计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
4期
1004-1006,1015
,共4页
粒子熵%PSO%ARMA模型%参数寻优%残差方差
粒子熵%PSO%ARMA模型%參數尋優%殘差方差
입자적%PSO%ARMA모형%삼수심우%잔차방차
swarm entropy%PSO%ARMA model%parameter optimization%residual variance
为提高ARMA模型在时间序列预测中的精度,提出一种基于改进粒子群算法(AMPSO)的模型参数智能寻优估计方法.AMPSO算法以粒子熵的判别为依据,在寻优过程中对算法的关键参数进行多次自适应变异,以提高其跳出局部、面向全局寻优的能力.模型参数寻优过程基于ARMA(2n,2n-1)模型架构依次跳阶,每阶的参数初估后运用AMPSO算法展开寻优,适应度判定标准为当前模型残差方差最小.针对齿轮箱轴承的输出扭矩进行预测,结果表明,AMPSO算法在收敛性和寻优速度方面效果良好;参数寻优方法可显著提高参数预测精度,具有良好的工程应用价值.
為提高ARMA模型在時間序列預測中的精度,提齣一種基于改進粒子群算法(AMPSO)的模型參數智能尋優估計方法.AMPSO算法以粒子熵的判彆為依據,在尋優過程中對算法的關鍵參數進行多次自適應變異,以提高其跳齣跼部、麵嚮全跼尋優的能力.模型參數尋優過程基于ARMA(2n,2n-1)模型架構依次跳階,每階的參數初估後運用AMPSO算法展開尋優,適應度判定標準為噹前模型殘差方差最小.針對齒輪箱軸承的輸齣扭矩進行預測,結果錶明,AMPSO算法在收斂性和尋優速度方麵效果良好;參數尋優方法可顯著提高參數預測精度,具有良好的工程應用價值.
위제고ARMA모형재시간서렬예측중적정도,제출일충기우개진입자군산법(AMPSO)적모형삼수지능심우고계방법.AMPSO산법이입자적적판별위의거,재심우과정중대산법적관건삼수진행다차자괄응변이,이제고기도출국부、면향전국심우적능력.모형삼수심우과정기우ARMA(2n,2n-1)모형가구의차도계,매계적삼수초고후운용AMPSO산법전개심우,괄응도판정표준위당전모형잔차방차최소.침대치륜상축승적수출뉴구진행예측,결과표명,AMPSO산법재수렴성화심우속도방면효과량호;삼수심우방법가현저제고삼수예측정도,구유량호적공정응용개치.
