《表2 改进PSO算法优化RBF对比》
表1和表2对比了遗传算法、改进ASMDE算法、PSO优化RBF算法和改进PSO优化RBF算法。对比表1和表2可以得出,改进PSO算法在达到等数量级精度的情况下迭代次数明显优于遗传算法和改进ASMDE算法。这也验证了改进PSO算法相较于传统优化算法具有快速寻优能力的特点。对比四种方法的误差平方和后可以得出,改进PSO算法可以更少的训练时间达到更加精确的线损计算结果。
图表编号 | XD0051943100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.25 |
作者 | 姜全坤、李英娜、李川 |
绘制单位 | 昆明理工大学信息与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室、昆明理工大学信息与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室、昆明理工大学信息与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |