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基于改进社交网络搜索算法的永磁同步电机参数辨识 被引量:1
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作者 田德 吴晓璇 +1 位作者 苏怡 孟慧雯 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期604-611,共8页
针对传统永磁同步电机参数辨识方法中存在辨识速度慢、精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)的永磁同步电机参数辨识方法。在SNS算法基础上引入Tent混沌初始化策略、莱维飞行策略、黄金正弦策略以及高... 针对传统永磁同步电机参数辨识方法中存在辨识速度慢、精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)的永磁同步电机参数辨识方法。在SNS算法基础上引入Tent混沌初始化策略、莱维飞行策略、黄金正弦策略以及高斯变异策略,并基于测试函数验证所提ISNS算法的优越性。仿真结果表明,与其他算法相比,所提出的基于ISNS算法的参数辨识方法辨识速度更快,精度更高,对永磁同步电机的定子电阻、d轴电感、q轴电感以及磁链辨识精度分别为99.996%、99.934%、99.947%、99.962%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 社交网络搜索算法 改进社交网络搜索算法 在线辨识 风力发电
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基于改进布谷鸟搜索算法的压气机特性曲线预测
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作者 王巍 李哲 +3 位作者 刘祎阳 姜孝谟 刘朋 李士龙 《推进技术》 北大核心 2025年第1期219-227,共9页
为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化... 为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化BP(CS-BP)、径向基函数神经网络(RBF)、极限学习机(ELM)、自优化支持向量机(MSVM)和ICS-BP模型的预测结果。分析显示,ICS-BP模型整体预测结果的相对误差最小,普遍在±1%以内,评价指标展现出最高的精度和鲁棒性,预测结果具有最佳的泛化能力,且优化后的模型解决BP易陷入局部最优的问题;ELM和RBF模型运行速度较快的情况下依然具有良好的整体预测精度,但对于边界工况点预测效果欠佳,适用于对时间成本要求高的场景。针对7F重型燃气轮机和NASA74A型号压气机特性曲线,通过ICS-BP模型预测的压比特性精度较高,整体预测结果的平均绝对百分误差分别为1.129%和0.590%,进一步验证了其在特性预测方面的优势。 展开更多
关键词 压气机特性 曲线预测 改进布谷鸟搜索算法 神经网络 泛化能力
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基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测研究
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作者 刘娜 段钰锴 《高技术通讯》 北大核心 2025年第9期1024-1036,共13页
随着“双碳”战略的提出,提高光伏并网稳定性的短期光伏发电功率预测研究成为热点。本文提出了一种基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测组合模型,该模型以蜣螂优化算法为基础,针对整体搜索能力不足、算法易陷入局部极值等问题... 随着“双碳”战略的提出,提高光伏并网稳定性的短期光伏发电功率预测研究成为热点。本文提出了一种基于改进蜣螂优化算法的短期光伏发电功率预测组合模型,该模型以蜣螂优化算法为基础,针对整体搜索能力不足、算法易陷入局部极值等问题进行了多策略改进,其策略为混沌映射、螺旋搜索策略、Levy飞行、t分布变异策略,有效提升了原始蜣螂优化算法的性能;而长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、改进蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DDBO)组合后的VMD-DDBO-LSTM能有效避免分解过程中出现模态混叠现象,在收敛性、鲁棒性和精度方面远胜单一优化模型,实验证明了改进算法与组合模型优势互补的可行性和优越性。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 蜣螂优化算法 多策略改进 混沌映射 螺旋搜索策略 Levy飞行 t分布变异策略 变分模态分解
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基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断 被引量:28
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作者 武文栋 施保华 +2 位作者 郑传良 郭茜婷 陈峥 《智慧电力》 北大核心 2023年第2期77-83,共7页
针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络(ISSA-RBF)的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提... 针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络(ISSA-RBF)的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障特征提取 RBF神经网络 改进麻雀搜索算法 故障诊断
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基于改进麻雀搜索算法-BP神经网络的电缆接头线芯温度间接测量方法 被引量:8
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作者 吴田 祝和升 詹清华 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第21期9048-9055,共8页
电缆接头线芯温度实时监测对提升电缆线路载流量和安全运行有重要意义。针对目前测温方法适用性不强、精度低且抗干扰能力弱的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化反向传播神经网络(back pro... 电缆接头线芯温度实时监测对提升电缆线路载流量和安全运行有重要意义。针对目前测温方法适用性不强、精度低且抗干扰能力弱的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的温度反演间接测量方法。首先引入帐篷(Tent)混沌映射、自适应T分布变异、生产者数量和搜索空间动态调整混合策略对SSA进行改进,然后用改进后的SSA优化BP神经网络超参数。最后通过不同工况下的接头仿真与试验数据,结合自回归滑动平均模型(auto regressive moving average model, ARMA)对表面测温数据进行降噪,基于线路负荷及表面温度对接头线芯温度进行反演,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)-BP、SSA-BP、灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)-BP反演效果进行对比。结果表明改进模型的平均绝对误差不超过0.5℃,反演精度更高,能够实现对电缆接头运行状态的实时有效监测。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 多策略改进 电缆接头 温度间接测量
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食物链生态进化算法的改进及其在输电网络规划中的应用 被引量:8
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作者 龚娇龙 王淳 +3 位作者 程虹 杨超 吕彬林 彭春华 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期38-43,49,共7页
基于食物链生态进化算法各级种群的规模和品质的不同特点,提出了在低级种群和中级种群中分别采取确定式采样选择和比例选择、高级种群不进行选择操作而采用最优保留策略的改进方法,并将其应用于求解输电网络扩展规划问题。所提出的改进... 基于食物链生态进化算法各级种群的规模和品质的不同特点,提出了在低级种群和中级种群中分别采取确定式采样选择和比例选择、高级种群不进行选择操作而采用最优保留策略的改进方法,并将其应用于求解输电网络扩展规划问题。所提出的改进方法进一步均衡了食物链生态进化算法的全局搜索和局部搜索能力,改善了其收敛性能。以具备新建(扩建)线路的走廊作为决策变量,并用实数进行编码,缩短了码串长度。通过对18节点系统的计算,得到了已有文献给出的多个全优和局优方案,并获得了其他文献还未给出的四个比较理想的局优方案。采用所提方法对一个实际系统进行了规划,验证了其适应性。 展开更多
关键词 电力系统 输电网络规划 改进食物链生态进化算法 全局优化 随机搜索
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基于改进遗传算法的配电网络重构研究 被引量:7
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作者 陈宁 刘宪林 梁欢欢 《电测与仪表》 北大核心 2015年第13期101-104,共4页
为了减少在配电网络重构过程中产生的不可行解的数量,减少配电网络重构迭代次数,提高其计算效率,对遗传算法进行了改进:以某段染色体编码中的1的数量作为该段染色体的等效长度,在进行交叉时,以相同等效长度的染色体段进行交叉;在变异过... 为了减少在配电网络重构过程中产生的不可行解的数量,减少配电网络重构迭代次数,提高其计算效率,对遗传算法进行了改进:以某段染色体编码中的1的数量作为该段染色体的等效长度,在进行交叉时,以相同等效长度的染色体段进行交叉;在变异过程中以随机分配断开开关点的方法进行变异,不再是盲目的变异。同时采用广度优先搜索算法判断不可行解,最后以IEEE33母线测试系统作为算例进行验证,发现结果合理,迭代次数少,收敛速度快,证明提出的经过改进的遗传算法是行之有效的。 展开更多
关键词 改进遗传算法 配电网络重构 等效长度 广度优先搜索算法
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基于改进Tabu搜索算法的含分布式电源配电网最优潮流 被引量:8
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作者 吴红斌 蔡亮 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期82-86,共5页
针对含分布式电源的配电网络,建立了发电费用最小、污染物处理费用最小和系统有功网损最小等三种目标函数的最优潮流模型。采用前推回代法进行含分布式电源的配电网络潮流计算,利用改进的Tabu搜索算法求解最优潮流。在搜索过程中,引入... 针对含分布式电源的配电网络,建立了发电费用最小、污染物处理费用最小和系统有功网损最小等三种目标函数的最优潮流模型。采用前推回代法进行含分布式电源的配电网络潮流计算,利用改进的Tabu搜索算法求解最优潮流。在搜索过程中,引入了自适应步长来提高解的精度。通过对IEEE33节点算例系统进行求解,验证了所建立的模型和算法的正确性。研究表明对接入分布式电源的配电网潮流进行最优控制能够实现降低成本、网损和环境污染的目的。 展开更多
关键词 配电网络 分布式电源 最优潮流 前推回代法 改进Tabu搜索算法
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专题导语:多源融合协同应用——跨社交媒体场景下的信息行为、舆情传播与推荐算法
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作者 毕达天 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第9期3-3,共1页
在数智时代,社交媒体与短视频、搜索引擎、网络直播、线上办公等业务相融合,在模糊社交媒体边界和扩展功能的同时,沉淀大量的信息资源并促进信息流动的效率,大大提高了用户信息行为的复杂性。与此同时,移动终端存储成本的下降和处理性... 在数智时代,社交媒体与短视频、搜索引擎、网络直播、线上办公等业务相融合,在模糊社交媒体边界和扩展功能的同时,沉淀大量的信息资源并促进信息流动的效率,大大提高了用户信息行为的复杂性。与此同时,移动终端存储成本的下降和处理性能的升级,使同一用户融合并协同多个社交媒体中的信息成为可能,越来越多的用户也倾向于通过跨社交媒体满足多元化的信息需求。用户跨社交媒体信息行为迅速流行,备受传播学、营销学、行为学、图书情报等领域学者的关注。 展开更多
关键词 协同应用 网络直播 推荐算法 搜索引擎 存储成本 社交媒体 用户信息行为 扩展功能
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基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究 被引量:3
10
作者 刘双印 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4719-4721,4765,共4页
针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程。通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神... 针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程。通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力。仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小、收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法。 展开更多
关键词 改进人工鱼群算法 BP神经网络 免疫算子 组合优化 随机搜索
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融合跳数修正与动态布谷鸟搜索的改进DV⁃Hop算法 被引量:4
11
作者 任克强 温晓珍 《现代电子技术》 2021年第5期21-26,共6页
针对DV⁃Hop算法定位精度低的问题,提出一种跳数量化与布谷鸟搜索优化相结合的改进DV⁃Hop算法。改进算法首先利用修正因子对节点间的跳数进行修正,以减小由最小跳数不准确所引起的累积误差;然后将网络中节点的通信区域划分为3个互不相交... 针对DV⁃Hop算法定位精度低的问题,提出一种跳数量化与布谷鸟搜索优化相结合的改进DV⁃Hop算法。改进算法首先利用修正因子对节点间的跳数进行修正,以减小由最小跳数不准确所引起的累积误差;然后将网络中节点的通信区域划分为3个互不相交的子区域,并利用几何方法修正跳距;最后引入能动态调整搜索步长的混合布谷鸟搜索算法,代替极大似然估计法计算节点坐标,进一步优化定位效果。实验结果表明,在不影响硬件成本的前提下,相比于DV⁃Hop算法和Cuckoo Search DV⁃Hop算法,改进算法的平均定位误差有明显下降,节点定位精度更佳。 展开更多
关键词 改进DV⁃Hop算法 跳数修正 跳距修正 布谷鸟搜索 无线传感器网络 节点定位
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基于分区的有向超团模式社交网络影响最大化算法
12
作者 郝怡然 盛益强 王劲林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期77-83,110,共8页
针对社交网络影响最大化算法存在的在大规模社交网络中没有充分考虑网络中有向拓扑结构、对I/O的访问次数过高、选择的初始激活节点聚集程度较高等问题,提出一种基于分区的有向超团模式的社交网络影响最大化算法。该算法首先发现社交网... 针对社交网络影响最大化算法存在的在大规模社交网络中没有充分考虑网络中有向拓扑结构、对I/O的访问次数过高、选择的初始激活节点聚集程度较高等问题,提出一种基于分区的有向超团模式的社交网络影响最大化算法。该算法首先发现社交网络中的极大连通子图,并从每个子图内发现关联规则,以减少I/O次数。从每个子图中分别挖掘社交网络中的有向超团,引入Apriori的改进算法发现有序频繁集,并从有序频繁集中挖掘关联规则;之后在关联规则的基础上结合节点的度数对种子节点进行选取,将选出的种子节点在独立级联模型上进行传播。其中,由于传统的Apriori算法仅适用于从无序项集中发现频繁集,因此对项集合并时的重组规则进行改进,使其适用于发现有序频繁集。采用KDD2012数据集进行了实验,结果表明:该模型在很大程度上避免了节点影响所产生的重叠效果,进而取得比现有启发式算法更优的影响效果;初始激活节点小于1 000时,该算法最终影响节点数可以达到最新影响力算法(k-核算法)的两倍。 展开更多
关键词 有向超团 APRIORI改进算法 分区 有序频繁集 影响最大化算法 独立级联模型 社交网络
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考虑灾后模糊需求与道路受损的应急物资配送模型及算法
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作者 曾小青 刘理明 程泽禹 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第1期186-193,共8页
在重大灾害发生初期,在受灾点需求不确定、受灾区域道路损坏以及考虑救援工作的公平性和及时性等影响下,为实现迅速而有效地配送应急物资,应用社交网络搜索算法(SNS)求解应急物资配送模型。首先,在考虑模糊需求和受灾道路损坏的基础背景... 在重大灾害发生初期,在受灾点需求不确定、受灾区域道路损坏以及考虑救援工作的公平性和及时性等影响下,为实现迅速而有效地配送应急物资,应用社交网络搜索算法(SNS)求解应急物资配送模型。首先,在考虑模糊需求和受灾道路损坏的基础背景下,以应急救援总成本和人道主义救援评价为目标,构建应急物资配送模型;然后,在求解模型时引入SNS算法,并提出强化学习率策略的改进SNS(ISNS);最后,以2022年四川泸定地震为例,分别应用SNS算法、ISNS算法、离散粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法这5种求解该算例。结果表明:ISNS算法具有稳定性,求解结果与其他算法相比,应急救援总成本至少节省6410元,人道主义救援评价目标至少提升50.6%,体现出ISNS算法的优越性。ISNS算法有利于应急物资配送问题求解。 展开更多
关键词 模糊需求 道路受损 应急物资配送 社交网络搜索算法(SNS) 时间满意度
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液压伺服系统的改进自抗扰控制
14
作者 魏立新 秦鹏帅 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第5期429-435,470,共8页
液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法... 液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法对参数进行调整。首先,利用AMEsim-Simulink软件对液压伺服系统进行协同仿真,完成控制对象的构建,通过物理仿真降低数学建模不确定性的影响。其次,构建径向基函数神经网络对被控对象受到的扰动进行补偿,近似地认为原对象受到的扰动变化范围变小,从而提高控制品质。最后,针对自抗扰控制器参数较多且相互耦合、参数调整困难问题,采用改进的麻雀搜索算法对自抗扰控制器的参数进行优化。仿真结果表明,复合控制系统可以大大降低超调量,提高控制精度。 展开更多
关键词 自抗扰控制 神经网络 改进麻雀搜索算法 液压伺服系统控制
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改进SSA优化的BP神经网络交通量预测模型 被引量:16
15
作者 陈亮 郝祎纯 +1 位作者 李巧茹 丁景轩 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期94-101,共8页
为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀... 为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀搜索算法进行改进,在避免算法陷入局部最优和位置更新无效的同时有效地提高了算法的收敛速度。利用改进麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优赋值,得到了改进SSA-BP神经网络预测模型。利用交通量数据,对LSTM神经网络、BP神经网络、SSA-BP神经网络和改进SSA-BP神经网络4种预测模型进行训练和测试,以MAE、MAPE、MSE、RMSE和EC 5个指标对预测结果进行对比分析。结果表明:BP神经网络优于LSTM神经网络,且麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了0.28 veh/(3 min)、MAPE降低了1%、MSE降低了2.72 veh/(3 min)、RMSE降低了0.04;改进麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了1.31 veh/(3 min)、MAPE降低了4%、MSE降低了9.2 veh/(3 min)、RMSE降低了0.18,且拟合度更接近于1。改进SSA-BP预测模型的性能优于SSA-BP神经网络预测模型,且有效提高了BP神经网络的预测精度,拟合度达到0.98,该模型适用于交通量预测,能够为智能交通系统提供可靠的预测值。 展开更多
关键词 交通量预测 BP神经网络 改进麻雀搜索算法 权值 阈值
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社交网络中一种快速精确的节点影响力排序算法 被引量:2
16
作者 邹青 张莹莹 +2 位作者 陈一帆 张士庚 段桂华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第12期2346-2354,共9页
在大规模在线社交网络中,通过对用户影响力进行排序找出其中最具影响力的节点(集合)是一个很重要的研究方向,对于有效控制信息扩散、舆情分析和控制、精准营销等均有重要的作用。已有的节点影响力排序算法或者需要网络的全局拓扑信息来... 在大规模在线社交网络中,通过对用户影响力进行排序找出其中最具影响力的节点(集合)是一个很重要的研究方向,对于有效控制信息扩散、舆情分析和控制、精准营销等均有重要的作用。已有的节点影响力排序算法或者需要网络的全局拓扑信息来计算单个节点影响力(如基于介数中心性的算法)而时间开销过大,不适用于大规模网络;或者基于传统的网页排序算法(如PageRank)而不能很好地处理社交网络中存在着大量"末梢"节点的问题以及不同用户之间的联系强度不同的问题。在传统的PageRank算法的基础上做出了两点改进。首先,通过在PageRank算法的权值回收步骤中考虑对不同的连接赋予不同的权值,有效避免了末梢节点带来的影响。其次,在PageRank算法的投票过程中考虑邻居个体的差异性,提出了一种基于半邻域信息的节点权值分配方法,有效提高了节点排序的准确度。在一个包含大约15 000个用户的样本网络中,我们所提出的改进算法能够找出前1 000个最有影响力的节点中的40%以上的节点,而传统的PageRank算法仅能找出其中11%的节点。同时,相比于基于介数中心性的算法,所提出的改进算法以小得多的时间开销达到了相近甚至更好的排序准确度。 展开更多
关键词 在线社交网络 影响力排序算法 影响力评价 PageRank改进
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基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法 被引量:4
17
作者 余昕越 张艺镨 +3 位作者 张勇 杨林 高卫东 郭岩 《电信科学》 2023年第8期82-90,共9页
为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层... 为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层、信息层以及用户层的三层调度网络模型实现信息共享,并确定信息效用最大化的信息调度优化目标函数,通过灰狼算法求解该目标函数,获取信息调度结果;为获取更佳的目标函数求解结果,创新性地引入混沌反向学习和信息共享搜索策略,优化灰狼算法的初始种群和交流能力,以此获取更佳的求解结果,实现信息最优共享。测试结果显示:该方法具有较好的应用性能,信息效用值均达到20以上,偏差率低于0.12、拟合优度高于0.92,能够完成不同传输模式下的信息共享,并且呈现共享信息详情。 展开更多
关键词 混沌反向学习 改进灰狼算法 移动网络 调度运行 信息共享 共享搜索策略
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WSN中基于改进麻雀搜索算法的多目标覆盖优化 被引量:15
18
作者 武娟 李洪兵 +2 位作者 罗磊 崔浩 赵尚飞 《电子测量技术》 北大核心 2022年第15期48-56,共9页
针对无线传感器网络中(WSNs)节点随机部署造成覆盖不充分问题,提出了一种改进麻雀搜索-覆盖率增量(ISSA-ICR)算法。首先,ISSA针对探索者向原点收敛的问题,改进探索者位置更新方式,避免算法陷入局部最优解;其次,在算法迭代阶段引入以迭... 针对无线传感器网络中(WSNs)节点随机部署造成覆盖不充分问题,提出了一种改进麻雀搜索-覆盖率增量(ISSA-ICR)算法。首先,ISSA针对探索者向原点收敛的问题,改进探索者位置更新方式,避免算法陷入局部最优解;其次,在算法迭代阶段引入以迭代次数为自由度参数的t分布扰动以及探索者-追随者数量动态调整策略,平衡算法全局和局部搜索能力;再次,采用随机回归的越界处理策略,合理处理个体越界重定位问题,并确定节点待部署位置;最后,基于ICR策略构建节点调度优化模型以确定最终部署位置。仿真结果表明,与麻雀搜索算法、标准粒子群优化算法及自适应虚拟力扰动麻雀搜索算法相比,ISSA-ICR节点覆盖多目标优化算法分别提升了目标区域4.96%、8.81%及3.84%的覆盖率,使节点分布更均匀,同时减少了节点移动距离。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多目标优化 改进麻雀搜索算法 节点调度
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改进爬行动物搜索算法优化ENN模型预测管道腐蚀速率 被引量:8
19
作者 卢鹏飞 王霄 +2 位作者 杨文博 陈卓 秦国伟 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第30期12942-12950,共9页
管道腐蚀的影响因素多而复杂,建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network,ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷,提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circl... 管道腐蚀的影响因素多而复杂,建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network,ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷,提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circle混沌映射并结合鲸鱼优化算法的狩猎策略)的ENN模型,并采用管道腐蚀速率实测结果验证了新模型的有效性。两个实例的预测结果表明,改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.547 6%、0.783 1%,其预测精度明显高于传统ENN模型。新模型在预测过程中可对权值和阀值进行寻优处理,因此有助于提升传统模型的预测精度。 展开更多
关键词 管道腐蚀速率 混沌映射 改进爬行动物搜索算法 ELMAN神经网络 预测精度
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基于物理信息神经网络的长距离顶管施工顶力预测 被引量:1
20
作者 李博 刘宇翔 +2 位作者 陈建国 杨耀红 张哲 《人民长江》 北大核心 2025年第1期147-155,共9页
长距离顶管施工过程中,准确预测顶力是有效控制施工安全质量及进度的关键问题。基于知识数据融合的机器学习建模方法,将顶力计算物理模型与多层感知机相融合,构建了物理-数据双驱动的物理信息神经网络模型(PINN),用物理机制约束神经网... 长距离顶管施工过程中,准确预测顶力是有效控制施工安全质量及进度的关键问题。基于知识数据融合的机器学习建模方法,将顶力计算物理模型与多层感知机相融合,构建了物理-数据双驱动的物理信息神经网络模型(PINN),用物理机制约束神经网络的训练机制,并引入改进的麻雀搜索算法(ISSA)对模型超参数取值进行优化,建立了ISSA-PINN顶管施工顶力预测模型;以河南省郑开同城东部供水工程顶管施工为例,选取524组工程实测数据验证了模型的有效性。计算结果表明:ISSA-PINN模型具有较高的预测精度,相较于单纯数据驱动模型,在测试集和新数据集中的预测性能分别提升了0.07和0.17,说明物理模型的融入对降低机器模型的过拟合风险和提高泛化能力有积极影响;相比于SSA和粒子群算法,ISSA算法寻优速度更快、适应度更好。研究结果可为顶管工程施工顶力控制提供参考。 展开更多
关键词 顶管施工 顶力预测 物理信息神经网络(PINN) 改进麻雀搜索算法(ISSA)
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