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基于改进粒子群算法拟合大气光学湍流廓线模式的研究
文献摘要：
提出一种改进自适应粒子群算法并将其应用于大气光学湍流廓线模式的拟合研究.为提高粒子群算法的寻优速度,避免陷入局部最优,提出一种改进的自适应粒子群算法.采用当前粒子与全局最优位置的距离来调控惯性权重系数,进行非线性自适应变化;采取对称线性变化思想设计自我学习因子和社会学习因子,实现了各阶段寻优重点的自适应改变.把改进的自适应粒子群算法引入到求解阿里地区广义Hufnagel-Valley湍流模式中,拟合得到该地区早晚和四季的湍流模式廓线.仿真表明,本文算法的判定系数均在0.997以上,这与探空获得的统计平均廓线保持一致.对比其他自适应粒子群算法,本文算法的收敛精度基本一致但速度更快.本研究为基于Hufnagel-Valley湍流廓线模式拟合提供了新方法.
文献关键词：
大气光学;大气折射率结构常数;湍流廓线模式;改进的粒子群优化算法
中图分类号：
作者姓名：
冯克涛;李晓毅;钱璇;吴乐华;郑鹤;陈谋;李梦如;刘博
作者机构：
陆军工程大学通信士官学校,重庆400035;中国科学院国家天文台,北京100101;中国人民解放军78092部队,四川成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]冯克涛;李晓毅;钱璇;吴乐华;郑鹤;陈谋;李梦如;刘博-.基于改进粒子群算法拟合大气光学湍流廓线模式的研究)[J].激光与光电子学进展,2022(05):73-84
A类：
湍流廓线模式,Hufnagel
B类：
改进粒子群算法,大气光学湍流,自适应粒子群算法,局部最优,全局最优,最优位置,惯性权重系数,线性变化,学习因子,社会学习,阿里地区,Valley,湍流模式,早晚,探空,保持一致,收敛精度,大气折射率结构常数,改进的粒子群优化算法
AB值：
0.188515
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