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基于多策略鲸鱼算法的ESN参数优化模型
1
作者
郭伟
郝思琦
+1 位作者
任志忠
米娜娃尔·木提拉
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第11期2045-2055,共11页
针对传统回声状态网络ESN储层参数选择的随机性导致网络预测性能不佳的问题,提出了基于多策略鲸鱼优化算法MWOA的回声状态网络参数优化模型MWOA-ESN。其实质是通过MWOA算法对ESN储层关键参数进行优化。MWOA通过引入池化机制、迁移策略...
针对传统回声状态网络ESN储层参数选择的随机性导致网络预测性能不佳的问题,提出了基于多策略鲸鱼优化算法MWOA的回声状态网络参数优化模型MWOA-ESN。其实质是通过MWOA算法对ESN储层关键参数进行优化。MWOA通过引入池化机制、迁移策略和优先选择策略,有效地解决了鲸鱼优化算法存在的种群多样性低和易陷入局部最优等问题,提升了优化效率。对多个时间序列数据集和短期电力负荷数据集进行仿真实验,结果表明所提MWOA-ESN模型具有普适性,在预测精度和拟合性方面,优于已有经典模型。相比现有成果,MWOA-ESN参数优化模型是可行和有效的。
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关键词
回声状态网络
储层
多策略鲸鱼优化算法
参数
优化
池化机制
搜索
策略
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职称材料
一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识
被引量：
4
2
作者
潘悦悦
吴立飞
杨晓忠
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期176-189,共14页
针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初...
针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。
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关键词
多策略
改进
鲸鱼
优化
算法
混沌系统
参数辨识
Chebyshev混沌映射
自适应t分布
蚁狮
优化
算法
基准函数
Wilcoxon秩和检验
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职称材料
基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
3
作者
师国东
胡明茂
+3 位作者
宫爱红
龚青山
郭庆贺
谭浩
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用...
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。
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关键词
油耗预测
极端梯度提升树
多策略
改进的
鲸鱼
优化
算法
长短期记忆神经网络
自适应寻优
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职称材料
题名
基于多策略鲸鱼算法的ESN参数优化模型
1
作者
郭伟
郝思琦
任志忠
米娜娃尔·木提拉
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第11期2045-2055,共11页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1900800-5,2018YFC1900801)
陕西省自然科学基础研究计划(2019JLZ-08,2020JM-522,2021JM-396)。
文摘
针对传统回声状态网络ESN储层参数选择的随机性导致网络预测性能不佳的问题,提出了基于多策略鲸鱼优化算法MWOA的回声状态网络参数优化模型MWOA-ESN。其实质是通过MWOA算法对ESN储层关键参数进行优化。MWOA通过引入池化机制、迁移策略和优先选择策略,有效地解决了鲸鱼优化算法存在的种群多样性低和易陷入局部最优等问题,提升了优化效率。对多个时间序列数据集和短期电力负荷数据集进行仿真实验,结果表明所提MWOA-ESN模型具有普适性,在预测精度和拟合性方面,优于已有经典模型。相比现有成果,MWOA-ESN参数优化模型是可行和有效的。
关键词
回声状态网络
储层
多策略鲸鱼优化算法
参数
优化
池化机制
搜索
策略
Keywords
echo state network(ESN)
reservoir
multi-strategy whale optimization algorithm
parameter optimization
pooling mechanism
search strategy
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识
被引量：
4
2
作者
潘悦悦
吴立飞
杨晓忠
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学数理学院信息与计算研究所
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期176-189,共14页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2021MS045)
华北电力大学国内外联合培养博士生资助项目(2020)。
文摘
针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。
关键词
多策略
改进
鲸鱼
优化
算法
混沌系统
参数辨识
Chebyshev混沌映射
自适应t分布
蚁狮
优化
算法
基准函数
Wilcoxon秩和检验
Keywords
multi-strategy improved whale optimization algorithm
chaotic system
parameter identification
Chebyshev chaotic map
adaptive t distribution
ant lion optimization algorithm
benchmark function
Wilcoxon rank sum test
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
3
作者
师国东
胡明茂
宫爱红
龚青山
郭庆贺
谭浩
机构
湖北汽车工业学院汽车智能制造学院
湖北汽车工业学院汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室
东风商用车有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第9期3467-3484,共18页
基金
国家自然科学基金资助项目(52572402)
湖北省重点研发计划资助项目(2020BAA005)
+3 种基金
湖北省教育厅重点资助项目(D20211803)
湖北汽车工业学院博士基金资助项目(BK202001)
湖北省教育厅中青年人才资助项目(Q20221804)
汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室资助项目(ZDK1202205)。
文摘
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。
关键词
油耗预测
极端梯度提升树
多策略
改进的
鲸鱼
优化
算法
长短期记忆神经网络
自适应寻优
Keywords
fuel consumption prediction
extreme gradient Boosting tree
multi-strategy improved whale optimization algorithm
long short-term memory neural network
adaptive optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U467.498 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多策略鲸鱼算法的ESN参数优化模型
郭伟
郝思琦
任志忠
米娜娃尔·木提拉
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识
潘悦悦
吴立飞
杨晓忠
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
师国东
胡明茂
宫爱红
龚青山
郭庆贺
谭浩
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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