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人工蜂群算法

我要報(bào)錯(cuò)

  • 基于人工蜂群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法

    由于傳統(tǒng)PID控制器面臨參數(shù)調(diào)整繁瑣、實(shí)時(shí)調(diào)適滯后、工況適應(yīng)局限等挑戰(zhàn)，本研究提出了一種以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)為核心的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。研究表明，ABC算法對(duì)蜜蜂覓食行為的模擬機(jī)制，顯著增強(qiáng)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)空間中的探索能力，有效維持了粒子群的多樣性特征，構(gòu)建起了高效的PID控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)框架，成功地克服了因參數(shù)失配而引發(fā)的控制效能遞減難題，確保了控制系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的穩(wěn)定性與魯棒性，為提升控制系統(tǒng)整體性能提供了堅(jiān)實(shí)保障與有力支撐。ABC算法在提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能上卓越可靠，為PID控制革新提供了依據(jù)與范式。

  • 人工蜂群算法十BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

    摘要:為確保電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性,短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為常態(tài)化工作。而隨著電網(wǎng)形態(tài)的多元化、電力負(fù)荷的迅猛增長(zhǎng),電力供應(yīng)緊張局面越發(fā)嚴(yán)峻,這就使得電力公司不但要面臨技術(shù)上的挑戰(zhàn),還要面對(duì)經(jīng)濟(jì)上的壓力。在進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),經(jīng)常使用到的人工智能算法有很多,如支持向量法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及模糊預(yù)測(cè)法等,但這些電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法均存在一定不足,如自適應(yīng)能力較差、尋優(yōu)時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度效果不佳等。為彌補(bǔ)這些不足,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上融合人工蜂群算法,并對(duì)這種算法模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可行性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果肯定了人工蜂群算法＋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可行性,該模型具有較好的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)度。