基于粒子群算法的煤炭仓储中心选址研究下载

weixin_39821051 2020-10-02 04:00:39

针对煤炭物流路线长、节点多等特点,采用粒子群算法对煤炭仓储中心选址进行研究。分别采用静态选址和动态选址对仓储中心的合理性进行分析,结论为煤炭企业优化资源配置、提升营销策略提供了理论依据。
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摘要：电力系统优化问题是电力系统运行中的关键问题之一。本文针对单时段机组启停情况、煤炭损耗、机组出力和机组组合优化问题，提出了一种基于粒子群算法的求解方法。该方法将机组启停状态、机组出力、煤炭损耗等因素综合考虑，并采用粒子群算法进行优化，最终得到最佳机组组合方案，以实现系统运行成本最小化。文章首先介绍了问题模型和粒子群算法的基本原理，然后详细阐述了该方法的求解步骤，最后通过算例验证了该方法的有效性和优越性。关键词：电力系统优化；机组启停；煤炭损耗；机组出力；机组组合；粒子群算法一、引言。

摘要: 本文探讨了利用粒子群优化算法(PSO)优化随机森林(RF)回归模型进行多输入单输出预测的方法，并详细阐述了基于MATLAB的实现过程。针对传统随机森林模型在参数选择方面存在的不足，本文提出利用PSO算法自动寻优随机森林的关键参数，以提升模型的预测精度和泛化能力。通过实验验证，该方法在提高预测准确性的同时，也展现了其在处理复杂非线性关系数据方面的优势。关键词: 粒子群算法(PSO)；随机森林(RF)；回归预测；MATLAB；多输入单输出；参数优化1. 引言。

支持向量机 (SVM) 是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归预测领域。然而，SVM 模型的性能在很大程度上依赖于核函数参数和惩罚因子的选择。传统方法通常采用经验试错或网格搜索等方式来确定这些参数，效率低下且容易陷入局部最优解。本文提出了一种基于麻雀搜索算法 (SSA) 优化的支持向量机预测模型 (SSA-SVM)。该模型利用 SSA 算法强大的全局搜索能力，自动优化 SVM 的核函数参数和惩罚因子，以提高预测精度和泛化能力。

时间序列预测作为数据挖掘领域的重要分支，在金融、气象、交通等多个领域具有广泛应用价值。然而，传统预测模型在处理复杂非线性时间序列时往往表现出局限性。本文提出一种基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）优化卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合时间序列预测模型（SCSSA-CNN-BiLSTM）。该模型首先利用CNN提取时间序列的局部特征，然后通过BiLSTM学习序列的长期依赖关系。为提升模型的预测精度，本文引入SCSSA算法，优化CNN和BiLSTM的网络参数。

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