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基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测 被引量:1
1
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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Quantum fireworks algorithm for optimal cooperation mechanism of energy harvesting cognitive radio 被引量:2
2
作者 GAO Hongyuan DU Yanan LI Chenwan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第1期18-30,共13页
For acquiring high energy efficiency and the maximal throughput, a new time slot structure is designed for energy harvesting(EH) cognitive radio(CR). Considering the CR system with EH and cooperative relay, a best coo... For acquiring high energy efficiency and the maximal throughput, a new time slot structure is designed for energy harvesting(EH) cognitive radio(CR). Considering the CR system with EH and cooperative relay, a best cooperative mechanism(BCM)is proposed for CR with EH. To get the optimal estimation performance, a quantum fireworks algorithm(QFA) is designed to resolve the difficulties of maximal throughput and EH, and the proposed cooperative mechanism is called as QFA-BCM. The proposed QFA combines the advantages of quantum computation theory with the fireworks algorithm(FA). Thus the QFA is able to obtain the optimal solution and its convergence performance is proved. By using the new cooperation mechanism and computing algorithm, the proposed QFA-BCM method can achieve comparable maximal throughput in the new timeslot structure. Simulation results have proved that the QFA-BCM method is superior to previous non-cooperative and cooperative mechanisms. 展开更多
关键词 cognitive radio(CR) energy harvesting(EH) quantum computing fireworks algorithm(fa) cooperative communication
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基于FA-PID算法的电动舵机多非线性系统研究 被引量:1
3
作者 尹洪桥 卯昌杰 +2 位作者 管军 易文俊 郑宇程 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期222-230,共9页
针对制导炮弹电动舵机常规建模时常将各部分视为线性环节,且采用传统三闭环PID算法无法解决复杂非线性系统的高频响、低超调等问题。本研究充分考虑了舵机系统内部的电机、死区齿隙与LuGre摩擦等非线性环节,搭建了电动舵机的多非线性控... 针对制导炮弹电动舵机常规建模时常将各部分视为线性环节,且采用传统三闭环PID算法无法解决复杂非线性系统的高频响、低超调等问题。本研究充分考虑了舵机系统内部的电机、死区齿隙与LuGre摩擦等非线性环节,搭建了电动舵机的多非线性控制系统,根据舵偏角运动方向的非单一性,设计了电机的正反转逻辑换相判别模块,并在电动舵机的位置环中引入了模糊自适应PID(FA-PID)智能算法。结果表明:采用FA-PID算法相比于传统PID控制对小角度位置响应的延迟时间下降了约0.49%,上升时间下降了约6.91%,峰值时间下降了约39.94%,稳态误差下降了约94.44%,且进一步通过小角度方波/正弦位置跟踪研究同样可以得出该算法的快速性与鲁棒性。 展开更多
关键词 制导炮弹 电动舵机 齿隙非线性 LuGre摩擦非线性 电机换相判别 fa-PID算法
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建筑火灾全局动态疏散路径规划研究 被引量:1
4
作者 李明海 兰亚乐 +2 位作者 马骁 何鑫 杨一帆 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期205-215,共11页
传统A^(*)算法被广泛应用于路径规划研究中,但该算法在处理复杂环境时存在搜索效率低和寻优路径质量不高的问题。为克服这些问题,提出了一种改进A^(*)算法,该算法结合了启发式搜索与实时动态规划的思想,能在保留A^(*)算法优势的同时显... 传统A^(*)算法被广泛应用于路径规划研究中,但该算法在处理复杂环境时存在搜索效率低和寻优路径质量不高的问题。为克服这些问题,提出了一种改进A^(*)算法,该算法结合了启发式搜索与实时动态规划的思想,能在保留A^(*)算法优势的同时显著提升其搜索效率和路径质量。在改进算法中,设计了一种新型启发式函数,该函数不仅考虑了火灾场景下的危险因素,还引入了实时动态规划策略以引导搜索过程,从而生成更高效的疏散路径。将改进算法与原始算法进行性能对比测试以及建筑火灾模拟疏散仿真对比试验,以验证改进算法的寻优性能。对比测试和试验结果表明,改进A^(*)算法在提高路径规划效率方面具有显著优势。与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法生成的应急疏散路径中拐点数量少,扩展节点的数量减少96.49%,路径计算速度提升95.68%。验证了改进A^(*)算法在复杂场景下的优越性能,表明改进A^(*)算法在实际应用中具有广阔的前景。 展开更多
关键词 安全工程 A^(*)算法 启发式搜索 动态规划 火灾场景
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隧道火灾的视觉跟踪算法 被引量:1
5
作者 马庆禄 王伟 +2 位作者 孙枭 邹政 罗昊 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期255-265,共11页
为了实时掌握隧道现场火灾的发展状况,在YOLOv8算法火灾检测的基础上结合改进后的DeepSORT算法,提出一种火焰和烟雾的视觉跟踪算法YOLOv8-T。该算法使用EfficientNetV2替换原YOLOv8特征提取网络实现对算法的轻量化调整;引入三重注意力(... 为了实时掌握隧道现场火灾的发展状况,在YOLOv8算法火灾检测的基础上结合改进后的DeepSORT算法,提出一种火焰和烟雾的视觉跟踪算法YOLOv8-T。该算法使用EfficientNetV2替换原YOLOv8特征提取网络实现对算法的轻量化调整;引入三重注意力(TA)模块和第4个检测头,以提高算法检测精度以及对小目标的检测能力;同时采用ShuffleNetV2替换DeepSORT算法中的ReID模块,并引入DIOU方法代替传统的IOU,在保证跟踪准确度的条件下减少模型计算复杂度,以提升火灾跟踪的实时性。实验结果表明,在隧道火灾跟踪方面,YOLOv8-T算法比SORT算法、DeepSORT算法、YOLOv8+DeepSORT算法在跟踪准确度上分别提高了26.20%、15.86%和9.21%,在跟踪精度上分别提高了11.28%、9.06%和2.2%。在ID变换次数上分别减少22.2、15.3和10.4次,表明YOLOv8-T算法具有较高的火灾跟踪能力。研究成果可为公路隧道火灾监测提供参考,并为实现隧道火灾救援提供依据。 展开更多
关键词 隧道工程 隧道火灾 跟踪算法 应急救援
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基于多无人机协同的林火安全探测及人员疏散
6
作者 耿鹏 杨豪杰 +1 位作者 薛芳琳 柳艳 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAV... 针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAVs协同搜索机制,该机制通过引入吸引信息素(引导火点聚集区域搜索)与排斥信息素(避免重复路径),优化无人机(UAV)飞行方向转移概率,并建立含避障功能及载水量-速度约束的飞行模型;结合希腊罗德岛地理信息系统(GIS)数据,构建人员疏散动态仿真环境。结果表明:改进蚁群算法在株树密度50%与60%场景下,收敛时间分别较传统算法缩短15%与14%,搜索覆盖率提升35.02%与32.16%;经过对避难所选址进行优化,基于A算法的疏散策略使整体死亡率降低2.525%。 展开更多
关键词 森林火灾 多无人机(MUAVs) 人员疏散 火点探测 改进蚁群算法 A算法
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融合数据驱动与启发式算法的煤元素碳含量校验
7
作者 孙栓柱 陆佳慧 +5 位作者 江宇泷 周春蕾 朱洁雯 杨晨琛 汤红健 段伦博 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第6期185-194,共10页
“碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入... “碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入炉煤元素碳含量数据的校核尤为重要。对此,提出了一种针对入炉煤元素碳含量数据的智能校验方法。首先,收集了近1000组国内外典型动力煤的工业分析和元素分析数据。其次,融合高斯过程回归和启发式优化算法,基于美国煤质数据集建立了入炉煤元素碳含量的回归预测机器学习模型,模型在训练集和测试集上的回归系数R2分别为0.9898和0.9877,体现出优良的拟合与预测能力,实现了对入炉煤元素碳含量数据的精确预测。然后,以中国标准煤样数据、中国典型燃煤机组的煤质分析数据为案例进一步验证了机器学习模型的泛化能力,模型在中国标准煤样数据上的元素碳含量预测平均相对误差仅为1.68%,在典型燃煤机组数据上的预测回归系数为0.9877,均取得了准确的预测效果,验证了模型对入炉煤元素碳预测的精度与适用性。最后,进一步将该模型部署到了我国某600 MW燃煤发电机组生产过程中,模型预测值与实测值的平均相对误差为0.79%,实现了以班组为频次的入炉煤元素碳含量及时准确监测,助力燃煤发电企业上报的元素碳含量数据校验。 展开更多
关键词 “双碳”目标 机器学习 启发式优化算法 入炉煤元素碳 智能校验
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改进PNN模型的中小餐饮企业火灾风险评价研究
8
作者 吕淑然 李嘉铭 党鑫宇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第8期3007-3014,共8页
为有效预防中小餐饮企业火灾事故,解决其火灾事故频发等问题,通过构建火灾风险指标体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-熵权法对112家企业进行评分,汇总风险等级和评分数据,供概率神经网络(Probabilistic Neural Netw... 为有效预防中小餐饮企业火灾事故,解决其火灾事故频发等问题,通过构建火灾风险指标体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-熵权法对112家企业进行评分,汇总风险等级和评分数据,供概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)进行训练。通过星鸦优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm,NOA)优化PNN,构建了NOA-PNN火灾风险评价模型。与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、樽海鞘算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)和灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法对比,结果表明,NOA-PNN模型的诊断效果最佳,火灾风险等级评价准确率达96%,验证了NOA算法的优越性。随后,通过NOA-PNN火灾风险模型对两家数据集外中小餐饮企业进行实证分析,结果显示,该模型与AHP-熵权法评价结果一致,证明该模型具有较高的评价精度,能够为中小餐饮企业提供较为准确的火灾风险预警评价。 展开更多
关键词 安全工程 中小餐饮企业 火灾风险评价 概率神经网络 星鸦优化算法
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FA-Criminisi快速图像修复 被引量:6
9
作者 李尊 吴谨 +1 位作者 刘劲 吴秋红 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期353-358,共6页
在经典Criminisi图像修复算法框架的基础上,针对优先权可靠性低和全局搜索最佳模板效率低、错误匹配率大的缺点进行改进。改进的算法为基于萤火虫算法(FA)的快速Criminisi图像修复算法。首先从数学的角度引入正规化函数至置信度,以此提... 在经典Criminisi图像修复算法框架的基础上,针对优先权可靠性低和全局搜索最佳模板效率低、错误匹配率大的缺点进行改进。改进的算法为基于萤火虫算法(FA)的快速Criminisi图像修复算法。首先从数学的角度引入正规化函数至置信度,以此提升优先权计算的可靠性;然后引入FA到最佳模板的搜索与填充中,能够有效地将全局搜索与局部搜索有效地结合,鲁棒性较高,提高效率且错误匹配率低。实验结果表明:采用本文的改进算法能在保证修复质量的基础上降低时耗,提高效率。 展开更多
关键词 Criminisi算法 优先权 最佳匹配模板 fa
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建筑物火灾动态预防和FAS系统的管理 被引量:5
10
作者 王宝伟 吕欣驰 南江林 《消防科学与技术》 CAS 2007年第4期421-424,共4页
介绍了建筑消防设施和消防安全管理远程监控系统(FAS系统)在澳大利亚和新西兰的建设和应用情况,分析了FAS系统目前在我国应用中存在的问题以及建设的重要性,提出了FAS系统建设发展的管理对策。
关键词 建筑火灾 动态预防 远程监控系统 消防管理
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ZigBee技术和支持向量机下室内火灾自动报警系统 被引量:1
11
作者 邹峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期148-152,共5页
室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集... 室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集的信息转发至ZigBee协调器内。利用基于负载均衡的ZigBee网络多径路由算法建立信息传输路径,将ZigBee路由设备转发的信息传输至支持向量机处理模块内。使用支持向量机算法处理烟雾浓度与温度信息,获取高校室内火灾类型的发生概率,并与事先设置的判别阈值进行比较,当火灾发生概率大于阈值,自动报警模块会自动发出警报。实验结果表明:所设计系统火灾信息采集精度较高,无线网络生存周期长,具备较优的信息传输效果,且能够有效计算高校室内火灾类型发生概率并自动发出警报。 展开更多
关键词 ZIGBEE技术 支持向量机 室内火灾 自动报警 协调器 信息传输 多径路由算法
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基于改进FAsT-Match算法的电力设备红外图像多目标定位 被引量:29
12
作者 邹辉 黄福珍 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期591-598,共8页
红外检测技术具有远距离、不接触、不取样、不解体、准确、快速、直观等特点,广泛用于电力设备过热缺陷监测和诊断,对提高电力系统的稳定性具有重要意义。FAs TMatch(fast affine template matching)算法是一种基于灰度值的快速模板匹... 红外检测技术具有远距离、不接触、不取样、不解体、准确、快速、直观等特点,广泛用于电力设备过热缺陷监测和诊断,对提高电力系统的稳定性具有重要意义。FAs TMatch(fast affine template matching)算法是一种基于灰度值的快速模板匹配算法,可在一幅图像中找到一个近似全局最优目标。文中综合利用可见光和红外图像,提出一种多目标定位方法。首先,通过改进的FAsT-Match算法在电力设备可见光图像中实现多目标定位;其次,利用红外图像和可见光图像之间存在近似仿射变换,求出目标在红外图像中的位置。实验结果表明文中方法的有效性。 展开更多
关键词 红外图像 电力设备 多目标定位 模板匹配 fasT-Match算法
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基于FA-BP神经网络的锂离子电池SOH估算 被引量:14
13
作者 吴铁洲 刘思哲 +1 位作者 张晓星 吴麟章 《电池》 CAS 北大核心 2021年第1期21-25,共5页
采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题。对单体磷酸铁锂正极锂离子电池... 采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题。对单体磷酸铁锂正极锂离子电池进行充放电实验,选用一阶RC电路模型,利用递推最小二乘法在线辨识模型参数,将电池的欧姆内阻、极化内阻和极化电容作为模型的输入参数。与BP神经网络算法相比,FA-BP神经网络优化算法估算SOH的误差波动范围减小2.50%,最大误差减少3.00%,平均误差减小1.68%,且具备良好的收敛性。 展开更多
关键词 萤火虫算法(fa) 锂离子电池 BP神经网络 一阶RC电路模型 健康状态(SOH)
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基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术 被引量:4
14
作者 徐宁 张文静 +2 位作者 周波 董振亮 陈志宾 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期637-642,共6页
针对现有预算控制方法存在目标单一,效果不理想等问题,提出了一种基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术。通过深入剖析电力工程费用的组成与影响因素,提出了工程进度与预算双目标的管控方式。利用萤火虫算法优化极限学习机网络... 针对现有预算控制方法存在目标单一,效果不理想等问题,提出了一种基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术。通过深入剖析电力工程费用的组成与影响因素,提出了工程进度与预算双目标的管控方式。利用萤火虫算法优化极限学习机网络,构建FA-ELM预测模型,将预处理后的电力数据输入FA-ELM模型中,可估计每个阶段的工程费用,便于管理人员采取相应的措施。在MATLAB仿真平台上对所提技术进行实验分析,结果表明:FA-ELM模型的预测误差均控制在6%以内,且工程总费用节约了14.09%,整体性能优于其他对比技术。 展开更多
关键词 电力工程 预算控制 极限学习机网络 数据挖掘 工程进度 萤火虫算法 fa-ELM模型
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FA-PMA-VMD方法及其在齿根裂纹故障诊断中的应用 被引量:8
15
作者 程军圣 李梦君 +1 位作者 欧龙辉 杨宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第15期27-32,67,共7页
针对变分模态分解(VMD)中难以确定分解分量个数k和惩罚参数α的问题。提出一种改进的变分模态分解方法—基于萤火虫算法及主模态分析法的变分模态分解(FA-PMA-VMD)方法。该方法用主模态分析(PMA)对VMD分解的带限内禀模态函数(BIMF)分量... 针对变分模态分解(VMD)中难以确定分解分量个数k和惩罚参数α的问题。提出一种改进的变分模态分解方法—基于萤火虫算法及主模态分析法的变分模态分解(FA-PMA-VMD)方法。该方法用主模态分析(PMA)对VMD分解的带限内禀模态函数(BIMF)分量进行排序;用萤火虫算法对变分模态分解的最佳影响参数[k,α]组合进行搜索,以新提出的正交低峰值作为萤火虫算法的优化目标,得到的最佳的惩罚参数α和分量个数k组合;根据预先设定的故障特征参数自适应地将信号分解为k个BIMF分量。通过对仿真信号和齿轮齿根裂纹实际故障信号进行分析,分析结果表明FA-PMA-VMD具有良好的分解效果。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 主模态分析(PMA) 萤火虫算法(fa) 齿根裂纹 故障诊断
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基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法研究
16
作者 王炎林 裴晓东 +1 位作者 王凯 徐光 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期122-130,共9页
现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大,单模态方法易将光源误判为火源,多模态方法没有利用温度信息进行火源判定,且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低。针对上述问题,提出一种基于双光谱成像技术... 现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大,单模态方法易将光源误判为火源,多模态方法没有利用温度信息进行火源判定,且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低。针对上述问题,提出一种基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法。首先采用YOLOv10模型对可见光图像进行实时火源检测,利用红外热成像获取温度分布数据,然后通过Canny边缘检测与图像二值化预处理,消除可见光与红外图像的成像差异,最后采用pHash算法计算可见光与红外图像边缘哈希值的海明距离,并标定阈值(海明距离≤25),判定是否为同一火源,从而有效区分火源与干扰源。实验结果表明:在无粉尘无干扰源工况下,基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法的准确率达98%,召回率为94%,优于单模态的YOLOv10(准确率为97%,召回率为86%);在粉尘干扰条件下,粉尘覆盖摄像头表面33%时,该方法的准确率和召回率分别为85%,80%,粉尘覆盖摄像头表面66%时,准确率和召回率分别为70%,65%,优于单模态和多模态方法。 展开更多
关键词 矿井外因火灾 早期火源识别 双光谱成像技术 可见光 红外光 pHash算法 YOLOv10 海明距离
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基于改进FIRE滤波技术和Prony算法的低频振荡模式辨识研究 被引量:2
17
作者 张程 金涛 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期667-672,716,共7页
提出一种改进FIRE(Fuzzy Inference Ruled by Else-action)滤波和改进Prony法相结合的低频振荡模式辨识方法.该方法用改进后具有检测层和调整层的FIRE滤波技术对数据进行快速预处理,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析得到电力系统... 提出一种改进FIRE(Fuzzy Inference Ruled by Else-action)滤波和改进Prony法相结合的低频振荡模式辨识方法.该方法用改进后具有检测层和调整层的FIRE滤波技术对数据进行快速预处理,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析得到电力系统的低频振荡模式.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并同带有传统模糊滤波器的Prony分析结果比较可以看出,改进后的方法可将低频振荡的主导模式在一定的噪声环境下比较准确和快速的辨识出来,且辨识的阶数更接近于实际阶数,验证了其可靠性和实用性. 展开更多
关键词 fire滤波 低频振荡 辨识 改进Prony算法
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基于弹性FA算法的混凝土罐车自适应液压驱动优化控制 被引量:1
18
作者 徐珊珊 赵娜 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期570-579,共10页
混凝土罐车在行驶过程中罐内流体晃动引起的非轴对称问题受到复杂路面对车辆的激励影响,使得流体晃动与车身动态出现耦合。传统的液压驱动比例积分微分(PID)控制方法在应对此类问题时效果欠佳,容易导致倾覆等事故的发生。为提升液压驱... 混凝土罐车在行驶过程中罐内流体晃动引起的非轴对称问题受到复杂路面对车辆的激励影响,使得流体晃动与车身动态出现耦合。传统的液压驱动比例积分微分(PID)控制方法在应对此类问题时效果欠佳,容易导致倾覆等事故的发生。为提升液压驱动控制系统的精度和稳定性,该文提出了基于弹性萤火虫(FA)算法的优化粒子滤波器PID自适应控制方法,加速控制参数优化的收敛速度,并分析其液压驱动控制特点和结构上的应用。结果表明:提出的自适应控制方法与传统PID控制相比,能够显著降低液压驱动控制平均速度误差至0.06 km/h,最大速度误差降至0.29 km/h,同时还提高了控制跟踪性能和稳定性,对混凝土罐车液压驱动控制优化的实际应用具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 自适应控制 液压驱动 混凝土罐车 弹性萤火虫算法(fa)
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基于FA-IACS算法的车辆路径问题优化 被引量:4
19
作者 刘巍巍 孙宇彤 +2 位作者 安小宇 高鑫禹 孙晨曦 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第4期442-447,共6页
针对传统蚁群系统算法在解决有容量约束的普适性车辆路径优化中易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群系统算法.采用改进的距离启发函数因子调整蚂蚁状态转移概率,利用改进编码方式的萤火虫算法作为搜索机制,改善蚁群... 针对传统蚁群系统算法在解决有容量约束的普适性车辆路径优化中易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群系统算法.采用改进的距离启发函数因子调整蚂蚁状态转移概率,利用改进编码方式的萤火虫算法作为搜索机制,改善蚁群系统的全局搜索能力,应用信息素震荡程序探索新路径的信息素,避免陷入局部最优.结果表明,该算法提高了全局搜索能力,能够节约寻找最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 启发函数因子 萤火虫编码 萤火虫搜索 信息素震荡 fa-IACS算法 改进蚁群算法 萤火虫算法 车辆路径问题
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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
20
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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