為提高克里金模型的建模精度,提出了一種基于天牛須（BAS）搜索粒子群（PSO）優(yōu)化的改進(jìn)克里金模型算法。在引入的天牛須搜索PSO優(yōu)化算法中,每個(gè)粒子的更新規(guī)則不僅依賴于PSO最佳方案及個(gè)體的當(dāng)前全局最優(yōu)值,還綜合了BAS的搜索規(guī)則,以提高全局搜索性能及搜索效率。由于相關(guān)參數(shù)的取值直接影響克里金模型的建模精度,應(yīng)用天牛須搜索PSO算法對(duì)克里金模型的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并給出了具體的優(yōu)化流程。測(cè)試算例表明,基于天牛須搜索PSO的改進(jìn)克里金模型,具有得更高的模型精度和計(jì)算效率,優(yōu)于常規(guī)的克里金算法及普通粒子群優(yōu)化的克里金算法。 

【文章來(lái)源】：國(guó)外電子測(cè)量技術(shù). 2020,39(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

測(cè)試結(jié)果2

算法流程

測(cè)試結(jié)果2

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于等高線渲染法的克里金插值展示技術(shù)[J]. 樊帆,李思,傅佩紅,黃魏,鄭浩.  中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(35)
[2]基于BSO的局部陰影下光伏最大功率點(diǎn)追蹤[J]. 趙帥旗,肖輝,劉忠兵,朱梓嘉,張萬(wàn).  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020(06)
[3]改進(jìn)粒子群算法在機(jī)場(chǎng)登機(jī)口分配中的應(yīng)用[J]. 郭世凱,孫鑫.  電子測(cè)量技術(shù). 2019(15)
[4]室內(nèi)環(huán)境中基于天牛須尋優(yōu)的普適定位方法[J]. 劉影,錢志鴻,賈迪.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(07)
[5]基于天牛須算法的粒子群算法在PID參數(shù)整定上的應(yīng)用[J]. 吳強(qiáng),張偉,楊慧婷,汪朝盈.  電子科技. 2020(06)
[6]基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控算法[J]. 蔡奇志,苗榮霞,樊逸飛,馬路遙.  國(guó)外電子測(cè)量技術(shù). 2019(05)
[7]基于天牛須搜索的粒子群優(yōu)化算法求解投資組合問(wèn)題[J]. 陳婷婷,殷賀,江紅莉,王露.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(02)
[8]基于量子粒子群優(yōu)化容積卡爾曼濾波的LANDMARC室內(nèi)定位算法[J]. 張悅,袁莉芬,何怡剛,呂密.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2018(02)
[9]空間插值方法的適用性分析初探[J]. 張海平,周星星,代文.  地理與地理信息科學(xué). 2017(06)
[10]基于約束粒子群優(yōu)化的克里金插值算法[J]. 賈雨,鄧世武,姚興苗,蔡元菲.  成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)



本文編號(hào)：3328502