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求解旅行商问题的萤火虫遗传算法 预览
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作者 张立毅 高杨 费腾 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1939-1944,共6页
为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机... 为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机制,提出萤火虫遗传算法。运用旅行商问题对改进遗传算法进行计算机测试仿真,仿真结果表明,改进遗传算法在求解精度和收敛速度上优于基本遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 萤火虫算法 变邻域扰动机制 萤火虫遗传算法 旅行商问题
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一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法
2
作者 李娟 朱勤东 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第2期80-85,共6页
为使地图上点要素注记配置更美观易读,利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的'爬山能力',在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时,考虑点要素与道路间的关系,提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法,并从解算精... 为使地图上点要素注记配置更美观易读,利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的'爬山能力',在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时,考虑点要素与道路间的关系,提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法,并从解算精度、运行效率及稳健性3个方面对该算法进行评价。本文以福建省泉州市惠安县1∶20万比例尺的乡村点状地形图数据进行试验,试验结果表明,与遗传算法、禁忌搜索算法和Arc GIS软件相比,该算法的算法精度和稳健性均有所提高,但是计算效率略低于禁忌算法,且点要素注记与点要素、道路要素的压盖量最少,与点要素、道路要素注记的交叉量最少。 展开更多
关键词 点要素注记 遗传禁忌搜索 遗传算法 禁忌搜索算法
基于遗传禁忌混合算法的配电网无功优化 预览
3
作者 李晓彤 李肇汉 《电工电气》 2019年第4期13-18,共6页
为了有效解决由配电网分布式电源(distribution generation,DG)渗透率逐渐升高带来的电压越限、网损增加问题。建立了配电网无功优化模型,以网损最小和电压不越限为综合目标,通过采用一种遗传禁忌混合算法(genetic/tabu hybrid algorith... 为了有效解决由配电网分布式电源(distribution generation,DG)渗透率逐渐升高带来的电压越限、网损增加问题。建立了配电网无功优化模型,以网损最小和电压不越限为综合目标,通过采用一种遗传禁忌混合算法(genetic/tabu hybrid algorithm,GATS)研究了接入DG的配电网无功优化问题。在MATLAB软件上以IEEE-33节点配电系统为算例对所研究问题进行了分析与验证。结果表明:GATS混合算法的可行性和优越性较强,通过该算法进行无功优化可以有效改善系统电压水平、降低网损;并且适当提高DG渗透率,同样有利于网损降低、电压水平提高;但若DG渗透率过高,会导致网损增加、电压越限问题,通过GATS算法进行无功优化这些问题可得到有效解决。 展开更多
关键词 配电网 高渗透率分布式电源 无功优化 遗传算法 禁忌搜索算法 遗传禁忌混合算法
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带软时间窗的公共自行车调度路径问题 预览
4
作者 汪岚 吴永春 陈海洋 《延边大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期64-69,共6页
为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法... 为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆. 展开更多
关键词 公共自行车 调度路径问题 混合算法 改进蚁群算法 遗传算法 2-opt算法
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求解旅行商问题的搜寻者遗传算法
5
作者 张立毅 高杨 +1 位作者 费腾 王玉婧 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第7期115-122,共8页
针对简单遗传算法易陷入局部最优及收敛速度慢的不足,提出一种改进遗传算法-基于启发式策略的搜寻者遗传算法.首先将搜寻者优化算法中的模糊思想和近邻策略相结合改进变异算子,增强种群多样性,避免陷入局部最优;然后针对路径优化问题基... 针对简单遗传算法易陷入局部最优及收敛速度慢的不足,提出一种改进遗传算法-基于启发式策略的搜寻者遗传算法.首先将搜寻者优化算法中的模糊思想和近邻策略相结合改进变异算子,增强种群多样性,避免陷入局部最优;然后针对路径优化问题基于启发式策略设计反转算子,使得路径中不存在交叉边,加快收敛速度;最后将改进遗传算法用于求解旅行商问题.结果表明,改进遗传算法的求解精度和求解效率明显优于基本遗传算法. 展开更多
关键词 遗传算法 搜寻者遗传算法 近邻策略 启发式策略 旅行商问题
仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用 预览
6
作者 王汉涛 张潇潇 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第3期106-112,共7页
人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神... 人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群算法 蚁群算法 BP神经网络 降雨空间插值 三峡区间流域
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基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化 预览
7
作者 林凤德 陈佳品 +1 位作者 丁凯 李振波 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第1期86-90,96共6页
无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算... 无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DV-Hop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。 展开更多
关键词 WSN DV-HOP算法 遗传算法 二进制蚁群算法 适应度函数 定位精度
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改进模拟退火遗传算法的3D NoC低功耗映射 预览
8
作者 何寒娜 方芳 +3 位作者 王伟 陈田 郭金良 任福继 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期681-688,共8页
功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算... 功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算法局部最优问题,在遗传算法交叉操作阶段结合模拟退火算法,得到全局最优方案.实验在Windows系统下采用C++语言实现,结果显示,与传统的遗传算法相比,该算法具有较好的收敛性,能快速搜索到较优解,在124个IP核的情况下,采用改进的模拟退火遗传算法进行映射产生的平均功耗比使用遗传算法时降低了32.0%. 展开更多
关键词 3D NOC 低功耗 映射算法 遗传算法 模拟退火算法
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基于GWO-SVM的财务困境预测模型研究 预览
9
作者 孙嘉楠 齐丽 《微型电脑应用》 2019年第4期95-99,共5页
为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困... 为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困境预测预测提供了新的方法和途径,从而为企业战略的制定和调整以及投资者的决策提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 支持向量机 财务困境预测 遗传算法 粒子群算法
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基于文化混合优化算法的旅行商问题求解 预览
10
作者 马晗 常安定 +1 位作者 陈童 李江杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1273-1278,共6页
为更好地求解TSP问题,将遗传算法与模拟退火算法结合并纳入文化算法体系,提出一种求解旅行商问题的文化混合优化算法。该算法空间可分为独立并行的两部分:种群空间和信度空间。种群空间按照遗传退火混合算法实现进化,并将进化中的较优... 为更好地求解TSP问题,将遗传算法与模拟退火算法结合并纳入文化算法体系,提出一种求解旅行商问题的文化混合优化算法。该算法空间可分为独立并行的两部分:种群空间和信度空间。种群空间按照遗传退火混合算法实现进化,并将进化中的较优个体提供给信度空间,信度空间提取并利用较优个体所包含的信息来引导种群进化。通过求解TSP标准测试问题,将文化混合优化算法所求得的最优路径与其他优化算法所求结果相比,算法偏差均可降低0.6%~13.01%,表明了文化混合优化算法求解TSP问题的有效性与优越性。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 模拟退火算法 METROPOLIS准则 文化算法
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基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计 预览
11
作者 李虎 徐岩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期588-592,共5页
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated anne... 针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 模拟退火算法 霍夫变换 混合矩阵估计
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求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法 预览
12
作者 张钧 贺可太 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期32-39,47共9页
集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard 问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启... 集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard 问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启发式装载算法求解模型,算法中融入局部最优解保存策略来避免局部较好解在后续的算法过程中出现适应度降低的情况。通过强异类算例与弱异类算例对算法进行性能测试,并结合具体的货物装载数据,得出三维装载图与目标函数值。结果表明,该算法应用于集装箱装载有着较好的效果。 展开更多
关键词 三维装箱问题 启发式算法 遗传算法 模拟退火算法
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4种智能算法在相平衡数据拟合中的应用 预览
13
作者 朱炜 刘斌 +3 位作者 侯海云 李庆 王新元 樊增禄 《化学工业与工程》 CAS CSCD 2019年第4期42-50,共9页
针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将4种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇(1)+乙腈(2)二元物系汽液相平衡数据的Wilso... 针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将4种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇(1)+乙腈(2)二元物系汽液相平衡数据的Wilson拟合和甲醇(1)+乙腈(2)+1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐(3)三元物系汽液相平衡数据的NRTL拟合为例,系统讨论了4种算法在应用时的主要影响因素,并将所得结果进行了分析和比较。结果表明遗传算法和粒子群算法可以较好地解决初值难设的问题,并且给出了每种算法的适用范围和使用建议。 展开更多
关键词 相平衡 参数估值 遗传算法 神经网络 退火算法 粒子群算法
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基于DA-HKRVM的旅游景区客流量预测研究 预览
14
作者 汪东亮 陆依依 《信息技术》 2019年第4期101-105,共5页
针对HKRVM客流量预测模型结果易受权系数β和径向基核函数宽度g的影响,为提高旅游景区客流量预测精度,文中将蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)应用于HKRVM模型的权系数β和径向基核函数宽度g的优化,提出一种基于DA-HKRVM的旅游景区客... 针对HKRVM客流量预测模型结果易受权系数β和径向基核函数宽度g的影响,为提高旅游景区客流量预测精度,文中将蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)应用于HKRVM模型的权系数β和径向基核函数宽度g的优化,提出一种基于DA-HKRVM的旅游景区客流量预测方法。研究结果表明,DA-HKRVM可以有效减小旅游景区客流量预测误差,为客流量预测提供了新的方法和途径,从而为旅游管理部门的科学决策和调度管理提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 蜻蜓算法 相关向量机 粒子群算法 遗传算法 旅游客流量预测
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基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究 预览
15
作者 常丽君 郑黎黎 杨帆 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期120-127,共8页
为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算... 为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PNN算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析。结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 交通状态判别 遗传算法 模拟退火算法 FCM算法 PNN模型
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基于改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断 预览
16
作者 张博皓 吕冰 《微型电脑应用》 2019年第5期107-110,共4页
针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研... 针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研究结果表明,与其他算法比较可知,IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率,为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 萤火虫算法 极限学习机 电力电容器 遗传算法 粒子群算法
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多无人机协同搜索多目标的路径规划问题研究 预览
17
作者 刘文兵 王艺栋 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期35-38,73共5页
多无人机协同搜索多目标的多旅行商航路规划问题(MTSP)是无人机协同作战的关键技术之一。在协同搜索背景下,多架无人机从同一个基地出发搜索附近的可疑目标,以最快速完成任务为目的,建立MTSP模型,提出一种聚类算法和遗传算法进行分步组... 多无人机协同搜索多目标的多旅行商航路规划问题(MTSP)是无人机协同作战的关键技术之一。在协同搜索背景下,多架无人机从同一个基地出发搜索附近的可疑目标,以最快速完成任务为目的,建立MTSP模型,提出一种聚类算法和遗传算法进行分步组合的优化算法。第一步,利用K-means聚类算法将MTSP问题分解成多个独立的TSP问题;第二步,改进遗传算法,引入2-opt算法作为优化算子,重新设计选择算子和交叉算子,分别求解多个TSP问题。通过具体算例验证了该算法的合理性,并同常用的分组遗传算法比较,分步组合优化算法具有更高的计算效率,求解结果更为可靠,尤其在求解大型MTSP问题时,优势更为明显。 展开更多
关键词 航路规划 多旅行商问题 聚类算法 遗传算法 2-opt算法
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基于GA-ACO的带时间窗车辆路径问题研究 预览
18
作者 辜勇 张列 +1 位作者 李志远 郑阳阳 《物流技术》 2019年第2期53-60,共8页
针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改... 针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改进中引入时间窗因素、节约距离因子,设置随机变量来优化算法的迭代过程,在信息素更新机制中,定义信息素为标量,构造信息素挥发因子的阶段函数,然后使用遗传算法中的交叉变异算子对蚁群算法得到的较优解进行下一步优化,达到加快算法收敛速度,提高解的质量的目的。仿真实验结果表明:对比相关文献的改进混合算法,该混合算法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 带时间窗的车辆路径问题 蚁群算法 遗传算法 混合算法
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基于遗传-蚁群混合算法的排课系统 预览
19
作者 孙弋 胡粔珲 《计算机系统应用》 2019年第2期81-86,共6页
在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难... 在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度. 展开更多
关键词 排课 NP问题 遗传算法 蚁群算法 混合算法
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基于SOA-MGM(1,n,q)模型的信息流通量预测 预览
20
作者 罗朝辉 黄激珊 陈昆 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期189-193,共5页
针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百... 针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标,通过SOA-MGM(1,n,q)、MGM (1,n)和GM (1,1)三个模型预测结果对比发现,提出的SOA-MGM(1,n,q)模型可以有效提高信息流通量的预测精度,具有推广应用价值. 展开更多
关键词 人群搜索算法 灰色模型 遗传算法 粒子群算法 信息流通量 背景值 缓冲算子 发展系数
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