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基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划 被引量:1
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作者 邱少明 张博 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第3期173-181,共9页
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,... 为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,提升算法的搜索范围与精度。再将一种消除和更新机制融入算法的选择阶段,提出了新型路径规划算法(MSCSO)。选择5种对比算法,使用了CEC2022测试函数、Wilcoxon秩和检测对算法性能进行测试。模拟了三维复杂环境,比较了路径规划能力。在真实环境的仿真中,验证了路径规划能力。实验结果表明,MSCSO具有更优秀的路径规划能力。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 沙猫群优化算法 三角形游荡策略 Levy飞行机制
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单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法及应用
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作者 罗文涛 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1869-1877,共9页
为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃... 为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃逸局部陷阱.其次,利用单纯形法引导较差个体构建几何搜索路径以提升算法的搜索能力.与其他对比算法相比,SASCSO在100维度的CEC2017基准函数测试集的综合优胜率为75.86%,结合非参数分析表明该算法是解决高维复杂优化问题的可行方法.此外,将SASCSO应用于三维无线传感器网络覆盖和复杂环境下无人机航径优化问题,结果显示SASCSO在两个实际问题上均提供了最优的方案,验证了SASCSO在实际优化中的适用性和优越性. 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 自适应围捕策略 单纯形法 无线传感器网络覆盖 无人机航径优化
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基于离散沙猫群优化算法的焊接路径规划
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作者 缪军凯 黄海松 +1 位作者 韩正功 高伟森 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期42-45,49,共5页
为实现对焊点焊接的最优路径规划,减少焊接路径长度,提高焊接效率,提出离散沙猫群优化算法。以汽车后门饰板为例,建立焊接路径规划优化模型。将沙猫群优化算法初始化改为最近邻初始化,使用5个离散转换算子及其随机组合和交叉操作实现沙... 为实现对焊点焊接的最优路径规划,减少焊接路径长度,提高焊接效率,提出离散沙猫群优化算法。以汽车后门饰板为例,建立焊接路径规划优化模型。将沙猫群优化算法初始化改为最近邻初始化,使用5个离散转换算子及其随机组合和交叉操作实现沙猫觅食、攻击阶段的离散化,增加全局记忆功能,嵌入模拟退火算法更新准则和改进的3-opt算法,使得算法不易陷入局部最优解,提高算法性能。在6个标准算例和一个汽车后门饰板实例上验证了所提算法的有效性,相对于其他几种算法所得的结果更优,且更稳定。 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 旅行商问题 路径规划 模拟退火算法
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基于改进沙猫群优化算法优化CatBoost模型的气温和风速偏差订正
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作者 沈天行 秦华旺 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第34期14716-14725,共10页
当前环境下,气象要素的准确预报在农业生产,社会生活和交通运输方面起到了越来越重要的作用,因此提出了一种改进的沙猫群算法(sand cat swarm optimization, SCSO),用于优化CatBoost模型,以解决传统气温和风速预测不准确的问题。研究数... 当前环境下,气象要素的准确预报在农业生产,社会生活和交通运输方面起到了越来越重要的作用,因此提出了一种改进的沙猫群算法(sand cat swarm optimization, SCSO),用于优化CatBoost模型,以解决传统气温和风速预测不准确的问题。研究数据涵盖了南京地区2012年1月1日—2014年12月31日的气象数据,利用ERA5再分析数据作为真实数据。首先,将数据划分为训练集和验证集,利用SCSO优化CatBoost模型,以订正24、48、72 h刻预报的气温和风速。为了克服SCSO易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,采用Halton Sequence搜索算法初始化沙猫群位置,并引入莱维飞行和三角游走策略优化寻优过程。在迭代中,采用LOBL策略和边界突变算子确保不会陷入局部最优解。最后,利用改进的SCSO优化CatBoost的超参数,并结合K折交叉验证提高参数的可靠性和泛化性。结果表明,改进的SCSO-CatBoost模型相比XGBoost、LightGBM、传统GBDT、随机森林、支持向量机和线性回归模型具有更高的准确性和优越性,在24 h的气温和风速预测中均方根误差分别提升了0.514 5和0.174 9,在48、72 h的提升也十分显著。为提升气象要素预报准确性提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 CatBoost 沙猫群优化算法 神经网络 PYTHON 气象预测 偏差订正
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改进沙猫群优化算法优化堆叠降噪自动编码器的发动机故障诊断 被引量:9
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作者 蒋开正 吕丽平 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第8期56-62,共7页
车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对... 车辆发动机振动信号受到噪声干扰,影响故障诊断精度,而堆叠降噪自动编码器(SDAE)可以有效抑制噪声干扰,但SDAE模型超参数对诊断性能影响较大,不合理的模型超参数容易引起SDAE诊断性能不佳。因此,文中采用一种新型沙猫群优化算法(SCSO)对SDAE参数进行优化选取。考虑到沙猫群优化算法(SCSO)中沙猫群种群缺乏变异机制的缺陷,在其探索阶段和开发阶段分别引入柯西变异机制和高斯变异机制,得到了改进沙猫群优化算法(ISCSO),并提出了SCSO优化SDAE的发动机故障诊断方法。发动机故障诊断实例结果表明:与其余5种方法相比,所提方法的平均诊断精度提高了1.47%~6.5%,平均耗时缩短了5.29~19.44 s。 展开更多
关键词 堆叠降噪自动编码器 沙猫群优化算法 柯西变异 高斯变异 发动机 故障诊断
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沙猫群优化算法规划核辐射探测机器人移动路径 被引量:5
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作者 张洁 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2023年第4期759-765,共7页
为提高核辐射探测机器人路径规划效果,利用沙猫群优化算法(SCSO)规划核辐射探测机器人路径。在介绍了SCSO基本原理和通过4个基准测试函数对SCSO性能进行验证的基础上,将SCSO应用于核辐射探测机器人路径规划中,并以移动路径最短为目标进... 为提高核辐射探测机器人路径规划效果,利用沙猫群优化算法(SCSO)规划核辐射探测机器人路径。在介绍了SCSO基本原理和通过4个基准测试函数对SCSO性能进行验证的基础上,将SCSO应用于核辐射探测机器人路径规划中,并以移动路径最短为目标进行了一种仿真场景和一种真实场景的路径规划实例验证。结果表明,SCSO算法得到的移动路径最短,能够更快更稳定地寻找到放射源,具有一定的优势。 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 核辐射探测 机器人 路径规划
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MMC子模块故障诊断的改进沙猫群优化极限学习机方法 被引量:1
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作者 张彼德 何恒志 +3 位作者 邵帅 邱杰 马俊梅 陈广 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第1期245-255,共11页
为了实现对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开关管的故障诊断,对沙猫群优化(Sand Cat swarm optimization,SCSO)算法进行改进,提出一种改进沙猫群优化(improved Sand Cat swarm optimization,ISCSO)算法优... 为了实现对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开关管的故障诊断,对沙猫群优化(Sand Cat swarm optimization,SCSO)算法进行改进,提出一种改进沙猫群优化(improved Sand Cat swarm optimization,ISCSO)算法优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的故障诊断方法。该方法利用Cubic混沌映射、螺旋搜索及麻雀警戒机制对沙猫搜索的3个阶段进行改进和优化,以提高算法的收敛速度和搜索能力。通过在MATLAB/SIMULINK平台搭建模块化MMC模型,以子模块故障时的桥臂环流作为输入量,通过将ISCSO-ELM与不同算法优化后的ELM模型进行故障诊断效果对比。结果表明,所提方法能有效识别子模块故障,在MMC故障诊断方面具有可行性和优越性,故障诊断效果更好。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 子模块开路故障 沙猫群优化算法 极限学习机 故障诊断
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一种基于距离修正与改进沙猫群的三维DV-Hop定位算法 被引量:1
8
作者 苗凯 苟平章 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期322-328,共7页
为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜... 为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜索算法获取一条待定位节点到锚节点之间的最相似锚节点对的路径,修正该路径的平均跳距,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距;最后,利用非线性周期调整机制和精英协作策略改进沙猫群优化算法,通过函数最小化求解待定位节点坐标。仿真实验结果表明,在相同网络环境下,3D-ISDVHop表现出更优的性能,对比3D-DVHop、3D-SBDVHop和ILSOA-DVHop平均定位误差率分别降低约36.8%、5.6%、2.3%。 展开更多
关键词 无线传感器网络(WSN) 3D-DVHop算法 跳距修正 相似路径 沙猫群优化算法
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基于改进SCSO算法的光伏MPPT研究 被引量:2
9
作者 付光杰 王柏松 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期143-150,共8页
在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时,传统最大功率点追踪(MPPT)方法容易追踪失败。为此,提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上,引入了精英反向学习和自适应t分布,同时优化沙... 在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时,传统最大功率点追踪(MPPT)方法容易追踪失败。为此,提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上,引入了精英反向学习和自适应t分布,同时优化沙猫群算法(SCSO)的局部搜索并融合Jaya算法。通过对4种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法具有极高的收敛速度,容易跳出局部最优值。将算法应用于MPPT控制中,仿真结果表明:在静态遮荫情况下,所提方法的搜索最大功率点的时间更少;在动态遮荫条件下,重新搜寻到最大功率点的响应时间平均为0.2 s。实验表明所提算法可以适应动态变化的天气,解决了传统算法收敛速度和防止陷入局部最优等问题。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点追踪 沙猫群优化算法 精英反向学习 自适应t分布 Jaya算法
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基于泵阀联合调度的技术供水系统节能优化研究 被引量:3
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作者 张新 陈致远 +3 位作者 袁静 李成军 郑晓楠 杨杰 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第11期87-97,共11页
【目的】技术供水系统是保障水电机组安全、经济运行的重要环节。针对技术供水系统冬季或小流量工况下冷却水供需差异所造成的水资源与能源浪费问题【方法】以某电站技术供水系统为研究对象,提出了一种泵阀优化控制方法。首先,建立符合... 【目的】技术供水系统是保障水电机组安全、经济运行的重要环节。针对技术供水系统冬季或小流量工况下冷却水供需差异所造成的水资源与能源浪费问题【方法】以某电站技术供水系统为研究对象,提出了一种泵阀优化控制方法。首先,建立符合工程实际的供水管网与变频泵数学模型。其次,在满足流量需求和压力约束的条件下,以水泵转速与阀门开度等参数为优化变量,建立小流量下泵阀联控及单调泵节能优化模型。最后,采用沙猫群优化算法(SCSO)对优化模型进行参数寻优,确定最小功耗下水泵转速及阀门开度,实现系统节能与水量的按需调配。同时根据电站实际情况对优化模型进行简化,得到单调泵优化模型。【结果】对所述节能方法进行试验,并计算优化前后供水流量与系统功耗。结果显示:相比传统调控方式,经泵阀联控、单调泵优化后系统在满足冷却需求的前提下可分别节省9.85%与6.4%的耗水量,同时节能率分别达到15.18%与12.75%,具有显著优势。【结论】结果表明:所述方法可以基本实现系统节能与供水量按需分配,可为水电站技术供水系统智能化、节能化改造提供参考。 展开更多
关键词 技术供水系统 节能 沙猫群优化算法 泵阀联合调节 优化调度 泵站
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电力现货市场环境下考虑边际成本的综合能源系统调度策略
11
作者 王永利 张云飞 +3 位作者 赵伟博 马恺玮 李强 姜斯冲 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1075-1086,共12页
综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略... 综合能源系统(integrated energy system,IES)参与电力现货市场交易时,由于市场供需关系的变化导致交易价格具有不确定性。因此,对综合能源系统运行边际成本进行精细化分析,研究充分利用综合能源系统灵活性资源参与市场的最优调度策略。首先,分析了外部现货市场环境下市场价格不确定性典型场景处理方法,并研究了综合能源系统内部多种源荷可调资源及运行成本结构;其次,建立了在电力市场价格不确定性条件下考虑系统边际成本交易优化模型,并提出沙猫群优化算法进行求解。最后,通过对实际案例的仿真验证。结果表明:该策略不仅可以降低IES的运行成本,还能增强其对市场价格不确定性的适应能力,为综合能源系统在电力现货市场环境下的运行提供了新的思路和方法,有助于实现能源系统参与市场调度的经济性和可靠性双重优化。 展开更多
关键词 电力现货市场 边际成本 综合能源系统 沙猫群优化算法
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基于ISCSO的智能电表误差和线损率联合评估模型
12
作者 余传祥 潘傲然 +2 位作者 毛文鹏 郭豪杰 余霖辉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期117-127,共11页
针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确... 针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确定了电表误差和线损率评估模型的适应度函数,并依据台区数据确定了参数范围。其次,采用变焦佳点集、威布尔最优值引导策略、蒲公英优化算法以及联想学习变异策略对沙猫群优化算法进行改进,并经测试函数验证了算法的优越性。最后,基于适应度函数和改进后的算法建立了智能电表误差和线损率联合评估模型,并通过算例验证了相比于带有遗忘因子递推最小二乘法的动态线损智能电表误差评估模型和智能电表误差与线损率联合评估的约束优化模型,所提方法在智能电表误差与线损率的评估精度上都有较大的提升。 展开更多
关键词 智能电表 线损率 沙猫群优化算法 误差评估
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融合社区检测的协作众包任务分配方法 被引量:1
13
作者 胡林波 倪志伟 +2 位作者 程家乐 刘文涛 朱旭辉 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期534-545,共12页
针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度... 针对传统协作众包任务分配中忽视工人协作关联的问题,将工人之间的社交及历史合作关系纳入考虑范畴,提出一种融合社区检测的协作众包任务分配方法。首先,利用社区检测算法挖掘众包工人之间潜在的社交关系,形成候选社群;其次,定义协作度、交互成本和众包任务分配效用等要素后,构建综合考虑技能覆盖率、信誉度及预算成本的协作众包任务分配模型;再次,引入Piece-Wise混沌映射、柯西分布逆累积函数算子、自适应正切飞行算子和麻雀警戒机制等策略,并提出改进沙猫群优化(SCSO)算法——TSCSO;最后,利用TSCSO算法对前述模型进行求解。在不同规模真实数据集合成的算例上的实验结果表明,所提算法可使任务分配成功率维持在90%及以上水平,相较于其他改进智能算法任务分配效用平均提升20.08%~53.38%,验证了所提算法在协作众包任务分配问题中的适用性、稳定性和有效性。 展开更多
关键词 协作众包 社区检测 协作候选社群 任务分配 沙猫群优化算法
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基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法 被引量:1
14
作者 谢伟明 张钟莉莉 +3 位作者 陶建平 曲明山 魏一博 张石锐 《节水灌溉》 北大核心 2025年第3期57-63,70,共8页
在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,... 在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,使用沙猫群算法(SCSO)优化模型超参数,实现逐小时参考作物蒸腾量预测。首先利用SCSO方法对EA-BiLSTM模型进行优化,优化后的算法在70个epoch后收敛,平均R^(2)升至0.750;进而通过特征相关性分析,将模型输入的特征数据由10个减少为历史ET0、太阳辐射、空气温度、空气湿度和最大风速5个。以北京市昌平区的国家精准农业研究示范基地大田种植区ET0预测为例进行了方法验证,在对未来第7小时的预测中,R^(2)从0.619提高到0.644,获得了更好的预测效果;最后通过对模型可解释性分析证实,历史ET0对预测的贡献最高,贡献率达到了0.043,其次是空气湿度和总辐射。与DT(决策树)、Lasso(最小绝对收缩和选择算法)、LMP(多层感知机)、CNN(卷积神经网络)等预测方法的对比结果表明,采用EA-BiLSTM-SCSO的预测结果在MAE和MSE指标上均获得了最低的误差值,在R^(2)指标上,EA-BiLSTM-SCSO模型平均达到0.722较CNN模型提升了12.6%。研究验证了深度学习与特征工程在提高作物参考蒸腾量逐小时预测精度方面的优势。该方法在智慧灌溉中用于估算作物的水分需求,能够实现对未来灌溉的精准预测,从而制定合理的灌溉计划,提高灌溉水利用效率,进行有效的灌溉用水调度。 展开更多
关键词 BiLSTM 外部注意力机制 沙猫群优化算法 逐小时参考作物蒸腾量预测 模型可解释性
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煤矿涌水水源快速判识方法在神东矿区的应用
15
作者 陶志勇 《中国煤炭》 北大核心 2025年第2期79-87,共9页
如何智能地进行涌水水源识别是矿井采取对应水害防治措施的关键,为精准识别神东矿区涌水水源,提出一种基于核主成分分析(KPCA)及沙猫群优化算法(SCSO)结合支持向量机(SVM)的矿井涌水水源识别模型(KPCA SCSO SVM),通过数据降维及高效、... 如何智能地进行涌水水源识别是矿井采取对应水害防治措施的关键,为精准识别神东矿区涌水水源,提出一种基于核主成分分析(KPCA)及沙猫群优化算法(SCSO)结合支持向量机(SVM)的矿井涌水水源识别模型(KPCA SCSO SVM),通过数据降维及高效、自适应性的优化算法进一步提高涌水水源识别的效率及准确率。根据神东矿区水文地质条件选取了56组水样样本,将该模型应用于神东矿区的涌水水源识别工程实例中,并与水化学特征分析方法及其他优化算法模型进行对比实验。结果表明,所提出的KPCA SCSO SVM涌水水源识别模型获得了最佳性能,在神东矿区的水源识别验证数据集上,全部正确识别出了水样样本的来源,为神东矿区水害防治措施提供重要支撑。 展开更多
关键词 矿井涌水 水源智能识别 水化学特征 沙猫群优化算法 支持向量机
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一种基于KPCA-SCSO-SVM的装甲车发动机状态评估方法 被引量:1
16
作者 李英顺 于昂 +2 位作者 姬宏基 李茂 郭占男 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期426-432,共7页
润滑油在发动机各部件间流动时,不仅发挥其应有的功能,同时也承载了丰富的关于发动机运行状况的信息,能够有效地反映发动机状态.以某型装甲车底盘发动机为对象,提出一种对润滑油信息进行分析以实现发动机状态评估的方法.该方法基于核主... 润滑油在发动机各部件间流动时,不仅发挥其应有的功能,同时也承载了丰富的关于发动机运行状况的信息,能够有效地反映发动机状态.以某型装甲车底盘发动机为对象,提出一种对润滑油信息进行分析以实现发动机状态评估的方法.该方法基于核主成分分析(KPCA)和沙猫群优化(SCSO)算法优化的支持向量机(SVM),使用KPCA对收集的油液数据进行降维处理,得到的降维数据作为SVM的输入.随后,应用SCSO算法优化SVM的关键参数,建立状态评估模型.通过实际数据的实验验证及与其他几种状态评估模型的比较,结果显示该方法准确率达到了97.35%,能有效评估发动机状态,从而为发动机的维护提供重要参考. 展开更多
关键词 发动机 润滑油 状态评估 核主成分分析 沙猫群优化算法 支持向量机
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基于ISCSO-BP-PID的SMB组分纯度模糊解耦控制方法研究 被引量:1
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作者 李凌 陈玉环 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期30-43,共14页
针对模拟移动床色谱分离系统中存在的强耦合、多变量、非线性和时滞等问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法的BP神经网络自调整PID参数的模拟移动床组分纯度模糊解耦控制方法。该方法首先通过模糊解耦消除了A、B组分纯度控制回路之间... 针对模拟移动床色谱分离系统中存在的强耦合、多变量、非线性和时滞等问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法的BP神经网络自调整PID参数的模拟移动床组分纯度模糊解耦控制方法。该方法首先通过模糊解耦消除了A、B组分纯度控制回路之间的耦合,然后结合改进的沙猫群优化算法和BP神经网络,实现了PID参数的自适应调整,从而有效控制A、B组分的纯度。在改进的沙猫群优化算法中,引入了Cubic混沌映射来初始化沙猫种群,以提高种群分布的均匀性;在搜索猎物阶段加入了可变螺旋搜索策略,使沙猫群拥有更多的搜索路径来调整自身位置;同时,融合了麻雀搜索算法的警戒机制,以加速算法的收敛速度。通过对12个CEC2022测试函数进行验证,证明了改进沙猫群优化算法的有效性。仿真结果表明,所提方法不仅能够有效消除A、B组分纯度控制回路间的耦合效应,而且在各个实际应用场景中均展现出卓越的性能。与传统的PID控制方法相比,在流量突变情况下,调节时间分别缩短了75.40%和77.57%,超调量分别减少了91.84%和81.96%。该方法具备较强的抗干扰能力和良好的鲁棒性,显著改善了整个系统的控制性能。 展开更多
关键词 模拟移动床 模糊解耦 沙猫群优化算法 Cubic混沌映射 可变螺旋搜索策略
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