【摘 要】
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为了评价在强非线性影响下粒子群优化（PSO）算法解决可预报性问题的性能,借助二维Ikeda模式,基于传统伴随（ADJ）方法和PSO求取的条件非线性最优扰动（CNOP）方法,即ADJ-CNOP和PSOCNOP方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41331174,41430426）
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为了评价在强非线性影响下粒子群优化（PSO）算法解决可预报性问题的性能,借助二维Ikeda模式,基于传统伴随（ADJ）方法和PSO求取的条件非线性最优扰动（CNOP）方法,即ADJ-CNOP和PSOCNOP方法,研究了最大预报误差的上界和最大允许初始误差的下界的精度问题。数值试验的统计分析结果显示：不论在初始误差较大还是预报时间较长的情况下,PSO-CNOP方法都能有效捕捉全局CNOP,给出最大预报误差的上界和最大允许初始误差的下界的精确估计;由于强非线性的影响,ADJ-CNOP方法会以较大概率获得局部C
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