文档名：基于改进粒子群优化算法的气体源定位研究
摘要：为了提高粒子群优化(PSO)算法在气体泄漏源中的定位精度,针对标准PSO算法中存在的收敛早熟等问题,提出了一种惯性权重非线性递减和异步变化的学习因子相结合的改进PSO(IPSO)算法.该方法能够提高算法的性能,并加快粒子的收敛速度,引入二阶振荡环节来增加种群的多样性.通过函数优化实验与其他PSO算法对比,进行有效性分析和误差分析,由气体扩散模型仿真实验得出:定位结果误差值在1%范围内,表明IPSO算法不仅能够优化粒子学习能力,还能够有效提高算法的收敛精度和稳定性.
作者：周围 孟凡钦 汪芮 鞠国铭 张旭 Author：ZHOUWei MENGFanqin WANGRui JUGuoming ZHANGXu
作者单位：河北工业大学机械工程学院,天津300130天津职业技术师范大学机械工程学院,天津300222
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(7)
分类号：TP18TP391
关键词：气体源定位 改进粒子群优化算法 气体扩散模型 惯性权重 二阶振荡
Keywords：gassourcelocalization improvedparticleswarmoptimization(IPSO)algorithm gasdiffusionmodel inertiaweight secondorderoscillation
机标分类号：TP301.6TP273TM715
在线出版日期：2023年7月28日
基金项目：基于改进粒子群优化算法的气体源定位研究[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(7)周围 孟凡钦 汪芮 鞠国铭 张旭为了提高粒子群优化(PSO)算法在气体泄漏源中的定位精度,针对标准PSO算法中存在的收敛早熟等问题,提出了一种惯性权重非线性递减和异步变化的学习因子相结合的改进PSO(IPSO)算法.该方法能够提高算法的性能,并加快粒子的...参考文献和引证文献
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