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Application of ACO algorithm in protein structure prediction 认领 引用 被引量：1
1
作者 唐好选 曲毅 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2009年第1期111-114,共4页
The hydrophobic-polar (HP) lattice model is an important simplified model for studying protein folding. In this paper, we present an improved ACO algorithm for the protein structure prediction. In the algorithm, the &... The hydrophobic-polar (HP) lattice model is an important simplified model for studying protein folding. In this paper, we present an improved ACO algorithm for the protein structure prediction. In the algorithm, the "lone"ethod is applied to deal with the infeasible structures, and the "oint mutation and reconstruction"ethod is applied in local search phase. The empirical results show that the presented method is feasible and effective to solve the problem of protein structure prediction, and notable improvements in CPU time are obtained. 展开更多
关键词 protein structure prediction HP lattice model ACO algorithm
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PSO/ACO Algorithm-based Risk Assessment of Human Neural Tube Defects in Heshun County,China 认领 引用
2
作者 LIAO Yi Lan WANG Jin Feng +2 位作者 WU Ji Lei WANG Jiao Jiao ZHENG XiaoYing 《Biomedical and Environmental Sciences》 SCIE CAS CSCD 2012年第5期569-576,共8页
Abstract Objective To develop a new technique for assessing the risk of birth defects, which are a major cause of infant mortality and disability in many parts of the world. Methods The region of interest in this stud... Abstract Objective To develop a new technique for assessing the risk of birth defects, which are a major cause of infant mortality and disability in many parts of the world. Methods The region of interest in this study was Heshun County, the county in China with the highest rate of neural tube defects （NTDs）. A hybrid particle swarm optimization/ant colony optimization （PSO/ACO） algorithm was used to quantify the probability of NTDs occurring at villages with no births. The hybrid PSO/ACO algorithm is a form of artificial intelligence adapted for hierarchical classification. It is a powerful technique for modeling complex problems involving impacts of causes. Results The algorithm was easy to apply, with the accuracy of the results being 69.5%＋7.02% at the 95% confidence level. Conclusion The proposed method is simple to apply, has acceptable fault tolerance, and greatly enhances the accuracy of calculations. 展开更多
关键词 Neural tube birth defects GIS PSO/ACO algorithm Hierarchical classification Risk map
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基于改进ACO算法的注塑成型制品体积收缩率优化 认领 引用
3
作者 陈川 吕永锋 《合成树脂及塑料》 CAS 北大核心 2026年第3期71-76,共6页
针对注塑成型质量、时间成本问题,提出了一种改进ACO算法。选取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、注射速度为变量,某掌机外壳体积收缩率为研究对象,通过正交试验和Moldflow模拟分析获得制品样本数据,建立BP神经网络模型,使用改... 针对注塑成型质量、时间成本问题,提出了一种改进ACO算法。选取模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、注射速度为变量,某掌机外壳体积收缩率为研究对象,通过正交试验和Moldflow模拟分析获得制品样本数据,建立BP神经网络模型,使用改进ACO算法获得最优体积收缩率及工艺参数组合,并进行了实验验证。结果表明:最优工艺参数组合为模具温度122℃,熔体温度280℃,保压压力98 MPa,保压时间22 s,注射速度35 cm3/s;优化后制品体积收缩率为3.825%,较优化前降低了44.76%,优化效果较好,且误差较低。 展开更多
关键词 注塑成型 优化 改进ACO算法 BP神经网络模型
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基于ACO算法及可变性管理的SaaS多租户服务仿真技术 认领 引用
4
作者 印莹 霍胤彤 刘影梅 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期82-88,98,共7页
为了满足不同租户的具体业务需求,软件即服务(SaaS)通常提供仿真定制功能.通过仿真定制,租户可根据自身的业务需求,对软件即服务进行个性化配置,从而更好地满足其业务需求.但是现有的租户定制服务存在租户要求无法充分满足以及算法运行... 为了满足不同租户的具体业务需求,软件即服务(SaaS)通常提供仿真定制功能.通过仿真定制,租户可根据自身的业务需求,对软件即服务进行个性化配置,从而更好地满足其业务需求.但是现有的租户定制服务存在租户要求无法充分满足以及算法运行和响应速度慢的问题.因此,本文提出一种基于蚁群优化(ACO)算法和可变性遍历的软件即服务多租户服务仿真定制技术,实现仿真优化服务部署,引入可变性模型,实现服务定制组装的适应性和可复用性.实验结果显示,在评估SaaS租户服务资源使用情况时,该技术在实例a和b上的平均值高于对比算法;执行时间在不同配置方案中有所波动,最短为1426 ms,最长为1652 ms;切换资源耗费占空比相对较为稳定,波动范围在1.12%~1.51%,较低的占空比意味着在相同时间内,SaaS能够更有效地利用资源,减少因资源切换而带来的性能损耗.不同SaaS租户的配置方案及运行时间的数据表明,租户能够有效派生服务配置方案.所提技术可为SaaS的仿真定制性能优化提供技术参考. 展开更多
关键词 ACO算法 云计算 SaaS 可变性管理 多租户
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Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA 认领 引用 被引量：4
5
作者 Jun Wang Xiaoguang Gao Yongwen Zhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期628-639,共12页
An ant colony optimization （ACO）-simulated annealing （SA）-based algorithm is developed for the target assignment problem （TAP） in the air defense （AD） command and control （C2） system of surface to air missi... An ant colony optimization （ACO）-simulated annealing （SA）-based algorithm is developed for the target assignment problem （TAP） in the air defense （AD） command and control （C2） system of surface to air missile （SAM） tactical unit. The accomplishment process of target assignment （TA） task is analyzed. A firing advantage degree （FAD） concept of fire unit （FU） intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method. A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA. A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA. The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat. 展开更多
关键词 target assignment （TA） optimization ant colony optimization （ACO） algorithm simulated annealing （SA） algorithm,hybrid optimization strategy.
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基于改进ACO算法的0.4 kV配网不停电抢修方法研究 认领 引用
6
作者 李真娣 贾黎明 +1 位作者 郝斌斌 马振兴 《自动化技术与应用》 2025年第12期163-167,共5页
传统的停电抢修方法已无法满足现代电力系统的要求,为此,提出基于改进ACO算法的0.4 kV配网不停电抢修方法。结合深度CNN与迁移学习的故障智能研判模型,实现0.4 kV配网故障智能研判;基于信息素冗余挥发策略与融合启发式靠近目标策略改进... 传统的停电抢修方法已无法满足现代电力系统的要求,为此,提出基于改进ACO算法的0.4 kV配网不停电抢修方法。结合深度CNN与迁移学习的故障智能研判模型,实现0.4 kV配网故障智能研判;基于信息素冗余挥发策略与融合启发式靠近目标策略改进ACO算法,实施0.4 kV配网不停电抢修的路径规划;设计配网抢修策略,优化应急发电车的配置,执行抢修串行生成机制,实现配网的不停电抢修。测试结果表明,该方法对于三种故障的抢修时间均控制在30 min内,最大限度地减少需要应急发电的时间,为不停电抢修方案优化提供了有力支持,为实际抢修工作提供了决策依据。实际应用验证了本研究的可行性和有效性,为不停电抢修技术的发展提供了有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 故障智能研判 改进ACO算法 0.4 kV配网 不停电抢修
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基于PSO-ACO算法的杆塔受损空间分布特征研究 认领 引用 被引量：2
7
作者 孙伟 王斌 +1 位作者 李互刚 李刚 《自动化仪表》 CAS 2025年第2期92-96,共5页
为保证电力部门有效分析不同配网区域线路杆塔受损情况,研究基于粒子群优化-蚁群优化(PSO-ACO)算法的配网线路杆塔受损空间分布特征识别模型。采集配网线路杆塔受损空间分布相关信息,以构成初始数据集。采用标准化与分类变量编码对数据... 为保证电力部门有效分析不同配网区域线路杆塔受损情况,研究基于粒子群优化-蚁群优化(PSO-ACO)算法的配网线路杆塔受损空间分布特征识别模型。采集配网线路杆塔受损空间分布相关信息,以构成初始数据集。采用标准化与分类变量编码对数据进行预处理,以得到高质量数据集。创新性地结合粒子群优化(PSO)算法与蚁群优化(ACO)算法以构成混合PSO-ACO算法。搜索最优解,并识别杆塔受损概率的空间分布情况。该模型所得识别结果显示,试验配网区域的中间区域线路杆塔受损概率更高,并呈向外逐步扩散减弱的分布趋势。识别结果与实际分布情况具有较高的一致性。该模型识别精度高、可靠性强、时效性优,可为电力部门有效分析各区域线路杆塔的受损情况,以及制定相应应对措施提供科学依据。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 蚁群优化算法 配网线路 杆塔受损 空间分布 分类变量编码
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注CO2剖面氧活化测井渡越时间ACO-NM混合优化计算方法 认领 引用
8
作者 王争妍 陈猛 +3 位作者 杨国锋 刘国权 裴阳 陈强 《油气藏评价与开发》 CSCD 北大核心 2025年第4期605-612,624,共8页
非常规油气藏注入CO2驱油是提升油藏采收率的关键技术手段,脉冲中子氧活化测井是复杂管柱结构油气井监测注入CO2动态的有效方法,准确解析氧元素活化谱并计算渡越时间是明确CO2单层吸入量的重要基础。受活化γ射线计数率统计涨... 非常规油气藏注入CO2驱油是提升油藏采收率的关键技术手段,脉冲中子氧活化测井是复杂管柱结构油气井监测注入CO2动态的有效方法,准确解析氧元素活化谱并计算渡越时间是明确CO2单层吸入量的重要基础。受活化γ射线计数率统计涨落误差、流体性质、多层管柱结构等因素影响,注CO2活化谱峰存在单峰拖尾、双峰重叠等现象,现有方法高精度解析活化谱存在局限性。为降低重叠峰分峰及活化谱峰边界选取给渡越时间计算带来的误差,详细剖析了不同因素影响下活化谱峰形态特征,引入了蚁群优化(ACO)算法对谱线进行初步寻优,再结合单纯形(Nelder-Mead,简称NM)算法完成活化谱峰的快速高精度拟合,实现了氧活化注入剖面测井渡越时间高精度定量计算,相较于传统的人工卡峰确定峰位边界再结合加权平均或高斯函数拟合法,具有拟合效率高、人为干预少、计算误差低等优点。结合注CO2剖面实测井资料处理解释对比分析,发现建立的ACO-NM最优化模型可有效实现油管和套管空间重叠峰双峰分离,通过自动卡峰拟合求取渡越时间,实现复杂管柱结构不同空间CO2流量定量计算。采用ACO-NM混合优化算法计算得到的注入流体流量与井口实际注入量相对误差小于5%,相较于传统的最小二乘法计算精度提高,满足矿场CO2注入动态监测评价需求。 展开更多
关键词 脉冲中子氧活化测井 渡越时间 ACO-NM混合优化算法 活化谱 注CO2剖面
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基于ACO-A*APF算法的莲蓬采摘末端执行器路径规划研究 认领 引用
9
作者 郑伟 杨东山 +1 位作者 范万鹏 马婕 《拖拉机与农用运输车》 2025年第3期102-107,共6页
为解决莲蓬采摘过程中障碍物众多,导致采摘路径长、采摘效率低、避障困难等问题,提出一种基于视觉感知信息的莲蓬采摘末端执行器路径规划方法。首先,构建基于YOLOv5s模型的成熟莲蓬目标与障碍物(幼蓬和荷花)的目标检测模型。基于荷塘实... 为解决莲蓬采摘过程中障碍物众多,导致采摘路径长、采摘效率低、避障困难等问题,提出一种基于视觉感知信息的莲蓬采摘末端执行器路径规划方法。首先,构建基于YOLOv5s模型的成熟莲蓬目标与障碍物(幼蓬和荷花)的目标检测模型。基于荷塘实景图像,获得成熟莲蓬与障碍物的类别和位置信息,构建荷塘环境的栅格地图模型。基于ACO(蚁群算法),A*和APF(人工势场法),提出ACO-A*APF算法构建多莲蓬采摘路径规划模型。其中,通过引入奖惩函数改进ACO的转移概率函数构建采摘点次序规划模型;采用A*产生关键节点作为APF的虚拟目标点,并在引力势场函数中引入引力偏航系数,构建目标点之间的局部路径规划模型,有效解决了陷入局部陷阱的问题。仿真实验结果有效验证了基于ACO-A*APF算法的采摘路径规划方法的有效性。为研发莲蓬智能采摘装备提供了有利依据。 展开更多
关键词 莲蓬采摘 视觉感知 YOLOv5算法 路径规划 ACO-A*APF算法
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Application of Improved Multi-Objective Ant Colony Optimization Algorithm in Ship Weather Routing 认领 引用 被引量：13
10
作者 ZHANG Guangyu WANG Hongbo +2 位作者 ZHAO Wei GUAN Zhiying LI Pengfei 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS CSCD 2021年第1期45-55,共11页
This paper presents a novel intelligent and effective method based on an improved ant colony optimization(ACO)algorithm to solve the multi-objective ship weather routing optimization problem,considering the navigation... This paper presents a novel intelligent and effective method based on an improved ant colony optimization(ACO)algorithm to solve the multi-objective ship weather routing optimization problem,considering the navigation safety,fuel consumption,and sailing time.Here the improvement of the ACO algorithm is mainly reflected in two aspects.First,to make the classical ACO algorithm more suitable for long-distance ship weather routing and plan a smoother route,the basic parameters of the algorithm are improved,and new control factors are introduced.Second,to improve the situation of too few Pareto non-dominated solutions generated by the algorithm for solving multi-objective problems,the related operations of crossover,recombination,and mutation in the genetic algorithm are introduced in the improved ACO algorithm.The final simulation results prove the effectiveness of the improved algorithm in solving multi-objective weather routing optimization problems.In addition,the black-box model method was used to study the ship fuel consumption during a voyage;the model was constructed based on an artificial neural network.The parameters of the neural network model were refined repeatedly through the historical navigation data of the test ship,and then the trained black-box model was used to predict the future fuel consumption of the test ship.Compared with other fuel consumption calculation methods,the black-box model method showed higher accuracy and applicability. 展开更多
关键词 multi-objective optimization weather routing ACO algorithm fuel consumption
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一种新的截止期限与成本平衡为导向的Spark作业调度算法 认领 引用
11
作者 何玉林 莫沛恒 +1 位作者 黄哲学 Philippe Fournier-Viger 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期318-331,共14页
大数据计算框架如Apache Spark在大数据分析任务中的重要性日益凸显,但是仅依靠本地计算资源往往难以支撑数据密集型作业任务的处理。因此,一种可行的方案是租用公共云服务商的云资源,并将Spark集群完全部署在云端。然而,这样会导致计... 大数据计算框架如Apache Spark在大数据分析任务中的重要性日益凸显,但是仅依靠本地计算资源往往难以支撑数据密集型作业任务的处理。因此,一种可行的方案是租用公共云服务商的云资源,并将Spark集群完全部署在云端。然而,这样会导致计算成本过高。为了降低成本,越来越多的用户选择使用本地资源和云资源协同的方式构建混合云计算集群。但是在混合云部署的Spark集群中,在满足多个服务水平协议需求(例如最小化成本和保证作业截止期限)的同时完成作业调度是一项具有挑战性的任务。现有的研究主要关注如何降低集群使用成本或者提高作业截止日期的满足率,而没有考虑这两个目标之间的平衡。针对这一问题,提出了一种新的期限-成本感知蚁群优化(DC-ACO)作业调度算法,该算法能够在利用混合云部署集群中不同虚拟机(VM)实例定价下优化集群VM使用成本的同时,最大限度地保证作业截止日期的满足百分比,并通过仿真实验对比提出的DC-ACO作业调度算法与基线算法的性能。实验结果表明,DC-ACO算法具有良好的可扩展性,并且能够将作业截止日期的满足百分比提升约20%,同时将混合集群的VM使用成本降低约10%。 展开更多
关键词 Spark集群 作业调度 混合云 蚁群优化算法 作业截止期限 虚拟机
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基于智能算法的空间爬行机器人运动控制方法研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 王少杰 李正 +1 位作者 张伟 高升 《测控技术》 2026年第5期1-8,共8页
探月工程中月面漫游机器人的虚拟仿真环境是四足机器人研究的重要应用背景。针对四足机器人逆运动学问题,采用解析法进行分析,并基于摆线推导其足端的轨迹曲线,设计了Walk步态和Trot步态。MATLAB与CoppeliaSim的联合仿真结果表明,2种步... 探月工程中月面漫游机器人的虚拟仿真环境是四足机器人研究的重要应用背景。针对四足机器人逆运动学问题,采用解析法进行分析,并基于摆线推导其足端的轨迹曲线,设计了Walk步态和Trot步态。MATLAB与CoppeliaSim的联合仿真结果表明,2种步态均可实现平稳运动。针对路径规划问题,提出一种改进融合算法,利用改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)获取初始优质解,并将其转换为改进蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法的初始信息素值,引导搜索方向并提升收敛效率。MATLAB仿真实验表明,融合算法相较于改进GA、改进ACO算法和典型的深度强化学习方法,在路径质量、稳定性和工程可部署性等方面均展现出良好的性能优势。 展开更多
关键词 路径规划 步态 逆运动学分析 四足机器人 遗传算法 蚁群优化算法
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基于改进蚁群算法优化支持向量机的断路器故障诊断算法研究 认领 引用
13
作者 郭明宇 卢怡瑾 +3 位作者 熊磊 陈吉 韩金 马俊 《中国科技论文在线精品论文》 2026年第1期100-102,共3页
针对断路器故障诊断中存在的诊断精度和效率不足的问题,本文提出一种基于改进蚁群算法(IACO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法,通过引入精英信息素更新机制、动态信息素挥发因子设计以及基于误差的启发式函数定义等改进方法,对断路器... 针对断路器故障诊断中存在的诊断精度和效率不足的问题,本文提出一种基于改进蚁群算法(IACO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法,通过引入精英信息素更新机制、动态信息素挥发因子设计以及基于误差的启发式函数定义等改进方法,对断路器的分合闸线圈电流波形进行关键特征提取,构建了一个高效的故障诊断模型。实验结果表明,IACO-SVM模型的故障诊断精度达98.75%,诊断效率显著优于传统算法模型,具备较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 电气工程 断路器 支持向量机 蚁群算法 分合闸线圈电流
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基于Dijkstra-ACO混合算法的应急疏散路径动态规划 认领 引用 被引量：38
14
作者 曹祥红 李欣妍 +3 位作者 魏晓鸽 李森 黄梦溪 李栋禄 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1502-1509,共8页
现代建筑设计趋于多样化,内部结构和功能越来越复杂,而传统疏散系统逃生指示方向固定、人员疏散时间较长,火灾发生时,不能够及时改变指示方向,易将逃生人员导向危险区域,威胁被困人员生命安全。该文提出了一种Dijkstra-ACO混合路径动态... 现代建筑设计趋于多样化,内部结构和功能越来越复杂,而传统疏散系统逃生指示方向固定、人员疏散时间较长,火灾发生时,不能够及时改变指示方向,易将逃生人员导向危险区域,威胁被困人员生命安全。该文提出了一种Dijkstra-ACO混合路径动态规划算法,在Dijkstra算法获得全局最优路径的基础上再采用蚁群优化(ACO)算法对每个节点进一步优化以获取最优路径,并节省算法运行时间。通过实验仿真验证了混合算法的有效性,能够根据起火点动态规划疏散路径,及时调整疏散指示方向,为火场中人员疏散逃生赢得宝贵时间。 展开更多
关键词 应急疏散路径 动态规划 Dijkstra算法 蚁群优化算法
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基于硬时间窗的空中加油任务分配优化方法 认领 引用
15
作者 马旭 余付平 沈堤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期2352-2366,共15页
针对防御性制空作战中多个巡逻阵位之间的多加油机协同保障任务规划问题,提出一种基于硬时间窗约束的空中加油任务分配优化方法。首先,通过分析战斗空中巡逻任务的特性,构建以最小化加油机出动架次为核心并兼顾等待成本与燃油利用效率... 针对防御性制空作战中多个巡逻阵位之间的多加油机协同保障任务规划问题,提出一种基于硬时间窗约束的空中加油任务分配优化方法。首先,通过分析战斗空中巡逻任务的特性,构建以最小化加油机出动架次为核心并兼顾等待成本与燃油利用效率的空中加油任务分配优化模型。其次,针对该问题的特点设计改进的自适应多阶段蚁群优化算法,通过动态调整启发式信息因子与信息素更新机制,增强算法对硬时间窗约束的适应性与全局搜索能力。最后,将计算得到的优化方案结果在成本优化上与原始规划方案进行比较,并结合大规模算例对该算法的时间复杂度、空间复杂度进行了讨论,明确了该算法在处理大规模空中加油任务分配时的优势与局限。 展开更多
关键词 空中加油 硬时间窗 任务分配 蚁群优化算法
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基于ACO-RRT算法的移动机械臂避障路径规划 认领 引用 被引量：9
16
作者 陈春朝 刘义 王耿 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期95-102,共8页
在充满障碍物的环境里,基于随机采样的RRT算法和RRT*算法进行移动机械臂避障路径规划时常存在路径代价高和求解速度慢等问题。为解决以上问题,首先将ACO蚁群算法中的启发式思想融入RRT算法形成ACO-RRT算法,在不同使用场景引入不同启... 在充满障碍物的环境里,基于随机采样的RRT算法和RRT*算法进行移动机械臂避障路径规划时常存在路径代价高和求解速度慢等问题。为解决以上问题,首先将ACO蚁群算法中的启发式思想融入RRT算法形成ACO-RRT算法,在不同使用场景引入不同启发式修改采样策略解决最短路径问题;然后通过定义效用函数权衡探索函数与开发函数分配率,使得在效用函数增加的地方采样更加频繁;最后在相同的障碍环境中评估ACO-RRT、RRT和RRT*3种算法的迭代次数、路径代价和求解速度等性能指标。实验结果表明,ACO-RRT算法解决了RRT算法和RRT*算法存在的问题,并且性能优于目前较为成熟的RRT算法和RRT*算法。 展开更多
关键词 移动机械臂 避障路径规划 RRT算法 RRT*算法 ACO算法 效用函数
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一种基于ACO的K-medoids聚类算法 认领 引用 被引量：9
17
作者 孟颖 罗可 +1 位作者 姚丽娟 王琳 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第16期136-139,152,共4页
K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率... K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率高等特点。在K-medoids聚类算法的基础上,借鉴ACO算法的优点,提出了一种新的聚类算法,它提高了聚类的准确率,算法的稳定性也比较高。通过仿真实验,验证了算法的可行性和先进性。 展开更多
关键词 蚁群优化算法(ACO) 聚类分析 K-medoids算法
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基于ACO-RBF神经网络的接触电阻预测 认领 引用 被引量：9
18
作者 雒贤华 王智勇 +1 位作者 王大语 郭凤仪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期139-142,共4页
工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电... 工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电阻值;采用ACO-RBF神经网络建立接触电阻关于回路电流、滑动速度和接触压力的预测模型;并利用MATLAB对所建模型进行仿真分析。结果表明:模型能对接触电阻做出良好的预测,与传统的RBF神经网络预测模型相比,平均相对误差下降了5.9%,预测精度更高。 展开更多
关键词 接触电阻 径向基函数(RBF)神经网络 蚁群优化算法 预测模型
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基于LSSVM和分位数回归的变压器检修造价区间预测 认领 引用
19
作者 龙雄峰 吴莉琳 +3 位作者 李志翔 陈朝旭 庞圣养 张亚超 《电气自动化》 2026年第1期96-99,共4页
针对传统工程造价方法在工程实际应用中缺乏指导性和可信度的问题,构建了结合机器学习和分位数回归的智能化造价测算模型。以10 kV台区变压器检修项目为研究对象,首先分析了项目费用的具体构成,并归纳了项目总费用的关键影响因素。在此... 针对传统工程造价方法在工程实际应用中缺乏指导性和可信度的问题,构建了结合机器学习和分位数回归的智能化造价测算模型。以10 kV台区变压器检修项目为研究对象,首先分析了项目费用的具体构成,并归纳了项目总费用的关键影响因素。在此基础上,提出基于蚁群算法优化最小二乘支持向量机的造价测算模型,将所得到的确定性预测结果结合分位数回归平均模型建立了台区变压器检修费用的概率性区间测算模型。最后,以广东省某地级市实际工程作为算例进行仿真测试。结果表明:所提造价测算模型具有较高的精确度,并且能有效反映不确定性因素带来的费用波动。 展开更多
关键词 台区变压器检修 蚁群优化算法 最小二乘支持向量机 分位数回归 工程造价测算
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基于改进ACO-DWA算法的轮式植保机器人避障路径研究 认领 引用 被引量：14
20
作者 牛晶 申传艳 +2 位作者 张利鹏 李奇军 刘世锋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期188-200,共13页
山地非标准果园内大型植保机械通行性差,小型轮式植保机器人有广阔的应用前景。为解决因果园枝叶郁闭所造成的视觉信息误判,作业地形复杂所造成的机器人避障不及时等问题,提出了一种基于改进ACO-DWA算法的轮式植保机器人路径规划算法。... 山地非标准果园内大型植保机械通行性差,小型轮式植保机器人有广阔的应用前景。为解决因果园枝叶郁闭所造成的视觉信息误判,作业地形复杂所造成的机器人避障不及时等问题,提出了一种基于改进ACO-DWA算法的轮式植保机器人路径规划算法。首先通过激光雷达获取果园环境信息,应用体素化网格法精简点云密度,利用栅格法分割地面点云,采用K-means算法提取机器人行间通行区域;再结合植保机器人的运动学模型及作业规范约束,采用基于模型预测算法(SBMPO)生成一系列待选轨迹集合;然后采用改进的ACO-DWA算法,将机器人的通行成本融入搜索节点的目标函数,根据环境地图在线进行路径规划;最后,利用MATLAB R2021仿真平台和机器人ROS操作系统分别进行了仿真验证和实景布置试验。试验结果表明,该方法可以明显改善机器人在果园复杂场景下的通行能力,算法路径规划效果和运行效率明显提高。 展开更多
关键词 轮式植保机器人 改进ACO-DWA算法 路径规划 通行成本 能耗成本
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