邓雪晨
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：天津科技大学计算机科学与信息工程学院更多>>
- 发文基金：天津市高等学校科技发展基金计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 遗传算法改进的多模式污染物集成预报被引量：1
- 2018年
- 针对如今庞大复杂的多模式数值预报数据以及数值模式下大气污染物浓度精度不高的问题,提出一种引入遗传算子的极限学习机改进遗传算法的多模式污染物集成预报方法。根据不同季节下单一模式污染物预测值和实况值的相关系数和偏差选取集成预报模式作为输入,定量模拟遗传算法中算子的操作构建ELM进化机制并与遗传算法结合建立多模式污染物集成预报模型。数据基于8种数值模式的天津区域自动气象站点资料,并与其它算法进行对比实验,实验结果表明,该算法预报精度优于单模式及其它算法。
- 邓雪晨熊聪聪董昊
- 关键词：大气污染物遗传算法极限学习机相关系数
- 一种基于差分策略的群搜索优化算法被引量：6
- 2017年
- 针对群搜索优化(Group Search Optimizer,GSO)算法易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度较低等问题,提出一种基于差分策略的群搜索优化(Differential Ranking-based Group Search Optimizer,DRGSO)算法。主要进行两方面改进:1)按照适应度值的大小对种群进行排序,适当增加发现者的数目,使种群能够获得更好的启发式信息,加快了算法的收敛速度,有效地避免了算法陷入局部最优;2)在发现者搜索过程中,引入4种不同的差分变异策略,提高了算法的收敛精度,增强了算法的群体多样性在。11组国际标准测试函数上的实验测试结果显示,与GA,GSO,PSO算法相比,DRGSO算法具有较强的全局搜索能力以及局部资源勘探能力,算法整体收敛性能明显提高。
- 熊聪聪郝璐萌王丹邓雪晨
- 关键词：收敛速度
