人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 火久元 ; 张耀南 ; 赵红星 |
| 刊名 | 计算机工程
 |
| 出版日期 | 2014 |
| 期号 | 12页码:166-171 |
| 关键词 | 人工蜂群算法 新安江模型 参数估计 寻优策略 保优策略 Nash-Sutcliffe效率系数 |
| 中文摘要 | 为提高新安江模型中参数估计的优化精度和算法性能,提出一种改进的人工蜂群(ABC)算法。设计基于最优个体的寻优和保优策略,采用寻优策略提高观察蜂的深度搜索能力,通过保优策略确保侦察蜂不会丢弃当前最优解,从而使算法能够在较短时间内得到收敛。将改进算法应用于新安江模型的参数估计中,并与ABC算法和SCPSO算法的参数估计结果进行对比。实验结果表明,改进算法得到的参数优化精度比ABC算法提高约4%,比SCPSO算法提高约1%,并且具有较快的收敛速度。 |
| 收录类别 | CSCD |
| 公开日期 | 2015-12-24 |
| 源URL | [http://ir.casnw.net/handle/362004/24667]  |
| 专题 | 寒区旱区环境与工程研究所_中科院寒区旱区环境与工程研究所（未分类）_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 火久元,张耀南,赵红星. 人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用[J]. 计算机工程,2014(12):166-171. |
| APA | 火久元,张耀南,&赵红星.(2014).人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用.计算机工程(12),166-171. |
| MLA | 火久元,et al."人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用".计算机工程 .12(2014):166-171. |
入库方式： OAI收割
来源：寒区旱区环境与工程研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。