一种混合优化算法的温室能量预测方法

本发明公开了一种混合优化算法的温室能量预测方法，具体步骤如下：

1. 建立温度的微分方程；
2. 初始化参数；
3. 初始化种群，随机生成参数的初始值；
4. 令gen=1；
5. 如果条件满足，则执行步骤6，否则退出至步骤15；
6. 令k=1；
7. 如果条件满足，则执行步骤8，否则执行步骤10；
8. 得出局部最优解和全局最优解；
9. 令，返回步骤7；
10. 将pop_size个粒子进行选择；
11. 将保留的M个粒子的信息用于生成GA的种群；
12. 将得到的粒子用于GA的交叉和变异；
13. 将GA获得和PSO保留的粒子组合成新种群；
14. 令，执行步骤5；
15. 最终输出最小的适应度函数值和参数，以及温室预测的能量值。

本发明公开了一种混合优化算法的温室能量预测方法，包括以下步骤1）建立温度的微分方程；2）初始化参数；3）初始化种群，随机生成参数的初始值；4）令gen=1；5）如果，则执行步骤6），否则退出至步骤15）；6）令k=1；7）如果，则执行步骤8），否则执行步骤10）；8）得出局部最优解和全局最优解；9）令，返回步骤7）；10）将pop_size个粒子进行选择；11）将保留的M个粒子的信息来生成GA的种群；12）将得到的粒子用于GA的交叉和变异；13）将GA获得和PSO保留的粒子组合成新种群；14）令，执行步骤5）；15）最终输出最小的适应度函数值和参数，以及温室预测的能量值。