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改进瞪羚算法在机器人路径规划中的应用研究
被引量：
2
1
作者
樊康生
杨光永
徐天奇
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第10期50-56,62,共8页
针对瞪羚优化算法(gazelle optimization algorithm, GOA)收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种改进瞪羚优化算法(IGOA)。首先,将Logistic混沌映射用于种群初始化,增加粒子多样性以提高算法逃离局部最优能力;其次,以迭代次数t为...
针对瞪羚优化算法(gazelle optimization algorithm, GOA)收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种改进瞪羚优化算法(IGOA)。首先,将Logistic混沌映射用于种群初始化,增加粒子多样性以提高算法逃离局部最优能力;其次,以迭代次数t为系统参数构造正余弦扰动算子和跳跃步长权重因子用于更新粒子位置,以加快算法收敛速度;同时,改进捕食者累积效应表达式以提高算法收敛精度;最后,基于粒子上下边界改进越界粒子位置,以提高算法收敛精度。将改进算法与传统GOA算法以及4个先进算法在8个标准测试函数上进行对比实验,结果表明改进算法在收敛精度和收敛速度方面优势明显。将改进算法用于机器人路径规划,结果表明改进算法搜索效率更高、收敛速度更快和规划路径更短。
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关键词
瞪羚优化算法
混沌映射
扰动算子
路径规划
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职称材料
基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
被引量：
9
2
作者
杨坪宏
胡奥
+1 位作者
崔东文
杨杰
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期45-53,共9页
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3...
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。
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关键词
水质预测
门限循环控制单元
长短期记忆神经网络
小波包变换
变色龙
优化
算法
猎豹
优化
算法
山
瞪羚优化算法
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职称材料
基于新型元启发式反向传播神经网络的500 kV输电线路覆冰厚度预测
被引量：
1
3
作者
苏仁斌
熊卫红
+3 位作者
刘先珊
李智
邹建明
曾垂辉
《兰州大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期17-25,34,共10页
实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求...
实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求解,验证优化算法对复杂问题全局最优求解的适用性,引入该算法建立GOA-BPNN模型,仿真不同训练样本数的正弦函数,说明该方法能更快地收敛于最优解.根据线路的5 a覆冰监测数据,基于相关系数矩阵及主成分分析法,将6个主控因子降维为4个,作为GOA-BPNN模型的输入层,构建符合线路特征的覆冰厚度GOABPNN预测模型.该模型针对短时间覆冰序列的预测结果比经典BPNN模型的预测值更准确,验证了其对高阶非线性覆冰时间序列的泛化学习能力.以线路的多年覆冰长时间序列为训练集,预测得到5个时刻的覆冰厚度,GOA-BPNN模型相对其他4个模型的预测值最接近实际监测值,模型对“微地形、微气象”环境中的覆冰厚度预测具有较高的可靠性.
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关键词
瞪羚优化算法
GOA-BPNN模型
主成分分析
覆冰厚度
预测模型
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职称材料
题名
改进瞪羚算法在机器人路径规划中的应用研究
被引量：
2
1
作者
樊康生
杨光永
徐天奇
机构
云南民族大学电气信息工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第10期50-56,62,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61761049,61261022)
2023年度云南省教育厅科学研究基金项目(2023Y0502)
云南民族大学2022年硕士研究生科研创新基金项目(2022SKY006)。
文摘
针对瞪羚优化算法(gazelle optimization algorithm, GOA)收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种改进瞪羚优化算法(IGOA)。首先,将Logistic混沌映射用于种群初始化,增加粒子多样性以提高算法逃离局部最优能力;其次,以迭代次数t为系统参数构造正余弦扰动算子和跳跃步长权重因子用于更新粒子位置,以加快算法收敛速度;同时,改进捕食者累积效应表达式以提高算法收敛精度;最后,基于粒子上下边界改进越界粒子位置,以提高算法收敛精度。将改进算法与传统GOA算法以及4个先进算法在8个标准测试函数上进行对比实验,结果表明改进算法在收敛精度和收敛速度方面优势明显。将改进算法用于机器人路径规划,结果表明改进算法搜索效率更高、收敛速度更快和规划路径更短。
关键词
瞪羚优化算法
混沌映射
扰动算子
路径规划
Keywords
gazelle optimization algorithm
chaos mapping
perturbation operator
path planning
分类号
TH112 [机械工程—机械设计及理论]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
被引量：
9
2
作者
杨坪宏
胡奥
崔东文
杨杰
机构
云南省水文水资源局
临沧润汀水资源科技服务有限公司
云南省文山州水务局
北京全路通信信号研究设计院集团有限公司昆明分公司
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期45-53,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3200903)
国家自然科学基金项目(51809288)
中国水利水电科学研究院基本科研业务费项目(WR0145B022021)。
文摘
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。
关键词
水质预测
门限循环控制单元
长短期记忆神经网络
小波包变换
变色龙
优化
算法
猎豹
优化
算法
山
瞪羚优化算法
Keywords
water quality prediction
gated recurrent unit(GRU)
long short-term memory networks(LSTM)
wavelet packet transform(WPT)
chameleon swarm algorithm(CSA)
cheetah optimization(CO)algorithm
mountain gazelle optimization(MGO)algorithm
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于新型元启发式反向传播神经网络的500 kV输电线路覆冰厚度预测
被引量：
1
3
作者
苏仁斌
熊卫红
刘先珊
李智
邹建明
曾垂辉
机构
国家电网有限公司华中分部
重庆大学土木工程学院
出处
《兰州大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期17-25,34,共10页
基金
国家电网有限公司华中分部科技项目(52140023000A)。
文摘
实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求解,验证优化算法对复杂问题全局最优求解的适用性,引入该算法建立GOA-BPNN模型,仿真不同训练样本数的正弦函数,说明该方法能更快地收敛于最优解.根据线路的5 a覆冰监测数据,基于相关系数矩阵及主成分分析法,将6个主控因子降维为4个,作为GOA-BPNN模型的输入层,构建符合线路特征的覆冰厚度GOABPNN预测模型.该模型针对短时间覆冰序列的预测结果比经典BPNN模型的预测值更准确,验证了其对高阶非线性覆冰时间序列的泛化学习能力.以线路的多年覆冰长时间序列为训练集,预测得到5个时刻的覆冰厚度,GOA-BPNN模型相对其他4个模型的预测值最接近实际监测值,模型对“微地形、微气象”环境中的覆冰厚度预测具有较高的可靠性.
关键词
瞪羚优化算法
GOA-BPNN模型
主成分分析
覆冰厚度
预测模型
Keywords
gazelle optimization algorithm
GOA-BPNN model
principal component analysis
icing thickness
prediction model
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进瞪羚算法在机器人路径规划中的应用研究
樊康生
杨光永
徐天奇
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
杨坪宏
胡奥
崔东文
杨杰
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于新型元启发式反向传播神经网络的500 kV输电线路覆冰厚度预测
苏仁斌
熊卫红
刘先珊
李智
邹建明
曾垂辉
《兰州大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
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职称材料
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