云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- PSO

PSO: 作品数：3417被引量：13570H指数：33; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：须文波孙俊全仁夫田雨波付华更多>>; 相关机构：华北电力大学中南大学吉林大学河海大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>

基于PSO-XGBoost的低温等离子浓度检测仪: 《浙江师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期163-169,共7页沈建国施华晔郑海锋杨鸿健蒋敏兰李盛; 浙江省科技计划资助项目(2022C01030);国家级大学生创新训练计划项目(202210345020,202210345022)。; 低温等离子体技术是一种新兴杀菌技术,其消杀效果依赖于浓度,故浓度的监测是一项十分重要的工作.设计了一款高精度、宽量程低温等离子浓度检测仪,以微弱电流检测为核心并通过自动量程切换、优化电路设计降低噪声.针对等离子浓度-电压存...; 关键词：低温等离子体浓度检测 XGBoost模型粒子群优化算法

基于PSO改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法: 《煤矿机械》2025年第5期201-204,共4页刘莉彬; 由于矿井地质环境复杂,导致探测仪接收的信号噪声大、信息提取困难。因此提出基于粒子群优化(PSO)改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法。采用改进型自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始信号进行预处理,将其分解为多...; 关键词：PSO 遗传算法矿井地质探测仪信号去噪去噪最优参数

计及CCM和改进GRA的PSO-BiLSTM光伏出力预测模型: 《电源技术》2025年第4期869-882,共14页高胜强张琳王海鹏宋煜燕灏刘紫凝周维维卜帅羽; 国网北京市电力公司科技项目资助(520206240001)。; 为了显著提高光伏电站输出功率的预测精度,提出了一种基于CCM-IGRA-PSO-BiLSTM的光伏出力智能预测模型。首先,采用收敛交叉映射(convergent cross mapping,CCM)算法提取影响光伏出力的关键气象要素,并将其作为相似日选取的重要评判指标...; 关键词：光伏出力预测粒子群优化收敛交叉映射改进的灰色关联分析法双向长短期记忆网络

基于AHP-熵权法与PSO优化的日光温室综合效益评价: 《水利与建筑工程学报》2025年第2期127-133,共7页成才龙何斌毛瑞高刘宝任心玥刘豪杰; 西安都市农业试验示范站开放课题(2019XYSF-02);陕西省科技创新引导专项(2021QFY08-01)。; 针对日光温室缺少全面、科学的综合效益评价而限制了其可持续发展的问题,基于日光温室的特性与评价指标体系的构建原则,确立了日光温室综合效益评价体系。采用层次分析法(AHP)-熵权法初步确定各指标权重,引入粒子群优化算法(PSO)以平衡...; 关键词：日光温室综合效益粒子群优化算法(PSO) 层次分析法(AHP) 熵权法

基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例: 《北京林业大学学报》2025年第4期129-141,共13页张彪康峰许舒婷; 国家自然科学基金项目(12402413);中央高校基本科研业务启动基金项目(BLX202224)。; 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法...; 关键词：多目标优化路径规划快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)

An Explainable Autoencoder-Based Feature Extraction Combined with CNN-LSTM-PSO Model for Improved Predictive Maintenance: 《Computers, Materials & Continua》2025年第4期635-659,共25页Ishaani Priyadarshini; Predictive maintenance plays a crucial role in preventing equipment failures and minimizing operational downtime in modern industries.However,traditional predictive maintenance methods often face challenges in adaptin...; 关键词：Explainability feature reduction predictive maintenance OPTIMIZATION

基于PSO-LSTM模型的舰船轨迹预测研究: 《舰船电子对抗》2025年第2期42-45,共4页陈磊李安然罗寿超; 船舶轨迹预测研究能够帮助提高海上交通效率,保障交通安全。利用长短时记忆(LSTM)模型擅长处理长序列时序数据的特性,采用改进的粒子群优化(PSO)算法,基于PSO-LSTM模型对舰船轨迹进行预测。使用船舶自动识别系统(AIS)数据作为实验数据,...; 关键词：舰船轨迹预测长短时记忆网络粒子群优化算法自动识别系统

基于改进粒子群算法的造纸机PID控制参数优化研究: 《造纸科学与技术》2025年第4期109-112,132,共5页封静敏马天福; 陕西省教育厅科研项目(22JK0497)。; 随着工业4.0的到来,比例积分微分控制器被广泛应用于工业制造领域。为了对造纸机比例积分微分控制器参数进行优化,从而提高其控制性能,提出了一种改进粒子群算法,并将该改进算法应用于造纸机比例积分微分控制器,构建了基于改进PSO的造...; 关键词：PSO 造纸机 PID 参数优化

基于PSO-集成学习的混凝土收缩预测模型构建与分析: 《莆田学院学报》2025年第2期71-78,共8页屈兵李学峰赖秀英翁向阳林文聪; 福建省自然科学基金资助项目(2024J01876);莆田市科技计划项目(2022GZ2001ptxy13)。; 为充分考虑混凝土收缩行为中的多因素耦合效应,选取水灰比、环境湿度等14项特征参数,构建了基于集成学习AdaBoost、GBDT、XGBoost及CatBoost算法的混凝土收缩预测模型,采用粒子群优化(PSO)算法优化各模型的超参数。结果表明:PSO-CatBoos...; 关键词：混凝土收缩预测模型集成学习粒子群优化机器学习

基于PSO-LSTM的碳纤维增强聚合物铣削能耗预测: 《组合机床与自动化加工技术》2025年第4期52-57,65,共7页张华张福童鄢威江志刚; 国家自然科学基金项目(52375508,51975432,52075396);武汉科技大学“十四五”湖北省优势特色学科(群)项目(2023B0405)。; 碳纤维增强聚合物(CFRP)应用日益广泛,但由于材料的各向异性、高刚度、高比强度等特性使得其二次加工能耗影响因素较多,难以实现准确的预测。针对上述问题,提出了一种基于PSO-LSTM的CFRP铣削能耗预测方法。首先,基于正交试验方法设计了...; 关键词：CFRP 铣削 PS0-LSTM 能耗预测

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