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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
1
作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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基于改进北方苍鹰算法与混合核极限学习机的齿轮箱故障诊断 被引量：1
2
作者 杜董生 王梦姣 +1 位作者 冒泽慧 赵环宇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期796-804,共9页
针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪... 针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪后的信号分解成多个本征模态函数(IMF),使用方差贡献率、相关系数和信息熵筛选出最优的IMF.将最优IMF重构后,对重构信号进行时间同步平均(TSA)去噪以减少故障诊断模型的数据计算量.将Tent混沌映射、混合正弦余弦算法和Levy飞行策略用于改进北方苍鹰优化(NGO)算法,得到一种新的INGO算法.同时,引入余弦因子以平衡正弦余弦算法的全局和局部开发能力.最后,利用INGO算法对HKELM进行优化,用以提高HKELM模型的故障诊断准确率.将所提方法应用于两个案例对模型进行检验,实验结果表明,本文所提方法具有可行性和优越性. 展开更多
关键词 混合核极限学习机 改进北方苍鹰优化算法 时变滤波经验模态分解 故障诊断
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基于数据分解与斑马算法优化的混合核极限学习机月径流预测 被引量：5
3
作者 李菊 崔东文 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(... 为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立WPT-ZOA-HKELM组合模型,并构建WPT-遗传算法(GA)-HKELM、WPT-灰狼优化(GWO)算法-HKELM、WPT-鲸鱼优化算法(WOA)-HKELM、WPT-ZOA-极限学习机(ELM)、WPT-ZOA-最小二乘支持向量机(LSSVM)、ZOA-HKELM作对比模型,通过黑河流域莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:(1)莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列WPT-ZOA-HKELM模型预测的平均绝对百分比误差分别为1.054%、0.761%,决定系数均达0.999 9,优于其他对比模型,具有更高的预测精度,预测效果更好。(2)利用ZOA优化HKELM超参数,可提高HKELM预测性能,优化效果优于GWO、WOA、GA。(3)预测模型能充分发挥WPT、ZOA和HKELM优势,提高月径流预测精度;在相同分解和优化情形下,HKELM的预测性能优于ELM、LSSVM。 展开更多
关键词 月径流预测 时间序列 斑马优化算法 混合核极限学习机 小波包变换 超参数优化
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多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测 被引量：4
4
作者 刀海娅 程刚 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期1-9,20,共10页
为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。 展开更多
关键词 日径流预测 多极小波包变换 改进浣熊优化算法 混合核极限学习机 超参数优化
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基于改进麻雀搜索算法和核极限学习机的电站锅炉燃烧优化 被引量：15
5
作者 冯磊华 张杰 詹毅 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期96-102,共7页
为了实现“双碳”目标,对电站锅炉燃烧系统进行改造升级势在必行。首先利用精英反向学习策略、动态惯性权重和自适应t分布变异对麻雀搜索算法(SSA)的种群初始化和位置更新进行改进,获得一种新的改进麻雀搜索算法(ISSA)。然后通过ISSA优... 为了实现“双碳”目标,对电站锅炉燃烧系统进行改造升级势在必行。首先利用精英反向学习策略、动态惯性权重和自适应t分布变异对麻雀搜索算法(SSA)的种群初始化和位置更新进行改进,获得一种新的改进麻雀搜索算法(ISSA)。然后通过ISSA优化核极限学习机(KELM)的正则化系数和核函数参数,建立ISAA-KELM锅炉燃烧特性预测模型。采用该预测模型对某超超临界660 MW机组实际运行数据进行预测,预测结果得到锅炉NO_(x)排放质量浓度和锅炉热效率的平均绝对误差率分别为1.441 7%和0.023 9%,预测效果较好。最后,根据该模型预测结果,利用ISSA对2种典型工况锅炉运行可调参数进行寻优,优化后低负荷工况锅炉NO_(x)排放质量浓度降低约91.73 mg/m~3,热效率提高0.54%,高负荷工况锅炉NO_(x)排放质量浓度降低约45.96 mg/m~3,热效率提高0.50%。 展开更多
关键词 电站锅炉 燃烧优化 预测模型 麻雀搜索算法 核极限学习机
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基于人工鱼群算法-极限学习机的多手势精准识别 被引量：7
6
作者 来全宝 陶庆 +1 位作者 胡玉舸 孟庆丰 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期671-678,共8页
手势作为人机交互的重要方式,因灵活性与便捷性强,已成为控制领域的研究重点。针对上肢康复机器人手势识别技术存在的不足,结合特征组合与滑动窗口法,提出一种基于人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)优化的极限学习机(... 手势作为人机交互的重要方式,因灵活性与便捷性强,已成为控制领域的研究重点。针对上肢康复机器人手势识别技术存在的不足,结合特征组合与滑动窗口法,提出一种基于人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)优化的极限学习机(extreme learning machine,ELM)的多手势精准识别方法,以提高手势识别的准确率。首先,运用表面肌电测量系统采集人体常用的8种手势对应的表面肌电信号(surface electromyography,SEMG),作为后续分类模型的信号源,并运用去噪技术与起止点检测技术对SEMG进行预处理;然后,选取通过主成分分析(principal components analysis,PCA)降维处理后的最优特征组合与最优滑动窗口;接着,采用AFSA搜寻ELM的最优输入权值和隐含阈值,以提高其分类准确率;最后,对AFSA优化的ELM(AFSA-ELM)分类模型、反向传播(back propagation,BP)神经网络分类模型和未优化的ELM分类模型进行比较,以验证所提出方法的精准性。实验结果表明,结合最优特征组合与最优滑动窗口设计的AFSA-ELM分类模型对多种手势的平均识别准确率高达97.4%,比BP神经网络分类模型和未优化的ELM分类模型分别高3.5%和1.6%,验证了所提出方法的识别精准性。研究结果可为手势识别提供新思路,进而为人体上肢动作的深度分析和上肢康复机器人手势识别算法的优化提供理论基础和参考。 展开更多
关键词 表面肌电信号 人工鱼群算法 极限学习机 主成分分析 多手势识别
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基于时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机的水电机组故障诊断 被引量：4
7
作者 徐哲熙 刘婷 +3 位作者 任晟民 陈建林 吴凤娇 王斌 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期41-51,共11页
水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信... 水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信号中蕴含大量噪声信号,干扰故障诊断的问题,提出一种时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机相结合的水电机组故障诊断方法。首先,结合信息熵理论与时移思想,在多尺度波动散布熵的基础上,采用时移理论替代多尺度波动散布熵(MFDE)中传统的粗粒化过程,提出时移多尺度波动散布熵(TSMFDE),通过仿真实验,证明所提方法具有良好的时序长度鲁棒性、抗噪性及特征提取能力,解决了传统多尺度熵粗粒化不足的问题。然后,利用具有可移植性强、寻优能力强和收敛速度快等特征的算术优化算法(AOA)对核极限学习机(KELM)的正则化参数和核函数参数进行寻优,建立AOA-KELM分类器,解决了KELM超参数难以调节的问题。最终,通过转子试验台模拟实验,将TSMFDE提取的特征输入分类器中,完成模式识别工作。仿真结果表明,所提模型取得最高的诊断精度,达到了100.0%,相对于其他流行模型,本文所提模型展现了明显的优势,验证了所提模型的良好诊断精度。 展开更多
关键词 时移多尺度波动散布熵 核极限学习机 算术优化算法 水电机组 故障诊断
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基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化 被引量：8
8
作者 林怡 季昊巍 +1 位作者 NICO Sneeuw 叶勤 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期156-164,共9页
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神... 在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 展开更多
关键词 极限学习机 鱼群算法 影像分类 小波核函数 遥感影像 优化
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融合核极限学习机与PSR的混沌交通流预测 被引量：2
9
作者 夏晶晶 陈振 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1880-1887,共8页
传统短时交通流预测精度低、稳定性差,提出一种结合改进蝴蝶算法优化核极限学习机与相空间重构的短时交通流预测模型。结合量子自适应种群初始化、邻域扰动和惯性权重对蝴蝶算法改进,利用改进蝴蝶算法对核极限学习机超参寻优。利用混沌... 传统短时交通流预测精度低、稳定性差,提出一种结合改进蝴蝶算法优化核极限学习机与相空间重构的短时交通流预测模型。结合量子自适应种群初始化、邻域扰动和惯性权重对蝴蝶算法改进,利用改进蝴蝶算法对核极限学习机超参寻优。利用混沌理论确定样本时序最佳延迟时间和嵌入维数,利用PSR对样本重构,利用优化核极限学习机建立短时混沌交通流预测模型。采用郑州市某主干路口车流实测数据进行实证分析,其结果表明,改进模型能够有效降低预测误差,实现混沌交通流实时准确预测。 展开更多
关键词 相空间重构 核极限学习机 交通流预测 蝴蝶优化算法 量子自适应 邻域扰动 惯性权重
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基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型 被引量：2
10
作者 黄裕春 贾巍 +3 位作者 雷才嘉 方兵华 刘涌 李洋洋 《现代电力》 北大核心 2023年第6期1043-1051,共9页
针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度... 针对冲击性负荷预测问题,提出了一种基于混沌多目标蚁狮优化算法(chaotic multi-objective antlion optimization algorithm,CMOALO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的冲击性负荷预测模型。首先,为了降低预测难度,使用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将原始冲击性负荷分解为一系列更为平稳的子序列。为了同时提升模型的预测精度和稳定性,提出了一种MOALO;其次,为进一步提高算法的解搜索能力,将MOALO与混沌运算融合,提出了CMOALO算法,将其用于优化KELM。最后通过某地区真实采集的冲击性负荷数据对所提出的EEMD-CMOALOKELM模型进行验证。通过案例分析可知,所提出的冲击性负荷预测模型,无论是在预测精度还是预测稳定性方面,性能最好。 展开更多
关键词 冲击性负荷预测 集合经验模式分解 混沌多目标蚁狮优化算法 核极限学习机
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基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模 被引量：17
11
作者 方一鸣 赵晓东 +2 位作者 张攀 刘乐 王硕玉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1644-1654,共11页
针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位... 针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位置更新,得到一种改进灰狼优化算法.通过10种标准函数对所提算法进行仿真测试,结果表明此算法具有更好的寻优能力.其次,针对单核极限学习机(KELM)回归能力不足,将不同种类的核函数加权组合,并采用改进灰狼算法对多核极限学习机中的加权系数等参数进行优化.最后,基于某钢厂的实测数据对高炉铁水硅含量进行预测建模,仿真结果表明,本文所提方法的预测效果优于反向传播神经网络(BP-NN)、极限学习机(ELM)、KELM和GWO-MKELM,对高炉炼铁具有较好的指导意义. 展开更多
关键词 改进灰狼优化算法 最优-最差正交反向学习 多核极限学习机 铁水硅含量 预测建模
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基于探测粒子群的小波核极限学习机算法 被引量：2
12
作者 陈晓青 陆慧娟 +1 位作者 关伟 郑文斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期77-80,共4页
在分析核极限学习机原理的基础上,将小波函数作为核函数运用于极限学习机中,形成小波核极限学习机(WKELM)。实验表明,该算法提高了分类性能,增加了鲁棒性。在此基础上利用探测粒子群(Detecting Particle Swarm Optimization,DPSO)对WKEL... 在分析核极限学习机原理的基础上,将小波函数作为核函数运用于极限学习机中,形成小波核极限学习机(WKELM)。实验表明,该算法提高了分类性能,增加了鲁棒性。在此基础上利用探测粒子群(Detecting Particle Swarm Optimization,DPSO)对WKELM参数优化,最终得到分类效果较优的DPSO-WKELM分类器。通过采用UCI基因数据进行仿真,将该分类结果与径向基核极限学习机(KELM)、WKELM等算法结果进行比较,得出所提算法具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 核极限学习机 探测粒子群 算法优化 分类精度
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采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测 被引量：7
13
作者 商立群 黄辰浩 +3 位作者 侯亚东 李洪波 惠泽 张建涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期66-77,共12页
针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,... 针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,也能避免冗余信息的出现,有利于DHKELM模型的学习与训练,同时也降低了模型的复杂度。针对DHKELM超参数难确定的问题,利用改进的野犬优化算法(IDOA)对DHKELM的8个超参数进行寻优,可以发掘原始序列特征信息,从而使模型能够充分掌握数值天气预报(NWP)与风电功率之间的非线性关系。以国外某风电场真实数据为算例,结果表明:提出的预测模型相较于野犬算法、差分进化算法和粒子群优化算法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.979 3%、2.342 1%、3.383 2%,有效提高了风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 深层混合核极限学习机 改进的野犬优化算法 特征优选 核主成分分析
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基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法 被引量：1
14
作者 宋永献 王祥祥 +3 位作者 李媛媛 夏文豪 李豪 宋文泽 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4599-4606,共8页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error,RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法和ELM算法的平均最大均方根误差分别降低14%、18%、28%,且P除了0.8 m/s右侧踝关节内外翻是0.79外,其余P最小是0.84,GAPSO-KELM算法进一步提高预测精度,使其为康复治疗提供更有效的算法支持。 展开更多
关键词 高斯核函数 极限学习机 粒子群优化算法 遗传算法 均方根误差 相关系数
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基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估 被引量：2
15
作者 尚艳芳 李丽敏 +2 位作者 温宗周 王朝阳 夏梦凡 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第2期528-535,共8页
山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成... 山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)数据降维,使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型;然后,使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数,将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型,并与其他传统机器学习算法进行对比分析,验证该算法的优越性;最后,使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明,FA-KELM模型能够有效地简化数据结构,提高泥石流危险性预测的准确性,为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 泥石流 主成分分析 核极限学习机 萤火虫优化算法
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基于TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型的日含沙量预测 被引量：1
16
作者 邓智予 谢静 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第3期61-70,共10页
为提高日含沙量时间序列预测精度,改进深度混合核极限学习机(DHKELM)预测性能,对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法(EEFO)/成吉思汗鲨鱼优化(GKSO)算法/白鲸优化(BWO)算法/白鲨优化(WSO)算法/鲸鱼优化算法(WOA)/金枪鱼优化(TSO)算... 为提高日含沙量时间序列预测精度,改进深度混合核极限学习机(DHKELM)预测性能,对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法(EEFO)/成吉思汗鲨鱼优化(GKSO)算法/白鲸优化(BWO)算法/白鲨优化(WSO)算法/鲸鱼优化算法(WOA)/金枪鱼优化(TSO)算法/旗鱼优化(SFO)算法/海洋捕食者算法(MPA)/?鱼优化算法(ROA)/蝠鲼觅食优化(MRFO)算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果,提出时变滤波器经验模态二次分解(TVFEMDⅡ)-十种鱼群算法-DHKELM日含沙量时间序列预测模型。首先,利用TVFEMDⅡ对日含沙量时间序列进行分解处理,得到若干分解分量,合理划分训练集和预测集;其次,基于各分量训练集构建DHKELM超参数优化实例目标函数,同时选取8个基准测试函数作为对比验证函数,利用十种鱼群算法分别对基准测试函数和实例目标函数进行极值寻优与对比分析。最后,建立TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型,通过云南省龙潭站汛期日含沙量预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)十种鱼群算法对基准测试函数寻优总排名与对实例目标函数寻优总排名仅有10%相同,总体上EEFO、GKSO寻优效果较好,ROA、WSO较差。(2)十种鱼群算法对实例目标函数寻优总排名与十种鱼群算法优化的各模型预测精度总排名基本一致,表明鱼群算法极值寻优能力越强,其优化获得的DHKELM超参数越优,由此构建的预测模型性能越好,日含沙量预测精度越高。(3)TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型对实例日含沙量预测的平均绝对百分比误差(MAPE)在0.927%~1.583%之间,模型计算规模小、预测精度高、稳健性能好,具有较好的实用价值和意义。(4)在分解分量十分有限的情形下,TVFEMDⅡ能将复杂的日含沙量时间序列分解为更具规律、更易建模预测的模态分量,大大改进时间序列分解效果,显著提升日含沙量预测精度。 展开更多
关键词 日含沙量预测 时变滤波器经验模态分解 二次分解 十种鱼群算法 深度混合核极限学习机 函数优化
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基于VMD-PSO-多核极限学习机的短期负荷预测 被引量：21
17
作者 吴松梅 蒋建东 +1 位作者 燕跃豪 鲍薇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期18-25,共8页
为提高短期负荷预测精度,解决核极限学习机单一核函数难以适应负荷多数据特征的问题,提出了一种基于变分模态分解与粒子群优化的多核极限学习机模型。该模型采用变分模态分解技术将原始负荷序列分解为具有不同特征频率的子序列,并对每... 为提高短期负荷预测精度,解决核极限学习机单一核函数难以适应负荷多数据特征的问题,提出了一种基于变分模态分解与粒子群优化的多核极限学习机模型。该模型采用变分模态分解技术将原始负荷序列分解为具有不同特征频率的子序列,并对每个子序列建立预测模型。负荷预测模型采用粒子群优化的多核极限学习机,其使用混合核函数代替单一的核函数,使其在不同的参数下不仅有良好的局部搜索能力,同时也加强了全局搜索能力。实验表明,该模型拥有更好的回归精度和泛化能力,能够得到更精确的预测结果。 展开更多
关键词 变分模态分解 粒子群优化算法 核函数 多核极限学习机 短期负荷预测
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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
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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GMPE和GWO-MKELM算法的往复压缩机轴承故障诊断 被引量：2
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作者 李彦阳 王金东 曲孝海 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第23期9842-9847,共6页
针对往复压缩机内部结构复杂,轴承间隙故障特征提取困难和识别准确率不高等问题,提出了多尺度排列熵和多核极限学习机混合算法的智能诊断新方法。首先,针对多尺度排列熵在多尺度过程中,利用均值粗粒化的方式在一定程度上“中和”了原始... 针对往复压缩机内部结构复杂,轴承间隙故障特征提取困难和识别准确率不高等问题,提出了多尺度排列熵和多核极限学习机混合算法的智能诊断新方法。首先,针对多尺度排列熵在多尺度过程中,利用均值粗粒化的方式在一定程度上“中和”了原始信号的动力学突变行为,降低了熵值分析的准确性,提出了一种广义多尺度排列熵算法;然后,为解决核极限学习机处理复杂数据样本分类存在的局限性,将高斯核函数、多项式核函数和感知器核函数进行线性叠加,构建混合核函数,提出了多核极限学习机模型。仿真实验结果表明,该故障诊断方法识别准确率高达98%,高效地实现了轴承不同种类故障的智能诊断。 展开更多
关键词 往复压缩机 灰狼优化算法 广义多尺度排列熵 多核极限学习机 故障诊断
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基于极限学习机的供水管网故障智能诊断方法 被引量：17
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作者 高相铭 刘付斌 杨世凤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2887-2891,共5页
为进一步提高传统极限学习机的泛化能力,提出了一种基于人工蜂群算法优化的极限学习机模型。该模型将人工蜂群算法的全局寻优能力和极限学习机的快速学习能力相结合,有效克服了传统极限学习机的过拟合现象。在确定水压变化比值作为故障... 为进一步提高传统极限学习机的泛化能力,提出了一种基于人工蜂群算法优化的极限学习机模型。该模型将人工蜂群算法的全局寻优能力和极限学习机的快速学习能力相结合,有效克服了传统极限学习机的过拟合现象。在确定水压变化比值作为故障特征参数的基础上,将优化后的极限学习机模型应用于供水管网的泄漏故障诊断实验,实验结果表明,经人工蜂群算法优化的极限学习机模型在故障诊断速度和精度方面均优于其他3种模型。 展开更多
关键词 极限学习机 优化算法 故障诊断 供水管网 人工蜂群算法
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