發(fā)布時間：2021-08-07 20:37

　　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,每個粒子的更新規(guī)則不僅依賴于PSO最佳方案及個體的當(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。 

【文章來源】：國外電子測量技術(shù). 2020,39(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

測試結(jié)果2

算法流程

測試結(jié)果2

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3328502