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基于PWLCM和秃鹰俯冲机制改进的野狗优化算法

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计算机与现代化 2024年第1期 109-116页

作者：欧基发蔡茂国洪广杰詹楷杰深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060

针对野狗优化算法(Dingo Optimization Algorithm,DOA)收敛速度偏慢和寻优精度较低等问题,提出一种基于PWLCM和秃鹰机制改进的野狗优化算法(Improved Dingo Optimization Algorithm,IDOA)。首先,使用具有遍历性的分段线性混沌映射(Piece... 详细信息

针对野狗优化算法(Dingo Optimization Algorithm,DOA)收敛速度偏慢和寻优精度较低等问题,提出一种基于PWLCM和秃鹰机制改进的野狗优化算法(Improved Dingo Optimization Algorithm,IDOA)。首先,使用具有遍历性的分段线性混沌映射(Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM)初始化野狗种群,有效增加野狗种群多样性。其次,在迫害策略中引入秃鹰俯冲机制,加快野狗捕获猎物的速度,加强算法探索局部的能力。最后,在食腐策略引入螺旋搜索因子,增强算法的局部寻优能力,提升算法的寻优速度和求解精度。仿真实验数据、消融实验以及Wilcoxon秩和检验均表明,与其他对比算法相比,提出的IDOA在所有测试函数上有着更佳的寻优速度以及寻优精度;与其他改进的野狗优化算法相比,所提出的IDOA展现出更好的整体性能。

关键词：野狗优化算法分段线性混沌映射秃鹰俯冲机制螺旋搜索因子

基于改进野狗优化算法优化极限学习机的空调负荷预测方法

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制冷与空调（四川） 2024年第3期38卷 320-329页

作者：代广超吴维敏浙江大学工程师学院杭州310015 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

针对目前短期空调负荷预测方法预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于微生物遗传算法(Microbial genetic algorithm,MGA)和野狗优化算法(Dingo optimization algorithm,DOA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的空调负荷预测模型。首先利用DOA优化ELM的输入权值和隐层阈值,建立DOA-ELM预测模型,利用MGA改进DOA-ELM模型的预测稳定性和预测精度,建立(Microbial genetic algorithm Dingo optimization algorithm-Extreme learning machine)MDOA-ELM预测模型。为降低预测模型的维度,通过灰色关联分析(GRA)筛选影响空调负荷的输入输出因素。为验证算法有效性,以某工厂中央空调系统为例进行实例分析。实验结果表明,所建负荷预测模型相较于对比模型预测精度高,稳定性好,因此可更好地满足工程实际需求。

关键词：负荷预测微生物遗传算法野狗优化算法极限学习机灰色关联分析

结合邻域粗糙集与优化SVM的多信息融合焊接缺陷识别

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焊接学报 2024年

作者：冯志强曾宪平方乃文赵代娣黎泉罗玖田黎欣北部湾大学机械与船舶海洋工程学院中国机械总院集团哈尔滨焊接研究所有限公司广西交通职业技术学院航海工程学院

针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”，将邻域粗糙集(neighborhood rough set, NRS)与优化支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法，以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速... 详细信息

针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”，将邻域粗糙集(neighborhood rough set, NRS)与优化支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法，以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速约简算法，利用野狗优化算法(dingo optimization algorithm, DOA)选取SVM的关键参数，通过试验获取熔池图像、焊接电流和振动信号等焊接信息，采用特征融合与NRS约简生成精简的数据集，载入DOA-SVM进行优化训练后建立焊接缺陷识别模型，设计多组试验对该方法进行对比验证.结果表明，模型对6种焊缝质量类别识别准确率为98.03%，且训练和预测时间短、泛化能力强，能满足焊接质量在线检测的要求.

关键词：邻域粗糙集焊接缺陷识别支持向量机多信息融合野狗优化算法

一种基于IDOA-RBF神经网络的正常流量过滤方法

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电子测量技术 2023年第13期46卷 132-138页

作者：钱来王伟西安工程大学计算机科学学院西安710048

针对全流量检测方式容易使安全检测设备出现性能瓶颈的问题,给出一种使用改进的野狗优化算法来优化径向基函数神经网络的正常流量过滤方法。首先,采用Singer混沌映射和搜索平衡策略对野狗优化算法进行改进;其次,用改进后的野狗优化算法... 详细信息

针对全流量检测方式容易使安全检测设备出现性能瓶颈的问题,给出一种使用改进的野狗优化算法来优化径向基函数神经网络的正常流量过滤方法。首先,采用Singer混沌映射和搜索平衡策略对野狗优化算法进行改进;其次,用改进后的野狗优化算法优化RBF神经网络的输出权值,使用CSE-CIC-IDS2018数据集训练网络,构建正常流量过滤模型;最后,在网络流量进入安全检测设备前尽可能多地过滤掉其中正常流量,减轻安全检测设备的工作负担。实验结果表明:与现有的模型相比,IDOA-RBF神经网络的正常流量过滤模型在建模时间上有较大的改善,同时保持较高的识别精度,并且能在需要检测的流量中过滤掉72.9%的正常流量。

关键词：流量识别流量过滤野狗优化算法径向基函数(RBF)神经网络 CSE-CIC-IDS2018数据集

基于负荷预测的多制冷站空调负荷分配调度策略研究

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基于负荷预测的多制冷站空调负荷分配调度策略研究

作者：代广超浙江大学

学位级别：硕士

近年来,中央空调已成为制造工厂及公共建筑中不可或缺的组成单元。虽然中央空调满足了人们对舒适生活和生产工艺的需求,但其能耗却非常大。中央空调的能耗占公共建筑总能耗的40%左右,占制造工厂总能耗的35%左右。制冷系统作为整个中央... 详细信息

近年来,中央空调已成为制造工厂及公共建筑中不可或缺的组成单元。虽然中央空调满足了人们对舒适生活和生产工艺的需求,但其能耗却非常大。中央空调的能耗占公共建筑总能耗的40%左右,占制造工厂总能耗的35%左右。制冷系统作为整个中央空调系统能量输出站,其能耗约占空调系统60%左右。通常,中央空调制冷系统基于最大负荷进行设计,但在实际运行中,它们大部分往往运行在部分负荷状态下。由此可见,中央空调制冷系统具有较大的节能潜力。现有空调节能策略,大多依赖传感器的检测以及系统模型优化运行参数。由于控制系统的滞后性,同时末端需求的冷量计算精准度较差,进而导致冷量供需不匹配所产生的能源浪费。针对以上问题,本文从负荷需求的角度对未来的负荷进行预测,并建立负荷预测算法;对制冷系统进行建模以及利用智能算法对系统寻优控制策略等方面展开研究工作。(1)针对末端需求负荷计算不准确及现有算法预测误差偏大的问题,本文结合野狗优化算法并利用极限学习机建立了空调负荷预测模型。实验结果表明,虽然改进模型的整体预测精度有所提高,但其预测误差结果波动较大。本文引入微生物遗传算法,利用该算法的基因重组和精英机制提升野狗优化极限学习机算法的预测精度和稳定性。通过不同训练集进行验证,改进效果良好,MAPE稳定在1.98%左右。(2)为解决现有多制冷站群控系统控制策略能耗高的问题,本文建立了中央空调系统多制冷站群控的能耗模型,并在一定负荷需求条件下,利用改进的IDOA算法对模型控制参数进行寻优,通过两种不同的案例进行验证,其能耗优化效果良好,迭代效率更高。本文将上述优化算法应用在某工厂由三台制冷负荷相同的制冷站组成的群控系统上,选择2023年最大制冷季7月和温差最大季9月中气象条件相近的两天进行了能耗优化测试。研究结果显示,在最大制冷季7月23日当日节能9.09%;而在温差最大季9月4日当日节能11.52%。表明本文提出的算法节能效果显著。

关键词：空调负荷预测极限学习机微生物遗传算法野狗优化算法负荷分配

基于心脏运动感知的非接触式身份认证系统研究与设计

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基于心脏运动感知的非接触式身份认证系统研究与设计

作者：马欣柔长安大学

学位级别：硕士

随着信息科技技术的迅猛发展,身份识别在人们日常生活中日益重要。以个体不变的生理特征为基础的传统可穿戴式身份识别技术并不能适用于所有场景,因此非接触式身份识别技术成为发展趋势。与其他体制的非接触式传感器相比,线性调频连续... 详细信息

随着信息科技技术的迅猛发展,身份识别在人们日常生活中日益重要。以个体不变的生理特征为基础的传统可穿戴式身份识别技术并不能适用于所有场景,因此非接触式身份识别技术成为发展趋势。与其他体制的非接触式传感器相比,线性调频连续波雷达(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)不易受外界环境的影响、穿透能力强、抗干扰能力强的优势引起了相关领域研究人员的关注。心脏运动信号作为个体原有的生理信号,具有良好的互异性和隐秘性,能够作为生理特征进行身份的判别。本文以人体心脏运动信号为研究对象,设计了一种基于FMCW雷达的非接触式身份认证系统,实现了基于心脏运动感知的非接触式身份认证功能,主要研究内容如下:(1)针对目前缺少受试个体的心脏运动信号数据库,导致身份认证工作难以展开的情况,利用雷达传感器采集了受试者的心脏运动信号,建立了后续身份认证时所需的实验数据库。(2)分析了基于心脏运动感知实现受试者身份识别的可行性。针对带通滤波分离得到的呼吸、心跳信号周期性不足的问题,采用三级低通滤波器循序渐进的对心跳信号进行分离。使用皮尔逊系数对非接触式心率与接触式心率进行了评估对比,实验结果表明,皮尔逊系数可达0.96,验证了非接触式数据的准确性。(3)针对毫米波雷达采集的心脏运动信号包含随机身体运动和周围环境噪声的问题,通过分析个体心脏运动特性,将正弦拟合技术应用于对心脏运动信号预处理。实验结果表明,与小波函数、经验模态分解、多项式拟合技术相比,正弦拟合技术较好的保留了信号的特征性,为信号特征提取奠定基础。(4)对心脏运动信号波形特点进行了分析,设计了信号分割和特征提取的方案,并在支持向量机实现身份认证的基础上,使用改进的野狗优化算法对惩罚因子与核参数进行寻优,利用建立的小型数据库对个体心脏运动信号进行分类实验。实验结果表明,基于心脏运动感知的非接触式身份认证达到了88%的准确率。

关键词：心脏运动感知身份认证正弦拟合毫米波雷达野狗优化算法

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基于改进的禁忌搜索算法在有序用电中的应用

汕头大学学报（自然科学版） 2024年第1期39卷 57-71页

作者：王烁王卓城杜江帆段凤熙黄惠倩蔡伟鸿广东电网有限责任公司汕头供电局广东汕头515041 汕头大学数学与计算机学院计算机系广东汕头515063

国家电力系统负荷与日俱增,用户用电数据海量增长,需要高性能优化算法来解决此类复杂的有序用电问题.为了填补有序用电系统调度中的负荷缺口,提高供电效能并合理选择用户,本文提出了一种改进的禁忌搜索算法来求解电力供需平衡的多目标... 详细信息

国家电力系统负荷与日俱增,用户用电数据海量增长,需要高性能优化算法来解决此类复杂的有序用电问题.为了填补有序用电系统调度中的负荷缺口,提高供电效能并合理选择用户,本文提出了一种改进的禁忌搜索算法来求解电力供需平衡的多目标优化调度问题.使用融入了莱维飞行的野狗优化算法对禁忌搜索算法中的初始化阶段进行优化,得到一种改进的禁忌搜索算法.该方案增强了原始算法的搜索能力,加快了算法的收敛速度,提供了一种更优的解决方案.最后通过消融实验以及与5个经典的启发式算法进行对比实验来验证所提出的算法的性能.

关键词：禁忌搜索算法野狗优化算法有序用电多目标优化调度

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多制冷站负荷分配调度策略研究

制冷与空调（四川） 2024年第4期38卷 472-483页

作者：代广超吴维敏浙江大学工程师学院杭州310015 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

研究中央空调多制冷站冷源系统的负荷分配调度策略。利用制冷站实测数据,首先采用带指数遗忘的最小二乘法对制冷站的能耗模型进行参数辨识,建立多制冷站群控系统的能耗模型。在此基础上,以多制冷站系统能耗最低为目标,在满足末端冷负荷... 详细信息

研究中央空调多制冷站冷源系统的负荷分配调度策略。利用制冷站实测数据,首先采用带指数遗忘的最小二乘法对制冷站的能耗模型进行参数辨识,建立多制冷站群控系统的能耗模型。在此基础上,以多制冷站系统能耗最低为目标,在满足末端冷负荷需求前提下,利用改进的野狗优化算法(Improved Dingo OptimizationAlgorithm,IDOA)优化了多制冷站负荷分配策略。在实际系统上进行的测试表明:提出的制冷站负荷优化控制策略较原运行方式在最大制冷季可单日节能8.88%,温差最大季可单日节能11.14%。

关键词：制冷站负荷分配能耗模型最小二乘法野狗优化算法

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基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断

无线互联科技 2024年第21期21卷 19-22页

作者：陈曦深圳鹏锐信息技术股份有限公司广东深圳518000

光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,容易产生各类故障,影响电力系统安全运行。为了提高光伏阵列故障诊断精度,文章提出了一种基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。该方法采用野狗优化算法(Dog Optimization Algorithm,DOA)对极限... 详细信息

光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,容易产生各类故障,影响电力系统安全运行。为了提高光伏阵列故障诊断精度,文章提出了一种基于改进极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。该方法采用野狗优化算法(Dog Optimization Algorithm,DOA)对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的权值系数和偏置系数进行全局寻优,较好地解决了ELM网络参数选择盲目性问题,以此为基础搭建了基于DOA-ELM的光伏阵列故障诊断模型。文章采用仿真实验数据对DOA-ELM模型的有效性进行验证。结果表明,DOA-ELM模型的光伏阵列故障诊断精度高达99%。该模型能够进一步提升光伏阵列故障诊断精度。

关键词：光伏阵列故障诊断极限学习机野狗优化算法