针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每...针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。展开更多
为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首...为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首先,运用互信息算法进行输入数据的变量选择,以消除冗余变量。其次,通过互补集合经验模态分解和改进的小波阈值算法对筛选后的数据进行特征重构,旨在降低数据中的噪声干扰并完成输入变量的特征优化。随后,结合改进的Tent混沌映射、非线性递减因子、动态权重策略和差分进化算法对标准灰狼优化算法进行混合优化,以确定双向长短期记忆神经网络的最优超参数组合,并引入注意力机制以挖掘数据中的关键时序信息,最终构建出一种新型的短期光伏功率预测模型。仿真实验表明,相较于最小二乘支持向量机、长短期记忆网络和双向长短期记忆网络,所提模型在晴天、多云、阴天和降雨等不同工况下的均方根误差平均分别降低了12.45%、7.95%和5.37%,显示出优秀的预测性能、良好的泛化能力和潜在的工程应用价值。展开更多
文摘针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。
文摘为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首先,运用互信息算法进行输入数据的变量选择,以消除冗余变量。其次,通过互补集合经验模态分解和改进的小波阈值算法对筛选后的数据进行特征重构,旨在降低数据中的噪声干扰并完成输入变量的特征优化。随后,结合改进的Tent混沌映射、非线性递减因子、动态权重策略和差分进化算法对标准灰狼优化算法进行混合优化,以确定双向长短期记忆神经网络的最优超参数组合,并引入注意力机制以挖掘数据中的关键时序信息,最终构建出一种新型的短期光伏功率预测模型。仿真实验表明,相较于最小二乘支持向量机、长短期记忆网络和双向长短期记忆网络,所提模型在晴天、多云、阴天和降雨等不同工况下的均方根误差平均分别降低了12.45%、7.95%和5.37%,显示出优秀的预测性能、良好的泛化能力和潜在的工程应用价值。
