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标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献
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分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。 相似文献
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对超高速碰撞数值模拟方法进行了讨论.采用ANSYS/AUTODYN程序的SPH方法,对球形弹丸超高速撞击时弹丸的破碎、碎片云的形成及扩展过程进行数值模拟,其结果与实验结果进行比较,并验证了计算方法和模型参数的正确性.在此基础上采用数值模拟方法,对钨合金、轧制均质装甲及LY12铝三种材料的球形弹丸超高速撞击靶板之后形成的一次碎片云形貌及演化规律进行了研究,并基于量纲分析方法得出了碎片云特征参数(碎片云头部速度、径向最大膨胀速度及膨胀角)随初始撞击条件的变化规律。 相似文献