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基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究被引量：8: 1; 作者卢国斌李晓宇 +1 位作者祖秉辉董建军《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期109-114,共6页; 为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列... 展开更多; 关键词绝对瓦斯涌出量经验模态分解修正果蝇算法极限向量机多尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量预测研究被引量：17: 2; 作者李胜韩永亮《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期11-16,共6页; 为实现边坡危险性及时预警预报,以露天矿边坡变形量为研究对象,提出采用七项影响指标作为边坡位移变形量的响应参数,建立支持向量机回归预测模型(SVR)。引入修正的果蝇优化算法(MFOA)对模型参数进行优化,构建基于MFOA-SVR露天矿边坡变... 展开更多; 关键词边坡变形支持向量机回归(SVR) 修正的果蝇优化算法(MFOA) 仿真预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MFOA和LW的混沌时间序列鲁棒模糊预测: 3; 作者刘福才窦金梅王树恩《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期425-431,共7页; 针对含有例外点的混沌时间序列的预测问题,提出了一种基于修正型果蝇优化算法(MFOA)和最小Wilcoxon方法(LW)的混合学习算法来训练T-S模糊模型,以达到准确建模和提高模型鲁棒性的目的。首先采用修正型果蝇优化算法优化模糊前件的高斯型... 展开更多; 关键词修正型果蝇优化算法最小Wilcoxon方法例外点 Mackey-Glass混沌时间序列 T-S模糊模型模糊预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ICEEMDAN能量矩和MFOA-PNN的轴承故障诊断被引量：5: 4; 作者逄英高军伟《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第3期122-126,153,共6页; 为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,实现对故障的精准定位,提出一种基于改进的自适应噪声的完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)能量矩和修正型果蝇优化算法... 展开更多; 关键词改进的自适应噪声的完备集成经验模态分解能量矩修正型果蝇优化算法概率神经网络滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究被引量：8: 1; 作者卢国斌李晓宇祖秉辉董建军; 机构辽宁工程技术大学矿业学院矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁工程技术大学矿业技术学院; 出处《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期109-114,共6页; 基金辽宁省教育厅项目(L2014126) 辽宁省自然科学基金项目(201602349); 文摘为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列进行深层次分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用MFOA-ELM对各IMF时变序列建立动态预测模型,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果。以晋煤某矿瓦斯涌出量监测时序样本为例进行研究分析,结果表明:EMD能充分挖掘出监测数据隐含信息,有效降低数据复杂度;该模型预测相对误差为0.024 3%~0.651 0%,平均值仅为0.252 6%,预测精度和泛化能力高于未经EMD分解模型,能很好地适用于非平稳时变序列预测。; 关键词绝对瓦斯涌出量经验模态分解修正果蝇算法极限向量机多尺度; Keywords absolute gas emission quantity empirical mode decomposition（EMD） modified fruit fly optimization algorithm（MFOA） extreme learning machine（ELM） multi-scale; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量预测研究被引量：17: 2; 作者李胜韩永亮; 机构辽宁工程技术大学矿业学院; 出处《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期11-16,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51004063) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2011029); 文摘为实现边坡危险性及时预警预报,以露天矿边坡变形量为研究对象,提出采用七项影响指标作为边坡位移变形量的响应参数,建立支持向量机回归预测模型(SVR)。引入修正的果蝇优化算法(MFOA)对模型参数进行优化,构建基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量协同预测模型,并以实际监测数据进行模型仿真预测。结果表明:该模型平均绝对误差为0.9167mm,平均相对误差为4.2737%,较其他模型预测精度高,综合性能好,将其运用于露天矿边坡变形量预测研究具有较好的适用性和可靠性。; 关键词边坡变形支持向量机回归(SVR) 修正的果蝇优化算法(MFOA) 仿真预测; Keywords slope deformation support vector machine regression （SVR） modified fruit fly optimization algorithm（MFOA） simulation and forecast; 分类号 X936 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MFOA和LW的混沌时间序列鲁棒模糊预测: 3; 作者刘福才窦金梅王树恩; 机构燕山大学电院工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期425-431,共7页; 基金河北省自然科学基金资助项目(F2010001320); 文摘针对含有例外点的混沌时间序列的预测问题,提出了一种基于修正型果蝇优化算法(MFOA)和最小Wilcoxon方法(LW)的混合学习算法来训练T-S模糊模型,以达到准确建模和提高模型鲁棒性的目的。首先采用修正型果蝇优化算法优化模糊前件的高斯型隶属函数参数,利用其编程简单、收敛速度快的优点提高辨识精度和收敛速度。然后采用最小Wilcoxon方法辨识模型的结论参数,在训练数据中出现例外点时,LW方法的强鲁棒性可以有效克服传统最小二乘方法对例外点敏感的缺点。最后以Mackey-Glass混沌时间序列的预测为例进行仿真研究,通过比较不同的优化算法的辨识结果来验证修正型果蝇优化算法的优越性,并在系统存在例外点的情况下验证了所提方法的有效性和鲁棒性。; 关键词修正型果蝇优化算法最小Wilcoxon方法例外点 Mackey-Glass混沌时间序列 T-S模糊模型模糊预测; Keywords modified fruit fly optimization algorithm least Wilcoxon method outliers Mackey-Glass chaotic time series T-S fuzzy model fuzzy prediction; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ICEEMDAN能量矩和MFOA-PNN的轴承故障诊断被引量：5: 4; 作者逄英高军伟; 机构青岛大学自动化学院山东省工业控制技术重点实验室; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第3期122-126,153,共6页; 基金山东省自然科学基金资助项目(ZR2019NF063) 山东省重点研发计划项目(2017GGX10115)。; 文摘为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,实现对故障的精准定位,提出一种基于改进的自适应噪声的完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)能量矩和修正型果蝇优化算法-概率神经网络(Modified Fruit Fly Optimization Algorithm-Probabilistic Neural Network,MFOA-PNN)的轴承故障诊断方法。首先利用ICEEMDAN算法对滚动轴承原始序列信号进行预处理,通过能量矩计算公式求取特征值,并将其作为PNN模型的输入;其次运用MFOA搜索PNN模型的最优平滑参数,通过建立MFOA-PNN模型诊断故障类别。实验表明,MFOA-PNN模型相比PNN模型的诊断准确性有所提高,准确率可以达到99.50%,提高了滚动轴承的经济性和安全性。; 关键词改进的自适应噪声的完备集成经验模态分解能量矩修正型果蝇优化算法概率神经网络滚动轴承故障诊断; Keywords Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise(ICEEMDAN) energy moment Modified Fruit Fly Optimization Algorithm(MFOA) Probabilistic Neural Network(PNN) rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究	卢国斌李晓宇祖秉辉董建军	《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量预测研究	李胜韩永亮	《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2015	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于MFOA和LW的混沌时间序列鲁棒模糊预测	刘福才窦金梅王树恩	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于ICEEMDAN能量矩和MFOA-PNN的轴承故障诊断	逄英高军伟	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料