针对粒子群优化算法在搜索过程中容易陷入早熟收敛的问题,利用交叉算子增加种群多样性,为了改善粒子群算法的适应性,提出了自适应学习因子粒子群算法,通过不断改变传统算法的学习因子来提高算法收敛的速度和精度。将该算法应用于煤层气单井系统故障诊断的研究中,通过MATLAB仿真,验证了改进后的粒子群算法故障诊断精度明显高于普通粒子群优化算法和遗传算法。
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