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基于特征工程与仿生优化算法构建河流溶解氧预测模型 被引量:1
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作者 李鹏程 苏永军 +1 位作者 王钰 贾悦 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期37-44,共8页
河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内... 河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内水质监测站点数据,以双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础,结合卷积神经网络模型(CNN)和注意力机制(Attention Mechanism),基于随机森林模型(RF)进行特征优选,建立RF-CNN-BiLSTM-Attention(RF-CBA)模型,进一步利用吸血水蛭优化算法(BSLO)、黑翅鸢优化算法(BKA)、白鲨优化算法(WSO)等仿生优化算法,构建了BSLO-RF-CBA、BKA-RF-CBA、WSO-RF-CBA共3种优化模型,并与深度学习中CNN-A、LSTM-A、BiLSTM-A、CBA、RF-CBA模型对比,分析得到河流溶解氧预测结果,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、决定系数(R2)、全绩效指标(GPI)和相对误差(MAPE)评价不同模型精度,结果表明:(1)RF模型通过对影响河流DO特征值进行排序、筛选,可消除冗余特征对水质预测模型的影响,提高预测精度。(2)利用仿生算法优化RF-CBA模型的神经元数量、学习率、正则化系数等参数,模型模拟精度进一步提升,总体上捕捉到了DO波动的时间序列特征,模型表现出强稳定性和泛化能力。(3)BSLO-RF-CBA模型模拟精度最高,对DO变化捕捉能力突出,具有更强的捕获全局依赖关系的能力,推荐用于河流溶解氧预测模型。该模型具备扩展至不同河流溶解氧等污染物浓度预测的能力,为河流水体污染预警与系统化管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 溶解氧 双向长短期记忆网络机 特征优选 仿生优化算法 耦合模型
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新的仿生优化算法:食物车-蟑螂群优化算法 被引量:1
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作者 程乐 徐义晗 +2 位作者 张洪斌 钱兆楼 冯刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期208-209,213,共3页
提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力... 提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,该算法寻优率高,收敛速度快。 展开更多
关键词 仿生优化算法 食物车-蟑螂群优化算法 巢穴变迁 食物筛选
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基于仿生优化算法的聚类改进算法 被引量:2
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作者 覃承友 谢晓兰 +1 位作者 王悦悦 郭杨 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期223-228,共6页
为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数... 为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数据聚类。针对果蝇优化算法对于飞行步长的影响,采用F分布动态改变步长,提升算法全局搜索能力。同时采用精英保留策略,提升果蝇种群的多样性,扩大了搜索范围和提升了搜索效率。利用4个UCI标准数据集对算法进行仿真实验,结果表明,本文提出的BFOA-K算法在各项聚类评估指标中都优于其余对比算法,提升了算法的收敛性,证明了算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 仿生优化算法 K均值聚类 果蝇优化算法 F分布 精英保留策略
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基于仿生优化算法构建混凝土拱结构应力预测模型 被引量:3
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作者 周晴晴 穆琳 《水电能源科学》 北大核心 2022年第11期141-145,共5页
为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(B... 为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(BAS)5种仿生优化算法,构建了WOA-BP、GWO-BP、CSA-BP、BA-BP、BAS-BP共5种优化模型,并将模型结果与M5树模型(M5T)、随机森林模型(RF)、小波神经网络模型(WNN)计算结果进行了对比,引进积日数(DOY)为模型输入因子,分析得出了最优模型。结果表明,混凝土拱结构自生体积变形及应力变化呈现周期性变化趋势,不同模型对应力的预测精度有所差异,仿生优化算法可提高模型精度,其中WOA-BP模型与实测值的拟合方程斜率分别为0.996、0.998、0.958、0.997,拟合效果最优,同时在4种应力预测中,WOA-BP模型的R_(RMSE)分别为0.021、0.074、0.021、0.062 MPa,R^(2)分别为0.998、0.935、0.992、0.974,E_(NS)分别为0.998、0.930、0.971、0.973,M_(MAE)分别为0.015、0.061、0.018、0.049 MPa,WOA-BP模型在所有模型中精度最高,可作为混凝土拱结构应力预测的标准模型使用。 展开更多
关键词 混凝土拱 应力预测 积日数 仿生优化算法 鲸鱼算法
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基于仿生优化神经网络的6DOF工业机械手标定
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作者 曹俊 任吉慧 邓绯 《机床与液压》 北大核心 2024年第15期69-74,共6页
针对六自由度工业机械手标定中的定位精度问题,提出一种基于仿生优化神经网络的机械手标定方法。研究六自由度工业机械手的运动学模型,并给出其D-H参数。通过将关节挠度模型和传统的运动学模型标定技术相结合,来同步识别机械手的运动学... 针对六自由度工业机械手标定中的定位精度问题,提出一种基于仿生优化神经网络的机械手标定方法。研究六自由度工业机械手的运动学模型,并给出其D-H参数。通过将关节挠度模型和传统的运动学模型标定技术相结合,来同步识别机械手的运动学参数和柔度参数,以提高定位精度。然后,构造人工神经网络对未建模误差进行进一步补偿,如摩擦、机械传动误差和热膨胀。此外,采用入侵杂草优化算法对神经网络的权值和偏置进行优化。最后,采用六自由度机械手HX300对所提方法进行了实际测试,验证其可行性。研究结果表明:标定后机械手的定位精度得到了显著提高,平均误差、最大误差和标准差分别为0.345、0.6374、0.1624 mm,均小于其他标定方法;与GA-BP神经网络标定方法相比,所提方法具有更好的收敛能力,平均误差降低了15.92%,适用于高精度的各种工业应用。 展开更多
关键词 工业机械手 参数标定 关节柔度 误差补偿 仿生优化算法
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应用混合遗传蚁群算法求解柔性车间调度问题 被引量:1
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作者 吕涛 闫志华 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2009年第2期124-127,共4页
将遗传算法和蚁群算法结合用于作业车间调度。该方法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力和蚁群算法并行分布式正反馈机制,同时避免了蚁群算法因初始信息素缺乏收敛速度慢及遗传算法因缺少反馈机制容易陷入局部最优的缺陷。仿真计算... 将遗传算法和蚁群算法结合用于作业车间调度。该方法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力和蚁群算法并行分布式正反馈机制,同时避免了蚁群算法因初始信息素缺乏收敛速度慢及遗传算法因缺少反馈机制容易陷入局部最优的缺陷。仿真计算结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 蚁群算法 作业车间调度 仿生优化算法
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基于SSA-VMD-MCKD的强背景噪声环境下滚动轴承故障诊断 被引量:20
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作者 任良 甄龙信 +2 位作者 赵云 董前程 张云鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期217-226,共10页
为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvo... 为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSA算法将故障信号分解,根据时域互相关准则对分解信号筛选重构;其次,利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)分别优化VMD的参数alpha,K以及MCKD的参数L和M,利用参数优化的VMD对重构信号进行分解,根据峭度指标从分解所得的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中提取故障特征信号;再次,利用参数优化的MCKD算法增强故障特征;最后,通过频谱包络进行故障诊断。仿真和试验表明,所提方法能在强噪声干扰下有效提取并诊断轴承故障。 展开更多
关键词 奇异谱分析(SSA) 变分模态分解(VMD) 最大相关峭度解卷积(MCKD) 鲸鱼仿生优化算法(WOA) 轴承故障诊断
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