检索结果-南通市图书馆

基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道学报 2024年第1期46卷 81-90页

作者：王彦快米根锁孔得盛杨建刚张玉兰州交通大学铁道技术学院甘肃兰州730000 兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 中国铁路兰州局集团有限公司兰州电务部甘肃兰州730000 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100070 国网甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730070

针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 详细信息

针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。

关键词：高速铁路道岔故障诊断改进麻雀搜索算法-支持向量机 circle混沌映射自适应t分布小波包能量熵多维尺度缩放法

基于改进INFO-Bi-LSTM模型的SO_(2)排放质量浓度预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

动力工程学报 2024年第4期44卷 641-649页

作者：王琦柴宇唤王鹏程刘百川刘祥山西大学自动化与软件学院太原030013 山西河坡发电有限责任公司山西阳泉045011

针对火电机组SO_(2)排放质量浓度的影响因素众多,难以准确预测的问题,提出一种改进向量加权平均(weighted mean of vectors,INFO)算法与双向长短期记忆(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)神经网络相结合的预测模型(改进IN... 详细信息

针对火电机组SO_(2)排放质量浓度的影响因素众多,难以准确预测的问题,提出一种改进向量加权平均(weighted mean of vectors,INFO)算法与双向长短期记忆(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)神经网络相结合的预测模型(改进INFO-Bi-LSTM模型)。采用circle混沌映射和反向学习产生高质量初始化种群,引入自适应t分布提升INFO算法跳出局部最优解和全局搜索的能力。选取改进INFO-Bi-LSTM模型和多种预测模型对炉内外联合脱硫过程中4种典型工况下的SO_(2)排放质量浓度进行预测,将预测结果进行验证对比。结果表明:改进INFO算法的寻优能力得到提升,并且改进INFO-Bi-LSTM模型精度更高,更加适用于SO_(2)排放质量浓度的预测,可为变工况下的脱硫控制提供控制理论支撑。

关键词：炉内外联合脱硫烟气SO_(2)质量浓度 INFO算法 Bi-LSTM神经网络 circle混沌映射自适应t分布

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 70-83页

作者：杜云周志奇贾科进丁力卢孟杨林河北科技大学电气工程学院石家庄050031

麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提... 详细信息

麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提高发现者的全局搜索能力和搜索范围;在加入者引入改进鲸鱼优化算法的气泡网捕食策略,提高算法的局部搜索性能和跳出局部最优的能力;结合反向学习策略机制,对所有的个体进行最优选择,使每次迭代后的个体质量得到提升,以提高算法的寻优效率和寻优精度。将混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法与4种经典基本算法和9种改进的麻雀搜索算法在12种测试函数和CEC2022测试函数上进行对比,改进算法有更好的寻优性能和收敛速度。

关键词：麻雀搜索算法 circle混沌映射自适应权重鲸鱼优化算法反向学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合T-分布小波变异的混沌鲸鱼优化算法

小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2362-2369页

作者：毛清华赵冰王迎港燕山大学经济管理学院河北秦皇岛066004

针对鲸鱼优化算法难以跳出局部最优导致收敛精度不足的问题,提出一种融合了T-分布小波变异和多项式差分学习策略的鲸鱼优化算法.该算法首先引入circle混沌扩大搜索范围,提高收敛速度;然后采用T-分布小波变异策略平衡全局和局部搜索能力... 详细信息

针对鲸鱼优化算法难以跳出局部最优导致收敛精度不足的问题,提出一种融合了T-分布小波变异和多项式差分学习策略的鲸鱼优化算法.该算法首先引入circle混沌扩大搜索范围,提高收敛速度;然后采用T-分布小波变异策略平衡全局和局部搜索能力;最后采用多项式差分学习策略改进算法的优化精度.对3种改进策略作单一引入的仿真对比分析,并将改进的鲸鱼优化算法在12个可变维度的基准测试函数上进行仿真,对本文改进的鲸鱼优化算法与其他改进策略的鲸鱼优化算法以及其他几种智能算法进行比较.结果表明,基于T-分布小波变异和多项式差分学习策略的改进鲸鱼优化算法具有较好的稳定性,收敛速度和精度更好.

关键词：鲸鱼优化算法 circle混沌映射 T-分布小波变异多项式差分学习

同方期刊数据库博看期刊

一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

火炮发射与控制学报 2024年

作者：孟新冉李英顺王德彪杨松沈阳工业大学化工过程自动化学院大连理工大学控制科学与工程沈阳顺义科技股份有限公司

陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号，同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号，在整个火控系统中发挥着非常关键的作用，因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性，提出一种融合正余弦算法... 详细信息

陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号，同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号，在整个火控系统中发挥着非常关键的作用，因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性，提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法（ISSA）优化BP神经网络的预测方法。首先，利用circle混沌映射初始化种群；然后，在发现者位置更新时，引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想；最后，在追随者更新位置时，引入Levy飞行策略，建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度，同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比，实验结果显示，ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。

关键词： circle混沌映射故障预测火控系统 BP神经网络麻雀搜索算法

基于ISSA-LSTM模型的可再生能源电力需求预测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

西安科技大学学报 2024年第3期44卷 604-614页

作者：闫晓霞刘娴西安科技大学管理学院陕西西安710054

为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LS... 详细信息

为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LSTM)以有效捕捉可再生能源电力需求随机波动性和时序性;最后,通过ISSA-LSTM模型预测长期可再生能源的电力需求,验证测试集数据,并与其他传统模型进行对比。结果表明:ISSA-LSTM模型预测结果能够满足对可再生能源电力需求预测的精度要求;在未来2023-2030年可再生能源电力需求稳定,波动幅度不大,可达到全国用电量的1/3;利用circle混沌映射改进策略能有效提升SSA寻优能力。与PSO算法相比,SSA算法寻找LSTM超参数最优解的能力更优,ISSA-LSTM模型预测可再生能源电力需求精度更高。

关键词：混合预测模型麻雀搜索算法长短期记忆网络 circle混沌映射电力需求预测

基于改进教与学优化算法的废旧智能手机拆解深度优化研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代制造工程 2024年第3期 119-126页

作者：陈泽鹏李林楚晓静尹凤福青岛科技大学机电工程学院青岛266061

针对现有拆解深度决策方法无法客观准确地得到废旧智能手机最优拆解深度的问题,提出了一种基于改进教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的废旧智能手机拆解深度优化方法。构建了拆解利润模型、拆解时间模型和拆... 详细信息

针对现有拆解深度决策方法无法客观准确地得到废旧智能手机最优拆解深度的问题,提出了一种基于改进教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的废旧智能手机拆解深度优化方法。构建了拆解利润模型、拆解时间模型和拆解能耗模型并确立拆解深度优化目标,利用改进教与学优化算法求解得到一组最优的拆解深度解集。以小米5手机的拆解过程研究为例,验证了提出的拆解深度优化方法的有效性;结果表明提出的拆解深度优化方法的最优解搜寻能力和收敛速度均得到增强。

关键词：拆解深度废旧智能手机拆解模型 circle混沌映射教与学优化算法多目标优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

钢板表面缺陷分类的优化极限学习机模型研究

计算机应用与软件 2024年

作者：胡鹰李世强太原科技大学计算机科学与技术学院

针对目前存在的钢板缺陷分类检测精度低的问题，提出了一种改进鲸鱼算法优化极限学习机分类模型（MIWOA-ELM）。首先，使用改进局部二值模式和灰度共生矩阵分别提取图像的局部特征和全局特征。然后，针对极限学习机在分类任务中存在的... 详细信息

针对目前存在的钢板缺陷分类检测精度低的问题，提出了一种改进鲸鱼算法优化极限学习机分类模型（MIWOA-ELM）。首先，使用改进局部二值模式和灰度共生矩阵分别提取图像的局部特征和全局特征。然后，针对极限学习机在分类任务中存在的问题，提出改进鲸鱼算法，采用circle混沌映射、池化机制、柯西分布以及自适应权重四种策略分别对原算法的不足之处进行改进。最后，使用改进鲸鱼算法对极限学习机进行参数寻优，并将寻优得到的参数作为极限学习机的输入数据进行缺陷分类。实验结果表明，MIWOA-ELM模型在NEU-DET和X-SDD两个数据集上的分类准确率分别达到了97.78%和91.91%，较原模型分别提升了3.34个百分点和5.88个百分点，并且与BP、RF、ELM等经典模型相比具有明显优势，有效提高了钢板表面缺陷的分类精度。

关键词：缺陷分类极限学习机改进鲸鱼算法 circle混沌映射池化机制柯西分布自适应权重

基于改进非洲秃鹫算法优化极限学习机的船舶运动预测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量技术 2024年第5期47卷 54-60页

作者：戚得众吴云志丁璐丁坦湖北工业大学机械工程学院武汉430068 山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 武昌首义学院机电学院武汉430064

针对船舶运动预测模型精度不高而造成预测结果误差大的问题,提出一种利用改进非洲秃鹫优化算法(IAVOA)优化模型参数的极限学习机(ELM)预测模型,对船舶运动状况进行预测。在初始化种群时引入circle混沌映射,增加种群的多样性;加入自适应... 详细信息

针对船舶运动预测模型精度不高而造成预测结果误差大的问题,提出一种利用改进非洲秃鹫优化算法(IAVOA)优化模型参数的极限学习机(ELM)预测模型,对船舶运动状况进行预测。在初始化种群时引入circle混沌映射,增加种群的多样性;加入自适应算子,调整两类秃鹫对其他秃鹫的指引作用,提升算法的收敛速度和解的质量。利用IAVOA优化的ELM模型对船模水池试验运动数据进行预测,并采用均方根误差和平均绝对误差评判该预测模型,与现有其他启发式算法优化ELM模型比较,所提出的IAVOA-ELM具有更优的预测精度和泛化能力。

关键词：极限学习机秃鹫优化算法 circle混沌映射自适应调整算子船舶运动预测