牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Int…
2024年新算法-牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化BP神经网络回归预测mbd.pub/o/bread/ZpWUlJlt 原创改进算法。可使用迭代次数、评估次数,可以改进经典的,先进的算法,所有结果和图一键运行出来。 可做回归/分类预测。 论文、SCI、EI、核心、学报、普刊、会议、专利、软著等均可提供辅导。
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1.中科院一区牛顿-拉夫逊优化优化算法+分解组合对比!VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+牛顿-拉夫逊优化算法Transformer结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测(程序可以作为核心级论文代码支撑,目前尚未发表); 牛顿-拉夫逊优化算法算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)是一...
牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO），作为2024年新兴的智能优化算法，由Sowmya等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊上发表。尽管算法尚处于早期阶段，但其独特的搜索策略和性能潜力值得关注。NRBO结合了向量集和NRSR、TAO等算子，利用NRM进行搜索区域定义，通过种群初始化在可行区域探索。
1.选择合适的初始点:初始点的选择对算法的收敛性和最终的优化结果有很大的影响。一般来说,初始点应该尽量靠近目标函数的最优解。 2.检查海森矩阵的正定性:海森矩阵的正定性是牛顿-拉夫逊优化算法收敛的必要条件。如果海森矩阵不是正定的,则算法可能会发散。 3.调整步长:在更新当前点时,需要调整步长$\Delta x$,...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-NRBO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+牛顿-拉夫逊优化算法+Transformer多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为NRBO-Transformer模型的目标输...
优化牛顿-拉夫逊算法雅可比矩阵的正交预处理方法研究 卓芳,高仕斌 (西南交通大学电气工程学院,四川成都610031) 摘要:预处理雅可比矩阵可以大大改善潮流计算方程的收敛性和速度,而寻找有效的预处理方法则是关键。研究了预处理的 基本原理,以最低条件数为主要依据,提出正交方法预处理雅克比矩阵,相对于目前较为流行的P-Q分...
首先将切机后系统暂态稳定裕度表达式中与主导不稳定平衡点相关的部分提取出来,通过建立切机量与主导不稳定平衡点的修正方程,利用牛顿—拉夫逊法计算主导不稳定平衡点... 朱劭璇 - 华北电力大学 被引量: 0发表: 0年 计及网络安全约束及用户停电损失的动态经济调度方法 提出一种计及网络安全约束及用户停电损失的动态...
牛顿-拉夫逊优化算法算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)是一种全新的元启发式优化方法,其灵感来源主要基于两个关键原理:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)。NRSR使用Newton-Raphson方法来提高NRBO的探索能力,并提高收敛速度以达到改进的搜索空间位置。TAO有助于NRBO避免局部最优陷阱。NRBO具有...