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粒子群算法(PSO)是一种基于群智能的全局优化方法。将改进PSO算法应用于水位流量关系拟合优化问题,通过对结果的比较分析,验证了改进PSO算法在提高精度方面的有效性,说明了改进PSO算法在水位流量关系拟合中应用的可行性。 相似文献
52.
针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。 相似文献
53.
使用非等间距GM(1,1)模型、基于线性内插和基于神经网络的GM(1,1)模型对某建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并将建模过程在Matlab中用程序语言进行描述。依据预测结果对3种方法的优缺点进行说明,对于实际工程的数据处理方法选取有一定的指导意义。 相似文献
54.
极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。 相似文献
55.
利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。 相似文献
56.
针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
57.
58.
59.
一次秋季冷锋降水过程气溶胶与云粒子分布的飞机观测 总被引：2，自引：1，他引：1
利用机载PMS（Particle Measuring Systems）测量系统,对2008年10月4—5日石家庄地区一次冷锋降水云系的3次气溶胶和云粒子探测资料进行了分析。结果表明,冷锋过境降水前后,气溶胶粒子分布差异较大。降水发生前,气溶胶粒子平均数浓度约为103cm-3,平均直径为0.95μm;气溶胶主要集中于3000m高度以下的对流层低层,云内气溶胶数浓度明显减少。降水发生后,气溶胶粒子平均数浓度约为102cm-3,比降水前约小1个量级,平均直径为1.28μm;气溶胶主要集中于1200m以下的近地面层,其数浓度随高度增加而降低。气溶胶粒子浓度在低层云区内水平变化较小,而在无云区和云下近地层水平起伏较大。云粒子平均浓度比气溶胶小1～2个量级。气溶胶粒子平均谱主要呈双峰型,而云粒子谱主要为单峰型。 相似文献
60.