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改进蝴蝶优化算法在邯郸市水资源优化配置中的应用被引量：2: 1; 作者常一帆沙金霞 +2 位作者刘彬徐志恒孙博伦《水电能源科学》北大核心 2023年第4期56-60,共5页; 水资源优化配置是有效缓解区域水资源供需矛盾的重要方法和手段。针对传统蝴蝶优化算法(BOA)在高效快速地求解多目标水资源优化配置问题时存在的搜索精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优及不能直接用于多目标问题求解等缺陷,通过引入快... 展开更多; 关键词水资源多目标优化配置改进蝴蝶优化算法邯郸市; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法被引量：8: 2; 作者丁敏夏兴宇 +2 位作者邹永杰张乐刘正堂《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期851-858,共8页; 针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optim... 展开更多; 关键词无人机三维航迹规划改进蝴蝶优化算法自主导航; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究: 3; 作者王应武华春莉茶建帮《人民长江》北大核心 2025年第2期82-90,共9页; 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 展开更多; 关键词月径流预测小波包变换改进蝴蝶优化算法改进海马优化算法加权极限学习机超参数优化把边水文站景东水文站李仙江流域; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测被引量：9: 4; 作者李鹏李立伟杨玉新《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页; 应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,... 展开更多; 关键词电池健康状态粒子滤波改进蝴蝶优化算法改进高斯牛顿法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进蝴蝶优化算法在邯郸市水资源优化配置中的应用被引量：2: 1; 作者常一帆沙金霞刘彬徐志恒孙博伦; 机构河北工程大学水利水电学院河北工程大学地球科学与工程学院河北工程大学河北省智慧水利重点实验室; 出处《水电能源科学》北大核心 2023年第4期56-60,共5页; 基金全球环境基金水资源与水环境综合管理推广(主流化)项目(MWR-C-3-5-2)。; 文摘水资源优化配置是有效缓解区域水资源供需矛盾的重要方法和手段。针对传统蝴蝶优化算法(BOA)在高效快速地求解多目标水资源优化配置问题时存在的搜索精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优及不能直接用于多目标问题求解等缺陷,通过引入快速非支配排序、拥挤度及精英策略方法对其进行了改进,利用ZTD函数验证了改进蝴蝶优化算法(ABOA)的优越性,最后将ABOA应用于邯郸市水资源优化配置模型求解中,并从帕累托前沿中选择了缺水量最少为最终方案。结果表明,邯郸市2035年(p=50%)总需水量为27.40×10^(8)m^(3),总分配水量为24.42×10^(8)m^(3),缺水量为2.98×10^(8)m^(3),缺水率为10.9%。其中生活和生态需水均能得到完全满足,第一、二、三产业在不同区域仍面临缺水问题,需大力开展节约用水来缓解。研究结果可为多目标水资源优化配置的求解提供参考。; 关键词水资源多目标优化配置改进蝴蝶优化算法邯郸市; Keywords water resources multi-objective optimal allocation ameliorative butterfly optimization algorithm Handan City; 分类号 TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法被引量：8: 2; 作者丁敏夏兴宇邹永杰张乐刘正堂; 机构中国人民解放军; 出处《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期851-858,共8页; 文摘针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optimization algorithm,IBOA)。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略,提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时,在局部搜索阶段,提出一种动态概率余弦选择策略,增加位置更新多样性,避免陷入局部最优。首先,为检验改进算法与基本算法的寻优性能,在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明,改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力,能在更短时间内找到全局最优解。然后,在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能,从对比结果看,IBOA具有更优的规划效果。接着,利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模,将改进算法应用到航迹规划中,利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明:相同实验条件下,该优化算法较BOA综合适应度值减小21.9%,具有搜索速度快、搜索精度高等优点,能够有效地指导UAV在三维环境中完成自主导航避障任务。; 关键词无人机三维航迹规划改进蝴蝶优化算法自主导航; Keywords unmanned aerial vehicle(UAV) 3⁃D track planning improved butterfly optimization algorithm(IBOA) autonomous navigation; 分类号 V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究: 3; 作者王应武华春莉茶建帮; 机构云南省水利水电勘测设计研究院云南省临沧市临翔区水务局; 出处《人民长江》北大核心 2025年第2期82-90,共9页; 基金国家自然科学基金项目(41702278) 中国地质调查局地质调查项目(DD20221758,DD20190326) 国家重点研发计划项目(2019YFC0507500)。; 文摘针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。; 关键词月径流预测小波包变换改进蝴蝶优化算法改进海马优化算法加权极限学习机超参数优化把边水文站景东水文站李仙江流域; Keywords monthly runoff prediction wavelet packet transform improved butterfly optimization algorithm improved sea-horse optimization algorithm weighted extreme learning machine hyper-parameters optimization Babian Hydrological Station Jingdong Hydrological Station Lixianjiang River Basin; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测被引量：9: 4; 作者李鹏李立伟杨玉新; 机构青岛大学电气工程学院青岛大学威海创新研究院青岛大学图书馆; 出处《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页; 基金山东省自然科学基金项目(Y2008F23) 山东省科技发展计划项目(2011GGB01123) 山东省重点研发计划项目(2017GGX50114)。; 文摘应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,用混沌数替代固定的切换概率,并引入共生生物搜索的互生阶段,弥补了蝴蝶算法易陷入局部最优和开发能力差的局限性,提高了BOA的收敛速度,再用蝴蝶表示粒子,用蝴蝶向食物移动的过程表示粒子变化为更符合真实后验分布的新采样值。然后基于双指数经验模型和时间指标(TI)构建了非线性系统的状态空间模型,用单纯形法改进高斯牛顿法进行参数拟合,提出了一种基于IBOA-PF的锂电池SOH估计方法。仿真实验结果表明,该方法优于传统PF方法,具有较高的精确度和较好的适应性。; 关键词电池健康状态粒子滤波改进蝴蝶优化算法改进高斯牛顿法; Keywords state of health of battery particle filter improved butterfly optimization algorithm improved Gauss-Newton algorithm; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进蝴蝶优化算法在邯郸市水资源优化配置中的应用	常一帆沙金霞刘彬徐志恒孙博伦	《水电能源科学》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法	丁敏夏兴宇邹永杰张乐刘正堂	《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究	王应武华春莉茶建帮	《人民长江》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测	李鹏李立伟杨玉新	《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料