【摘 要】
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针对综合管廊中温度变化导致气体传感器数据失真的问题,提出一种引入粒子群方差条件的PSO算法(VCPSO,variance condition particle optimization algorithm),利用该算法寻找
【基金项目】
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中铁二院科研项目(项目编号:KYY2019117(19-20))
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针对综合管廊中温度变化导致气体传感器数据失真的问题,提出一种引入粒子群方差条件的PSO算法(VCPSO,variance condition particle optimization algorithm),利用该算法寻找用于温度补偿的BP神经网络的初值。首先,在传统PSO算法考虑粒子适应度值的基础上,额外计算整个粒子群在搜索空间中分布的方差。若适应度停止更新且方差较大则认为搜索陷入局部平坦区域,无法继续寻优。然后,采用logistic映射更新粒子位置解决搜索停滞的问题。最后,通过贪婪算法保证搜索收敛。实
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