云—智能群体算法在盘式绝缘子优化中的应用

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1、学校代号：10532学号：S09092040密级：公开湖南大学硕士学位论文云一智能群体算法在盘式绝缘子优化中的应用OptimizationofDisc—typeSpacerElectricFieldStructurebyCloud—intelligentAlgorithmbyYUHanhuaB．E．(AnhuiindustryUniversity)2005AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofmanagementElectricTheoryandNewTechno

2、logyintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorHEYigangApril，2012湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：／夕、够。彳日期：》，沙年j一月≯蝈学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学

3、校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方框内打“／”)作者签名：彳、坟拜导师签名：日期：确f辟’月'7ylq——，日期：如J啤j月2／汨云．智能群体算法对盘式绝缘予电场结构的优化摘要传统小波网络都是以寻求一个最优参数集使得其能量函数有最小值，一般是通过梯度递减实现迭代寻优，这种寻优方式存在易陷入局部极小问题。云模型与传统粒子群算法或传统

4、鱼群算法的融合，可以很好解决梯度算法存在的缺陷。论文以云模型结构研究为基础，对传统云模型的多规则生成器进行改进，形成了一种新的嵌套云规则生成器，它是以上一】，云的输出嵌套下一X云的输入，使得定性与定量的关联性更加紧密。改进粒子群算法是对传统算法过程中的速度公式和位置更新公式中的惯性因子，收敛因子，社会部分和认知部分，利用多规则嵌套云时一空域的白适应调整来改进，实现了实时动态搜寻目的；同时对其具体算法过程中的个体适应度和群体当前位置也进行自适应调整来改进。结合上述两部分的寻优，实现了算法的改进。改进人工鱼群算法和改进粒子群算法原理相似，用嵌套云定性规则对传统算法原理的觅食，聚群

5、，追尾行为的公告板更新和视野范围自适应调整改进。小波网络改进是进行输入输出数据云化和逆云化，用改进智能算法进行权值阈值迭代寻优。结合上面的改进算法，以高压电器中的盘式绝缘子为例，把采集的模糊性场强数据集归一化处理输入云化层进行云化处理；再输入到经改进的智能群体寻优的小波网络权值阈值构造的新网络中，进行数据处理；接着把输出的具有随机性的数据逆云化处理，最终输出条理清晰的结构优化数据。通过对盘式绝缘子电场结构数据仿真研究，两种改进算法不但提高了网络全局搜寻能力，解决了易陷入局部极优顽症，还改善了算法的搜寻精度，提高了事物辨识能力，通过两种算法的搜寻精度比较，得出人工鱼群算法相对优

6、越性高于粒子群算法的结论。这为今后关于非线性系统问题的建模提供一种新方法的同时，也为复杂非线性群体系统在辨识能力上提供有益的参考。关键词：小波神经网络；云模型；智能群体算法；盘式绝缘子；电场结构优化硕士学位论文AbstractThetraditionalwaveletneuralnetworkallseekingasetofparameterstomaketheenergyfunctionminimumforthesuitablesampleset．Generallyitisthroughdecreasinggradientiterativetorealizetheitera

7、tiveoptimization．ButthiskindofoptimizationmethodiseasytOfallintolocalminimum．Thecombinationbetweencloudmodelandthetraditionalparticleswarmalgorithmorthetraditionalartificialfish—swarm，canavoidthedefectsofgradientalgorithmThepaperbasedonthetheoreticalstud