基于多目标灰狼优化算法与RBF神经网络的真空灭弧室触头结构优化设计 被引量：7

1

作者 丁璨 王周琳 +1 位作者 袁召 李江 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期543-550,共8页

在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一... 在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一步提高触头的性能,然后构建了以触头片开槽长度、开槽宽度、径向偏转角度、杯座斜槽高度及单个斜槽上下旋转角度为输入,电流峰值时刻触头间隙中心平面纵向磁场强度最大值、过零时刻中心点处磁滞时间、合闸时动静触头间的电动斥力分别为输出的RBF神经网络模型;最后结合RBF神经网络模型与多目标灰狼优化算法(MOGWO)对触头结构进行了优化。结果表明:与初始结构参数相比,当触头片开槽长度为19.74mm、宽度为3.94mm、径向偏转角为19.9°、杯座斜槽高度为18.0mm、斜槽上下旋转角为119.2°时,触头具有更好的磁场分布特性,且动、静触头间的电动斥力明显减小,有利于提高触头的工作性能。 展开更多

关键词 真空灭弧室触头 电动斥力 rbf神经网络 磁场特性 多目标灰狼优化算法

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基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究 被引量：14

2

作者 文常保 马文博 刘鹏里 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期917-923,共7页

针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的... 针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到的温湿度误差较小,拟合精度大于0.95,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 改进遗传算法 rbf神经网络 结构优化 环境预测

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改进灰狼优化算法优化CNN-LSTM的PEMFC性能衰退预测

3

作者 高锋阳 刘庆寅 +2 位作者 赵丽丽 齐丰旭 刘嘉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期175-187,共13页

为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memo... 为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memory, CNN-LSTM)的车用PEMFC性能衰退预测方法。首先,通过稳定小波变换对数据集去噪重构,使用改进灰狼算法对实测PEMFC电堆衰退数据进行分析,获得CNN-LSTM最优超参数。其次,利用最优超参数训练CNN-LSTM网络模型进行PEMFC性能衰退预测,并计算PEMFC电堆剩余使用寿命。最后,在电堆静态和动态工况下,将所提方法与传统长短期记忆循环网络、门控循环单元循环网络和未经优化的CNN-LSTM等模型预测进行比较。结果表明:在静态工况中,当训练集占比为60%时,所提方法相比传统CNN-LSTM预测结果均方根误差缩小59.02%,当训练集占比为70%时,PEMFC剩余使用寿命预测与实际相差1.16 h;在动态工况中,当训练集占比为40%时,平均绝对误差缩小18.78%。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 改进灰狼优化算法 卷积神经网络-长短期记忆 衰退预测 剩余使用寿命

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基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制 被引量：17

4

作者 肖本贤 王晓伟 +1 位作者 朱志国 刘一福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期569-573,共5页

将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到... 将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景. 展开更多

关键词 改进PSO算法 rbf神经网络 优化策略 神经网络预测控制 过热汽温

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基于结构改进RBF神经网络的NO_(x)预测模型比较

5

作者 于静 金秀章 刘岳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期1616-1623,共8页

针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅... 针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅助变量作为模型的输入变量,避免变量过多或过少导致模型精度降低;利用k近邻互信息估计辅助变量的延迟时间,解决时序问题;采用调整时序的辅助变量和主导变量建立结构改进的RBF神经网络(RBFNN)预测模型;采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法加速验证结构改进模型的优越性,并对2种优化算法的优化能力进行分析。仿真结果表明,结构改进的RBF神经网络模型的均方根误差和平均绝对百分比误差明显高于原模型;AFSA优化后的模型精度高于PSO算法,然而其需要调节的参数较多。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络 互信息 k近邻互信息 人工鱼群算法 粒子群优化算法

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用于车辆非线性液压悬架的径向基函数神经网络控制优化与仿真 被引量：5

6

作者 申爱民 贺严松 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第2期148-152,共5页

车辆行驶受到路面噪声激励后,导致车辆行驶的稳定性下降。对此,建立车辆液压悬架振动模型简图,根据牛顿定律建立车辆垂直方向非线性控制方程式。采用液压驱动车辆悬架机构,推导出液压流量控制方程式。设计径向基函数(RBF)神经网络控制器... 车辆行驶受到路面噪声激励后,导致车辆行驶的稳定性下降。对此,建立车辆液压悬架振动模型简图,根据牛顿定律建立车辆垂直方向非线性控制方程式。采用液压驱动车辆悬架机构,推导出液压流量控制方程式。设计径向基函数(RBF)神经网络控制器,引用改进遗传算法对RBF神经网络结构进行优化和调节,给出了车辆液压悬架神经网络控制结构。采用Matlab软件对车辆性能参数进行仿真,并与优化前进行比较。结果表明:车辆液压悬架控制器优化后,轮胎行程最大值、悬架行程最大值和车身加速度最大值分别降低了52.0%,39.2%和44.2%,车辆垂直方向振动幅度较小。采用改进遗传算法优化车辆液压悬架RBF神经网络控制器,能够提高车辆行驶的稳定性和安全性,改善车辆乘坐的舒适度。 展开更多

关键词 改进遗传算法 车辆 液压悬架 rbf神经网络控制 优化

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改进的单形进化算法及在神经网络上的应用研究 被引量：1

7

作者 全海燕 易昭 郑蒙福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期320-325,共6页

单形进化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution Algorithm,简称SSSE)是一种新型群体智能优化算法,该算法通过建立粒子的单形邻域搜索算子和多角色态搜索机制,具有很好地收敛效果.为了对该算法的性能进行进一步分析与讨论,同时,为了强... 单形进化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution Algorithm,简称SSSE)是一种新型群体智能优化算法,该算法通过建立粒子的单形邻域搜索算子和多角色态搜索机制,具有很好地收敛效果.为了对该算法的性能进行进一步分析与讨论,同时,为了强调全局搜索的应用场景并提高算法的勘探搜索能力,提出一种改进的单形进化算法(ISSSE),ISSSE对原算法的多态平衡搜索机制进行了两点改进;然后用8个标准测试函数进行性能测试,并同不同的算法比较;最后将ISSSE算法应用于径向基神经网络(RBF)的参数优化中.实验结果表明,改进的单形进化算法(ISSSE)在其性能上具有更好的勘探搜索能力,提高了算法的求解精度和收敛速度,并且能够很好应用于RBF的参数寻优,提高了RBF的分类正确率. 展开更多

关键词 单形进化 算法改进 多态平衡机制 rbf神经网络 参数优化 应用研究

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MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究 被引量：10

8

作者 肖本贤 王晓伟 刘一福 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1382-1385,1389,共5页

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的... 提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验,并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比,结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好,可以达到更优的辨识精度。最后,通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例,同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。 展开更多

关键词 改进PSO算法 rbf神经网络 非线性系统辨识 混合优化策略 过热汽温模型

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基于改进灰狼优化BP网络的城中村火灾预测

9

作者 吕淑然 田江雪 党鑫宇 《中国安全科学学报》 2025年第8期196-204,共9页

为了预防城中村火灾,利用改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播(BP)神经网络,对城中村火灾风险进行预测。引入非线性收敛因子和变异算子,改进传统灰狼优化算法(GWO),提高算法的全局搜索能力、收敛速度和稳定性,进而构建基于IGWO优化BP神经... 为了预防城中村火灾,利用改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播(BP)神经网络,对城中村火灾风险进行预测。引入非线性收敛因子和变异算子,改进传统灰狼优化算法(GWO),提高算法的全局搜索能力、收敛速度和稳定性,进而构建基于IGWO优化BP神经网络的城中村火灾风险预测模型(IGWO-BP),结合城中村火灾风险因素的复杂性和特殊性制定指标体系,预测火灾风险,并进行实例验证。结果表明:相较于传统GWO、粒子群算法(PSO)、长城算法(GWCA),IGWO在全局搜索能力、收敛速度和稳定性等方面均有显著提升,IGWO-BP模型可通过处理城中村火灾风险指标,实现对火灾风险的预测。 展开更多

关键词 改进灰狼优化算法(IGWO) 反向传播(BP)神经网络 城中村火灾 风险预测 变异算子 高维函数

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基于IGWO-RBF的LTE-R切换算法研究 被引量：4

10

作者 苏佳丽 伍忠东 +1 位作者 丁龙斌 刘菲菲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期74-80,共7页

针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法。该算法采集大量列车以不同速度(0~100 m/s)... 针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法。该算法采集大量列车以不同速度(0~100 m/s)运行在特定环境中时切换成功率高的切换迟滞门限(Hys)和触发延迟时间(TTT)参数集,送入改进的RBF神经网络,训练完成后得到不同速度下的Hys和TTT的拟合曲线。根据列车接收到的参考信号接收质量(RSRQ),加入自矫正项对Hys和TTT进行二次优化调整。在matlab上进行仿真实验,结果表明提出的算法减小了掉话率和乒乓切换率,提高了列车在高速环境下的切换成功率及鲁棒性。 展开更多

关键词 LTE技术 高速环境 越区切换 A3事件 改进灰狼优化的rbf神经网络(igwo-rbf) 切换成功率

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基于改进GWO-GRNN的管道焊缝三维重构测量

11

作者 高博轩 赵弘 苗兴园 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期1-10,共10页

为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度,提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法(IGWO)优化广义回归神经网络(GRNN)补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因... 为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度,提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法(IGWO)优化广义回归神经网络(GRNN)补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因子和最优记忆保存思想对GWO算法进行改进,通过8个标准测试函数进行仿真验证;利用优化后的GRNN模型对图像点坐标误差进行预测和补偿,计算三维坐标重构出焊缝点云,三维测量焊缝的焊宽、余高和长度。试验结果表明:该模型在双目相机不同的位姿状态下都能较准确地实现焊缝的三维重构,焊缝的三维测量相对误差在0.9%以内。 展开更多

关键词 立体视觉 图像误差补偿 改进灰狼优化 广义回归神经网络 焊缝三维重构测量

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孤网模式下水电机组自适应最优PID控制器设计

12

作者 陈金保 任刚 +3 位作者 徐龙 胡文庆 郑阳 肖志怀 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期22-32,共11页

为确保孤网模式下频率稳定性,水电站通常采用参数较小的固定PID(F-PID)控制,导致调节速度慢,难以实现全工况最优控制.针对这一问题,设计了一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播神经网络(BPNN)的水轮机调节系统(HTRS)自适应变PID控... 为确保孤网模式下频率稳定性,水电站通常采用参数较小的固定PID(F-PID)控制,导致调节速度慢,难以实现全工况最优控制.针对这一问题,设计了一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播神经网络(BPNN)的水轮机调节系统(HTRS)自适应变PID控制器(V-PID),以在全工况下获得最优调节效果.首先,搭建高精度的HTRS仿真平台,并按水头和导叶开度变化范围划分工况.然后基于Hopf分岔理论确定各工况下PID参数约束条件及最大值.进一步,采用基于PID参数最大值数据集、综合ITAE指标和非线性收敛因子的IGWO计算出各工况下最优PID参数,并以最优PID参数作为BPNN样本数据,通过训练得到自适应V-PID控制器神经网络模型.最后,以某实际水电站为例,验证了V-PID控制器效果.仿真试验表明:基于V-PID控制器的非线性HTRS模型可根据工况变化在线自动调整PID参数,以结构简单、易实现为前提,实现了孤网模式下水电机组全工况最优控制. 展开更多

关键词 水电机组 改进灰狼优化算法 自适应控制 HOPF分岔 神经网络 PID控制器

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优化量子门线路的煤与瓦斯突出预测模型 被引量：2

13

作者 付华 孟庭儒 +1 位作者 阎馨 卢万杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第9期1731-1737,共7页

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标... 为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标的维数,简化神经网络结构;量子门线路神经网络具有量子并行计算的优势,可有效提高信息处理的运算速度并扩大信息的存储容量,具有较好的收敛能力与鲁棒性;通过非线性控制参数与粒子群思想联合改进的灰狼算法提高模型全局寻优能力,优化量子门线路神经网络的网络参数。通过对比分析该模型与BP神经网络、QGCNN、GWO-QGCNN神经网络模型的预测结果,说明该模型泛化能力强,预测精度高。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 强度预测 核主成分分析法(KPCA) 改进灰狼优化算法 量子门线路神经网络(QGCNN)

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基于BP-IGWO和分布式传感器的智能蒙皮物理场反演方法

14

作者 龙彦志 郑博宇 +2 位作者 赵鑫 郑禄军 陈仁文 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第16期6961-6969,共9页

飞行器智能蒙皮通过在飞行器复合材料蒙皮上集成分布式传感器、驱动器和控制器,使其具有监测其本身状态和损伤的能力,其中物理场反演算法是智能蒙皮信号处理中的重要一环。但是由于传感器布置密度小等原因,传统的反演算法精度不高。为... 飞行器智能蒙皮通过在飞行器复合材料蒙皮上集成分布式传感器、驱动器和控制器,使其具有监测其本身状态和损伤的能力,其中物理场反演算法是智能蒙皮信号处理中的重要一环。但是由于传感器布置密度小等原因,传统的反演算法精度不高。为了提高智能蒙皮的监测精度,提出一种将反向传播(back propagation,BP)神经网络与改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)优化克里金模型融合的BP-IGWO反演算法。制作智能蒙皮原理样件,通过风洞试验对该算法进行验证。结果表明:BP-IGWO反演算法较之传统反演算法具有更高的精度和细节呈现能力,能更好地监测智能蒙皮的状态。 展开更多

关键词 智能蒙皮 物理场反演 人工神经网络 反向传播神经网络-改进的灰狼优化器(BP-IGWO) 克里金法

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基于WOA-IGWO-LSTM的作业车间实时调度

15

作者 郑华丽 魏光艳 +2 位作者 孙东 王明君 叶春明 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期54-63,共10页

针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特... 针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特征进行降维,以提高模型泛化能力和准确性。引入非线性收敛因子设计一种改进灰狼算法(IGWO)用于调节LSTM参数,提高算法实用性。最后,通过对比试验验证了WOA、IGWO以及WOA-IGWO-LSTM的有效性,并利用工业案例数据验证了WOA-IGWO-LSTM对于解决作业车间实时调度问题的有效性和可行性。 展开更多

关键词 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲸鱼优化算法(WOA) 改进灰狼算法 作业车间实时调度

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柴油机气缸垫状态参数预测与结构优化研究 被引量：1

16

作者 董意 刘建敏 +2 位作者 李普 刘艳斌 乔新勇 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期232-240,共9页

为提高某重型柴油机气缸垫的可靠性和疲劳寿命,基于其温度场、热机耦合应力场和变形情况等状态参数利用相关方法对气缸垫的工作参数进行了优化研究。利用正交实验方法分析了缸垫的气缸圆直径、上水孔圆直径、隔热带长度、缸垫厚度和螺... 为提高某重型柴油机气缸垫的可靠性和疲劳寿命,基于其温度场、热机耦合应力场和变形情况等状态参数利用相关方法对气缸垫的工作参数进行了优化研究。利用正交实验方法分析了缸垫的气缸圆直径、上水孔圆直径、隔热带长度、缸垫厚度和螺栓预紧力等5个工作参数对上述3个状态参数的影响规律,并确定了影响最为显著的4个工作参数。利用所提出的混合神经网络模型建立了工作参数与状态参数的对应关系模型,结合所提出的改进灰狼算法计算确定了气缸垫的最优工作参数值。分析结果表明改进后气缸垫的温度应力和变形情况得到显著改善,证明了改进的有效性和算法的准确性。 展开更多

关键词 柴油机 气缸垫 优化 混合神经网络 改进灰狼算法

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基于变量选择和MGWO-LSTM的浆液pH值预测 被引量：1

17

作者 仝卫国 郭超宇 赵如意 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期2140-2148,共9页

针对湿式脱硫系统中浆液pH值难以实时准确测量的问题,提出了一种基于变量选择和MGWO-LSTM算法的浆液pH值预测模型。首先,利用最大互信息系数进行变量筛选,去除冗余变量;然后,通过经验模态分解(EMD)算法进行变量分解,对分解后的变量去噪... 针对湿式脱硫系统中浆液pH值难以实时准确测量的问题,提出了一种基于变量选择和MGWO-LSTM算法的浆液pH值预测模型。首先,利用最大互信息系数进行变量筛选,去除冗余变量;然后,通过经验模态分解(EMD)算法进行变量分解,对分解后的变量去噪重构,得到最终输入变量;其次,采用混合策略改进的灰狼优化(MGWO)算法寻优长短期记忆(LSTM)神经网络中的关键参数,利用Circle混沌映射初始化种群,以提高分布均匀性,并引入非线性衰减因子与莱维飞行策略减小算法陷入局部最优的概率,提高算法性能。实验结果表明,变量选择与EMD处理,减小了冗余变量及噪音对预测模型的影响,同时,MGWO算法进一步优化了LSTM模型的预测精度,对提高脱硫系统运行的经济稳定性有重要意义。 展开更多

关键词 最大互信息系数 经验模态分解 混合策略改进灰狼优化 长短期记忆神经网络

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一种基于IGWO-SNN的光伏出力短期预测方法 被引量：19

18

作者 董志强 郑凌蔚 +2 位作者 苏然 武浩 罗平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期131-138,共8页

光伏出力短期预测对于电网或微电网的能量管理和优化调度具有重要意义。构建了一种基于改进灰狼学习算法(improved grey wolf optimization,IGWO)的脉冲神经网络(spiking neural network,SNN),并将其应用到光伏出力短期预测中。首先,利... 光伏出力短期预测对于电网或微电网的能量管理和优化调度具有重要意义。构建了一种基于改进灰狼学习算法(improved grey wolf optimization,IGWO)的脉冲神经网络(spiking neural network,SNN),并将其应用到光伏出力短期预测中。首先,利用灰色关联分析法选取相似日。然后,提出一种IGWO算法用于SNN模型训练,通过引入基于三角函数规律变化的非线性下降收敛因子和动态权重更新策略,提升SNN的编码和预测的性能。最后,利用实证系统对所提方法进行了评估,并与其他3种模型进行了对比研究。结果表明,所提方法预测性能提升明显。 展开更多

关键词 光伏出力短期预测 脉冲神经网络 改进灰狼优化算法 收敛因子 动态权重更新策略

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基于相似日聚类和IHGWO-WNN-AdaBoost模型的短期光伏功率预测 被引量：20

19

作者 杨国华 张鸿皓 +3 位作者 郑豪丰 郁航 高佳 庄家懿 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1185-1194,共10页

为进一步提升光伏输出功率短期预测的准确性和稳定性,提出一种基于相似日聚类的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和AdaBoost的混合预测模型。首先利用模糊C均值聚类(fuzzy C-means algorithm,FCM)算法将初始数据集按照不同的... 为进一步提升光伏输出功率短期预测的准确性和稳定性,提出一种基于相似日聚类的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和AdaBoost的混合预测模型。首先利用模糊C均值聚类(fuzzy C-means algorithm,FCM)算法将初始数据集按照不同的季节和天气类型进行划分;其次选用WNN作为改进AdaBoost算法的基学习器,构建WNN-AdaBoost模型,并使用改进混合灰狼优化(improved hybridizing grey wolf optimization,IHGWO)算法优化WNN的小波因子和权值;最后选用我国中部地区某光伏电站实采的输出功率数据进行算例分析,通过与其他模型的对比,验证了所提模型的预测效果。实验结果表明:在不同季节和天气类型下,所提模型均能得到较好的预测结果,在有效提升光伏短期输出功率预测精度的同时,兼备了较强的适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 光伏功率预测 相似日聚类 改进混合灰狼优化算法 小波神经网络 ADABOOST 自适应权重

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