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分析了人工魚群算法存在的問題,提出一種改進(jìn)人工魚群算法,并將其用于梯級水庫群的優(yōu)化調(diào)度.其改進(jìn)思想是采用動態(tài)調(diào)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(chǔ)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(shí)例驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的有效性,并對改進(jìn)算法的閾值參數(shù)進(jìn)行了率定.
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為克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在建筑能耗預(yù)測的不足,提出了一種基于時間序列自相關(guān)分析的人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。對建筑標(biāo)準(zhǔn)能耗進(jìn)行自相關(guān)分析,確定輸入變量的維數(shù),結(jié)合人工魚群算法尋優(yōu)速度快、易跳出極值等優(yōu)點(diǎn),對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初值權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,建立能耗預(yù)測模型,并用模型對西安某高校建筑一個月的能耗值進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明,較傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有更快的收斂速度,預(yù)測精度在±1%左右,預(yù)測誤差隨著迭代次數(shù)的增加而降低。
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