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基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型 被引量：6
1
作者 崔东文 包艳飞 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期122-130,共9页
为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、... 为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEOWeibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m3之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。 展开更多
关键词 需水预测 人工生态系统优化算法 组合生长模型 Weibull模型 Richards模型 Usher模型 参数优化
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改进人工生态系统优化算法解决光伏模型参数辨识问题
2
作者 张伟伟 余晓秋 +2 位作者 张卫正 文笑雨 王晓 《电子测量技术》 北大核心 2023年第21期72-78,共7页
光伏模型同时具有非线性和多模态的特点,传统算法在对其参数识别时易陷入局部最优,且识别精度不足。提出了一种改进的人工生态系统优化算法(IAEO),通过引入非线性控制参数调整策略来平衡探索与开发的关系,利用混沌的遍历性和非重复性来... 光伏模型同时具有非线性和多模态的特点,传统算法在对其参数识别时易陷入局部最优,且识别精度不足。提出了一种改进的人工生态系统优化算法(IAEO),通过引入非线性控制参数调整策略来平衡探索与开发的关系,利用混沌的遍历性和非重复性来增强算法的探索能力。仿真实验表明,在单、双和三二极管和光伏组件模型上,改进算法的参数识别精度均超过99.9%,相较于原算法的RMSE值在四种模型上平均提高5.5%,和五种先进算法对比具有较强的优势。采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶3种光伏组件在不同的光照和温度条件下进行测试,改进算法在不同环境中依然保持较高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 改进的人工生态系统优化算法 非线性控制参数调整策略 光伏模型 参数识别 进化算法
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基于优化深度极限学习机的船舶柴油机故障诊断 被引量：1
3
作者 卢佳音 徐飞翔 林叶锦 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期50-58,共9页
针对人工生态系统算法易限于局部最优、全局探索能力差等缺陷,提出一种改进人工生态系统优化算法(Improved Artificial Ecosystem-based Optimization Algorithm, IAEO)。利用Hammersley点集初始化,使个体分布更加均匀;采用非线性递减... 针对人工生态系统算法易限于局部最优、全局探索能力差等缺陷,提出一种改进人工生态系统优化算法(Improved Artificial Ecosystem-based Optimization Algorithm, IAEO)。利用Hammersley点集初始化,使个体分布更加均匀;采用非线性递减及混沌序列来提高算法的探索和开发能力;加入爆炸操作和高斯变异来提高算法跳出局部最优的能力,在四个基准函数的仿真结果表明寻优能力有较大提高。利用多层极限学习机对数据进行特征提取,在有监督部分利用混合核极限学习机进行分类。利用IAEO优化混合核函数的核参数、正则化系数和比例系数,并在标准数据集上进行性能验证。将该方法应用于船舶柴油机故障诊断,该方法有效提高了故障诊断的准确性和稳定性并表现出较好的泛化性能。 展开更多
关键词 人工生态系统优化算法 深度极限学习机 故障诊断
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基于改进AEO算法的多机器人主动嗅觉室内味源定位研究 被引量：2
4
作者 傅均 沈路遥 刘锐蕊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1406-1411,共6页
用机器人主动嗅觉来自动寻找和定位毒气泄漏、火灾等气味源在防灾、反恐、探险等场景中具有重要意义。针对室内环境中机器人气味源定位方法对于策略切换阈值敏感问题,本文提出了一种用于多机器人气味源搜索的风向人工生态系统优化算法W... 用机器人主动嗅觉来自动寻找和定位毒气泄漏、火灾等气味源在防灾、反恐、探险等场景中具有重要意义。针对室内环境中机器人气味源定位方法对于策略切换阈值敏感问题,本文提出了一种用于多机器人气味源搜索的风向人工生态系统优化算法WAEO。该方法将机器人看作生产者、消费者或者分解者,通过三者的能量传递机制进行算法的优化,使算法在劣势初始位置时依旧保持稳定的性能。同时,考虑到气味源扩散的特点设计了离散风向系统,在生态系统中增加了追风者角色,从全局和个体维度引入风向信息和层次化利用风向信息。通过与两种常见粒子群算法的对比实验,发现WAEO算法可以减少味源定位的搜索时间,提高搜索成功率,特别是在机器人数量较少时优势更为明显。 展开更多
关键词 主动嗅觉 人工生态系统优化算法 多机器人 味源定位 风向信息
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基于AEO-MRFO的固体氧化物燃料电池参数辨识 被引量：4
5
作者 陈义军 杨博 +2 位作者 郭正勋 束洪春 曹璞璘 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1382-1390,共9页
提出一种基于人工生态系统优化(artificial ecosystem-based optimization,AEO)算法与蝠鲼觅食优化(manta ray foraging optimization,MRFO)算法的协调优化算法,即AEO-MRFO协调优化器(AEO-MRFO coordinating optimizer,EMCO),用于各种... 提出一种基于人工生态系统优化(artificial ecosystem-based optimization,AEO)算法与蝠鲼觅食优化(manta ray foraging optimization,MRFO)算法的协调优化算法,即AEO-MRFO协调优化器(AEO-MRFO coordinating optimizer,EMCO),用于各种固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)的参数辨识。为提高SOFC参数辨识的精确度与稳定性,EMCO舍弃MRFO气旋觅食算子中随机性过强的搜索操作,并随迭代过程动态协调AEO分解算子和经过改进的MRFO翻滚觅食算子,合理平衡局部探索(local exploitation)和全局搜索(global exploration)。通过4个算例对EMCO的SOFC参数辨识性能进行研究,即荷兰能源研究中心和波兰CEREL公司各自生产的2种SOFC单体电池测试数据和蒙大拿州立大学的5kW SOFC电池堆栈在2个不同运行条件下的实验数据。此外,还研究了SOFC堆栈温度及压强变化对参数辨识精度的影响。仿真结果表明,与蚁群优化(ant colony optimization,ALO)算法、均衡优化器(equilibrium optimizer,EO)、灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法、堆栅优化器(heap-based optimizer,HBO)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、AEO算法和MRFO算法相比,EMCO均能快速、精确、稳定地实现SOFC参数辨识。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 参数辨识 人工生态系统优化算法 蝠鲼觅食优化算法 启发式算法
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MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型 被引量：5
6
作者 邓佳丽 赵凤群 王小侠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期257-263,共7页
为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去... 为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去噪,选择不同的SVR模型分别对各独立分量和股票价格进行预测。在SVR算法中引入了人工生态系统优化算法(AEO)选参,提高了模型的预测精度。通过对上证B股指数的实证分析,结果表明,MTICA-AEO-SVR模型比ICA-AEO-SVR模型和ICA-SVR模型更准确和高效。 展开更多
关键词 股票价格预测 独立分量分析(ICA) 人工生态系统优化算法(AEO) 支持向量机回归(SVR)
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基于AEO-Schumacher-Usher模型的径流及地下水位预测 被引量：4
7
作者 胡顺强 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2020年第11期28-34,41,共8页
为拓展生长模型在径流及地下水位预测中的应用范畴,提高模型预测精度,提出人工生态系统优化(AEO)算法-组合生长预测模型。选取6个标准测试函数和本文Schumacher、Usher模型参数优化实例对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、... 为拓展生长模型在径流及地下水位预测中的应用范畴,提高模型预测精度,提出人工生态系统优化(AEO)算法-组合生长预测模型。选取6个标准测试函数和本文Schumacher、Usher模型参数优化实例对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Schumacher、Usher单一生长函数构建Schumacher-Usher组合生长模型,针对组合模型参数及权重系数选取困难的实际问题,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Schumacher-Usher组合生长预测模型,并构建AEO-Schumacher、AEO-Usher、AEO-SVM模型作对比,以文献径流及地下水位预测为例进行实例验证。结果表明,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。AEO-Schumacher-Usher模型对两个实例预测的平均相对误差绝对值分别为2.32%、0.15%,预测精度优于AEO-Schumacher、AEO-Usher、AEO-SVM模型及文献相关模型,具有较好的预测精度和泛化能力。AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,AEO-组合生长模型用于径流及地下水位预测是可行和有效的,模型及方法可为相关预测研究提供参考。 展开更多
关键词 径流预测 地下水位预测 人工生态系统优化算法 Schumacher模型 Usher模型 组合预测 参数优化
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基于GBDT和AEO-CNN-Informer的大坝位移深度学习预测模型
8
作者 张波 程雪辰 +2 位作者 罗炜 陈健 王友乐 《水电能源科学》 2025年第8期142-146,共5页
为进一步提高大坝位移预测模型的精度,提出了一种结合梯度提升决策树(GBDT)、卷积神经网络(CNN)、Informer和人工生态系统优化算法(AEO)的混合模型。首先,利用GBDT评估输入特征的重要性,筛选出显著影响大坝位移的重要因子。然后,利用CN... 为进一步提高大坝位移预测模型的精度,提出了一种结合梯度提升决策树(GBDT)、卷积神经网络(CNN)、Informer和人工生态系统优化算法(AEO)的混合模型。首先,利用GBDT评估输入特征的重要性,筛选出显著影响大坝位移的重要因子。然后,利用CNN对输入数据进行深度特征提取,挖掘有效信息;采用Informer模型建立提取特征与坝体位移之间的映射关系。最后,采用AEO算法对模型的超参数进行寻优。实际工程数据验证结果表明,与其他对比模型相比,所提模型具有更好的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 大坝位移预测 梯度提升决策树 卷积神经网络 Informer 人工生态系统优化
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