期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到92篇文章
< 1 2 … 5 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性 被引量：5
1
作者 连浩 周爱红 乐婧瑜 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第10期4239-4246,共8页
边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM),进而建立边坡稳... 边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM),进而建立边坡稳定性预测模型(ISSA-SVM模型)。将重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取中外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法(grey relation analysis,GRA)进行敏感性分析。结果表明:ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,黏聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。 展开更多
关键词 边坡稳定性 相关性分析 改进麻雀搜索算法 支持向量机 敏感性分析
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断 被引量：16
2
作者 陈鑫 肖明清 +3 位作者 孙曜 文斌成 刘双喜 仇晨阳 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第3期33-40,共8页
针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法。首先,对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量;其次,通过引入改进Logistic混沌... 针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法。首先,对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量;其次,通过引入改进Logistic混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,改进麻雀搜索算法并用于支持向量机参数寻优;最后,建立支持向量机模型进行光纤陀螺故障的识别和诊断。经实例分析,提出的方法可有效用于光纤陀螺故障诊断,与麻雀搜索算法、灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法和天牛须算法对比,可有效提高光纤陀螺故障诊断准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 光纤陀螺 小波包分解 麻雀搜索算法 混沌 支持向量机 T分布
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测 被引量：40
3
作者 魏鹏飞 樊小朝 +2 位作者 史瑞静 王维庆 程志江 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期74-79,共6页
为了提高光伏发电功率预测的可靠性与准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法(tSSA)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先采用自适应t分布增强麻雀搜索算法的种群多样性,然后利用tSSA针对SVM中的惩罚参数和核函数参数进... 为了提高光伏发电功率预测的可靠性与准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法(tSSA)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先采用自适应t分布增强麻雀搜索算法的种群多样性,然后利用tSSA针对SVM中的惩罚参数和核函数参数进行优化,在得到最优惩罚参数和核函数参数的情况下对光伏发电功率进行预测。对澳大利亚某光伏电站一年内的数据分析发现,每个季节的光伏发电功率有明显的不同。为此,充分考虑外界环境参数如辐照度、湿度、温度、风速和风向的影响,基于tSSA-SVM模型对不同季节的某一天做光伏发电功率预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,特别是对秋、冬季节的光伏发电功率预测更为准确,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 麻雀搜索算法 支持向量机 自适应t分布
在线阅读 下载PDF
城市小时级需水量的改进型引力搜索算法-最小二乘支持向量机模型预测 被引量：11
4
作者 戢钢 王景成 +2 位作者 葛阳 刘华江 杨丽雯 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1377-1382,共6页
本文研究利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立城市小时级需水量预测模型.采取精英策略,自适应的速度更新权重系数,同时引入粒子历史最优信息对引力搜索算法(gravitational search algorithm,G... 本文研究利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立城市小时级需水量预测模型.采取精英策略,自适应的速度更新权重系数,同时引入粒子历史最优信息对引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)进行了改进.最后采用改进型引力搜索算法(ameliorated gravitational search algorithm,AGSA)优化LS-SVM水量预测模型的正规化参数和核参数来提高模型的预测精度及预测速度.理论测试与实例分析表明,基于AGSA比基于GSA,遗传算法(genetic algorithms,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的LS-SVM水量预测模型具有更好的预测精度,从而验证了基于AGSA的LS-SVM算法适用于小时级需水量预测问题,AGSA适用于多领域的模型参数的优化过程. 展开更多
关键词 智能控制 需水量预测 最小二乘支持向量机 改进的引力搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于平滑先验法-麻雀搜索算法-支持向量机回归模型的滑坡位移预测——以三峡库区八字门和白水河滑坡为例 被引量：16
5
作者 杨玲 魏静 许子伏 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2022年第6期1096-1110,共15页
为定量化平滑先验法中正则化参数的取值及提高滑坡位移预测精度,提出一种基于平滑先验法(SPA)-麻雀搜索算法(SSA)-支持向量机回归(SVR)模型的滑坡位移预测方法。以三峡库区八字门和白水河滑坡为研究对象,首先采用平滑先验法分解累计位... 为定量化平滑先验法中正则化参数的取值及提高滑坡位移预测精度,提出一种基于平滑先验法(SPA)-麻雀搜索算法(SSA)-支持向量机回归(SVR)模型的滑坡位移预测方法。以三峡库区八字门和白水河滑坡为研究对象,首先采用平滑先验法分解累计位移序列和影响因素序列,基于波形相似度确定最优正则化参数并得到位移分解结果,利用灰色关联度确定波动项位移预测时最优输入序列,然后使用BP神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型,分别拟合预测趋势项位移和波动项位移,最后将位移分量叠加得到累计位移。结果表明:基于SPA-SSA-SVR模型的八字门滑坡监测点ZG110位移预测均方根误差(RMSE)为4.32 mm,白水河滑坡监测点ZG118、DX-01位移预测均方根误差分别为3.44和4.81 mm,比基于经验模态分解(EMD)-果蝇优化(FOA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)模型得到的均方根误差分别减少8.59、3.82和11.58 mm,证明基于SPA-SSA-SVR模型的滑坡位移预测方法预测效果较好;平滑先验分解中正则化参数的最优取值随累计位移时间序列的增加而趋于某一固定值,同一滑坡不同监测点和相同地区相同类型滑坡的正则化参数取值基本一致,八字门和白水河滑坡所在地区的最优正则化参数都为6。基于SPA-SSA-SVR模型的滑坡位移预测方法能在一定程度上考虑滑坡位移分解变形影响效应,为同类滑坡的预测预报提供思路。 展开更多
关键词 位移预测 滑坡 平滑先验法 麻雀搜索算法 支持向量机回归 波形相似度 三峡库区
在线阅读 下载PDF
改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测 被引量：11
6
作者 王鑫 张奇志 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第34期15115-15122,共8页
在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现... 在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm,GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.7654%,相比于麻雀算法(SSA)-SVM、遗传算法(GA)-SVM以及灰狼算法(GWO)-SVM预测准确率都高,且收敛速度快,迭代次数少,能够高效、快速预测井漏事故,提高钻井效率和可靠性。 展开更多
关键词 井漏 麻雀搜索算法 对比实验 支持向量机 井漏预测
在线阅读 下载PDF
基于变分模态分解和混沌麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断 被引量：20
7
作者 陈鑫 肖明清 +3 位作者 文斌成 刘双喜 田小峰 仇晨阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期118-123,共6页
针对滚动轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,利用VMD处理滚动轴承信号,提取本征模态分量(IMF)的能量谱和能量熵作为故障特征向量... 针对滚动轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,利用VMD处理滚动轴承信号,提取本征模态分量(IMF)的能量谱和能量熵作为故障特征向量;其次,通过引入改进Tent混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;最后,采用CSSA-SVM模型进行滚动轴承故障的识别和诊断。实验结果表明,CSSA-SVM模型能够有效识别滚动轴承的故障类型,拥有更高的诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解 麻雀搜索算法 混沌 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别 被引量：17
8
作者 胡鸿志 覃畅 +2 位作者 管芳 张洪波 安晟佳 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第25期10755-10761,共7页
针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函... 针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。 展开更多
关键词 刀具磨损识别 声信号 经验模态分解 麻雀搜索算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于改进联合分布适配和支持向量机的谐波减速器故障诊断
9
作者 石超 刘彪 +2 位作者 郭世杰 唐术锋 吕贺 《机电工程》 北大核心 2025年第3期441-450,共10页
在对谐波减速器进行变工况故障诊断时,一般难以获得大量的带标签数据,从而导致所训练的模型识别准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进联合分布适配和支持向量机的迁移模型(方法),从而对谐波减速器进行了故障诊断。首先,对周期... 在对谐波减速器进行变工况故障诊断时,一般难以获得大量的带标签数据,从而导致所训练的模型识别准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进联合分布适配和支持向量机的迁移模型(方法),从而对谐波减速器进行了故障诊断。首先,对周期样本进行了时域、频域以及熵特征的多特征提取,构造了样本集;然后,针对联合适配(JDA)对齐两域状态下,未考虑到数据潜在的几何结构问题,在JDA的基础上增加了联合分布的权重因子以及加权流形正则化项,并使用支持向量机(SVM)进行了伪标签的迭代更新,构造了改进联合分布适配-支持向量机(IJDA-SVM)迁移模型;最后,使用实验所得的谐波减速器振动信号数据以及滚动轴承公开数据集对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:IJDA-SVM在谐波减速器单域诊断效果上,最高识别率可达97.25%,平均识别率为94.08%,在谐波减速器多域诊断效果上,最高识别率可达95.25%,平均识别率为92.5%。采用该方法能够实现变工况谐波减速器的故障诊断目的,其具有诊断精度高、泛化效果好的优点。 展开更多
关键词 变速器 多域故障诊断 变工况 迁移学习 改进联合分布适配-支持向量机 流形正则化
在线阅读 下载PDF
改进和声搜索算法优化支持向量机的柴油机故障诊断研究 被引量：2
10
作者 沈绍辉 姚竹亭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第4期83-88,共6页
针对基本和声搜索算法在优化支持向量机参数时,其局部搜索能力不足且后期收敛速度比较慢的缺点,提出利用改进和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化(IHS-SVM)的方法。在这一方法中,将原算法中控制参数—记忆库取值概率(HMCR)、... 针对基本和声搜索算法在优化支持向量机参数时,其局部搜索能力不足且后期收敛速度比较慢的缺点,提出利用改进和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化(IHS-SVM)的方法。在这一方法中,将原算法中控制参数—记忆库取值概率(HMCR)、微调概率(PAR)和调节宽度(bw)由静态值改进为随迭代次数的不同而进行动态变化。通过对UCI中的2个数据集进行分类正确率测试,并与未优化的支持向量机(SVM)和基本和声算法优化的支持向量机(HS-SVM)测试结果对比,证明了该改进方法的优越性。最后,将其用于柴油机故障诊断,并将分类正确率与未优化SVM和HSSVM分类结果进行比较,进一步说明改进和声搜索算法优化的支持向量机(IHS-SVM)能获得更高的分类结果正确率,即证明了该改进方法的实用性。 展开更多
关键词 改进和声搜索算法 支持向量机 参数优化 柴油机故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究 被引量：2
11
作者 张冬至 韩栋星 +1 位作者 毛瑞源 郗广帅 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期29-38,F0002,共11页
针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分... 针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集,采用二分类支持向量机分类,分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明,麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高,调参速度快,泛化能力强. 展开更多
关键词 瓶盖装配检测 机器视觉 图像处理 支持向量机(SVM) 麻雀搜索算法(SSA)
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断 被引量：82
12
作者 马晨佩 李明辉 +1 位作者 巩强令 杨白月 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第10期4025-4029,共5页
针对支持向量机(support vector machine, SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化SVM的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)... 针对支持向量机(support vector machine, SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化SVM的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型。结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67%,比传统的遗传算法(genetic algorithm, GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34%和1.67%,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断。 展开更多
关键词 支持向量机 麻雀搜索算法 参数优化 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化支持向量机的区域水资源安全评价 被引量：9
13
作者 曹敬椿 卢敏 《水电能源科学》 北大核心 2023年第5期52-54,129,共4页
针对我国水资源安全评价问题,结合支持向量机(SVM)对小样本、非线性问题分类效果好的特点,用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚因子(C)和核函数参数(g)进行优化,建立基于麻雀搜索算法优化的支持向量机模型(SSA-SVM)用于区域水资源安... 针对我国水资源安全评价问题,结合支持向量机(SVM)对小样本、非线性问题分类效果好的特点,用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚因子(C)和核函数参数(g)进行优化,建立基于麻雀搜索算法优化的支持向量机模型(SSA-SVM)用于区域水资源安全评价,以洛阳市某区域为例进行研究。结果表明,SSA-SVM法与T-S模糊神经网络法得到的评价等级结果基本一致,SSA-SVM模型具有寻优速度快,不易陷入局部最优等特点,可用于区域水资源安全评价。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 参数优化 水资源安全 支持向量机
在线阅读 下载PDF
改进麻雀算法优化支持向量机的接触电阻预测 被引量：9
14
作者 回立川 张晓泽 李欢欢 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第8期60-68,共9页
针对接触电阻常规计算公式计算结果精度难以达到要求,本文提出一种改进麻雀搜索算法(IASSA)优化支持向量(SVM)的接触电阻预测模型。首先,运用经验模态(EMD)对接触电阻的时序数据进行分解,得到一系列不同特征的本征模函数(IMF);其次,在... 针对接触电阻常规计算公式计算结果精度难以达到要求,本文提出一种改进麻雀搜索算法(IASSA)优化支持向量(SVM)的接触电阻预测模型。首先,运用经验模态(EMD)对接触电阻的时序数据进行分解,得到一系列不同特征的本征模函数(IMF);其次,在对分解数据进行支持向量机建模时,采用一种多策略混合改进的麻雀算法去优化支持向量机的回归参数,该改进算法具有全局探索能力强、精度高等优点,从而可以有效避免支持向量机选择参数的盲目性;最后建立EMD-IAS-SA-SVM模型对每个IMF分量进行预测,在得到每个分量的预测结果后并进行重构,最终得到接触电阻的预测结果。实验结果表明,所提组合模型对接触电阻非平稳时间序列有较高预测精度和适用性。 展开更多
关键词 电接触 接触电阻 经验模态分解 改进麻雀搜索算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断研究 被引量：44
15
作者 李昕燃 靳伍银 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期106-114,共9页
针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的滚动轴承故障诊断方法。... 针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先引入均匀化分布Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群,以提高种群空间分布均匀性,之后将自适应惯性权重融入麻雀算法的发现者位置更新,最后对更新位置后的最优麻雀进行随机游走扰动,提高算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。将该算法用于支持向量机的参数优化,构建改进麻雀算法优化支持向量机故障诊断模型实现对轴承故障信号的分类诊断。滚动轴承故障诊断试验分析结果表明,该算法模型故障分类效果明显优于粒子群算法优化支持向量机模型、遗传算法优化支持向量机模型和麻雀算法优化支持向量机模型,能够有效识别滚动轴承各故障类型。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 随机游走 麻雀搜索算法(SSA) 支持向量机(SVM)
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索优化支持向量机的渔船捕捞方式识别 被引量：5
16
作者 单晓英 任迎春 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期211-216,222,共7页
准确识别渔船的捕捞方式对监测近海渔船的捕捞行为和维护海洋生态平衡具有重要意义。为保护海洋环境,提高渔船的监管效率,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machi... 准确识别渔船的捕捞方式对监测近海渔船的捕捞行为和维护海洋生态平衡具有重要意义。为保护海洋环境,提高渔船的监管效率,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的渔船捕捞方式识别模型。首先引入t分布变异算子对种群进行优化选择,提高了原麻雀搜索算法的全局搜索能力和局部开发能力;其次修订原麻雀算法中警戒者的位置更新公式,进一步提高了算法的收敛速度;最后用ISSA优化SVM的核函数参数和惩罚项系数,建立渔船捕捞方式识别模型。在3546艘渔船上的实验结果表明,与原支持向量机、粒子群优化支持向量机、灰狼算法优化支持向量机和麻雀搜索算法优化支持向量机相比,文中提出的基于改进麻雀搜索优化支持向量机的渔船捕捞方式识别模型的准确率更高,而且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 捕捞方式识别 麻雀搜索算法 T分布 适应度值 支持向量机
在线阅读 下载PDF
改进麻雀搜索算法优化SVM的异常点检测 被引量：9
17
作者 唐宇 代琪 +1 位作者 杨梦园 陈丽芳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期346-354,共9页
支持向量机是检测异常点的常用方法,但其仍然存在难以高效获取最优参数,导致检测效率低、稳定性差的问题。鉴于此,提出一种改进的麻雀搜索算法ISSA,并将其用于优化支持向量机参数。首先,采用改进折射反向学习和可变对数螺线改进传统麻... 支持向量机是检测异常点的常用方法,但其仍然存在难以高效获取最优参数,导致检测效率低、稳定性差的问题。鉴于此,提出一种改进的麻雀搜索算法ISSA,并将其用于优化支持向量机参数。首先,采用改进折射反向学习和可变对数螺线改进传统麻雀搜索算法;然后,利用改进麻雀搜索算法ISSA对支持向量机参数进行优化;最后,将优化后的支持向量机用于异常点检测。仿真实验结果表明,在G-mean和F-measure 2个评价指标上,利用ISSA优化后的支持向量机检测效果明显优于其它3种分类算法,具有更优秀的检测效率、稳定性和泛化能力。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 支持向量机 折射反向学习 可变对数螺线 异常点检测
在线阅读 下载PDF
基于EMD-SC和AGSA优化支持向量机的超短期风电功率组合预测 被引量：2
18
作者 江岳春 杨旭琼 +1 位作者 陈礼锋 贺飞 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期187-195,共9页
风电功率存在较大的随机性、波动性和相关性,这会对风电并网带来极大的挑战。为提高超短期风电功率预测精度,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、谱聚类(spectral clustering,SC)和改进型引力搜索算法(amelio... 风电功率存在较大的随机性、波动性和相关性,这会对风电并网带来极大的挑战。为提高超短期风电功率预测精度,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、谱聚类(spectral clustering,SC)和改进型引力搜索算法(ameliorated gravitational search algorithm,AGSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)参数的超短期风电功率组合预测方法。首先通过经验模态分解对风电原始数据进行去噪处理,剔除不规则的数据;然后应用谱聚类对经验模态分解后的子序列进行聚类分析,再应用改进型引力搜索算法优化支持向量机模型对各个子序列进行预测;最后将各子序列的预测结果相加得到最终预测值。以某风电场的实际数据为算例,仿真研究表明,所提出的组合模型能够提高风电功率预测精度,且预测效果较好,同时也证明了所采用方法的合理性。该方法能够用于风电功率的精确预测。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 经验模态分解 谱聚类 改进型引力搜索算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法 被引量：1
19
作者 邱楚楚 熊正祥 +1 位作者 吴广宇 徐池 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第4期65-71,共7页
针对BP神经网络(BPNN)的分类性能和遗传算法(GA)的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目... 针对BP神经网络(BPNN)的分类性能和遗传算法(GA)的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。 展开更多
关键词 空中目标意图预测 麻雀搜索算法 遗传算法 支持向量机 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究 被引量：7
20
作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 孔得盛 杨建刚 张玉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-90,共10页
针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 故障诊断 改进麻雀搜索算法-支持向量机 Circle混沌映射 自适应t分布 小波包能量熵 多维尺度缩放法
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 5 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部