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基于差分进化算法的转子有限元模型修正
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作者 黄天一 梁杰 +2 位作者 姚爽 张浩 师占群 《中国测试》 北大核心 2025年第6期141-149,共9页
在建模过程中,受限于测量环境和精度,转子结构设定参数与实际值存在较大差异,导致基于模型的理论计算与测量值不相符。为解决此问题,提出一种结合实验模态与差分进化算法相结合的模型修正方法。首先进行模态频率对转子材料参数的灵敏度... 在建模过程中,受限于测量环境和精度,转子结构设定参数与实际值存在较大差异,导致基于模型的理论计算与测量值不相符。为解决此问题,提出一种结合实验模态与差分进化算法相结合的模型修正方法。首先进行模态频率对转子材料参数的灵敏度分析,建立基于模态频率和模态振型置信度的目标函数。运用差分进化算法修正模型的质量矩阵和刚度矩阵,进而根据实验模态频率和阻尼比确定瑞利阻尼矩阵。为验证方法的适用性,对滑动轴承转子实验台的有限元模型进行修正。修正后的模型与初始模型相比,计算的模态频率误差小于0.02%,修正模型计算的模态振型与实验值的模态置信区间均在0.9以上。为验证方法的准确性,对修正后的模型进行频响函数和不平衡响应仿真,仿真结果与实验结果的误差均不超过2.5%。该方法有效提高转子系统模型的精确性,为动力学分析和工程应用提供一定的实际参考。 展开更多
关键词 差分进化算法 实验模态 转子动力学 模型修正
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基于引力势能修正的快速行进树路径规划算法
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作者 徐正宇 贾小林 +1 位作者 顾娅军 袁雷 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2416-2420,共5页
针对快速行进树算法(fast marching tree,FMT^(*))在移动机器人路径规划中存在冗余探索多、路径规划时间长、路径拐点多等问题,提出了一种基于引力势能修正的快速行进树算法(gravitational potential energy FMT^(*),GPE-FMT^(*))。该... 针对快速行进树算法(fast marching tree,FMT^(*))在移动机器人路径规划中存在冗余探索多、路径规划时间长、路径拐点多等问题,提出了一种基于引力势能修正的快速行进树算法(gravitational potential energy FMT^(*),GPE-FMT^(*))。该算法借鉴人工势场法的思想,通过引入有限的引力势能场限制路径探索范围,从而有效减少冗余搜索;同时,采用基于引力势能值的路径树修正策略,在路径树扩展过程中对其生长方向进行引导,使路径树的生长方向更靠近终点,从而减少路径中的拐点,缩短规划时间。仿真实验结果表明,在相同计算资源下,GPE-FMT^(*)显著减少了路径规划时间,降低了路径拐点数和算法迭代次数,提升了路径质量。 展开更多
关键词 FMT^(*)算法 人工势场法 引力势能修正 路径规划
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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
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作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权迭代修正最小二乘算法(MWIALS)
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基于遗传算法的车载箱体碳纤维复合材料检修门有限元模型参数修正及验证
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作者 张颖川 马明阳 +3 位作者 江曙 阳光武 李鹏航 徐未凤 《铁道机车车辆》 北大核心 2025年第1期109-114,共6页
针对某种碳纤维复合材料有限元精确仿真问题,提出一种基于遗传算法的碳纤维复合材料不确定性参数修正方法。对某碳纤维复合材料车载箱体检修门开展自由边界条件下模态试验,获得前三阶模态频率及振型。依据测得的模态试验结果,首先对该... 针对某种碳纤维复合材料有限元精确仿真问题,提出一种基于遗传算法的碳纤维复合材料不确定性参数修正方法。对某碳纤维复合材料车载箱体检修门开展自由边界条件下模态试验,获得前三阶模态频率及振型。依据测得的模态试验结果,首先对该型碳纤维复合材料的性能参数进行修正,并将有限元模型结合修正后的材料参数进行仿真计算。最后对该车载箱体检修门进行约束条件下模态试验,获得前三阶模态频率及振型,将仿真与试验结果对比。结果表明,进行修正之后仿真与试验结果误差变小,说明此方法对于存在不确定性参数的碳纤维复合材料能减小给定参数与实际参数之间的误差,建立更精确的有限元模型。 展开更多
关键词 碳纤维复合材料 遗传算法 参数修正 检修门 模态试验
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一种基于距离修正与改进沙猫群的三维DV-Hop定位算法
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作者 苗凯 苟平章 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期322-328,共7页
为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜... 为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜索算法获取一条待定位节点到锚节点之间的最相似锚节点对的路径,修正该路径的平均跳距,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距;最后,利用非线性周期调整机制和精英协作策略改进沙猫群优化算法,通过函数最小化求解待定位节点坐标。仿真实验结果表明,在相同网络环境下,3D-ISDVHop表现出更优的性能,对比3D-DVHop、3D-SBDVHop和ILSOA-DVHop平均定位误差率分别降低约36.8%、5.6%、2.3%。 展开更多
关键词 无线传感器网络(WSN) 3D-DVHop算法 跳距修正 相似路径 沙猫群优化算法
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北斗卫星同步系统中的单核调度冲突及时间修正算法
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作者 崔海青 郭嘉伟 王凯 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期114-120,共7页
北斗卫星同步系统中,一般使用基于FPGA的方案,使用ARM单核系统在调度过程中容易导致资源竞争和实时响应偏差的问题,但是ARM在处理业务逻辑、浮点运算等方面优于FPGA。本文提出了一种基于ARM处理器的北斗1PPS同步和守时的实现方案,采用... 北斗卫星同步系统中,一般使用基于FPGA的方案,使用ARM单核系统在调度过程中容易导致资源竞争和实时响应偏差的问题,但是ARM在处理业务逻辑、浮点运算等方面优于FPGA。本文提出了一种基于ARM处理器的北斗1PPS同步和守时的实现方案,采用最小二乘法结合滑动窗口实现同步计算、通过阶段性增长机制实现守时计算,并提出一种延迟修正算法,解决了信号处理中因中断冲突造成的周期边界采集偏差。当系统检测到数据即将溢出时,该算法通过推迟记录上升沿信号的周期值并进行修正。实验结果表明,该算法能够实现10-8 s级别的同步精度,证明了其在高精度时间同步中的可用性。 展开更多
关键词 北斗 1PPS 最小二乘法 阶段性增长率 延迟修正算法 同步守时系统
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基于镜像修正FxLMS控制算法的船舶管路振动主动控制 被引量:1
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作者 刘学广 谭鉴 +3 位作者 吴牧云 张二宝 闫明 刘济源 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期77-84,共8页
针对船舶管路减振和抗冲击的需求,本文根据镜像修正自适应滤波算法,设计出了一种管路振动主动控制策略,能够有效地控制管路在低频下的振动,并且在次级通道发生突变时,控制系统可再次快速收敛,进行稳定控制。本文先对镜像修正自适应滤波... 针对船舶管路减振和抗冲击的需求,本文根据镜像修正自适应滤波算法,设计出了一种管路振动主动控制策略,能够有效地控制管路在低频下的振动,并且在次级通道发生突变时,控制系统可再次快速收敛,进行稳定控制。本文先对镜像修正自适应滤波算法进行理论研究,分析算法的迭代及控制过程;再通过仿真分别验证算法在不同参考信号输入下的收敛性及稳定性;最后搭建实验台架,通过试验验证算法的实际控制效果。试验结果表明:该控制策略在管路振动主动控制中能够降低15.37%的振动强度,比自适应滤波算法控制策略的控制效果好8.85%。所以镜像修正自适应滤波算法能够及时有效地进行管路振动控制。 展开更多
关键词 镜像修正自适应滤波算法 在线辨识 自适应滤波算法 归一化算法 整体建模算法 镜像系统 权向量迭代 振动主动控制
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基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测 被引量:1
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作者 潘超 王超 +1 位作者 孙惠 孟涛 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第8期117-129,共13页
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之... 针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之间的非线性关联,构建误差修正自适应单元。同时挖掘风速时序变化特征,构建深度学习单元。在此基础上,提出基于风速矩阵梯度的误差修正单元切换策略。最后,将模型应用于实际风场的功率预测并与其他模型对比分析。结果表明,所提方法在预测精度上优于其他方法,且在风速复杂多变的风场仍具有较高预测精度,验证了所提方法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度
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一种基于非均匀磁化等离子体的修正Z-FDTD算法
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作者 张洁 韩冰 +1 位作者 赵善超 张国栋 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期386-396,共11页
对已有的Z变换时域有限差分法(Z-transformation Finite Difference Time Domain,Z-FDTD)在电磁波与非均匀磁化等离子体中的传输特性分析的计算误差问题进行了研究,并探讨了一种修正计算误差的Z变换时域有限差分方法(Modified Z-transfo... 对已有的Z变换时域有限差分法(Z-transformation Finite Difference Time Domain,Z-FDTD)在电磁波与非均匀磁化等离子体中的传输特性分析的计算误差问题进行了研究,并探讨了一种修正计算误差的Z变换时域有限差分方法(Modified Z-transform Finite Difference Time Domain,MZ-FDTD),以提升Z-FDTD方法对非均匀磁化等离子体的适用性。对MZ-FDTD和Z-FDTD之间的计算误差问题,通过严格的公式推导求得该误差的计算公式,并引入误差分析因子,对比分析了该误差受空间步长和非均匀磁化等离子体的物理特性的影响特征,在充分的误差分析与网格参数对比后,以电磁波在非均匀磁化等离子体中的传输特性为分析目标,举例说明了MZ-FDTD的优越性。研究结果表明,相比于经典Z-FDTD,通过MZ-FDTD方法计算得到的数值结果具有更高的计算准确度,较低的运行时间和较少的运行内存占用。此外,对电磁波在非均匀等离子体中传输特性分析的举例说明也证明了相比于Z-FDTD,优化的Z-FDTD方法无论是在较低频段还是较高频段都保持较好的稳定性。在今后的工作中,使用MZ-FDTD方法研究非均匀磁化等离子体问题将会获得更好的计算结果,这项工作中的误差分析方法也将对某些计算电磁学在等离子体中的应用与优化工作起到一定的帮助作用。 展开更多
关键词 非均匀磁化等离子体 Z-FDTD 算法修正
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基于Hyperband-贝叶斯优化-LSTM网络的高旋尾控修正弹修正能力研究
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作者 周杰 王良明 +2 位作者 傅健 王彦钦 郭首邑 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期248-258,共11页
为快速准确地解算出高旋尾控修正弹的修正指令,针对其能力预测问题,提出一种基于Hyperband算法-贝叶斯优化-长短期记忆网络(Hyperband algorithm-Bayesian optimization-Long Short-Term Memory network,HBBO-LSTM)的修正能力预测模型... 为快速准确地解算出高旋尾控修正弹的修正指令,针对其能力预测问题,提出一种基于Hyperband算法-贝叶斯优化-长短期记忆网络(Hyperband algorithm-Bayesian optimization-Long Short-Term Memory network,HBBO-LSTM)的修正能力预测模型。建立高旋尾控修正弹的7自由度弹道模型,并使用龙格-库塔法进行数值仿真,生成大量样本数据;通过对数据集的分析,提出一种基于拉马努金近似公式的预处理方式,对原始数据集进行预处理,获得空间分布均匀的样本数据。构建HBBO-LSTM网络预测模型,通过训练得到模型的最佳结构参数。提出一种融合带重启机制的余弦退火衰减和指数衰减的学习率下降策略,保证训练过程的快速性和稳定性。将所述模型与长短期记忆网络模型、门控循环单元网络模型和反向传播网络模型在同一测试集下进行仿真实验,并与4自由度修正质点弹道方程数值积分法进行实验对比。研究结果表明,HBBO-LSTM网络模型的综合均方误差为0.17 m^(2),综合平均绝对误差为0.33 m,预测精度优于其他模型;且解算时间和预测精度均优于数值积分法,具有较高的可行性和参考价值。 展开更多
关键词 修正能力 弹道修正 尾控弹 长短期记忆网络 Hyperband算法 贝叶斯优化
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基于超节点协同一致性算法的源-荷调度策略
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作者 李青 李红 +1 位作者 董海鹰 王浩 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期107-113,共7页
针对多分布式电源优化调度中存在的计算量与通信量大、难以实现整体完全分布式调控等问题,结合调频控制对一致性算法进行改进,提出一种基于超节点协同一致性算法的源-荷协同调度方法。首先,基于单跳采样法对原分布式电源网络结构进行拓... 针对多分布式电源优化调度中存在的计算量与通信量大、难以实现整体完全分布式调控等问题,结合调频控制对一致性算法进行改进,提出一种基于超节点协同一致性算法的源-荷协同调度方法。首先,基于单跳采样法对原分布式电源网络结构进行拓扑重构,选取超节点并对决策变量进行求解,划分的局部集内的普通节点只与超节点进行通信;其次,对离散型一致性算法进行改进,提出一种自适应全局修正系数的调频控制方法,通过采集系统频率偏差大小决策全局修正系数参与功率调节,来更好地适应主动配电网实时调度和完全分布式控制,并用所提控制方法求解系统运行成本最小调度模型;最后,通过MATLAB仿真验证所提调度方法在应对拓扑切换和源-荷突变场景下的有效性。仿真结果表明:在系统发生突变时,所提调度算法能够实现一致性增量成本的快速收敛,并有效控制各分布式电源的增量成本在8.95元以下;在系统无突变情况下,算法仅需197次迭代便可实现调度分配,可主动为调度部门提供了一种有效的方案。 展开更多
关键词 分布式 一致性算法 调频控制 超节点 优化调度 修正系数
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基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的空气质量指数预测模型 被引量:1
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作者 周建国 秦远 周路明 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期322-334,共13页
精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法... 精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法。首先,采用改良的自适应白噪声完全集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和样本熵(Sample Entropy,SE)对原始AQI序列进行分解并重构,获得高频、中频和低频3个频率分量。其次,利用经过北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对高频分量进行二次分解,进一步降低其复杂度。再次,引入向量加权平均算法(Weighed Mean of Vectors Algorithm,INFO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的关键参数进行优化,同时利用INFO-LSTM预测高频分量分解后的子序列,进而利用INFO-ELM分别预测中、低频分量,并将所得预测结果进行线性叠加。最后,利用NGO-VMD和INFO-ELM对误差序列进行分解和预测,并对初次预测结果进行修正,得到最终的AQI预测值。研究选取北京、上海和成都3个典型城市为例进行实证分析,并对比了7个对照试验,发现基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的模型具有最高的预测精度。该模型可为治理空气污染提供理论和技术上的帮助。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量指数预测 二次分解 长短期记忆网络 极限学习机 向量加权平均算法 误差修正模型
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基于修正q-威布尔分布的矿用卡车可靠性分析
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作者 刘威 高琪 +2 位作者 刘光伟 白润才 朱乙鑫 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期237-246,共10页
为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对... 为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对比验证了使用修正q-威布尔分布模型评估矿用卡车可靠性的合理性和有效性。数值试验结果表明,利用修正q-威布尔分布模型对矿用卡车故障间隔时间进行分析,制定相应的预防性维修周期能够更好地保障矿用卡车安全、稳定运行。 展开更多
关键词 矿用卡车 可靠性分析 修正q-威布尔分布 蜣螂优化算法 预防性维修周期 极大似然估计
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基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数 被引量:3
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作者 王彦骄 张绍阳 +1 位作者 梁玉泉 马丹晨 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期9-14,共6页
高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;... 高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;然后,为进一步优化参数修正结果,引入模拟退火算法,通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解,进一步改善模型的性能。为了评估修正效果,建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数,通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明,所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数,修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 高斯烟羽模型 遗传算法 模拟退火算法 参数修正 适应度函数 误差率
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免疫粒子群算法在修正高斯模型下的源强反演 被引量:1
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作者 万邦银 蒯念生 +2 位作者 何雄元 彭敏君 邓利民 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期132-138,共7页
为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(... 为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(IA),通过与粒子群算法(PSO)耦合,将混合免疫粒子群(PSO-IA)算法应用到源强反演中;最后,验证PSO-IA算法溯源定位效果。结果表明:与模式搜索法(PS)、遗传算法(GA)、PSO相比,修正高斯烟羽模型预测值误差均下降2%左右;混合PSO-IA算法相较PSO算法反演源强效果有明显提升,其算法定位误差为1.3 m,求解源强误差为0.8%,单次计算时间小于1 s,能实现快速、准确定位并估算源强度。 展开更多
关键词 免疫粒子群(PSO-IA)算法 修正高斯烟羽模型 源强反演 危险气体泄漏 求解精度
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基于VMD-Bayes-Lasso算法带误差补偿的火电厂NO_(x)浓度软测量
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作者 金秀章 乔鹏 史德金 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期117-124,142,共9页
针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量... 针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量,利用变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将入口NO_(x)浓度分解为不同中心频率的子序列信号,建模充分拟合目标变量的数据特征。采用二级建模方法,第一级,将分解后得到的入口NO_(x)浓度子序列信号分别利用贝叶斯回归算法(Bayesian Regression,Bayes)进行训练并预测,叠加得到完整的预测结果,第二级,对训练中产生的验证集误差值利用Lasso算法建立误差预测模型,得到测试集预测误差的预测值,并与第一级模型得到完整预测结果叠加,实现误差补偿,提升模型预测精度。其中,Bayes及Lasso网络超参数利用天牛群算法进行自动寻优;仿真结果显示,VMD分解并带误差补偿模型对比未经VMD分解带误差补偿模型,Bayes及Lasso单一模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小,能够实现对入口NO_(x)浓度的准确软测量。 展开更多
关键词 入口NO_(x)浓度建模 变模态分解 误差修正 软测量 天牛群优化算法
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基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正 被引量:1
17
作者 徐希堃 洪彧 +3 位作者 许靖业 周志达 蒲黔辉 文旭光 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期503-512,共10页
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的... 在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的问题,基于自适应嵌套抽样(ANS)算法,提出一种贝叶斯模型修正方法.该方法利用模态参数构建概率目标函数,并采用ANS算法对其进行逼近,ANS保留了嵌套抽样(NS)的性质,通过逐层缩小抽样范围,使得样本最终逼近最优参数;通过逐层近似,将高维积分问题转化为简单的一维积分问题,简化了证据值和后验概率密度值的计算过程;在此基础上,ANS算法在迭代过程中通过自适应地调整样本数量,减少对有限元模型的调用;最后,对一座人行桁架桥进行了贝叶斯有限元模型修正试验.结果表明:在相同算法参数设置下,ANS算法相比传统NS算法降低了约84%的有限元模拟调用次数,节省了约86%计算时间,并能获得同等精度的不确定性修正结果. 展开更多
关键词 有限元模型 贝叶斯模型修正 不确定性量化 嵌套抽样算法 自适应算法
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基于核密度估计的土壤样本代表性修正研究 被引量:1
18
作者 李坤 陈宇昊 +3 位作者 李文岳 王子影 傅佩红 黄魏 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第1期94-104,共11页
为充分利用历史样点数据获取更可靠的土壤-环境知识,进而获取更高精度的土壤预测推理图,采用样本代表性修正方法获取更高的知识精度,利用样本空间与总体空间环境协变量的空间相似度关系,以核密度估计为基础,采用3种不同算法对每个土壤... 为充分利用历史样点数据获取更可靠的土壤-环境知识,进而获取更高精度的土壤预测推理图,采用样本代表性修正方法获取更高的知识精度,利用样本空间与总体空间环境协变量的空间相似度关系,以核密度估计为基础,采用3种不同算法对每个土壤采样点探寻最优权重,并以土壤表层有机质含量预测制图为例验证方法的科学性和有效性。结果显示,该修正方法最高可将多元线性回归制图的RMSE和MAE分别降低10.30%和12.74%,证实了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 环境协变量 空间偏差修正 样本代表性 启发式算法 数字土壤制图 历史样点
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修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程
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作者 胡晶晶 柯艺芬 马昌凤 《应用数学》 北大核心 2024年第1期238-250,共13页
本文提出一类张量形式的修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程.证明在不计舍入误差的情况下,所提方法可在有限迭代步内获得张量方程组的解.进一步,通过选择特殊类型的初始张量,可获得方程组的唯一极小Frobenius范数解.通过数值... 本文提出一类张量形式的修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程.证明在不计舍入误差的情况下,所提方法可在有限迭代步内获得张量方程组的解.进一步,通过选择特殊类型的初始张量,可获得方程组的唯一极小Frobenius范数解.通过数值算例验证了所提出算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 四元数 Sylvester张量方程 修正共轭梯度算法
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基于组合残差修正的优化神经网络预测方法 被引量:1
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作者 李博 廖梦洁 张健 《统计与决策》 北大核心 2025年第4期35-39,共5页
为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点... 为提高单一模型的预测精度,文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先,基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化,以避免预测精度降低;其次,引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量,以避免单一预测模型预测精度在不同时点时高时低;最后,对回声状态网络模型预测结果进行修正。为验证模型的有效性,以北京市猪肉月度价格为例进行实证分析,并与9个单一预测模型进行对比。结果表明:相较于其他单一预测模型,所提模型的预测精度更高,可以对其他类似特征的农产品价格进行准确预测。 展开更多
关键词 IOWA算子 神经网络 麻雀搜索算法 残差修正
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