本文選題：人工蜂群算法 + 人工魚群算法　； 參考：《振動與沖擊》2017年15期

【摘要】：考慮人工蜂群(ABC)和人工魚群(AFS)算法的各自優(yōu)勢,提出混合智能算法(ABC+AFS)優(yōu)化選擇最小二乘支持向量機(LSSVM)參數的方法,以提高其脈動風速預測模型的性能。AFS算法有較強的全局尋優(yōu)能力,混合智能算法以AFS算法中的人工魚尋優(yōu)方式代替ABC算法中的引領蜂尋優(yōu)方式,克服ABC算法易陷入局部最優(yōu)的問題。同時,ABC算法中的正負反饋機制可以克服AFS算法的后期盲目尋優(yōu)、收斂速度下降的問題。運用基于混合ABC、AFS優(yōu)化的LSSVM對脈動風速進行了預測,并與基于ABC、AFS和粒子群(PSO)算法優(yōu)化的LSSVM脈動風速預測結果進行了比較。數值結果表明,基于混合ABC+AFS優(yōu)化的LSSVM脈動風速預測模型有更好性能,具有工程應用前景。
[Abstract]:Considering the respective advantages of artificial bee colony (ABC) and artificial fish swarm (AFS) algorithms, a hybrid intelligent algorithm (ABC AFS) is proposed to optimize the selection of LSSVMs parameters.In order to improve the performance of its fluctuating wind speed prediction model, the hybrid intelligent algorithm has a strong global optimization ability. The hybrid intelligent algorithm uses artificial fish in the AFS algorithm instead of the lead bee optimization method in the ABC algorithm.To overcome the problem that ABC algorithm is easy to fall into local optimum.At the same time, the positive and negative feedback mechanism of AFS algorithm can overcome the problem of blind optimization and slow convergence of AFS algorithm.The pulsating wind speed is predicted by LSSVM based on the hybrid AFS algorithm, and compared with the prediction results of LSSVM pulsating wind speed based on the AFS algorithm and particle swarm optimization algorithm (PSO).The numerical results show that the LSSVM fluctuating wind speed prediction model based on mixed ABC AFS has better performance and has the prospect of engineering application.
【作者單位】： 上海大學土木工程系;同濟大學建筑工程系;上海飛虹鋼結構工程有限公司;
【基金】：國家自然科學基金(51378304)
【分類號】：TP18;TU317

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本文編號：1764254