基于改进布谷鸟搜索算法的冷水机组负荷分配优化.pptx
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基于改进布谷鸟搜索算法的冷水机组负荷分配优化.pptx
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基于改进多目标布谷鸟搜索算法的热电联产机组负荷优化分配方法.pdf
本发明属于电力系统领域,涉及一种基于改进多目标布谷鸟搜索算法的热电联产机组负荷优化分配方法。本发明针对母管制热电联产机组,建立了考虑调峰收入的运行收益最大化与污染物排放最小化的目标函数模型,并考虑该问题的决策变量维数为nt+mt维,实际应用中该优化问题的维度基本在100维以上,属于高维多目标优化问题,故采取改进多目标布谷鸟搜索算法进行优化,解的收敛速度快,并具有良好的多样性,可以得到热电联产机组运行收益与污染物排放相互平衡的最佳方案。
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本发明涉及一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法及系统,属于热电厂锅炉控制技术领域。先建立适应度函数,再以适应度函数最小为优化目标,利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配,得到各台锅炉的最优负荷,从而能够合理对锅炉负荷进行分配,以合理规划锅炉的运行过程,减少碳排放。此外,通过令布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变化,以对布谷鸟搜索算法进行改进,能够使得算法的精度更高,得到的分配结果更加准确。
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基于改进布谷鸟算法的轧制负荷分配优化研究的任务书任务书:基于改进布谷鸟算法的轧制负荷分配优化研究1.研究背景钢铁生产是国民经济重要的基础产业,轧制作为钢铁生产的重要工艺之一,其工艺参数对钢材的质量和产量影响非常大,特别是轧制负荷对轧机性能和轧制质量的影响更加显著。如何合理分配轧制负荷,提高生产效率和生产质量成为钢铁企业需要解决的难题。布谷鸟算法是一种比较新的优化算法,具有全局收敛性强、鲁棒性好等优点,已经被广泛应用于各个领域中。本研究将对改进布谷鸟算法进行研究,针对轧制负荷分配问题进行优化研究,为提高钢铁
基于改进布谷鸟搜索算法优化的SVM月径流预测.docx
基于改进布谷鸟搜索算法优化的SVM月径流预测摘要:为了提高支持向量机(SVM)在月径流预测中的预测精度,本文提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法(IBSO)的SVM月径流预测方法。首先,对径流数据进行频域分析,选取能量较高的频带作为预测因子,然后对数据进行特征提取和归一化处理,得到特征矩阵。接下来,采用IBSO算法对SVM进行参数优化,并结合交叉验证法选择最优参数组合。最后,利用SVM进行径流预测。实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高SVM在月径流预测中的预测精度,且与其他常用预测算法相比具有较大优势。关