义改进的PI主动队列管理模型,然后采用改进的量子粒子群算法对比例系数和积分系数和进行参数整定、优化,并得到PI控制模型;最后定义基于量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.仿真实验表明,文中方法能有效实现WSN拥塞控制,与其它方法相比,具有较短的平均队列长度和较大的吞吐率的优势. 相似文献
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设计了一种基于TMS320F28335型DSP处理器的电压电流双环控制的数字PFC电路,重点研究了电压电流双闭环数字控制回路的设计,给出了具体PI参数计算例程,最后在Matlab/Simulink中建立了该双闭环控制系统的仿真模型,并对其结果进行了研究分析. 相似文献
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提出了一种基于FB7桥三相光伏逆变器的改进型双闭环滑模控制策略。电压外环采用准滑模控制,电流内环采用改进型快速终端滑模控制,减小系统抖振的同时使系统状态在有限时间内收敛为零。该控制策略克服了传统双闭环PI控制抗干扰性、快速性较差的缺点,提高了系统的并网电流质量和抗干扰能力。Matlab/Simulink仿真实验结果表明,与传统双闭环PI控制策略相比,双闭环滑模控制策略可有效降低并网电流的THD,改善了并网电流的质量,同时提高了系统的动态响应速度和抗干扰能力。实验验证了提出的控制策略的准确性和可行性。 相似文献