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基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥控制系统研究 被引量：2
1
作者 丁筱玲 王克林 +3 位作者 李军台 郭冰 李志勇 赵立新 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期240-247,共8页
针对水肥控制难度大,传统灌溉施肥方法智能化程度较低的问题,设计一种基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥一体化控制系统。以控制混合肥液的EC(电导率)值为目标,在传统模糊PID控制算法的基础上引入BAS(天牛须搜索)算法和Smith预估... 针对水肥控制难度大,传统灌溉施肥方法智能化程度较低的问题,设计一种基于BAS—Smith—Fuzzy PID的物联网水肥一体化控制系统。以控制混合肥液的EC(电导率)值为目标,在传统模糊PID控制算法的基础上引入BAS(天牛须搜索)算法和Smith预估器。通过MATLAB/Simulink软件仿真,验证其寻优和优化能力,对比常规PID、BAS—PID模型,结果表明,BAS—Smith—Fuzzy PID控制器拥有优异控制性能。基于STM32主控平台搭建单通道混肥装置,配置MCGS触摸屏上位机并基于Android平台开发客户端进行人机交互,试验结果表明,BAS—Smith—Fuzzy PID的调节时间对比常规PID、BAS—PID缩短17.1%、63%、超调量降低82.1%、87.2%。 展开更多
关键词 水肥一体化 baS算法 模糊PID控制 物联网 SIMULINK仿真
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基于BAS-BP的马尾松叶面积指数遥感估算
2
作者 毕陈权 石振情 +3 位作者 谭伟 朱玉婷 周浩 程旺 《绿色科技》 2025年第2期53-60,共8页
叶面积指数(LAI)是反映马尾松生长状况的一个重要参数,快速、准确、无损地估测马尾松LAI能为马尾松的经营管理提供基础数据。使用LAI-2200型植物冠层分析仪获取花溪区马尾松样地LAI数据,结合同期Landsat 8 OLI数据,选择并计算了与LAI密... 叶面积指数(LAI)是反映马尾松生长状况的一个重要参数,快速、准确、无损地估测马尾松LAI能为马尾松的经营管理提供基础数据。使用LAI-2200型植物冠层分析仪获取花溪区马尾松样地LAI数据,结合同期Landsat 8 OLI数据,选择并计算了与LAI密切相关的8种植被指数,分析了各种植被指数与样地实测LAI的相关性,进而使用天牛须搜索(BAS)优化的BP神经网络模型构建了马尾松LAI遥感估算模型,以反向传播神经网络(BP)模型、遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型和粒子群(PSO)优化的BP神经网络为参比模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和CPU运行时间为指标评价并比较了模型估算精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数均与对应的LAI呈现极显著相关(P<0.01),相关系数都大于0.5;BAS-BP模型在3个样本组中的预测精度和训练速度均高于同期的BP模型、GA-BP模型和PSO-BP模型;3个样本组中BAS-BP模型的LAI预测值与实测值的R^(2)分别为0.6624、0.6949和0.7163,均高于同期的BP模型、GA-BP模型和PSO-BP模型,对应的RMSE分别为0.4181、0.3759和0.3798,训练时间分别为44.24、42.08 s和41.72 s,均小于同期的3种模型。因此,BAS-BP可作为快速、准确估算马尾松LAI的一种新方法。 展开更多
关键词 马尾松 叶面积指数 遥感估算 天牛须搜索(baS)算法 BP神经网络
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基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测 被引量：1
3
作者 徐武 范鑫豪 +2 位作者 沈智方 刘洋 刘武 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期321-331,共11页
为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型... 为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型运行速度;其次,引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法(BAS)进行改进,提出FABAS算法;最后,利用FABAS算法对核极限学习机(KELM)的正则化参数C和核参数γ进行寻优,降低人为因素对模型盲目训练的影响,提高模型预测精度.仿真结果显示,提出的预测模型有效提高了传统模型的预测精度. 展开更多
关键词 短期风电功率预测 萤火虫算法 天牛须算法 核主成分分析 核极限学习机
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基于IWOA-BA的局部遮阴下光伏最大功率追踪
4
作者 魏业文 邱天一 +2 位作者 李熠俊 李艺博 刘霁欧 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期97-103,共7页
针对光伏阵列在局部遮阴下呈现多峰突变,导致传统最大功率点追踪算法(MPPT)失能的问题,提出了自适应权重及随机差分策略鲸鱼优化算法(IWOA)和蝙蝠算法(BA)的复合算法IWOA-BA.首先考量IWOA突变收敛因子及可变权重策略,使局部寻优和全局... 针对光伏阵列在局部遮阴下呈现多峰突变,导致传统最大功率点追踪算法(MPPT)失能的问题,提出了自适应权重及随机差分策略鲸鱼优化算法(IWOA)和蝙蝠算法(BA)的复合算法IWOA-BA.首先考量IWOA突变收敛因子及可变权重策略,使局部寻优和全局搜索能力达到动态平衡,迭代变化显著;然后,通过BA局部搜索机制进行有效变异操作,提高跳出局部最优解的能力;算法后期通过随机差分变异策略对个体位置进行二次更新,以此增加种群多样性;最后,对比传统粒子群算法(PSO)、斑马优化算法(ZOA)、鲸鱼算法(WOA),通过Simulink仿真测试结果显示,IWOA-BA在静态和动态的追踪速度和寻优精度上都具有显著优越性. 展开更多
关键词 最大功率点追踪 光伏阵列 局部遮阴 IWOA-ba复合算法 非线性收敛因子
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基于BA-ELM和模糊机会约束的源荷储资源协同运行 被引量：2
5
作者 张泽龙 陈宝生 +3 位作者 杨燕 靳盘龙 刘桐 赵嘉麒 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期618-629,共12页
可靠有效的中长期电力需求预测是电力生产输送的重要依据,同时我国新能源行业发展迅速,风光波动性的影响不可忽视,未来电力系统规划能否适应需求变化场景经济高效地运行成为研究热点.为综合考虑电力需求与电力系统协同运行,平抑新能源... 可靠有效的中长期电力需求预测是电力生产输送的重要依据,同时我国新能源行业发展迅速,风光波动性的影响不可忽视,未来电力系统规划能否适应需求变化场景经济高效地运行成为研究热点.为综合考虑电力需求与电力系统协同运行,平抑新能源波动与需求偏差,提出一种基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和引入模糊参数的源荷储资源协同运行算法的预测调度综合评价模型,并以西北某地区为例进行了分析研究,结果表明,该模型可以准确预测不同发展情景下的电力需求,并且可以为源荷储资源规划优化提出科学性参考意见. 展开更多
关键词 蝙蝠算法 极限学习机 需求预测 源网荷储 政策建议
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支持拜占庭容错的分布式物联网访问控制机制 被引量：1
6
作者 柴蓉 艾莉萍 +1 位作者 杨泞渝 梁承超 《通信学报》 北大核心 2025年第4期174-186,共13页
随着物联网的广泛应用,物联网设备承载的数据量迅速增长,数据访问需求显著增加。然而,物联网应用场景复杂多样、设备异构高混杂以及数据高度敏感等特性,给数据的高效管理与安全访问带来了严峻挑战。针对存在拜占庭节点的物联网场景,研... 随着物联网的广泛应用,物联网设备承载的数据量迅速增长,数据访问需求显著增加。然而,物联网应用场景复杂多样、设备异构高混杂以及数据高度敏感等特性,给数据的高效管理与安全访问带来了严峻挑战。针对存在拜占庭节点的物联网场景,研究物联网访问控制技术,提出了一种分层区块链网络架构,包括一个主集群及多个子集群。综合考虑物联网设备的算力及通信速率,定义节点性能度量以确定主集群节点,并基于系统吞吐量优化确定节点关联策略。基于所构建的分层区块链网络架构,设计数据访问控制智能合约,精确刻画访问控制策略的定义、更新、部署和撤销函数。为实现数据访问控制的高效可靠共识,综合考虑系统共识性能与复杂度,提出了一种改进的Paxos-Hotstuff分层共识算法,由主集群节点执行改进式Paxos算法,子集群节点执行Hotstuff算法。仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 物联网 访问控制 区块链 共识算法 拜占庭容错 智能合约
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面向物联网的改进拜占庭容错共识算法 被引量：1
7
作者 谢勇 孙传恒 +1 位作者 罗娜 邢斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期360-367,共8页
为更好提升区块链和物联网的融合度,提出一种基于信任和主节点选取的拜占庭容错容错共识算法(trusted and primary node election Byzantine fault tolerance,TBFT)。对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法... 为更好提升区块链和物联网的融合度,提出一种基于信任和主节点选取的拜占庭容错容错共识算法(trusted and primary node election Byzantine fault tolerance,TBFT)。对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法进行改进,优先选择快速节点作为主节点;加入直接信任模型实现拜占庭节点、宕机节点的剔除机制,优化一致性协议和视图切换协议。实验及分析结果表明,当网络中的诚实节点数量为34个、宕机和拜占庭节点共16个时,该算法相比PBFT,共识时延下降72%,吞吐量高约37%,系统安全性和稳定性得到了提升。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 信任模型 快速节点 物联网 拜占庭容错 仿真实验
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考虑负荷变动及风光预测误差的梯级电站实时出力调整方法 被引量：1
8
作者 醋院科 蒋志强 +6 位作者 王鹏飞 吴文雄 肖鹏 张太衡 张超 陈兰兰 严尔治 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期213-217,共5页
随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负... 随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负荷需求变化的出力调整模型采用鲸鱼优化算法进行求解,面向风光预测误差的出力调整采用多策略调整方法求解,基于不同的梯级水电站排序对预测误差进行消纳,并对比不同策略之间得到的调整方案。结果表明,全时段出力调整相较于部分时段出力调整的出力波动大,但未来时段的蓄能值较大;按照电站出力比排序进行出力调整的方案耗能最少,而按照出力调整大小排序进行调整的方案得到的时段末水位与原出力计划水位最为接近。2种模型能够较好地对梯级水电站的实时出力进行调整,可为北盘江梯级电站出力实时负荷调整提供支撑。 展开更多
关键词 梯级水库 实时调度 负荷调整 改进鲸鱼优化算法 北盘江流域
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区块链共识机制与改进算法研究进展
9
作者 高威 刘丽华 +1 位作者 和斌涛 邓方安 《计算机应用》 北大核心 2025年第9期2848-2864,共17页
共识机制是区块链技术的核心,共识算法则是实现这一机制的具体技术手段,它确保区块链数据库的一致性和正确性,对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此,首先从区块链技术的底层存储的角度,将共识算法分为链式和图... 共识机制是区块链技术的核心,共识算法则是实现这一机制的具体技术手段,它确保区块链数据库的一致性和正确性,对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此,首先从区块链技术的底层存储的角度,将共识算法分为链式和图式两类,并分类综述不同类型的共识算法的工作原理、优化策略和典型代表性算法;其次,针对区块链的复杂应用背景,分别全面梳理链式结构和图式结构共识算法的主流改进算法,给出共识算法的发展主线,特别是在安全性方面进行深入的比较,指出它们存在的优缺点和可能面临的安全风险;最后,从安全性、可扩展性、公平性和激励策略等多个维度,深入讨论当前区块链共识算法面临的挑战,并展望它们的发展趋势,为研究者提供理论参考。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 分布式系统 拜占庭容错 链式存储结构 图式存储结构
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基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位 被引量：21
10
作者 邱彬 罗添元 +2 位作者 宁博 慕会宾 杨桢 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期8-14,共7页
针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗... 针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。 展开更多
关键词 分布式电源 故障定位 遗传算法 天牛须搜索算法 配电网
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BA无标度网络性能优化方法研究 被引量：7
11
作者 文宏 樊晓平 +1 位作者 张会福 陈安华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1812-1815,共4页
诸如Internet的web层及路由层、城市公交网、航空网等实际网络都呈现BA网络的无标度特点.常用的提高此类网络性能的代表性方法有优化路由算法参数、增加网络节点处理能力等.通过研究BA网络拓扑、局部路由算法及节点处报文数之间的关系,... 诸如Internet的web层及路由层、城市公交网、航空网等实际网络都呈现BA网络的无标度特点.常用的提高此类网络性能的代表性方法有优化路由算法参数、增加网络节点处理能力等.通过研究BA网络拓扑、局部路由算法及节点处报文数之间的关系,从理论上揭示了上述两种方法的优缺点,同时设计了一种通过优化配置节点处理能力来提高网络性能的新方法.仿真实验表明:优化路由算法参数能扩大网络容量,但会增加报文路由时间;提高少数大度节点转发能力也能扩大网络容量,同时避免增加报文路由时间,但需额外增加网络节点处理能力;而新设计的方法则能够在不增加网络节点处理能力之和的基础上大幅扩大网络容量、减少报文路由时间.本文的研究成果可为BA网络优化设计提供基础. 展开更多
关键词 ba无标度网络 网络拓扑 节点转发能力 网络性能 局部路由算法
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基于LMD-BA-ELM的边坡变形时序非线性预测模型研究 被引量：9
12
作者 韩永亮 李胜 +2 位作者 杨宏伟 李军文 胡海永 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期59-65,共7页
为分析和预测边坡变形,基于局域均值分解(LMD)、蝙蝠算法(BA)和极限向量机(ELM)的基本原理,建立边坡变形时序非线性预测模型。用LMD法将边坡变形时序样本分解为多组相对平稳的分量;用BA对ELM的参数进行全局寻优,构建BA-ELM预测模型,并... 为分析和预测边坡变形,基于局域均值分解(LMD)、蝙蝠算法(BA)和极限向量机(ELM)的基本原理,建立边坡变形时序非线性预测模型。用LMD法将边坡变形时序样本分解为多组相对平稳的分量;用BA对ELM的参数进行全局寻优,构建BA-ELM预测模型,并对各分量进行滚动预测,经叠加各分量预测值,得到边坡变形最终预测结果。以某露天矿边坡变形实际监测数据为例,进行多模型对比分析。结果表明:LMD-BA-ELM模型预测的平均绝对误差为0.151 0 mm,平均相对误差为1.287 3%,运行时间为7.614 3 s;能够充分挖掘边坡变形的内部规律,有效降低其非线性特征。 展开更多
关键词 边坡变形 局域均值分解(LMD) 蝙蝠算法(ba) 极限向量机(ELM) 非线性
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巷道松软煤体流变参数反演的BAS-ESVM模型与应用 被引量：1
13
作者 孙元田 李桂臣 +2 位作者 钱德雨 张苏辉 许嘉徽 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期106-115,共10页
深部煤体巷道变形具有明显的流变特性,准确高效地获取煤体的流变参数是研究巷道流变机理的重要基础。基于典型的煤巷流变工程案例,经分析认为,巷道帮部的松软煤体的长时变形具有两阶段流变特征,即前期的减速大流变阶段和后期的等速大流... 深部煤体巷道变形具有明显的流变特性,准确高效地获取煤体的流变参数是研究巷道流变机理的重要基础。基于典型的煤巷流变工程案例,经分析认为,巷道帮部的松软煤体的长时变形具有两阶段流变特征,即前期的减速大流变阶段和后期的等速大流变阶段,获得煤体的流变参数对于进一步研究巷道失稳具有重要意义。基于人工智能算法支持向量机(SVM),采用天牛须算法(BAS)高效获取SVM的核函数参数σ和罚参数C,形成改进型进化支持向量机(ESVM),提高SVM的学习和泛化能力。进一步地,明确围岩的流变模型和弹塑性力学参数,基于正交设计原理,构建松散煤体流变参数样本数据。建立数值模拟模型,对构建的流变参数样本进行模拟计算,得到含有时序性的计算巷道位移,进而将每一组流变参数及其通过数值计算得到的与时间相对应的两帮移近量位移作为一组样本,形成样本数据库。将上述数据通过ESVM模型不断学习,以现场位移数据为目标,再利用BAS搜索得到最佳的煤体流变参数,最终构建得到BAS-ESVM煤体流变参数反演模型。得到的流变参数经过正算验证,结果显示计算位移与实测值吻合较好,证明了该方法的有效性与流变参数的正确性,该方法为研究煤体巷道流变机理奠定了参数基础。 展开更多
关键词 煤体巷道 流变参数反演 人工智能 支持向量机(SVM) 天牛须算法(baS)
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区块链共识算法综述
14
作者 周凯 陈福 +1 位作者 鲁添元 曹怀虎 《计算机科学》 北大核心 2025年第11期255-269,共15页
共识算法是区块链的核心支撑技术,本质上是分布式系统各节点就特定数据达成一致性的问题。目前,共识算法存在的最大瓶颈是通信复杂性带来的延迟和吞吐量对区块链性能产生的影响。据此,在系统综述共识技术发展脉络的基础上,分析了基于轮... 共识算法是区块链的核心支撑技术,本质上是分布式系统各节点就特定数据达成一致性的问题。目前,共识算法存在的最大瓶颈是通信复杂性带来的延迟和吞吐量对区块链性能产生的影响。据此,在系统综述共识技术发展脉络的基础上,分析了基于轮次(Basic-Round,BR)的DAG(Directed Acyclic Graph)分类标准,深入研究了BR-DAG共识算法的核心原理、共识过程,重点阐述了BR-DAG类共识算法降低网络通信延迟、提升共识收敛速度以及提高交易吞吐量的问题。进一步总结了BBCA-Chain等前沿共识算法的研究现状、存在的问题及发展趋势。此外,根据既定的分类标准,提出综合评价体系对各类共识算法在吞吐量、延迟等性能维度上进行对比分析。最后,讨论了目前共识算法面临的挑战,提出未来研究可以围绕BR-DAG和Rho-calculate构建基于消息交互传递的并发计算模型。通过形式化验证的方式,实现高吞吐量、低延迟并且稳健的共识算法。 展开更多
关键词 共识算法 区块链 拜占庭容错 BBCA-chain Rho-calculate
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基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蚀速率预测 被引量：22
15
作者 骆正山 姚梦月 +1 位作者 骆济豪 王小完 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期173-180,共8页
目的提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法建立基于核主成分分析法(KPCA)和天牛须搜索(BAS)算法优化的广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外... 目的提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法建立基于核主成分分析法(KPCA)和天牛须搜索(BAS)算法优化的广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外腐蚀速率预测的数学模型,并采用BAS算法对模型进行优化,减小了人为设置参数的影响。以川气东送埋地管段为例,分析选取出12种关键影响因素,建立了埋地管道外腐蚀指标体系,借助MATLAB-R2014a编写程序进行仿真,并与实际值进行对比。结果模型的预测结果与实际值基本一致,KPCA可有效降低指标体系的维度,提取出包含原始信息97.9%的3个主因素—土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量,简化了运算过程。采用的BAS-GRNN模型将预测精度提高到7.83%以内,平均相对误差5.21%,决定系数取值0.93。与其他模型相比,该模型性能较好,预测精度更高。结论采用KPCA提取的主要影响因素符合工程实际,建立的BAS-GRNN模型预测精度高,有较好的适应性,为埋地管道外腐蚀速率预测提供了新思路,对管道的维护更新工作提供了参考依据。 展开更多
关键词 埋地管道 外腐蚀速率预测模型 核主成分分析法(KPCA) 天牛须搜索算法(baS) 广义回归神经网络(GRNN)
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基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置 被引量：16
16
作者 朱娟娟 段奕琳 +1 位作者 闫群民 李召 《电力工程技术》 北大核心 2023年第2期180-187,共8页
风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。... 风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。 展开更多
关键词 储能 风电出力波动 容量优化 荷电状态(SOC) LOGISTIC映射 天牛须搜索-改进多目标粒子群优化(baS-IMOPSO)算法
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基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测 被引量：13
17
作者 张新生 常潆戈 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期99-106,共8页
为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的... 为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R^(2)高达0.9949,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。 展开更多
关键词 海洋油气管道 外腐蚀速率 因子分析(FA) 天牛须搜索算法(baS) 极限学习机(ELM)
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基于BAS-AGA的多层级多类型的设施选址-分配问题 被引量：6
18
作者 周国华 杜琬婷 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第12期5251-5259,共9页
针对物流网络的复杂度不断提高,物流网络中的设施选址存在诸多不确定因素的问题,建立考虑多种类型的产品、同一层级有多种类型的设施、同一类型设施可以处理多种类型产品的N层级的选址-分配模型,并考虑4种不确定场景,设计改进的天牛须-... 针对物流网络的复杂度不断提高,物流网络中的设施选址存在诸多不确定因素的问题,建立考虑多种类型的产品、同一层级有多种类型的设施、同一类型设施可以处理多种类型产品的N层级的选址-分配模型,并考虑4种不确定场景,设计改进的天牛须-遗传混合算法(beetle antennae search and adaptive genetic algorithm,BAS-AGA)进行求解。改进的算法以遗传算法为基本框架,混合天牛须算法增强局部搜索能力、引入自适应算子平衡局部搜索能力与全局搜索能力,算例测试验证了BAS-AGA算法的有效性。铁路工程某标段的实例验证了模型的合理性。结果表明:通过适当增加设施数量及科学选择设施位置可以降低物流成本,从而降低总成本。 展开更多
关键词 不确定性 多层级 多类型 选址-分配 改进的天牛须-遗传混合算法(baS-AGA)
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基于CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型的白水河滑坡位移预测 被引量：13
19
作者 李龙起 王梦云 +2 位作者 赵皓璆 王滔 赵瑞志 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-59,66,共9页
为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及... 为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及由IMF分项构成的波动项。首先采用BP神经网络对趋势项位移进行预测,随后利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对波动项进行预测,并将预测结果与CEEMDAN-PSO-SVR-Adaboost、CEEMDAN-BA-BP-Adaboost、CEEMADAN-BA-SVR、BA-SVR-Adaboost模型预测结果进行对比分析,验证本模型在位移预测方面的优越性。此外,利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对ZG118波动项位移进行预测,同时计算ZG93监测点最终累计预测位移。结果表明,对白水河滑坡位移进行预测时,CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型具有较高的准确性和适用性。 展开更多
关键词 白水河滑坡 位移预测 自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 蝙蝠算法(ba) 支持向量回归机(SVR) 集成学习
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基于HRCMFDE、LS、BA-SVM的行星齿轮箱故障诊断 被引量：4
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作者 庄敏 李革 +1 位作者 范智军 孔德成 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第11期1535-1543,共9页
针对行星齿轮箱的特征提取以及故障识别问题,提出了一种基于混合精细复合多尺度波动散布熵(HRCMFDE)特征提取、拉普拉斯分数(LS)特征降维优化和蝙蝠算法优化支持向量机(BA-SVM)故障识别的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,提出了一种新的... 针对行星齿轮箱的特征提取以及故障识别问题,提出了一种基于混合精细复合多尺度波动散布熵(HRCMFDE)特征提取、拉普拉斯分数(LS)特征降维优化和蝙蝠算法优化支持向量机(BA-SVM)故障识别的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,提出了一种新的时间序列复杂度测量方法—HRCMFDE(其由5种不同粗粒化方式的RCMFDE组成,具备更全面和可靠的特征提取性能),用于从振动信号中挖掘出反映行星齿轮箱状态的故障信息,构成初始的混合故障特征;然后,考虑到由HRCMFDE组成的故障特征具有较高的维数和冗余,利用LS对初始特征进行了优化,生成了低维的敏感特征;最后,利用基于蝙蝠算法优化的支持向量机,对行星齿轮系不同故障特征向量进行了训练和分类,利用真实故障数据集对基于HRCMFDE、LS、BA-SVM的方法进行了验证。研究结果表明:利用行星齿轮箱数据集对该方案进行的有效性实验,能够准确地识别出齿轮箱的不同故障,其单次分类的准确率达到了98.13%,多次分类的平均准确率也优于对比方法;该结果验证了基于混合精细复合多尺度波动散布熵特征提取的有效性,采用该方法能够对行星齿轮箱的故障进行诊断。 展开更多
关键词 特征提取 特征降维优化 故障分类识别 混合精细复合多尺度波动散布熵 拉普拉斯分数 蝙蝠算法优化支持向量机
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