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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量：3
1
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用 被引量：21
2
作者 马草原 孙展展 +1 位作者 葛森 朱丽君 《电测与仪表》 北大核心 2016年第7期84-88,94,共6页
将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算... 将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。 展开更多
关键词 混合蛙跳思想 选择交叉操作 改进二进制粒子群算法 IEEE33
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基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分方法 被引量：11
3
作者 张军 张新慧 +3 位作者 高震 贺宇 白文渊 李文龙 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第7期54-62,共9页
当分布式电源(distributed generation,DG)发生孤岛效应并停止运行时,可能导致重要负荷供电中断、DG弃光率升高和配电网供电可靠性降低。提出了一种基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分新方法。根据线路电阻确定停电区域内负荷与各DG的... 当分布式电源(distributed generation,DG)发生孤岛效应并停止运行时,可能导致重要负荷供电中断、DG弃光率升高和配电网供电可靠性降低。提出了一种基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分新方法。根据线路电阻确定停电区域内负荷与各DG的电气距离,将其划分为多个单DG初级孤岛,以降低算法复杂度、避免功率远距离输送;给出具有“移动”“寻优”“突变”特性的速度更新公式和逐级约束的位置更新公式,并利用其划分各初级孤岛,以避免算法陷入局部最优解,从而提高其寻优速度;调整不满足约束条件和存在孤岛融合的供电区域,以保证孤岛运行的稳定性和最优性,实现孤岛划分。利用MATLAB/Simulink搭建IEEE 69节点配电系统,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 分布式电源 孤岛划分 改进二进制粒子群算法 孤岛运行
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基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复 被引量：71
4
作者 卢志刚 董玉香 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第24期39-43,共5页
鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题,提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时,引入了层次分析法求解各指标的权重值,较... 鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题,提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时,引入了层次分析法求解各指标的权重值,较之传统的经验确定法更符合实际;然后从惯性权重和学习因子的选取及粒子相似性控制2个方面对基本二进制粒子群算法进行了改进。算例分析表明,文中所提出的方法计算速度快,易收敛到全局最优解,能有效地求解配电网故障恢复问题。 展开更多
关键词 故障恢复 配电网 二进制粒子群优化算法 层次分析法
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改进二进制粒子群算法在PMU优化配置中的应用 被引量：5
5
作者 刘斌 黄纯 +1 位作者 李波 何朝辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期5-10,共6页
以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最少为目标,提出概率偏移二进制粒子群优化配置算法。该算法是全局优化算法,可得到多组可行解。针对普通二进制粒子群算法收敛较慢的缺点,在算法中引入概率偏移因子,根据节点出线... 以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最少为目标,提出概率偏移二进制粒子群优化配置算法。该算法是全局优化算法,可得到多组可行解。针对普通二进制粒子群算法收敛较慢的缺点,在算法中引入概率偏移因子,根据节点出线度的差异,设置不同的取0或1的概率,从而提高了收敛速度。最后,采用新英格兰39节点系统和湖南长株潭42节点系统算例对所提方法进行了验证。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 相量测量单元 概率偏移 可观测性
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基于改进二进制粒子群算法的家庭负荷优化调度策略 被引量：8
6
作者 张丽 刘青雷 张宏伟 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第5期118-128,共11页
为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先,对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型;其次,提出以实时光伏出力和峰... 为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先,对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型;其次,提出以实时光伏出力和峰谷分时电价为依据,通过控制储能充放电实现家庭负荷用电需求的调度策略;最后,利用场景分析法和分等级多策略学习的二进制粒子群改进算法(HLSBPSO)对模型进行仿真求解。结果表明,所提策略和算法可使用户电费降低49.2%,舒适度提高67.9%,可为户用光伏发电的安全经济运行提供新的理论支持。 展开更多
关键词 需求响应 二进制粒子群算法 碳排放 柔性负荷 家庭能量管理系统
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基于改进二进制粒子群算法的LFSR种子优化方法研究
7
作者 葛鹏岳 黄考利 +1 位作者 吕晓明 方建 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期78-80,共3页
为降低BIST测试功耗,采用一种改进的二进制粒子群算法对LFSR种子进行优选,使测试图形的长度得到减小进而降低了测试功耗;以ISCAS’85 benchmark电路作为测试对象,同时用粒子群算法和模拟退火算法进行实验,通过对比结果证明了该方法简单... 为降低BIST测试功耗,采用一种改进的二进制粒子群算法对LFSR种子进行优选,使测试图形的长度得到减小进而降低了测试功耗;以ISCAS’85 benchmark电路作为测试对象,同时用粒子群算法和模拟退火算法进行实验,通过对比结果证明了该方法简单有效,可以在不增加硬件开销的情况下大幅度降低BIST测试功耗。 展开更多
关键词 改进二进制粒子群 LFSR 种子
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基于带辅助搜索空间的改进二进制粒子群算法的微网经济负荷分配研究 被引量：2
8
作者 徐多 李鹏 《陕西电力》 2014年第6期1-5,11,共6页
研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算... 研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算法易"早熟"、容易陷入局部最优解的缺点,构造辅助搜索空间,改进二进制粒子群算法来求解该复杂非线性优化问题。对孤岛运行模式下的一个小型的含多种微电源的微网系统算例进行研究,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。 展开更多
关键词 微网 经济负荷分配 二进制粒子群算法 辅助搜索空间
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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识 被引量：3
9
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子群优化算法
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
10
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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改进粒子群算法的无人机B样条曲线路径规划
11
作者 杨火根 王艳 骆伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期8-15,共8页
针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行... 针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行性能要求,利用B样条曲线的几何性质构建路径规划模型;其次,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,算法改进主要通过优化粒子初始化策略、惯性权重因子和学习因子更新策略、增加粒子扰动策略来实现;最后,在CEC2017标准测试函数集上进行测试。结果表明:改进的粒子群算法在对比算法中表现出更强的寻优能力,稳定性也更好。两个场景的仿真结果表明:所规划的路径代价可减少2%,稳定性可提高65%,路径安全避障且C 2连续,能满足无人机飞行综合性能要求。 展开更多
关键词 无人机 B样条曲线 路径规划 避障 改进粒子群算法
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基于改进粒子群算法和极限学习机模型的配电网物资需求预测
12
作者 王永利 赵中华 +2 位作者 张一诺 冯天义 刘怡然 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6410-6418,共9页
为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的... 为解决电网物资品种繁多、规格多样、数量巨大、用途广泛、受政策和投资影响大等特点所导致的预测模型构建困难的问题。首先,通过德尔菲法和灰色关联分析法(gray correlation analysis,GRA)筛选影响基建、业扩及抢修项目物资需求数量的因素。其次,利用引入自适应惯性因子和学习因子的改进粒子群算法调整极限学习机的最佳参数组合,训练各类配网项目物资需求预测模型。最后,以南方电网深圳市某供电局2020—2022年基建项目10 kV电力电缆需求情况为例,将GRA-IPSO-ELM(grey relational analysis,improved particle swarm optimization,and extreme learning machines)德尔菲法和灰色关联分析法模型与常见的4种预测模型的结果进行对比。结果表明,相较于ELM模型、支持向量机模型以及PSO-ELM模型,GRA-IPSO-ELM模型预测准确率得到10.38%、5.37%、3.83%的提升,可见,所提出的模型实现了对配网物资需求数量准确且高效的预测。 展开更多
关键词 物资需求预测 配电网 极限学习机 改进粒子群优化算法
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
13
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
14
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
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基于改进粒子群算法的MMC-STATCOM参数仿射辨识方法
15
作者 黄耀宣 程杉 +2 位作者 黄永章 徐恒山 杜鹏飞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第9期176-187,共12页
参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电... 参数辨识效果会强关联于耦合误差,同时参数的耦合误差又呈现出高复杂性特征,但传统粒子群算法难以高效利用耦合误差扩充算法搜索范围。提出一种基于改进粒子群算法的模块化多电平静止同步补偿器参数仿射辨识方法。首先,建立模块化多电平静止同步补偿器(modular multilevel converter static synchronous compensator,MMC-STATCOM)的数学模型,确定待辨识参数。其次,提出一种基于仿射算法的参数辨识方法,将参数辨识问题转化为参数与耦合误差联合辨识问题。在此基础上,采用熵权法综合考虑区间满足度和区间误差对辨识效果的影响,结合改进粒子群算法实现模块化多电平静止同步补偿器的参数与耦合误差的解耦辨识。仿真结果证明,参数和耦合误差的辨识误差分别在1.06%和2.95%以内。 展开更多
关键词 静止同步补偿器 模块化多电平变换器 改进粒子群算法 仿射算法 熵权法 参数辨识
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：1
16
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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改进粒子群算法优化CNN LSTM Attention模型在安全生产事故预测中的应用 被引量：1
17
作者 汪敏 田大平 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1829-1837,共9页
安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、... 安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和注意力(Attention)机制相结合的新方法,建立了IPSO-CNN-LSTMAttention模型以提高对安全生产事故和死亡人数预测的准确性。首先,引入了一种改进的粒子群算法,建立动态非线性惯性权重来寻找模型中重要超参数的最优值,利用CNN从输入数据中提取退化特征,然后结合LSTM捕捉历史序列的时间相关性。最后,引入注意力机制,增强关键信息的影响,优化了整体预测模型。将该模型与CNN模型、CNN-LSTM-Attention模型和PSO-CNN-LSTM-Attention模型进行比较,结果表明,该模型能有效地捕捉数据的变化趋势,且模型的平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数均优于其他模型,证实IPSO-CNN-LSTM-Attention模型达到了很好的拟合优度和预测精度。分析了各变量对预测的贡献程度,研究结果可为安全生产预警和预防提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进粒子群算法 卷积神经网络 长短期记忆 注意力机制 安全生产事故
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
18
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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多策略改进粒子群算法的机械臂时间最优轨迹规划
19
作者 王桂荣 倪志强 +1 位作者 周坤 王斌锐 《中国机械工程》 北大核心 2025年第5期1044-1053,共10页
针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标... 针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标函数。然后在标准粒子群算法的基础上进行改进优化,采用tent混沌映射初始化种群,并引入动态变化学习因子、非线性递减修正惯性权重和遗传算法中的变异操作,提出了一种多策略改进粒子群优化(MIPSO)算法。最后,使用不同算法对机械臂运行时间取优,对比结果表明MIPSO算法具有更高的求解精度。将求解得到的最优时间应用到实物机械臂中,得到的关节运动曲线连续无突变,验证了所提方案的可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 3-5-3多项式 时间最优 多策略改进粒子群算法
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基于改进多目标粒子群算法的电动汽车充电优化策略
20
作者 胡浩鹏 葛佳蓓 魏云冰 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期261-270,共10页
针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成... 针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成本,电网负荷峰谷差为优化目标。采用改进的多目标粒子群算法进行求解,通过优化学习因子和引入动态惯性对权重值进行调整,Levy飞行扰动粒子群改进多目标粒子群优化算法。结合分时电价进行算例分析,结果表明,基于改进后的多目标粒子群算法的充电模型收敛速度快,可以跳出局部最优,更好进行多目标优化,达到降低电网负荷峰谷差和充电成本的目的。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 优化模型 改进多目标粒子群算法 配电网负荷 削峰填谷
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