王文强
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 供职机构：湖南大学电气与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于ACBPSO的板级电路测试性优化设计被引量：4
- 2015年
- 边界扫描布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题。提出了一种基于自适应混沌二进制粒子群优化算法(ACBPSO)的板级电路测试性设计最小化优化方法。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度自适应调整。随着算法迭代运行,离散粒子群算法(BPSO)的随机性越来越强,缺乏后期的局部搜索能力,故引入新的概率映射函数。仿真实例验证了该算法有效地克服了二进制粒子群的早熟收敛现象,提高了搜索效率,具有良好的优化效果。
- 王杨刘波峰谭阳红袁卿卿李涛王文强
- 关键词：混沌优化自适应权重早熟
- 基于粒子群的模糊神经网络铅酸蓄电池SOC估计被引量：8
- 2017年
- 研究估计变电站阀控式铅酸蓄电池荷电状态(SOC)的方法。采用模糊神经网络对蓄电池的荷电状态预测建立模型,然后利用粒子群算法对网络中的连接权值、隶属度函数进行优化,用蓄电池在不同倍率下的充放电实验数据训练网络,根据训练好的网络模型对蓄电池SOC进行了预测,最后将预测结果与传统模糊神经网络预测结果进行对比。结果表明:该方案达到了对蓄电池荷电状态准确预测的目的,且预测误差小,具有良好的实用性。
- 李涛梅成林刘波峰王文强
- 关键词：铅酸蓄电池荷电状态模糊神经网络粒子群算法
- 小波神经网络预测变电站VRLA电池工作寿命被引量：4
- 2014年
- 研究预测变电站阀控式密封铅酸(VRLA)电池工作寿命的方法。引入小波神经网络(WNN),建立电池工作寿命的WNN模型,再通过实验数据对WNN模型进行训练,得到用于电池运行寿命预测的WNN模型,最后将WNN模型的预测结果与实际结果进行对比。预测的平均相对误差为1.49%,最大相对误差为2.35%。WNN模型可以快速、准确地得到电池的工作寿命,可用于变电站电池工作寿命的预测。
- 梅成林王文强刘波峰李涛
- 关键词：工作寿命小波神经网络
