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基于ESMD-FE-AJSO-LSTM算法的水闸深基坑变形预测
被引量：
5
1
作者
张伟
邓彬彬
+5 位作者
仇建春
夏国春
姚兆仁
刘占午
朱新宇
王昱锦
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期378-387,408,共11页
水闸深基坑开挖变形具有明显的非线性和非稳定性特征,基于此,引入极点对称模态分解算法(extremepoint symmetric mode decomposition method,ESMD)对水闸深基坑开挖变形原型监测序列进行多模态分解,并基于模糊熵(fuzzy entropy, FE)理...
水闸深基坑开挖变形具有明显的非线性和非稳定性特征,基于此,引入极点对称模态分解算法(extremepoint symmetric mode decomposition method,ESMD)对水闸深基坑开挖变形原型监测序列进行多模态分解,并基于模糊熵(fuzzy entropy, FE)理论对各分解分量进行模糊多模态相空间重构,从而有效甄别水闸基坑变形不同时间尺度有效物理特征。构建基于人工水母搜索算法(artificial jellyfish search optimizer,AJSO)优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络模型,以重构后的各重构子序列为基础进行优化训练,并把训练后的各预测模态分量合并,实现对水闸基坑开挖变形动态预测和分析。以张家港市十一圩江边枢纽改建工程基坑开挖变形监测为例,采用上述方法对该枢纽工程基坑开挖过程变形进行预测和分析。结果表明:基于ESMD-FE-AJSOLSTM算法的水闸深基坑变形预测方法能够有效预测基坑开挖变形非线性特征,相比传统LSTM、循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)等算法具有更高的预测精度和稳定性,为实现对基坑开挖安全性态实时科学诊断和分析提供技术参考。
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关键词
极点对称模态分解
算法
模糊熵
人工水母搜索算法
长短期记忆
水闸
深基坑
变形预测
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职称材料
基于混合策略改进蜣螂优化算法的无人机三维路径规划
被引量：
2
2
作者
景会成
曹育铭
+1 位作者
葛超
高宇星
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期144-152,共9页
针对传统蜣螂优化(DBO)算法存在的容易陷入局部最优、搜索效率低、规划路径不稳定等问题,提出混合策略改进蜣螂优化(IDBO)算法的无人机三维路径规划方法。首先对地形、障碍物环境进行空间建模,按照约束条件制定无人机飞行总成本函数,将...
针对传统蜣螂优化(DBO)算法存在的容易陷入局部最优、搜索效率低、规划路径不稳定等问题,提出混合策略改进蜣螂优化(IDBO)算法的无人机三维路径规划方法。首先对地形、障碍物环境进行空间建模,按照约束条件制定无人机飞行总成本函数,将路径规划问题转换为多约束条件下的优化问题;其次使用Circle混沌映射策略增加蜣螂种群的多样性,建立反余弦函数公式改进边界收敛因子,提高算法的寻优精度和平衡算法局部和全局寻优能力;最后引入人工水母搜索算法的时间控制机制和主动运动策略,实现种群个体间信息交流,提升搜索效率、多样性,避免算法陷入局部最优,并通过动态选择策略与自适应t分布扰动进一步提高算法的收敛速度、寻优能力。仿真结果表明,无论是在简单还是复杂的三维环境中,IDBO算法都能表现出搜索效率高、规划路径短、探索节点有效性高、飞行高度稳定的优点。
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关键词
无人机
路径规划
蜣螂优化
算法
混沌映射
人工水母搜索算法
最优路径寻找
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职称材料
基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究
被引量：
13
3
作者
杨琼波
崔东文
《水力发电》
CAS
2022年第6期45-51,共7页
为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJ...
为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJS算法进行仿真测试;利用AJS算法优化GMDH网络关键参数,建立WPD-AJS-GMDH模型,并构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络及完全集合经验模态分解(CEEMD)、小波分解(WD)的17种对比分析模型;最后利用云南省龙潭站1952年~2016年780组的月径流时间序列数据对所建立的18种模型进行检验。结果表明,在不同维度条件下,AJS算法均具有较好的寻优效果;WPD-AJS-GMDH模型预测误差均小于其他17种模型;对于月径流时序数据分解,WPD分解效果优于CEEMD、WD方法;AJS算法能有效优化GMDH网络参数,提高预测性能。
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关键词
月径流预测
时间序列分解
人工水母搜索算法
数据分组处理方法
仿真测试
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职称材料
题名
基于ESMD-FE-AJSO-LSTM算法的水闸深基坑变形预测
被引量：
5
1
作者
张伟
邓彬彬
仇建春
夏国春
姚兆仁
刘占午
朱新宇
王昱锦
机构
江苏省水利建设工程有限公司
张家港市长江防洪工程管理处
扬州大学水利科学与工程学院
河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
出处
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期378-387,408,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52179128,52079120,51579085)
扬州市“绿扬金凤”优秀博士人才项目(137012705)。
文摘
水闸深基坑开挖变形具有明显的非线性和非稳定性特征,基于此,引入极点对称模态分解算法(extremepoint symmetric mode decomposition method,ESMD)对水闸深基坑开挖变形原型监测序列进行多模态分解,并基于模糊熵(fuzzy entropy, FE)理论对各分解分量进行模糊多模态相空间重构,从而有效甄别水闸基坑变形不同时间尺度有效物理特征。构建基于人工水母搜索算法(artificial jellyfish search optimizer,AJSO)优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络模型,以重构后的各重构子序列为基础进行优化训练,并把训练后的各预测模态分量合并,实现对水闸基坑开挖变形动态预测和分析。以张家港市十一圩江边枢纽改建工程基坑开挖变形监测为例,采用上述方法对该枢纽工程基坑开挖过程变形进行预测和分析。结果表明:基于ESMD-FE-AJSOLSTM算法的水闸深基坑变形预测方法能够有效预测基坑开挖变形非线性特征,相比传统LSTM、循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)等算法具有更高的预测精度和稳定性,为实现对基坑开挖安全性态实时科学诊断和分析提供技术参考。
关键词
极点对称模态分解
算法
模糊熵
人工水母搜索算法
长短期记忆
水闸
深基坑
变形预测
Keywords
Extreme-point symmetric mode decomposition method
fuzzy entropy
artificial jellyfish search optimizer
long short-term memory
sluice
deep foundation pit
deformation prediction
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于混合策略改进蜣螂优化算法的无人机三维路径规划
被引量：
2
2
作者
景会成
曹育铭
葛超
高宇星
机构
华北理工大学电气工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期144-152,共9页
基金
河北省自然科学基金项目(F2021209006)
河北省高等学校科学技术研究项目资助(CXY2024013)
唐山市科技计划项目(21130219C)。
文摘
针对传统蜣螂优化(DBO)算法存在的容易陷入局部最优、搜索效率低、规划路径不稳定等问题,提出混合策略改进蜣螂优化(IDBO)算法的无人机三维路径规划方法。首先对地形、障碍物环境进行空间建模,按照约束条件制定无人机飞行总成本函数,将路径规划问题转换为多约束条件下的优化问题;其次使用Circle混沌映射策略增加蜣螂种群的多样性,建立反余弦函数公式改进边界收敛因子,提高算法的寻优精度和平衡算法局部和全局寻优能力;最后引入人工水母搜索算法的时间控制机制和主动运动策略,实现种群个体间信息交流,提升搜索效率、多样性,避免算法陷入局部最优,并通过动态选择策略与自适应t分布扰动进一步提高算法的收敛速度、寻优能力。仿真结果表明,无论是在简单还是复杂的三维环境中,IDBO算法都能表现出搜索效率高、规划路径短、探索节点有效性高、飞行高度稳定的优点。
关键词
无人机
路径规划
蜣螂优化
算法
混沌映射
人工水母搜索算法
最优路径寻找
Keywords
UAV
path planning
DBO
chaotic mapping
artificial JS optimizer
path optimizing
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究
被引量：
13
3
作者
杨琼波
崔东文
机构
云南省水文水资源局红河分局
云南省文山州水务局
出处
《水力发电》
CAS
2022年第6期45-51,共7页
文摘
为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJS算法进行仿真测试;利用AJS算法优化GMDH网络关键参数,建立WPD-AJS-GMDH模型,并构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络及完全集合经验模态分解(CEEMD)、小波分解(WD)的17种对比分析模型;最后利用云南省龙潭站1952年~2016年780组的月径流时间序列数据对所建立的18种模型进行检验。结果表明,在不同维度条件下,AJS算法均具有较好的寻优效果;WPD-AJS-GMDH模型预测误差均小于其他17种模型;对于月径流时序数据分解,WPD分解效果优于CEEMD、WD方法;AJS算法能有效优化GMDH网络参数,提高预测性能。
关键词
月径流预测
时间序列分解
人工水母搜索算法
数据分组处理方法
仿真测试
Keywords
monthly runoff forecast
time series decomposition
artificial jellyfish search algorithm
group method of data handling
simulation test
分类号
TV121 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ESMD-FE-AJSO-LSTM算法的水闸深基坑变形预测
张伟
邓彬彬
仇建春
夏国春
姚兆仁
刘占午
朱新宇
王昱锦
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合策略改进蜣螂优化算法的无人机三维路径规划
景会成
曹育铭
葛超
高宇星
《现代电子技术》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究
杨琼波
崔东文
《水力发电》
CAS
2022
13
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职称材料
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