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基于神经网络改进粒子群优化算法的负载均衡技术优化研究

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基于神经网络改进粒子群优化算法的负载均衡技术优化研究

作者：梁家君广东工业大学

学位级别：硕士

互联网与大数据的飞速发展,加剧了Web服务器的访问流量,进而导致Web服务器的负载波动较大,服务器集群技术通过调度策略合理分配访问请求,使其达到负载均衡,可以有效缓解现阶段出现的难题。本文首先分析了负载均衡常用方法、分类及技术... 详细信息

互联网与大数据的飞速发展,加剧了Web服务器的访问流量,进而导致Web服务器的负载波动较大,服务器集群技术通过调度策略合理分配访问请求,使其达到负载均衡,可以有效缓解现阶段出现的难题。本文首先分析了负载均衡常用方法、分类及技术特性。针对一些负载均衡算法并没有考虑性能的动态变化,在此基础上,研究了基于改进粒子群与自适应BP神经网络相结合的服务器负载均衡调度方法,最后基于组合分配策略对其均衡系统进行了实验室测试分析,具体研究内容如下:(1)负载均衡技术研究本文首先分析了服务器负载均衡技术的分类、优缺点及目标特性,基于其工作原理和技术特点介绍了负载均衡技术的实现方式;此外,基于服务器负载均衡技术的基本分类,详细分析了常用的两种常用动态负载均衡算法,并从服务器整体系统性能、调度策略复杂程度、请求响应时间长短、开发成本等指标上对两者进行分析,提出本文的算法框架。(2)基于自适应BP神经网络改进粒子群优化算法的动态负载均衡调度策略本文为优化负载均衡技术,提高其响应效率,首先对负载均衡的基本模型进行了分析,研究了基本动态负载均衡方法的优缺点和负载矢量的选择和获取;在此基础上,提出基于BP神经网络并加以优化的负载均衡调度算法。根据自适应BP神经网络缺点,再加入改进粒子群算法对其进行调优并研究了两者相结合的组合负载均衡调度方法,理论分析和仿真结果均验证了所提组合负载均衡调度策略比现有负载均衡调度策略能够更好地改善系统请求响应时间。论文为验证组合算法的稳定性和可靠性,简要介绍了负载均衡系统的设计流程与实现方式,基于组合负载均衡调度策略对测试系统试验环境进行了搭建,仿真及测试结果表明,本文提出的自适应BP神经网络-改进粒子群算法对系统请求响应时间优化效果比较明显,算法具有一定理论参考价值和实际应用价值。

关键词：负载均衡改进粒子群自适应BP神经网络组合算法 Web服务器

基于改进粒子群和SVM的电机轴承故障诊断方法研究

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基于改进粒子群和SVM的电机轴承故障诊断方法研究

作者：罗映莲大连交通大学

学位级别：硕士

轴承作为电机最为关键的部件,其运行状态直接决定着设备能否安全和可靠运行。但由于轴承内圈、外圈和滚动体间承受高频、变应力的作用,其工作条件十分复杂,成为电机中故障敏感多发部件,一旦发生故障,故障就会快速发展,若不及时发现故障... 详细信息

轴承作为电机最为关键的部件,其运行状态直接决定着设备能否安全和可靠运行。但由于轴承内圈、外圈和滚动体间承受高频、变应力的作用,其工作条件十分复杂,成为电机中故障敏感多发部件,一旦发生故障,故障就会快速发展,若不及时发现故障并采取相应措施,在短时间内会造成热轴、燃轴、切轴,导致机破、停运、停产等事故,造成重大的经济损失。因此,开展电机轴承故障智能诊断方法的研究,及时发现轴承故障,具有重要的理论意义和应用价值。本文结合国家自然科学基金项目,以电机轴承为研究对象,将经验模态分解、模糊熵、改进粒子群算法和支持向量机引入到故障诊断中,提出一种电机轴承故障诊断新方法。首先,采用经验模态分解(EMD)方法,对电机轴承振动信号进行分解,获取若干个基本模态分量(IMF),再利用模糊熵技术有效提取振动信号的特征,并进行归一化处理。通过改进粒子群算法(PSO)的学习因子和惯性权重,并引入自适应粒子变异策略,提出一种改进的粒子群优化算法,用于优化支持向量机(SVM)的核函数和惩罚参数,构建了一种具有较强泛化能力的数据分类模型,以提高分类精度,进而建立一种基于经验模态分解、模糊熵、改进粒子群算法和支持向量机相结合的电机轴承故障诊断方法。最后,通过实际电机轴承振动数据,对提出的改进粒子群算法和故障诊断方法进行了有效性的验证。实验结果表明,改进粒子群算法具有较强的优化能力,能有效提高支持向量机的分类精度,获得较高的电机轴承故障诊断准确率。因此该研究为电机故障诊断提供了一种新的方法,也为旋转机械故障诊断提供了一种新思路。

关键词：电机轴承故障诊断模糊熵改进粒子群支持向量机

基于改进粒子群算法的模糊神经网络及其在短时天气预报中的应用

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计算机应用与软件 2010年第5期27卷 234-237页

作者：周岩王盛高传善孙慰迟复旦大学计算机科学技术学院上海200433

提出一种基于改进粒子群模糊神经网络进行短时天气预测的方法,将粒子群算法与模糊人工神经网络进行融合,充分发挥粒子群算法全局寻优的优势。以上海地区天气预报作为实例,建立了基于改进粒子群算法的多模型模糊神经网络预报模型,试验结... 详细信息

提出一种基于改进粒子群模糊神经网络进行短时天气预测的方法,将粒子群算法与模糊人工神经网络进行融合,充分发挥粒子群算法全局寻优的优势。以上海地区天气预报作为实例,建立了基于改进粒子群算法的多模型模糊神经网络预报模型,试验结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度,得到了上海中心气象台有关专家的肯定。

关键词：改进粒子群神经网络模糊

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基于改进粒子群算法的变电站选址规划

继电器 2008年第5期36卷 32-35页

作者：董永峰杨彦卿宋洁顾军华颜威利河北工业大学天津300401

变电站站址的选择是电网规划的重要环节,给出一种确定的变电站选址模型,该模型不仅包含了以往的变电站选址的可量化因素,还将地理信息作为惩罚因子融合入模型中,增加了变电站选址模型的实际价值。并且提出一种新的改进粒子群算法,从初... 详细信息

变电站站址的选择是电网规划的重要环节,给出一种确定的变电站选址模型,该模型不仅包含了以往的变电站选址的可量化因素,还将地理信息作为惩罚因子融合入模型中,增加了变电站选址模型的实际价值。并且提出一种新的改进粒子群算法,从初始解和变量搜索方面进行了改进。算例证明所提模型和改进算法正确、有效,其规划结果科学、可行。

关键词：变电站选址优化改进粒子群惩罚因子

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基于改进粒子群的TCSC选址和定容的研究

基于改进粒子群的TCSC选址和定容的研究

作者：王延鹏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

可控串联补偿器(TCSC)能有效地提高系统的输电能力,补偿系统的无功,提高系统的稳定性和电能质量,但若TCSC装置位置选择不当,可能导致输电能力降低,系统的稳定性变差,其容量选择不当会造成投资成本的浪费,因此合理地选择TCSC安装位置和... 详细信息

可控串联补偿器(TCSC)能有效地提高系统的输电能力,补偿系统的无功,提高系统的稳定性和电能质量,但若TCSC装置位置选择不当,可能导致输电能力降低,系统的稳定性变差,其容量选择不当会造成投资成本的浪费,因此合理地选择TCSC安装位置和安装容量非常重要。本文提出一种新的TCSC选址和定容的方法——“两步法”,第一步首先确定系统中对安装TCSC较敏感的支路组成敏感支路群,第二步在敏感支路群中利用改进粒子群优化算法确定TCSC最终的安装个数、安装位置和安装容量。本文采用两种方法来确定系统中安装TCSC的敏感支路群,第一种是灵敏度方法,即计算系统的输电能力对支路电抗的灵敏度,根据该灵敏度值对线路进行排序,考虑到灵敏度方法不是很精确,选择灵敏度较高的前m条支路组成敏感支路群;本文提出了另一种新的确定安装位置的方法——简易粒子群算法,考虑到TCSC一般安装在传输线路较长传输容量较大的线路上,且在TCSC选址中粒子群的维数仅为一维,故粒子群的初始种群能大体反映支路对安装TCSC是否敏感,选择初始种群计算得出的最优的前m条组成敏感支路群。确定敏感支路群后,首先对敏感支路群的支路进行编码,然后利用改进粒子群算法优化得到TCSC的最终的安装个数、安装位置和安装容量。针对传统的粒子群算法易陷入局部最优的缺点,将元胞自动机理论和种群熵理论引入传统的粒子群算法进行改善,利用种群熵的变化来控制粒子的飞行速度,使粒子群的性能得到了一定提高。通过仿真计算验证了所提算法的可行性和有效性。由于TCSC价格比较昂贵,如何充分利用TCSC装置提高系统的输电能力,增加收益,成为研究人员关心的问题,本文在考虑TCSC费用的情况下,对TCSC的选址和定容进行了简要的分析。

关键词：输电能力连续潮流灵敏度方法改进粒子群种群熵

WSN中基于改进粒子群优化算法的分簇拓扑算法研究

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WSN中基于改进粒子群优化算法的分簇拓扑算法研究

作者：张晓丹郑州大学

学位级别：硕士

无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）是一项多种学科技术高度交叉的综合性前沿研究领域,受到社会各界的高度重视。鉴于WSN能量受限及多跳等特点,使得WSN路由协议成为WSN研究领域的难点。分层路由由于其低能耗且易扩展的特性... 详细信息

无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）是一项多种学科技术高度交叉的综合性前沿研究领域,受到社会各界的高度重视。鉴于WSN能量受限及多跳等特点,使得WSN路由协议成为WSN研究领域的难点。分层路由由于其低能耗且易扩展的特性已成为WSN路由协议的研究重点,而分簇拓扑技术作为分层路由的重要部分,亦备受重视。本文首先介绍一种基于梯度的有网关的分簇拓扑算法（a Hierarchical Clustering Algorithm based on Gradient with Gateway,HCAGG）。该算法综合考虑节点的剩余能量和平均距离两项因素选取簇头;在建立簇树阶段,网关节点的引入有效降低了较远簇头间直接通信的高能耗。但是该算法在簇头选举时未考虑簇内节点能量的分布,而网关节点的选取过分依赖于梯度。针对HCAGG算法中存在的问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇拓扑算法（a Clustering Topology based on Modified Particle Swarm Optimization,CTMPSO）。针对PSO算法易早熟收敛的缺点,首先提出一种改进粒子群优化算法MPSO,该算法引入人工鱼群算法中的视野及随机行为,增强粒子搜寻的多样性,避免粒子过早陷入局部最优,并通过Sphere函数和Ratrigrin函数验证了该MPSO算法的有效性。同时,结合WSN及MPSO算法特点,构建多局部最优觅食场景及适合离散WSN环境的连续评价函数,使MPSO算法更好的应用于WSN。此外,针对待优化目标特点,采用比较法逐步确定搜索区域。针对HCAGG中簇头的问题,综合考虑邻居节点剩余能量、到节点的平均距离以及簇内能量分布重新构建适应度函数,利用MPSO算法搜寻最佳节点担任新簇头。针对HCAGG中网关的问题,提出一种两跳内最优网关并结合MPSO算法对网关进行优化。实验结果表明,该CTMPSO算法能显著延长全网的存活期。最后给出CTMPSO算法节点上、下线的维护与更新策略,以提高算法的自适应性。同时,针对WSN新兴领域中要求节点移动的场景,给出CTMPSO算法移动情况下的维护更新策略,扩大算法的应用领域。

关键词：无线传感器网络分簇拓扑改进粒子群人工鱼群两跳内最优网关节点移动

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基于改进粒子群算法的微电网优化调度

基于改进粒子群算法的微电网优化调度

作者：王莉湖北工业大学

学位级别：硕士

当前世界面临化石能源危机和环境污染压力,世界各国开始将关注点放在风能、光伏等可再生清洁能源上。由此而生的微电网技术正是利用了可再生能源发电的一个重要举措。微电网作为一种新型发电系统,因其能源利用率高、馈线损耗少和供电可... 详细信息

当前世界面临化石能源危机和环境污染压力,世界各国开始将关注点放在风能、光伏等可再生清洁能源上。由此而生的微电网技术正是利用了可再生能源发电的一个重要举措。微电网作为一种新型发电系统,因其能源利用率高、馈线损耗少和供电可靠性高等优点,被广泛推广。微电网的建设对于当前电力系统的智能电网建设有着不可忽视的重要作用。主要研究内容如下:(1)分析了风,光,储,微型燃气轮机和微电网燃料电池的运行特性,并建立了相应的数学模型;风,光和负荷的功率预测是系统优化调度的前提。本文构建了一种改进的预测模型,用于风,光和负荷的短期功率预测。与传统模型相比,改进后的预测模型可以提高预测精度。(2)微电网的最优运行是一个多目标,多约束,多变量的非线性优化问题。智能算法因其优势而受到广泛关注,例如粒子群优化和遗传算法。其中,粒子群算法具有简单,收敛性好的优点。提出了一种改进的粒子算法来解决多目标粒子群算法的问题。结果表明,改进的粒子算法的解集具有更好的分布和全局搜索性能,可以确定最优解。(3)针对并网微电网系统,建立了以经济成本,环境成本和系统运行风险度为目标的功能模型和约束条件,给出了并网系统运行的调度策略。在改进模型预测风,光,负荷的短期电力数据的基础上,采用改进的粒子算法对模型进行求解,并通过实例仿真验证了模型的有效性。

关键词：微电网多目标优化调度粒子群算法改进粒子群

改进粒子群神经网络在发射机控制器故障诊断中的应用

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陕西科技大学学报（自然科学版） 2017年第2期35卷 154-157,182页

作者：党宏社刘芳芳张超陕西科技大学电气与信息工程学院陕西西安710021

针对发射机控制器故障诊断效率低且定位不准确的问题,采用改进粒子群优化的神经网络及专家系统相结合的故障诊断方法对发射机控制器进行故障诊断.对三块控制板电路正常及故障时所对应的采集数据分别构造网络进行训练,为了提高神经网络... 详细信息

针对发射机控制器故障诊断效率低且定位不准确的问题,采用改进粒子群优化的神经网络及专家系统相结合的故障诊断方法对发射机控制器进行故障诊断.对三块控制板电路正常及故障时所对应的采集数据分别构造网络进行训练,为了提高神经网络训练速度和精度,利用改进的粒子群对其进行优化.仿真结果表明,该故障诊断方法可以较好的对发射机控制器进行故障诊断,为发射机控制器故障诊断提供便利.

关键词：神经网络改进粒子群故障诊断专家系统

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考虑储能可靠性的多能源系统出力协调控制

天津理工大学学报 2024年

作者：李季张宗宝天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气工程与自动化学院

针对多能源电力系统中优化调度问题，提出一种考虑储能可靠性的多能源系统优化方法。首先建立含热源储能的多能源系统结构及其内部优化原理，从多个角度表征热源储能设备的抗故障风险能力。其次建立含储能系统的双层优化模型，使用改进... 详细信息

针对多能源电力系统中优化调度问题，提出一种考虑储能可靠性的多能源系统优化方法。首先建立含热源储能的多能源系统结构及其内部优化原理，从多个角度表征热源储能设备的抗故障风险能力。其次建立含储能系统的双层优化模型，使用改进的混沌小生境粒子群优化算法：上层规划模型以多能源系统总运行费用最小为目标，确定系统的优化配置方案；下层优化模型基于上层的优化配置方案，以考虑储能可靠性对系统进行优化分析。最后使用算例分析验证模型，研究结果表明该模型具有一定科学性和实用性。

关键词：多能源系统储能可靠性双层优化改进粒子群