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改進的多種群算法優化隱馬爾可夫模型預測篦壓趨勢
劉兆倫; 張春蘭; 郭長江; 王海羽; 武尤; 劉彬 燕山大學信息科學與工程學院河北省特種光纖與光纖傳感實驗室; 河北秦皇島066004; 燕山大學信息科學與工程學院; 河北秦皇島066004; 燕山大學里仁學院; 河北秦皇島066004
- 主成分分析
- 遺傳算法
- 隱馬爾可夫模型
- 篦冷機
- 篦下壓力
摘要：以篦冷機關鍵參數篦下壓力為研究對象,提出一種篦壓變化趨勢預測模型.利用主成分分析對數據降維,以主元序列作為觀測序列,構建改進的多種群算法優化隱馬爾可夫模型參數.種群內利用輪盤賭算子選擇個體,設計雙區與均勻行交叉結合的自適應交叉算子避免局部收斂,進行動態變異率的多項式變異操作提高收斂速度,種群間提出混合師生交流機制的自適應移民算子保證多種群協同進化.仿真表明本文算法可收斂到全局最優,能提高收斂精度和速度,利用該算法建立的模型跟蹤性能好,預測精度高,能滿足對篦壓趨勢預測的要求.
- 主成分分析
- 遺傳算法
- 隱馬爾可夫模型
- 篦冷機
- 篦下壓力
摘要：以篦冷機關鍵參數篦下壓力為研究對象,提出一種篦壓變化趨勢預測模型.利用主成分分析對數據降維,以主元序列作為觀測序列,構建改進的多種群算法優化隱馬爾可夫模型參數.種群內利用輪盤賭算子選擇個體,設計雙區與均勻行交叉結合的自適應交叉算子避免局部收斂,進行動態變異率的多項式變異操作提高收斂速度,種群間提出混合師生交流機制的自適應移民算子保證多種群協同進化.仿真表明本文算法可收斂到全局最優,能提高收斂精度和速度,利用該算法建立的模型跟蹤性能好,預測精度高,能滿足對篦壓趨勢預測的要求.
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