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基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。 相似文献
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本文提出了将微粒群优化(PSO)算法应用于模糊控制器的参数优化设计中,针对常用的工业对象模型进行了仿真实验,仿真结果表明基于微粒群算法优化模糊控制器参数可以获得满意的控制效果,PSO算法为模糊控制器的设计提供了一种的新的思路. 相似文献
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针对钢包精炼炉( Ladle Refining Furnace) 又称LF 炉,配料加料过程的惯性、时滞、非线性等控制特性,设计了一种基于微粒群优化算法( Particle Swarm Optimization,PSO) 、误差反向传播( Back Propagation,BP) 神经网络以及比例- 积分- 微分( PID) 的复合控制算法PSO-BP-PID,并将该复合算法应用于150 t 钢包精炼炉配料称重控制系统中,实现配料称重过程的智能控制。PSO-BP-PID 算法利用微粒群优化算法的全局寻优特性,优化BP 神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性; 采用经微粒群算法优化后的BP 神经网络在线实时调整PID参数。通过基于PSO 和BP 网络的PID 控制器实时控制钢包精炼沪的配料过程。仿真实验和运行实验结果表明,PSO-BP-PID 算法的控制效果优于单一PID 算法的控制效果。采用PSO-BPPID算法的钢包炉配料系统后,明显提高了配料精度,有效地解决了配料称重过程中速度与精度的矛盾。 相似文献
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支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。 相似文献
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微粒群算法是近年来兴起的一种智能优化算法,PID控制是当前工控领域运用最为广泛的一种控制方案,PID控制的效果与其三个参数息息相关,参数的设置与选取直接影响到控制系统的性能,本文基于MATLAB GUI设计出了可视化的仿真平台,利用PSO算法针对炼钢炉铁水温度控制系统PID控制器参数优化进行仿真研究,并和其它几种方案的控制效果进行比较,得出PSO算法应用于PID参数整定的可行性、有效性和优越性。 相似文献
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针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法)。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。 相似文献
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张自友 《计算机测量与控制》2012,20(7):1837-1839,1863
研究了使用改进的PSO(Particle swarm optimization,粒子群优化)算法与PID控制器相结合实现对双转式永磁无刷直流电动机(PMBLDCM)进行控制的方法;针对传统PID调节器控制精度不高和鲁棒性差的缺点,提出了一种结合PSO优化算法和传统PID控制的新控制器;首先建立PMBLDCM的动力学模型,通过引入改进的PSO优化算法,提出了一种使用PSO优化PID控制器参数的模型,并定义了使用PSO优化PID控制器3个比例参数的具体算法;最后,使用Matlab/Simulink对PMBLDCM控制实例进行了仿真;空载和负载两种情况下的仿真结果表明:新的控制方法克服了PID控制器的不足,具有控制精度高、响应速度快、速度跟随准确等优点。 相似文献