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基于分数阶优化的极限学习机交通流短时预测模型
1
作者 李卓轩 何桂仲 +1 位作者 卫一恒 曹进德 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第6期1191-1199,共9页
在智能交通系统中,交通流预测在交通管理和减少拥堵方面发挥着关键作用.本文旨在开发一种高效、非迭代的神经网络方法用于交通流短时预测,该方法被称为改进分数阶极限学习机(IFra-ELM).通过分数岭回归算法,使得ELM算法在求解输出权重时... 在智能交通系统中,交通流预测在交通管理和减少拥堵方面发挥着关键作用.本文旨在开发一种高效、非迭代的神经网络方法用于交通流短时预测,该方法被称为改进分数阶极限学习机(IFra-ELM).通过分数岭回归算法,使得ELM算法在求解输出权重时具有更好的性能,该方法被称为分数极限学习机(Fra-ELM).在输入层之后添加改进分数阶累加层,将与原始输入进行拼接,增强了ELM算法的特征提取能力.通过改进分数阶累加层与分数极限学习机相结合,增强了模型对于不同场景下交通流的预测能力和鲁棒性.实验结果表明,与传统方法相比,IFraELM模型在交通流预测方面具有优越的性能.该框架有潜力提高交通预测系统的准确性和效率,有助于智能交通基础设施的发展. 展开更多
关键词 交通流预测 神经网络 分数阶累加 改进分数阶极限学习机
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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
2
作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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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
3
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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基于改进北方苍鹰算法与混合核极限学习机的齿轮箱故障诊断 被引量：1
4
作者 杜董生 王梦姣 +1 位作者 冒泽慧 赵环宇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期796-804,共9页
针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪... 针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪后的信号分解成多个本征模态函数(IMF),使用方差贡献率、相关系数和信息熵筛选出最优的IMF.将最优IMF重构后,对重构信号进行时间同步平均(TSA)去噪以减少故障诊断模型的数据计算量.将Tent混沌映射、混合正弦余弦算法和Levy飞行策略用于改进北方苍鹰优化(NGO)算法,得到一种新的INGO算法.同时,引入余弦因子以平衡正弦余弦算法的全局和局部开发能力.最后,利用INGO算法对HKELM进行优化,用以提高HKELM模型的故障诊断准确率.将所提方法应用于两个案例对模型进行检验,实验结果表明,本文所提方法具有可行性和优越性. 展开更多
关键词 混合核极限学习机 改进北方苍鹰优化算法 时变滤波经验模态分解 故障诊断
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多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测 被引量：4
5
作者 刀海娅 程刚 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期1-9,20,共10页
为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。 展开更多
关键词 日径流预测 多极小波包变换 改进浣熊优化算法 混合核极限学习机 超参数优化
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基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
6
作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期159-164,共6页
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性... 矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。 展开更多
关键词 矿井移动机器人 故障检测 集成神经网络 改进极限学习机
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基于改进遗传算法优化极限学习机的短期电力负荷预测 被引量：39
7
作者 律方成 刘怡 +3 位作者 亓彦珣 燕跃豪 张建涛 谢庆 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期1-7,共7页
负荷预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益,是电网调度的重要组成内容。针对极限学习机随机产生输入层权值和隐含层阈值导致网络模型不稳定的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的负荷预测方法。利用爬山法改进的遗传... 负荷预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益,是电网调度的重要组成内容。针对极限学习机随机产生输入层权值和隐含层阈值导致网络模型不稳定的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的负荷预测方法。利用爬山法改进的遗传算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,以获得稳定性强,预测精度高的优化模型。并将此模型与BP网络、极限学习机的预测结果进行对比,仿真实验结果表明,改进模型具有较快的训练速度和更为准确的预测结果,适应于影响因素众多,数据量巨大的现代短期电力负荷预测。 展开更多
关键词 极限学习机 改进遗传算法 BP算法 负荷预测 短期
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基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模 被引量：17
8
作者 方一鸣 赵晓东 +2 位作者 张攀 刘乐 王硕玉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1644-1654,共11页
针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位... 针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位置更新,得到一种改进灰狼优化算法.通过10种标准函数对所提算法进行仿真测试,结果表明此算法具有更好的寻优能力.其次,针对单核极限学习机(KELM)回归能力不足,将不同种类的核函数加权组合,并采用改进灰狼算法对多核极限学习机中的加权系数等参数进行优化.最后,基于某钢厂的实测数据对高炉铁水硅含量进行预测建模,仿真结果表明,本文所提方法的预测效果优于反向传播神经网络(BP-NN)、极限学习机(ELM)、KELM和GWO-MKELM,对高炉炼铁具有较好的指导意义. 展开更多
关键词 改进灰狼优化算法 最优-最差正交反向学习 多核极限学习机 铁水硅含量 预测建模
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基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测 被引量：34
9
作者 李明军 王均星 王亚洲 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期1136-1144,共9页
混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网... 混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网络模型收敛速度慢和过度拟合等问题,提出了一种基于改进型粒子群优化算法选取极限学习机(ELM-IPSO)最优参数的大坝变形预测模型.针对传统粒子群算法搜索时间长、容易陷入局部最优的特点,采用自适应惯性权重和动态调整学习因子,对粒子群算法进行了改进.研究表明,IPSO算法提高了粒子群优化的全局搜索能力,提高了计算效率.应用IPSO优化ELM模型的初始权值和阈值.通过东江混凝土拱坝的实测资料,验证ELM-IPSO模型的预测性能.将计算结果与BPNN模型、ELM模型和传统ELM-PSO模型的结果进行比较.BPNN模型、ELM模型、ELM-PSO模型和ELM-IPSO模型的平方相关系数R2分别为89.15%、91.13%、93.87%和94.36%.ELM模型的R2大于BPNN模型,说明ELM模型比常规的BPNN模型预测精度更高,泛化性能更好.ELM-PSO模型的预测精度大于ELM模型,说明PSO对ELM的优化在提高预测精度方面具有良好的作用.4个模型中,ELM-IPSO模型的R^2最大,预测精度最高,这表明提出的ELM-IPSO模型能够有效提高混凝土坝变形的预测能力. 展开更多
关键词 混凝土大坝变形 极限学习机 BP神经网络 改进的粒子群优化算法
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基于改进花授粉算法和极限学习机的锅炉NO_x排放优化 被引量：13
10
作者 牛培峰 李进柏 +2 位作者 刘楠 李国强 王荣彦 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期782-787,共6页
为降低电站锅炉NO_x排放质量浓度,对花授粉算法中转换概率和局部搜索进行修改,得到改进的花授粉算法,利用改进花授粉算法和极限学习机以某330 MW燃煤锅炉运行历史数据为基础建立锅炉NO_x排放特性模型;基于所建模型,采用改进花授粉算法... 为降低电站锅炉NO_x排放质量浓度,对花授粉算法中转换概率和局部搜索进行修改,得到改进的花授粉算法,利用改进花授粉算法和极限学习机以某330 MW燃煤锅炉运行历史数据为基础建立锅炉NO_x排放特性模型;基于所建模型,采用改进花授粉算法对燃煤锅炉运行时可调参数进行寻优来优化NO_x排放质量浓度。结果表明:相比于BP神经网络模型和极限学习机模型,所建NO_x排放特性模型的预测精度更高,改进的花授粉算法优化后的NO_x排放质量浓度明显低于花授粉算法,为燃煤锅炉降低NO_x排放质量浓度提供了参考。 展开更多
关键词 燃烧优化 NOx 极限学习机 改进的花授粉算法
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基于改进烟花算法的极限学习机超短期负荷预测 被引量：8
11
作者 蒋建东 石洋涛 +1 位作者 燕跃豪 刘怡 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期110-115,共6页
提出了一种改进烟花算法优化极限学习机的超短期负荷预测模型。首先,对原始烟花算法的映射规则和变异规则进行优化改进,形成改进烟花算法;其次,针对极限学习机随机形成的权值和阈值导致模型不稳定的问题,利用改进烟花算法对极限学习机... 提出了一种改进烟花算法优化极限学习机的超短期负荷预测模型。首先,对原始烟花算法的映射规则和变异规则进行优化改进,形成改进烟花算法;其次,针对极限学习机随机形成的权值和阈值导致模型不稳定的问题,利用改进烟花算法对极限学习机进行优化。以权值和阈值为变量,以极限学习机的误差系数为目标函数,利用改进烟花算法寻求最优权值和阈值。最后仿真数据分析表明,改进后的烟花算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。改进后的预测模型使负荷预测精确度和稳定性都有显著提升,这表明该模型能够适用于实际电力系统超短期负荷预测。 展开更多
关键词 改进烟花算法 极限学习机 负荷预测 超短期
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基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法 被引量：14
12
作者 黄益绍 韩磊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期115-123,共9页
以公交车IC卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC卡和GPS数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交... 以公交车IC卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC卡和GPS数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明:所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能. 展开更多
关键词 城市交通 公交站点短时客流预测 改进粒子群算法 极限学习机 IC卡数据 GPS数据
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无刷直流电机短反馈分数阶PID滑模的优化控制 被引量：1
13
作者 郭志坚 于少娟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期291-299,共9页
针对无刷直流电机(BLDCM)的非线性、强耦合、多变量及参数时变等特性,导致其调速系统的控制性能欠佳的问题,提出了一种灰色预测短反馈分数阶PID滑模优化控制算法。引入内分泌激素调节中的超短反馈算法构成系统双层反馈机制,补偿自身的... 针对无刷直流电机(BLDCM)的非线性、强耦合、多变量及参数时变等特性,导致其调速系统的控制性能欠佳的问题,提出了一种灰色预测短反馈分数阶PID滑模优化控制算法。引入内分泌激素调节中的超短反馈算法构成系统双层反馈机制,补偿自身的输出信号;系统反馈环节,引入GM(1,1)模型灰色预测,用灰色预测值取代测量值进行超前控制运算。针对分数阶PID型滑模趋近律参数,采用了一种改进蜣螂优化算法进行寻优,实现更加精确的控制。仿真模拟对比实验结果表明,经蜣螂算法优化的灰色预测短反馈分数阶PID滑模控制下的无刷直流电机调速控制系统,具有比常规PID控制更出色的响应速度、控制精度和鲁棒性等性能。 展开更多
关键词 无刷直流电机 灰色预测 分数阶控制 滑模控制 超短反馈算法 改进蜣螂算法
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基于CEEMDAN与改进核极限学习机的S700K转辙机健康状态诊断 被引量：4
14
作者 米根锁 窦媛媛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期232-239,共8页
针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,... 针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,得到6个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,计算本征模态函数的模糊熵值(fuzzy entropy,fuzzyEn,FE)作为表征转辙机健康状态的特征参数;最后,利用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的核极限学习机对9种健康状态进行健康诊断,并与SVR和ELM模型进行对比。仿真结果表明,改进核极限学机模型准确率、精确率、召回率等指标分别达到97.8%、98.0%、97.8%,相较于SVR和ELM模型,SSA-KELM模型在保证运行速度的基础上,将诊断准确率至少提高2.2%。 展开更多
关键词 CEEMDAN 改进核极限学习机 S700K转辙机 健康状态诊断
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改进粒子群-极限学习机模型在面板堆石坝运行期沉降预测中的应用 被引量：5
15
作者 燕乔 高名杨 +1 位作者 梁明浩 王硕 《水电能源科学》 北大核心 2021年第10期110-113,共4页
针对极限学习机(ELM)沉降预测模型中随机权值和阈值导致部分节点无效的问题,引入改进粒子群算法(IPSO)优化极限学习机的参数,构建基于改进粒子群-极限学习机算法的面板堆石坝运行期沉降预测模型,并将其应用于某完建的面板堆石坝运行期... 针对极限学习机(ELM)沉降预测模型中随机权值和阈值导致部分节点无效的问题,引入改进粒子群算法(IPSO)优化极限学习机的参数,构建基于改进粒子群-极限学习机算法的面板堆石坝运行期沉降预测模型,并将其应用于某完建的面板堆石坝运行期沉降预测中。结果表明,与未优化的极限学习机预测模型和统计回归预测模型的拟合预测结果相比,经改进粒子群算法优化后的极限学习机预测模型在测点上的拟合精度更高,且由于引入改进粒子群算法后,极限学习机在满足精度条件下所需预设的隐含层神经元数更少,这可极大地降低模型网络的复杂度,避免模型在训练中出现过拟合现象;三个模型中IPSO-ELM模型的泛化能力更好,预测结果更精确、稳定。 展开更多
关键词 面板堆石坝 改进粒子群-极限学习机(IPSO-ELM) 运行期 沉降预测模型
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基于集合经验模态分解和改进极限学习机的短期风速组合预测研究 被引量：16
16
作者 张翌晖 王贺 +4 位作者 胡志坚 王凯 黄东山 宁文辉 张承学 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期29-34,共6页
提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition)和改进极限学习机(Improved Extreme Learning Machine,IELM)的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非... 提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition)和改进极限学习机(Improved Extreme Learning Machine,IELM)的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性。使用改进极限学习机对各分量分别建模预测,为避免极限学习机输入维数选取的随意性和分量信息丢失等问题,先对各分量重构相空间,最后将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实例研究表明,所提的组合预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风速 预测 改进极限学习机 集合经验模态分解 相空间重构
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究 被引量：15
17
作者 饶宇飞 刘阳 +2 位作者 李玲玲 方舟 曲立楠 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第10期1318-1325,共8页
准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,... 准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 评估 改进鸟群算法 极限学习机
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基于改进混合核极限学习机的坝基注浆量预测代理模型研究 被引量：12
18
作者 石祖智 常峻 +3 位作者 吴斌平 佟大威 郭辉 乔天诚 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2021年第9期57-66,共10页
注浆量是反映灌浆施工质量的重要指标之一。目前基于机器学习的注浆量预测方法缺乏对裂隙倾向、倾角等参数的全面考虑。裂隙灌浆模拟具有能够综合考虑地质、设计、施工等因素影响的优势,然而面临裂隙参数小样本、计算效率低下的不足。... 注浆量是反映灌浆施工质量的重要指标之一。目前基于机器学习的注浆量预测方法缺乏对裂隙倾向、倾角等参数的全面考虑。裂隙灌浆模拟具有能够综合考虑地质、设计、施工等因素影响的优势,然而面临裂隙参数小样本、计算效率低下的不足。针对上述问题,提出基于改进混合核极限学习机(ICSO-MKELM)的注浆量预测代理模型。主要包括:(1)提出基于改进bootstrap方法的三维随机裂隙网络模型建模方法,解决裂隙数据小样本问题,并结合离散元方法开展灌浆数值模拟研究;(2)建立基于改进混合核极限学习机的注浆量预测代理模型,采用改进的鸡群算法优化混合核极限学习机的参数选择,克服混合核极限学习机参数选择效率不高、且难以有效选择全局最优参数的不足。通过将建立的代理模型应用于某工程坝基帷幕灌浆的注浆量预测,并与基于RBF-KELM单核极限学习机模型、Poly-KELM单核极限学习机模型、BP神经网络模型的注浆量预测结果对比,验证了本文所提方法的优越性。 展开更多
关键词 注浆量预测 代理模型 改进bootstrap方法 三维随机裂隙网络 离散元数值模拟 混合核极限学习机 改进的鸡群算法
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基于改进Fisher准则、VMD、距离相关系数和核极限学习机的轴承故障诊断 被引量：4
19
作者 宋坤骏 丁建明 林建辉 《铁道机车车辆》 北大核心 2018年第3期22-28,共7页
针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数... 针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数k和α,其次将分解所得各个模态的峭度,中心频率和同原信号的距离相关系数作为小波核极限学习机的特征向量,并用模拟退火粒子群算法基于改进的核空间的Fisher准则优化小波核的2个参数,同原始Fisher准则相比提升了分类准确率,适用于小样本训练集下核极限学习机的参数优化。对比实验表明相比EMD方法,VMD方法有更高的分类准确率和更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 距离相关系数 改进Fisher准则 变分模态分解 模拟退火粒子群算法 小波核极限学习机
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基于光谱和改进极限学习机的土壤含盐量分析 被引量：2
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作者 宋妮娜 肖冬 +1 位作者 李森 高宇洁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2482-2487,共6页
研究盐碱地的性质、组成,对于生态环境具有重要意义。传统的含盐量测定方法大多基于化学分析,因其成本高、效率低的缺点使得应用于大面积土地的可行性很低。极限学习机(ELM)作为一种基于前馈神经网络构建的机器学习系统,在许多研究中作... 研究盐碱地的性质、组成,对于生态环境具有重要意义。传统的含盐量测定方法大多基于化学分析,因其成本高、效率低的缺点使得应用于大面积土地的可行性很低。极限学习机(ELM)作为一种基于前馈神经网络构建的机器学习系统,在许多研究中作为一种光谱处理方法被成功运用。为了改进传统的盐碱地含盐量检测方法,采用光谱学结合改进的极限学习机(ELM)模型的方法对盐碱地进行研究。根据镇赉县采集得到的62个土壤表层样本得到对应的光谱反射率和含盐量数据,提出了基于随机值改进粒子群优化算法(RVIPSO-MELM)优化的多层极限学习机模型。首先使用主成分分析提取光谱数据特征,并使用ELM算法对光谱数据建立分类模型,引入改进的粒子群优化算法以提高精度和速度。该模型结合了具有随机值的多层ELM(RV-MELM)和改进PSO算法的多层ELM(IPSO-MELM)二者的优点,在运用启发式算法搜索最优值的同时还具有随机性,提高了模型优化速度,同时以提高模型性能为目的对隐含层之间参数进行优化和选择。并且该模型可以推广到多层,对隐含层之间的参数的两种选择方法,根据经验公式计算和使用改进的启发式算法搜索,进行了提高模型性能和优化时间的讨论,实践结果表明,选择第一层参数使用改进粒子群优化算法,确定随后的隐含层之间参数选择,使用经验公式进行计算得到一种更具现实意义的方法模型。模型在进行启发式搜索最优值之前,利用蒙特卡罗方法确定一个较好的初值,使得模型能保持较高准确率的条件下,优化速度进一步提高。相比于传统方法,这种光谱分析结合ELM的模型节省时间和经济成本,有一定推广意义。 展开更多
关键词 光谱 极限学习机 改进的粒子群优化算法 随机值 优化速度
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