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基于改进的FOA-SVM导水裂隙带高度预测研究 被引量：33
1
作者 张宏伟 朱志洁 +1 位作者 霍丙杰 宋卫华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期9-14,共6页
为准确预测导水裂隙带高度,提出一种新的预测方法。在对部分矿井的导水裂隙带发育情况统计分析的基础上,应用支持向量机(SVM)建立导水裂隙带高度预计模型。采用改进的果蝇优化算法(FOA)优化参数,避免SVM的参数选取对预测准确性的影响。... 为准确预测导水裂隙带高度,提出一种新的预测方法。在对部分矿井的导水裂隙带发育情况统计分析的基础上,应用支持向量机(SVM)建立导水裂隙带高度预计模型。采用改进的果蝇优化算法(FOA)优化参数,避免SVM的参数选取对预测准确性的影响。选取统计样本,检验该模型的预测性能。并将该模型的预测结果与未改进的3种方法(FOA优化的SVM、遗传算法(GA)优化的SVM和粒子群算法(PSO)优化的SVM模型)分别进行比较。结果表明:改进的FOA-SVM模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,能够相对准确、高效地预测导水裂隙带高度。 展开更多
关键词 导水裂隙带 支持向量机(SVM) 果蝇优化算法(foa) 回归 仿真预测
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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测 被引量：17
2
作者 吴庆伟 王金龙 张平 《腐蚀与防护》 北大核心 2017年第9期732-736,共5页
针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模... 针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。 展开更多
关键词 管道内腐蚀速率 支持向量机SVM 果蝇算法foa 多元统计分析
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基于FOA的叠前反演方法 被引量：4
3
作者 窦玉坛 史松群 刘化清 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期948-953,1016+851,共6页
本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区... 本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区实际二维数据,能够快速得到较稳定可靠的弹性反演参数,表明文中方法能够用于指示气层的横向变化。 展开更多
关键词 foa非线性 叠前反演 ZOEPPRITZ方程 全局优化
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基于改进深度稀疏自编码器及FOA-ELM的电力负荷预测 被引量：28
4
作者 张淑清 要俊波 +2 位作者 张立国 姜安琦 穆勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期49-57,共9页
智能电网的发展使得电网获取的数据逐渐增多,为了从多维大数据中获取有用信息并对短期内电力负荷进行准确的预测,提出了一种基于改进的深度稀疏自编码器(IDSAE)降维及果蝇优化算法(FOA)优化极限学习机(ELM)的短期电力负荷预测方法。将L... 智能电网的发展使得电网获取的数据逐渐增多,为了从多维大数据中获取有用信息并对短期内电力负荷进行准确的预测,提出了一种基于改进的深度稀疏自编码器(IDSAE)降维及果蝇优化算法(FOA)优化极限学习机(ELM)的短期电力负荷预测方法。将L1正则化加入到深度稀疏自编码器(DSAE)中能够诱导出更好的稀疏性,用IDSAE对影响电力负荷预测精度的高维数据进行特征降维,消除了指标间的多重共线性,实现高维数据向低维空间的压缩编码。采用FOA优化算法优化ELM的权值和阈值,得到最优值,能够克服因极限学习机随机选择权值和阈值导致预测精度低的缺点。首先将气象因素通过IDSAE降维,得到稀疏后的综合气象因素特征指标,协同电力负荷数据作为FOA优化的ELM预测模型的输入向量进行电力负荷预测。通过与DSAE-FOAELM、DSAE-ELM和IDSAE-ELM等模型的对比实验,证明了提出的预测模型能有效提高预测精度,经计算得出预测精度提升大约8%。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 深度稀疏自编码器(DSAE) 降维 果蝇优化算法 极限学习机
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基于因果时序网络的FOA-GRNN电网故障诊断方法 被引量：6
5
作者 薛毓强 李宗辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第11期72-77,共6页
针对电网故障诊断过程常受到警报信息畸变以及保护设备误动或拒动等不确定因素的影响而导致误诊断的问题,提出了基于时序网络的果蝇优化算法-广义回归神经网络电网故障诊断方法。利用系统保护与设备之间存在的时序逻辑关系,对获得的电... 针对电网故障诊断过程常受到警报信息畸变以及保护设备误动或拒动等不确定因素的影响而导致误诊断的问题,提出了基于时序网络的果蝇优化算法-广义回归神经网络电网故障诊断方法。利用系统保护与设备之间存在的时序逻辑关系,对获得的电网故障警报信息甄别后再进行故障诊断。算例分析及测试结果说明,所提方法能够准确地实现电网的故障诊断,并适应电网拓扑结构的变化。 展开更多
关键词 电力系统 因果网络 神经网络 果蝇优化算法 广义回归神经网络
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FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用 被引量：2
6
作者 肖正安 罗海峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期219-222,245,共5页
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音... 信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。 展开更多
关键词 拉凡格氏算法 果蝇优化算法 粒子群优化算法 稀疏分解
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语音信号稀疏分解的FOA实现 被引量：7
7
作者 肖正安 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期232-234,共3页
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。利用果蝇优化算法实现快速寻找匹配追踪(MP)过程每一步的最优原子,大大提高了语音信号稀疏分解的速度,算法的有效性为实验结果所证实。
关键词 语音信号 稀疏分解 匹配追踪 果蝇优化算法
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基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测 被引量：3
8
作者 田丽 凤志民 刘世林 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第11期1632-1638,共7页
为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法... 为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。首先,运用CEEMD算法把风电功率序列分解为若干个分量,并用PSR算法来确定LSSVM建模过程中各个分量的输入和输出;然后,采用FOA算法优化LSSVM建模中的参数,并用训练好的LSSVM对各个分量进行单独预测;最后,用某风电场的实测数据对该组合预测方法进行验证。结果表明,与单独的LSSVM方法和FOA-LSSVM方法预测结果相比,建立的组合模型预测方法精度更高,对风电功率的短期预测更为有效和适用。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 相空间重构 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机
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基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电策略
9
作者 舒征宇 刘文灿 +2 位作者 李黄强 王灿 姚钦 《电力工程技术》 北大核心 2025年第3期179-187,共9页
随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性... 随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性,无差别对待电动汽车的充放电调度,只会徒增电网侧的供电压力。为解决此类问题,文中首先在合作博弈的框架下,考虑电动汽车代理商与电动汽车用户之间的博弈关系,提出电价指导用户充电选择的电动汽车充电调度优化方法,并搭建电动汽车的动态分时优化充放电仿真模型。然后,在求解过程中,利用改进的果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对电动汽车充电时段进行规划。最后,通过算例仿真分析验证该策略的可行性与经济性。与现有的固定电价策略相比,所提策略不仅可以有效减小电网负荷的峰谷差,避免负荷“新高峰”,而且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。 展开更多
关键词 充电选择 有序充放电 改进的果蝇优化算法(foa) 动态分时电价 合作博弈收益 削峰填谷
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基于改进FOA-SVM的矿井火灾图像识别 被引量：16
10
作者 苗续芝 陈伟 +2 位作者 毕方明 房卫东 张武雄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期267-274,共8页
为解决矿井下传统火灾识别方法准确率较低的问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(FOA)-支持向量机(SVM)的火灾图像识别算法。利用YCrCb颜色空间对捕获的图像进行分割,根据早期的火灾图像特征从图像序列中提取多个火灾特征值。用基于分群... 为解决矿井下传统火灾识别方法准确率较低的问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(FOA)-支持向量机(SVM)的火灾图像识别算法。利用YCrCb颜色空间对捕获的图像进行分割,根据早期的火灾图像特征从图像序列中提取多个火灾特征值。用基于分群体融合的改进FOA算法搜索SVM最优核参数和惩罚因子,将提取的火灾图像特征值作为SVM的输入对样本数据进行分类。实验结果表明,采用该方法对矿井火灾进行识别时准确率达97.2%,其分类效果显著优于FOA方法、粒子群优化算法等。 展开更多
关键词 矿井火灾 火灾特征 图像处理 支持向量机 果蝇优化算法
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基于改进FOA优化的CS-SVM轴承故障诊断研究 被引量：18
11
作者 何大伟 彭靖波 +2 位作者 胡金海 李腾辉 贾伟州 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第18期108-114,共7页
针对故障诊断中的小样本及样本类不平衡问题。建立基于代价敏感支持向量机(CS-SVM)的故障诊断模型,提出采用改进FOA算法(IFOA)对规则化常数C+,C-和核函数参数g进行优化选取,通过增大对故障类样本错分的惩罚代价,提升对故障类的诊断正确... 针对故障诊断中的小样本及样本类不平衡问题。建立基于代价敏感支持向量机(CS-SVM)的故障诊断模型,提出采用改进FOA算法(IFOA)对规则化常数C+,C-和核函数参数g进行优化选取,通过增大对故障类样本错分的惩罚代价,提升对故障类的诊断正确率;以IMS航空轴承试验数据为对象,结合随机共振、KPCA特征提取方法对所提IFOA优化的CS-SVM模型进行了验证。结果表明,该方法能有效处理误分类代价不同的轴承故障诊断问题,提高了故障类样本的诊断正确率,可拓展应用至其它故障诊断领域。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 改进果蝇优化算法(Ifoa) 代价敏感支持向量机(S-SVM)
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基于FOA-RBF网络的城市道路短时交通流预测 被引量：7
12
作者 陈明猜 於东军 戚湧 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第2期103-110,共8页
为了提高城市道路短时交通流预测的时效性、准确性,提出一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的径向基(Radial Basis Function,RBF)网络预测方法,简称FOA-RBF网络。以交通数据的混沌特性为依据,对短时交通流时... 为了提高城市道路短时交通流预测的时效性、准确性,提出一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的径向基(Radial Basis Function,RBF)网络预测方法,简称FOA-RBF网络。以交通数据的混沌特性为依据,对短时交通流时间序列进行相空间重构,在相空间中构造混沌模型,凭借FOA算法对参数空间的探索能力,优化RBF网络的超参数,以此建立FOA-RBF网络。在城市道路数据上对FOA-RBF网络的有效性进行验证,实验结果表明,FOA-RBF网络在精度上有较大提升,并在处理大数据方面表现出较好的性能。 展开更多
关键词 短时交通流预测 相空间重构 果蝇优化算法 径向基网络 foa-RBF网络
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内腐蚀海底管道剩余强度的FOA-GRNN模型 被引量：11
13
作者 毕傲睿 骆正山 +1 位作者 宋莹莹 张新生 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期78-83,共6页
为探究内腐蚀海底管道剩余强度,保证管道安全运营,基于管道壁厚、直径,腐蚀深度、长度、宽度和极限抗拉强度等影响因素,提出果蝇优化算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的剩余强度计算方法,应用GRNN构建剩余强度预测模型;采用FOA优化... 为探究内腐蚀海底管道剩余强度,保证管道安全运营,基于管道壁厚、直径,腐蚀深度、长度、宽度和极限抗拉强度等影响因素,提出果蝇优化算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的剩余强度计算方法,应用GRNN构建剩余强度预测模型;采用FOA优化模型,人为设置光滑因子的负面影响;通过有限元模拟生成影响因素和剩余强度数据库,并采用FOA-GRNN模型训练和预测;以巴西国家石油研究中心的极限强度爆破试验数据为例,分析验证预测模型。结果表明:FOAGRNN模型对有限元模拟数据的剩余强度预测平均相对误差(ARE)为16.53%,对试验数据预测ARE为7.81%,预测结果合理、准确。 展开更多
关键词 内腐蚀海底管道 剩余强度 果蝇优化算法(foa) 广义回归神经网络(GRNN) 有限元
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WSN中利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法 被引量：1
14
作者 罗宏等 蓝耿 +2 位作者 聂良刚 粟光旺 伍一坤 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第12期135-141,219,共8页
针对传统无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)对运动目标的定位和跟踪容易产生明显误差的问题,提出利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法。基于改进FOA-GRNN法,利用从锚点接收到的运动目标的模拟(RSSI... 针对传统无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)对运动目标的定位和跟踪容易产生明显误差的问题,提出利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法。基于改进FOA-GRNN法,利用从锚点接收到的运动目标的模拟(RSSI)值和相应的实际目标二维位置对GRNN进行训练,从而获得单个目标在二维运动时的准确初始位置;利用迭代Cubature卡尔曼滤波法对实时目标进行精准定位和测距,获得实时目标的准确定位和跟踪信息;将改进的FOA-GRNN法和迭代Cubature卡尔曼滤波法相结合用于WSN中实时目标跟踪和定位,在提高初始位置精度的同时,还提高了实时目标定位和跟踪信息的准确度。实验结果表明,相比其他几种较新的方法,该方法改善了WSN中实时目标的跟踪性能,降低了误差,提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 无线传感器网络 改进的foa-GRNN 迭代Cubature 实时目标跟踪
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基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定 被引量：5
15
作者 戴洪德 郑伟伟 +2 位作者 郑百东 戴邵武 王瑞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1959-1968,共10页
为提高微机电系统(MEMS)加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇... 为提高微机电系统(MEMS)加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化(PSO)算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 微机电系统(MEMS) 加速度计 标定 模观测法 果蝇优化算法(foa)
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基于IFOA-SA-BP神经网络的雷达信号识别 被引量：5
16
作者 弋佳东 杨洁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2735-2741,共7页
为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该... 为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 雷达信号识别 特征提取 反向传播神经网络 果蝇优化算法 模拟退火算法
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基于FOA法搜索危险滑动面的三维极限平衡分析
17
作者 常晨莹 林川 +1 位作者 袁占军 赵兰浩 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第2期205-211,共7页
针对三维极限平衡法分析边坡稳定时不能搜索最危险滑动面的问题,以索风营水电站Dr2危岩体加固工程为研究对象,采用果蝇优化算法搜索危岩体的滑动面,采用改进的三维极限平衡法对危岩体进行抗震稳定计算,提出基于果蝇优化算法的危岩体危... 针对三维极限平衡法分析边坡稳定时不能搜索最危险滑动面的问题,以索风营水电站Dr2危岩体加固工程为研究对象,采用果蝇优化算法搜索危岩体的滑动面,采用改进的三维极限平衡法对危岩体进行抗震稳定计算,提出基于果蝇优化算法的危岩体危险滑动面搜索方法,并分析了危岩体各种加固措施对稳定的贡献度。结果表明:加固后的危岩体在地震工况下可以维持稳定,其中泥岩灌浆对稳定的贡献最大,顶部锚索贡献最小。该方法弥补了传统极限平衡法无法所搜滑动面的缺陷,提高了边坡失稳的预测精度,可为类似工程提供一定的参考。 展开更多
关键词 危岩滑动面 果蝇优化算法 三维极限平衡法 稳定分析 安全系数
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基于FOA-RBF神经网络的机械类实验课程目标达成度评价 被引量：5
18
作者 宋鹍 刘立堃 +2 位作者 杨涛 杨瑜 路世青 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第5期216-221,257,共7页
在本科机械类专业教学体系中,面向解决复杂工程问题实验课程的课程目标达成度评价是工程教育认证中该类专业毕业要求、培养目标达成度评价的基石。针对重庆理工大学机械工程学院的机械类基础实验课程,构建了实验课程目标达成度评价体系... 在本科机械类专业教学体系中,面向解决复杂工程问题实验课程的课程目标达成度评价是工程教育认证中该类专业毕业要求、培养目标达成度评价的基石。针对重庆理工大学机械工程学院的机械类基础实验课程,构建了实验课程目标达成度评价体系,提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)的径向基函数(RBF)神经网络评价模型,以学生实验项目成绩为输入,课程目标达成度为输出,通过实际学生样本对该评价模型及3种经典神经网络模型进行对比验证。结果表明,FOA-RBF评价模型的平均误差、均方差和最大相对误差均为最优,且其相对误差在49%以内,泛化能力强,对专业实验课程目标达成度预估效果理想,为专业工程教育认证工作提供了科学、量化的评估数据支撑。 展开更多
关键词 实验课程 课程目标 达成度评价 果蝇优化算法 径向基函数 神经网络
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基于LLE-FOA-SVR模型的煤矿突水预测 被引量：1
19
作者 唐守锋 史可 张晔 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第4期148-151,共4页
针对煤矿突水预测精度低、训练速度慢的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)—果蝇优化算法(FOA)—支持向量回归(SVR)的煤矿突水预测模型。首先,利用LLE在非线性数据特征提取方面的优势,提取煤矿突水影响因素原始数据的本质特征,形成重构因... 针对煤矿突水预测精度低、训练速度慢的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)—果蝇优化算法(FOA)—支持向量回归(SVR)的煤矿突水预测模型。首先,利用LLE在非线性数据特征提取方面的优势,提取煤矿突水影响因素原始数据的本质特征,形成重构因子,减少数据间的冗余信息和噪声。然后,利用FOA对SVR的参数进行迭代优化,并将最优参数代入SVR中,以解决传统SVR参数优化困难的问题。最后,结合实例并将LLE-FOA-SVR模型的预测结果与反向传播(BP)、SVR、LLE-SVR模型的预测结果进行对比。实验结果表明:该模型的预测精度高于其他3种模型,预测精度可达90%,且建模时间和运算时间更短。 展开更多
关键词 煤矿突水 局部线性嵌入 支持向量回归机 果蝇优化算法 LLE-foa-SVR模型
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基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测 被引量：4
20
作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal compone... 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量机回归(SVR) 果蝇算法(foa) 主成分分析(PCA)
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