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分析了人工魚群算法存在的問題,提出一種改進人工魚群算法,并將其用于梯級水庫群的優(yōu)化調度.其改進思想是采用動態(tài)調整人工魚視野和步長的方法,較好地平衡了人工魚群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾;在此基礎上,針對算法局部更新策略引起的更新操作前后個體空間位置變化較大,降低收斂速度這一問題,在局部更新時采用了閾值選擇的策略.通過實例驗證了該改進算法的有效性,并對改進算法的閾值參數進行了率定.
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為克服傳統BP神經網絡方法在建筑能耗預測的不足,提出了一種基于時間序列自相關分析的人工魚群神經網絡預測模型。對建筑標準能耗進行自相關分析,確定輸入變量的維數,結合人工魚群算法尋優(yōu)速度快、易跳出極值等優(yōu)點,對BP神經網絡的初值權值和閾值進行優(yōu)化,建立能耗預測模型,并用模型對西安某高校建筑一個月的能耗值進行預測。結果表明,較傳統的BP神經網絡模型,人工魚群神經網絡預測模型具有更快的收斂速度,預測精度在±1%左右,預測誤差隨著迭代次數的增加而降低。
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