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基于IWOA-PNN模型的生物组织变性识别方法

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湖南文理学院学报（自然科学版） 2024年第3期36卷 24-29页

作者：曹菁贺绍相陈光强杨江河刘备彭梓齐湖南文理学院数理学院湖南常德415000

为了提高高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中生物组织变性识别率,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法优化概率神经网络(IWOA-PNN)模型的生物组织变性识别方法。首先通过改进收敛因子和加入自适应权重因子提高WOA优化算法的寻优速度和精度,然... 详细信息

为了提高高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中生物组织变性识别率,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法优化概率神经网络(IWOA-PNN)模型的生物组织变性识别方法。首先通过改进收敛因子和加入自适应权重因子提高WOA优化算法的寻优速度和精度,然后利用IWOA算法优化PNN的平滑因子,以提高变性识别精度,最后以超声回波信号多尺度熵为特征参数输入IWOA-PNN模型,得出生物组织变性识别率。实验结果表明,与普通PNN和WOA-PNN模型相比,基于IWOA-PNN模型的生物组织变性识别率更高,更能精确地识别HIFU治疗过程中生物组织是否变性,指导临床医生进行准确的HIFU疗效评价。

关键词：高强度聚焦超声生物组织变性识别改进鲸鱼优化算法概率神经网络

基于IWOA-LSSVM的锂离子电池RUL预测

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电气工程学报 2024年

作者：李成陈球于莹莹陈朝恒乔苏朋国家电投集团江苏电力有限公司国电南瑞南京控制系统有限公司福州大学电气工程与自动化学院

锂离子电池剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对于提高电池循环使用寿命，避免安全事故的发生，起着至关重要的作用。为此，提出了一种结合改进鲸鱼优化算法(Improved whale optimization algorithm,IWOA)和最小二乘... 详细信息

锂离子电池剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对于提高电池循环使用寿命，避免安全事故的发生，起着至关重要的作用。为此，提出了一种结合改进鲸鱼优化算法(Improved whale optimization algorithm,IWOA)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)的锂离子电池RUL预测模型。首先从充放电电压、电流、温度及容量增量(Incremental capacity,IC)数据中分析并构建表征锂离子电池容量衰减的特征参数，利用Spearman和Pearson分析法分析所构建的特征参数与容量间的相关性，分析并筛选出表征容量衰减的两个关键特征参数；其次基于所建立的关键特征参数提出了一种IWOA优化LSSVM的预测模型，其中通过引入正弦函数搜索路径以及自适应权重方法解决了WOA易陷入局部最优解的问题，提高了模型预测精度；最后利用美国航空航天局(National aeronautics and space administration,NASA)所提供的公开锂离子电池数据集对所建模型进行验证，同时与SVM和WOA-LSSVM模型预测结果进行对比分析，结果表明，当前80次循环数据作为训练集时，所提出的IWOA-LSSVM模型中平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)在0.011 A·h以内，均方根误差(Root mean squared error,RMSE)值在0.013 A·h以内，本文所提出的模型估计误差更小，具有更高的预测精度。

关键词：锂离子电池剩余使用寿命改进鲸鱼优化算法最小二乘支持向量机特征参数

基于数据驱动的商用车能耗预测及优化模型研究

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汽车工程学报 2024年

作者：李帅雨师国东胡明茂宫爱红龚青山方剑谭浩湖北汽车工业学院机械工程学院汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室东风商用车有限公司

商用车的燃油消耗率是评估车辆是否符合能耗法规的重要指标，对其进行准确预测有助于评估车辆节能技术的经济效益。以国内某燃油商用车为例，利用车联网大数据平台和神经网络模型构建适用于商用车的能耗优化预测模型。首先，将车辆历史... 详细信息

商用车的燃油消耗率是评估车辆是否符合能耗法规的重要指标，对其进行准确预测有助于评估车辆节能技术的经济效益。以国内某燃油商用车为例，利用车联网大数据平台和神经网络模型构建适用于商用车的能耗优化预测模型。首先，将车辆历史运行数据进行预处理，分析车辆运行特征数据之间的相关性。其次，基于双向长短期记忆网络（BiLSTM），结合车辆数据特征引入自适应权重的注意力机制，使用改进鲸鱼优化算法（IWOA）对模型的网络超参数组合进行优化，构建了IWOA-BiLSTM-Attention商用车能耗优化预测模型。最后，对比分析了多个模型在不同驾驶工况下的预测效果。结果显示，在实际驾驶工况下，优化模型相较于原模型的均方根误差、平均绝对误差分别降低了约26.73%和20.0%，验证了该优化模型在商用车能耗预测上的可行性。

关键词：商用车能耗预测时间序列神经网络改进鲸鱼优化算法

改进鲸鱼算法优化SVDD的辊道窑窑温异常检测

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现代电子技术 2021年第21期44卷 90-95页

作者：董明明印四华朱成就金熹广东工业大学计算机学院广东广州510006 广东工业大学机电工程学院广东广州510006

针对现有辊道窑窑温异常检测是依靠经验设置固定阈值,存在效率低、容易造成误警等问题,提出改进鲸鱼算法优化支持向量数据描述方法(IWOA-SVDD)。采用自适应反向学习策略使鲸鱼算法搜索效率提升,加快收敛速度,又引入高斯变异算子,避免在... 详细信息

针对现有辊道窑窑温异常检测是依靠经验设置固定阈值,存在效率低、容易造成误警等问题,提出改进鲸鱼算法优化支持向量数据描述方法(IWOA-SVDD)。采用自适应反向学习策略使鲸鱼算法搜索效率提升,加快收敛速度,又引入高斯变异算子,避免在迭代后期陷入局部最优解而过早收敛。采用改进鲸鱼算法对SVDD的核心参数惩罚常数c和核宽度σ进行寻优。使用UCI数据集进行验证,结果表明,改进鲸鱼算法对SVDD的优化相比粒子群算法、遗传算法和传统鲸鱼算法效果更好,识别精度更高。与常用的过程监控方法——核主成分分析和核偏最小二乘法进行对比实验,结果表明,所提方法检测结果更加准确、误警率更低,验证了所提出算法的优越性。

关键词：窑温异常检测辊道窑支持向量数据描述改进鲸鱼优化算法参数优化数据检测

改进鲸鱼算法优化LSSVM的短期电力负荷预测研究

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现代电子技术 2021年第13期44卷 159-163页

作者：刘沛津胡冀飞贺宁曹进徐军昶西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 国家电网公司西北分部陕西西安710048 陕西省西安市气象局陕西西安710016

随着电力负荷的迅猛增长和用电环境的越发复杂,对短期负荷预测的精度与可靠性提出更高要求。为解决最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的短期负荷预测精度较低、收敛速度较慢的问题,提出一种基于改进鲸... 详细信息

随着电力负荷的迅猛增长和用电环境的越发复杂,对短期负荷预测的精度与可靠性提出更高要求。为解决最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的短期负荷预测精度较低、收敛速度较慢的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(IWOA⁃LSSVM)的负荷预测方法。首先通过引入非线性因子和自适应权重实现鲸鱼算法的改进,进而利用其改进算法对LSSVM参数进行寻优,最后建立短期负荷预测模型。结合某地区的实测数据进行预测分析,结果表明,相较于LSSVM、PSO⁃LSSVM,改进模型预测精度和收敛速度均有大幅提高,在电力企业中具有良好的实际应用价值。

关键词：短期负荷预测改进鲸鱼优化算法最小二乘支持向量机电力系统算法改进参数寻优预测模型

耦合注意力机制大坝变形改进LSTM序列到序列预测模型

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2023年第7期56卷 702-712页

作者：王晓玲梁羽翎王佳俊吴斌平张宗亮黄青富天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室天津300072 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司昆明650051

目前,大坝变形预测主要采用的浅层网络结构存在难以挖掘数据序列隐含深层特征的问题.常用的LSTM和GRU等模型虽然具有分析变形序列的时间自相关性特征的特点,但忽略了环境因子序列和变形序列之间的映射关系,且难以克服深度神经网络梯度... 详细信息

目前,大坝变形预测主要采用的浅层网络结构存在难以挖掘数据序列隐含深层特征的问题.常用的LSTM和GRU等模型虽然具有分析变形序列的时间自相关性特征的特点,但忽略了环境因子序列和变形序列之间的映射关系,且难以克服深度神经网络梯度下降训练易陷入局部最优的问题.针对上述问题,提出了耦合注意力机制大坝变形改进LSTM序列到序列预测模型.利用编码和解码双层LSTM构建序列到序列结构,同步提取输入影响因子和输出变形的序列特征,并耦合注意力机制,动态度量各影响因子对变形的贡献率,以提高预测精度.进一步利用蚁群信息素及双混沌优化改进鲸鱼捕食机制,构建基于改进鲸鱼优化算法的耦合注意力机制的LSTM序列到序列网络模型的无梯度环境,规避早熟收敛,弥补梯度下降本身的缺陷.工程应用结果表明,本文所提模型能够精确预测大坝变形,在各点位测试集上平均MAPE、MAE和RMSE分别为0.125%、0.604 mm和0.865 mm.此外,时效、水位和温度分量对点位变形的贡献率依次为51.93%、30.14%和17.93%.本研究为大坝安全监控提供理论与技术支撑.

关键词：大坝变形预测序列到序列结构注意力机制改进鲸鱼优化算法无梯度训练

改进鲸鱼优化LightGBM的可解释性心脏病风险预测模型

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北京邮电大学学报 2023年第6期46卷 39-45页

作者：王洁李金泽王子曈周淑怡彭岩首都师范大学管理学院北京100048 首都师范大学信息工程学院北京100048

针对现有心脏病风险预测模型准确率较低且可解释性较差的问题,提出了一种改进鲸鱼优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的可解释性心脏病风险预测模型。首先,使用深度自编码器有效地实现数据降维;然后,采用Halton序列初始化种群、非线性收敛... 详细信息

针对现有心脏病风险预测模型准确率较低且可解释性较差的问题,提出了一种改进鲸鱼优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的可解释性心脏病风险预测模型。首先,使用深度自编码器有效地实现数据降维;然后,采用Halton序列初始化种群、非线性收敛因子和动态螺旋更新等策略改进鲸鱼优化算法,以获取LightGBM超参数的全局最优解;最后,引入沙普利加性解释方法对该模型的重要特征进行可解释性分析。与其他主流降维方法及分类模型的对比实验结果表明,该模型具有更高的预测精度,能高效地提取心脏病风险的潜在特征。

关键词：心脏病风险预测深度自编码器改进鲸鱼优化算法轻量级梯度提升机可解释性

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基于改进鲸鱼算法的配电网故障区段定位

浙江电力 2022年第12期41卷 63-70页

作者：张莲张尚德贾浩赵梦琪赵娜李多重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054

配电网故障区段准确定位是保证供电可靠性和自愈性的重要因素。在提取分析自动化监测装置的故障特征信息基础上,构建了适用于多状态不同分布式电源的开关函数和适应度函数,并引入故障辅助判据改进传统适应度函数。提出了多策略改进的鲸... 详细信息

配电网故障区段准确定位是保证供电可靠性和自愈性的重要因素。在提取分析自动化监测装置的故障特征信息基础上,构建了适用于多状态不同分布式电源的开关函数和适应度函数,并引入故障辅助判据改进传统适应度函数。提出了多策略改进的鲸鱼优化算法,运用Sobol序列获得均匀分布的初始种群,并引入差分变异微扰因子和自适应权重,提高了寻优精度和收敛速度。算例仿真结果表明,采用多策略改进鲸鱼优化算法进行故障区段定位不仅具有较强的容错性,还有较高的故障辨识率和寻优稳定性,提高了故障定位的求解效率。

关键词：改进鲸鱼优化算法故障定位故障辅助判据 Sobol序列差分变异微扰因子

基于多尺度排列熵和IWOA-SVM的滚动轴承故障诊断

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电子测量技术 2023年第19期46卷 29-34页

作者：张炎亮李营郑州大学管理学院郑州450001

针对滚动轴承信号表现出的非线性和非平稳性特征问题,合理的特征选择可提高故障诊断率,提出基于多尺度排列熵(MPE)与改进鲸鱼算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型。首先,通过变分模态分解(VMD)进行信号降噪预处理,计算多尺度... 详细信息

针对滚动轴承信号表现出的非线性和非平稳性特征问题,合理的特征选择可提高故障诊断率,提出基于多尺度排列熵(MPE)与改进鲸鱼算法(IWOA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型。首先,通过变分模态分解(VMD)进行信号降噪预处理,计算多尺度排列熵进行信号特征重构;其次,引入惯性动态权重对鲸鱼算法进行改进,通过训练SVM参数,建立IWOA-SVM故障诊断模型;最后用美国凯斯西储大学轴承数据集进行仿真。结果表明,相较于多尺度熵,MPE可表征的故障特征信息更加丰富,故障识别率提高了2.1%;与同类优化算法相比,采用IWOA对SVM进行优化的故障诊断模型,收敛速度快、训练时间短、故障识别精度高,可对滚动轴承进行有效诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断多尺度排列熵惯性动态权重改进鲸鱼优化算法支持向量机