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混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题
被引量：
1
1
作者
胡坤
莫愿斌
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期85-90,共6页
化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,...
化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。
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关键词
过程控制
动态
优化
全局最优
沙猫优化算法
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职称材料
若干新型群体智能算法优化高斯过程回归的年降水量预测
被引量：
8
2
作者
李杰
崔东文
《节水灌溉》
北大核心
2023年第7期96-103,109,共9页
为提高年降水量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和孔雀优化算法(POA)、沙猫优化(SCSO)算法、猎豹优化(CO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型,并将其应用于文山州年降水量预测研究。首先,利用WPT将实例1956-2021年降水量时间序...
为提高年降水量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和孔雀优化算法(POA)、沙猫优化(SCSO)算法、猎豹优化(CO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型,并将其应用于文山州年降水量预测研究。首先,利用WPT将实例1956-2021年降水量时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量;其次,简要介绍POA、SCSO、CO算法原理,利用POA、SCSO、CO分别优化GPR超参数,建立WPT-POA-GPR、WPT-SCSOGPR、WPT-CO-GPR模型;最后,利用所建立的3种模型对年降水量周期项分量和波动项分量进行预测,将4个分量的预测结果加和重构后得到最终预测结果,并构建基于支持向量机(SVM)的WPT-POA-SVM、WPT-SCSOSVM、WPT-CO-SVM模型、基于RBF神经网络的WPT-POA-RBF、WPT-SCSO-RBF、WPT-CO-RBF模型和未经优化的WPT-GPR模型作对比分析模型。结果表明:①WPT-POA-GPR、WPT-SCSO-GPR、WPT-CO-GPR模型对年降水量预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.52%、0.46%、0.48%,平均绝对误差MAE分别为5.80 mm、5.31 mm、5.25 mm,均方根误差RMSE分别为8.20 mm、7.72 mm、7.83 mm,确定性系数DC>0.99,预测效果优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更好的泛化能力。②POA、SCSO、CO能有效优化GPR超参数,显著提高GPR预测性能。③所构建的3种模型具有普适性,为降水等时间序列预测研究提供参考。
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关键词
年降水量预测
高斯过程回归
孔雀
优化
算法
沙猫优化算法
猎豹
优化
算法
小波包变换
群体智能
算法
算法
对比
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职称材料
基于ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测
被引量：
6
3
作者
肖斌
李炎炎
+1 位作者
段增峰
陈领
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第6期102-105,110,共5页
为进一步提高刀具磨损量预测模型的准确度,实现对刀具加工过程的在线监控。提出一种基于改进的沙猫算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的刀具磨损量预测模型。利用刀...
为进一步提高刀具磨损量预测模型的准确度,实现对刀具加工过程的在线监控。提出一种基于改进的沙猫算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的刀具磨损量预测模型。利用刀具的加速度振动信号为输入样本,应用长短期记忆神经网络对铣刀磨损值进行预测。针对沙猫算法收敛精度低等问题,引入混沌映射、非线性收敛因子和对立点检测机制,利用改进的沙猫算法优化长短期记忆神经网络的参数。实验结果表明ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测精度明显高于LSTM模型。
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关键词
刀具磨损
沙猫优化算法
长短期记忆网络
在线监测
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职称材料
题名
混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题
被引量：
1
1
作者
胡坤
莫愿斌
机构
广西民族大学人工智能学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期85-90,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(21466008,21566007,21968008)
广西自然科学基金资助项目(2019GXNSFAA185017)
+1 种基金
广西民族大学科研项目(2021MDKJ004)
广西民族大学研究生教育创新计划资助项目(gxun-chxs2021064)。
文摘
化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。
关键词
过程控制
动态
优化
全局最优
沙猫优化算法
Keywords
process control
dynamic optimization
global optimum
sand cat optimization algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
若干新型群体智能算法优化高斯过程回归的年降水量预测
被引量：
8
2
作者
李杰
崔东文
机构
云南省水利水电勘测设计研究院
云南省文山州水务局
出处
《节水灌溉》
北大核心
2023年第7期96-103,109,共9页
基金
云南省创新团队建设专项(2018HC024)
云南省科技入滇专项(202105AF150199)
国家澜湄合作基金项目(2018-1177-02)。
文摘
为提高年降水量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和孔雀优化算法(POA)、沙猫优化(SCSO)算法、猎豹优化(CO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型,并将其应用于文山州年降水量预测研究。首先,利用WPT将实例1956-2021年降水量时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量;其次,简要介绍POA、SCSO、CO算法原理,利用POA、SCSO、CO分别优化GPR超参数,建立WPT-POA-GPR、WPT-SCSOGPR、WPT-CO-GPR模型;最后,利用所建立的3种模型对年降水量周期项分量和波动项分量进行预测,将4个分量的预测结果加和重构后得到最终预测结果,并构建基于支持向量机(SVM)的WPT-POA-SVM、WPT-SCSOSVM、WPT-CO-SVM模型、基于RBF神经网络的WPT-POA-RBF、WPT-SCSO-RBF、WPT-CO-RBF模型和未经优化的WPT-GPR模型作对比分析模型。结果表明:①WPT-POA-GPR、WPT-SCSO-GPR、WPT-CO-GPR模型对年降水量预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.52%、0.46%、0.48%,平均绝对误差MAE分别为5.80 mm、5.31 mm、5.25 mm,均方根误差RMSE分别为8.20 mm、7.72 mm、7.83 mm,确定性系数DC>0.99,预测效果优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更好的泛化能力。②POA、SCSO、CO能有效优化GPR超参数,显著提高GPR预测性能。③所构建的3种模型具有普适性,为降水等时间序列预测研究提供参考。
关键词
年降水量预测
高斯过程回归
孔雀
优化
算法
沙猫优化算法
猎豹
优化
算法
小波包变换
群体智能
算法
算法
对比
Keywords
annual precipitation forecast
Gaussian process regression
peafowl optimization algorithm
sand cat swarm optimization algorithm
cheetah optimization algorithm
wavelet packet transform
swarm intelligence algorithm
algorithm comparison
分类号
S27 [农业科学—农业水土工程]
P332 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
基于ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测
被引量：
6
3
作者
肖斌
李炎炎
段增峰
陈领
机构
四川大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第6期102-105,110,共5页
基金
四川省重大科技专项(2020ZDZX0025)
四川省重点研发项目(22DYF3466)。
文摘
为进一步提高刀具磨损量预测模型的准确度,实现对刀具加工过程的在线监控。提出一种基于改进的沙猫算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的刀具磨损量预测模型。利用刀具的加速度振动信号为输入样本,应用长短期记忆神经网络对铣刀磨损值进行预测。针对沙猫算法收敛精度低等问题,引入混沌映射、非线性收敛因子和对立点检测机制,利用改进的沙猫算法优化长短期记忆神经网络的参数。实验结果表明ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测精度明显高于LSTM模型。
关键词
刀具磨损
沙猫优化算法
长短期记忆网络
在线监测
Keywords
tool wear
sand cat swarm optimization algorithm
long short-term memory
online monitoring
分类号
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题
胡坤
莫愿斌
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
若干新型群体智能算法优化高斯过程回归的年降水量预测
李杰
崔东文
《节水灌溉》
北大核心
2023
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于ISCSO-LSTM模型的刀具磨损预测
肖斌
李炎炎
段增峰
陈领
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023
6
在线阅读
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职称材料
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