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基于最小二乘支持向量机的自适应差分进化算法 被引量:5
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作者 阎啸天 武穆清 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1921-1925,共5页
差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题。为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异... 差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题。为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异和交叉等关键遗传操作,引入了基于LS-SVM的种群进化引导策略,基于LS-SVM对种群n最优训练集数据进行回归函数逼近和优化,分析了种群进化引导策略的自适应应用条件,给出了算法的整体流程及各关键步骤的复杂度。对标准测试函数的对比优化结果表明,改进算法相比标准DE算法具有更好的全局寻优能力和更高的优化效率,可以满足对连续空间复杂函数优化问题的可靠、高效求解。 展开更多
关键词 全局优化 差分进化算法 最小二乘支持向量 函数逼近 自适应
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基于差分进化优化的支持向量机燃料电池故障诊断 被引量:5
2
作者 黄亮 彭清 +2 位作者 谢长君 张锐明 王琼 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第10期1316-1319,共4页
质子交换膜燃料电池是一种多耦合非线性的复杂系统,电堆内部的水淹和膜干故障是其运行过程中最常见的故障。基于差分进化算法优化的支持向量机方法,可以用于燃料电池故障诊断,该方法在传统的支持向量机模型上增加了主成分提取和差分进... 质子交换膜燃料电池是一种多耦合非线性的复杂系统,电堆内部的水淹和膜干故障是其运行过程中最常见的故障。基于差分进化算法优化的支持向量机方法,可以用于燃料电池故障诊断,该方法在传统的支持向量机模型上增加了主成分提取和差分进化算法寻找最优参数,使模型得到更好的训练效果。采用电堆20片单电池电压为数据集进行相关的故障验证分析,结果表明:通过差分进化算法优化的支持向量机在燃料电池故障诊断中有着较高的准确度,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 燃料电池 PCA 差分进化 支持向量 故障诊断
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基于差分进化优化的约简最小二乘支持向量机 被引量:3
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作者 高润鹏 伞冶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1012-1018,共7页
针对最小二乘支持向量回归机的解缺乏稀疏性、预测速度慢等问题,采用向量相关分析在高维特征空间约简支持向量.为使约简模型能最佳逼近原模型,提出原模型与约简模型预测训练样本的平方误差和作为新性能评价准则.为得到最优约简模型,定... 针对最小二乘支持向量回归机的解缺乏稀疏性、预测速度慢等问题,采用向量相关分析在高维特征空间约简支持向量.为使约简模型能最佳逼近原模型,提出原模型与约简模型预测训练样本的平方误差和作为新性能评价准则.为得到最优约简模型,定义了离散加法、减法和乘法算子,并将新性能评价准则作为适应度函数,采用整数编码的差分进化算法进行全局优化.4个标准数据集实验结果表明,与前人提出的3种性能评价准则相比,新算法得到的约简模型具有更好的泛化性能,并且在泛化性能略有下降情况下,支持向量数目大幅减少. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量回归 稀疏性 向量相关分析 差分进化 整数编码 支持向量约简
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一种融合反向学习机制与差分进化策略的蛇优化算法 被引量:3
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作者 占宏祥 汪廷华 张昕 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期25-31,共7页
蛇优化(snake optimizer,SO)算法存在前期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,为此提出一种融合反向学习机制与差分进化策略的改进蛇优化(improved snake optimizer,ISO)算法。反向学习机制可提高种群质量,以提升算法寻优速度;差分进化... 蛇优化(snake optimizer,SO)算法存在前期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,为此提出一种融合反向学习机制与差分进化策略的改进蛇优化(improved snake optimizer,ISO)算法。反向学习机制可提高种群质量,以提升算法寻优速度;差分进化策略有助于算法精准寻优,降低算法陷入局部最优的几率。在10个基准测试函数上的实验结果表明,ISO算法拥有更高的寻优精度和更快的收敛速率。将其应用于支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选取中,进一步验证了ISO算法的有效性。 展开更多
关键词 优化算法 差分进化 反向学习 参数优化 支持向量
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基于差分进化算法的支持向量机参数选择 被引量:18
5
作者 陈涛 雍龙泉 +1 位作者 邓方安 杨晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期24-26,共3页
支持向量机参数是影响其性能的重要因素,为了进一步提高支持向量机分类精度和泛化能力,提出了基于差分进化算法的SVM参数选择。以样本误判率最小为优化准则,利用差分进化算法对SVM参数进行优化选择。实验结果表明,利用差分进化算法选择... 支持向量机参数是影响其性能的重要因素,为了进一步提高支持向量机分类精度和泛化能力,提出了基于差分进化算法的SVM参数选择。以样本误判率最小为优化准则,利用差分进化算法对SVM参数进行优化选择。实验结果表明,利用差分进化算法选择SVM参数,加快了参数搜索的速度,提高了SVM分类精度,该方法具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力。 展开更多
关键词 支持向量 差分进化算法 参数选择
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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量:47
6
作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页
智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子群优化算法 支持向量回归
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基于改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量 被引量:12
7
作者 钱晓山 阳春华 徐丽莎 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1704-1709,共6页
针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建... 针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型。并与DE-LSSVM软测量模型进行比较;最后应用蒸发过程生产数据进行验证,结果表明,新模型具有更好的学习能力和泛化性能且预测精度更高,可为蒸发过程操作优化提供必要的指导。 展开更多
关键词 改进差分进化 最小二乘支持向量 铝酸钠溶液浓度 软测量
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基于差分进化算法-最小二乘支持向量机的软测量建模 被引量:17
8
作者 林碧华 顾幸生 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1681-1685,共5页
软测量技术是解决工业过程中存在的一类难以在线测量参数估计问题的有效方法,该技术的核心是建立优良的数学模型。支持向量机是基于统计学理论的一种机器学习方法,最小二乘支持向量机是一种扩展的支持向量机,相对于支持向量机具有较快... 软测量技术是解决工业过程中存在的一类难以在线测量参数估计问题的有效方法,该技术的核心是建立优良的数学模型。支持向量机是基于统计学理论的一种机器学习方法,最小二乘支持向量机是一种扩展的支持向量机,相对于支持向量机具有较快求解速度。最小二乘支持向量机存在着参数选择的问题,针对这个问题,采用差分进化算法进行参数选择。提出基于差分进化算法的最小二乘支持向量机应用于软测量建模,并将其应用于对苯二甲酸中对羧基苯甲醛含量测试的软测量建模中,获得了满意的结果。 展开更多
关键词 软测量 最小二乘支持向量 差分进化算法 对羧基苯甲醛
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基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法 被引量:3
9
作者 杨庆新 安金龙 +3 位作者 马振平 侯立坤 陈堂功 陈海燕 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1-7,共7页
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,... 分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量 自适应模拟退火算法 电磁场逆问题 全局优化
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基于差分进化支持向量机的轧制力预测 被引量:11
10
作者 崔桂梅 刘伟 +1 位作者 张帅 王磊 《中国测试》 北大核心 2021年第8期83-88,共6页
板带材热连轧轧制过程中,轧制力的精确控制对改善带钢板形性能有至关重要的作用。针对B钢厂2250热连轧轧线轧制力模型计算值与实际值误差较大(±10%)的问题,建立基于线性(Linear)核函数、多项式(Poly)核函数、高斯(RBF)核函数3种支... 板带材热连轧轧制过程中,轧制力的精确控制对改善带钢板形性能有至关重要的作用。针对B钢厂2250热连轧轧线轧制力模型计算值与实际值误差较大(±10%)的问题,建立基于线性(Linear)核函数、多项式(Poly)核函数、高斯(RBF)核函数3种支持向量机回归预测模型,分析3种核函数支持向量机预测模型,选用拟合效果最好的RBF核函数支持向量机(RBF_SVM)为基础模型。通过差分进化算法对模型的惩罚系数和核函数参数进行最优参数搜索,提高预测模型准确度。实验结果表明,模型轧制力预测值与轧制力实际值误差在±5%的准确率为99.16%,可解决实际轧制过程问题,具有广阔的工程应用前景。 展开更多
关键词 轧制力预测 核函数 支持向量 差分进化
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基于支持向量回归机的自适应差分滤波算法研究 被引量:2
11
作者 王宏健 徐金龙 +2 位作者 刘向波 李娟 张爱华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期929-935,共7页
针对差分滤波(DDF)算法存在因噪声统计特性与实际不符而导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出了一种基于支持向量回归机的自适应差分滤波(SVRADDF)算法.将测量值的新息协方差与理论协方差之间的差值作为支持向量回归机的输入、输出调... 针对差分滤波(DDF)算法存在因噪声统计特性与实际不符而导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出了一种基于支持向量回归机的自适应差分滤波(SVRADDF)算法.将测量值的新息协方差与理论协方差之间的差值作为支持向量回归机的输入、输出调节噪声统计特征的自适应因子,实时修正DDF噪声协方差,根据实际噪声变化调整噪声协方差矩阵,从而提高滤波精度.针对水下目标纯方位角跟踪系统的蒙特卡洛仿真实验表明,在相同初始噪声特性条件下,所提出的SVRADDF算法具有较好的估计效果和鲁棒性,估计精度、稳定性及收敛时间等性能明显优于单纯DDF算法. 展开更多
关键词 差分滤波器 自适应因子 支持向量回归 蒙特卡洛仿真 水下目标纯方位角跟踪
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差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量 被引量:5
12
作者 陈磊 陈李 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期83-87,共5页
为解决最小二乘支持向量机的参数确定问题,提出采用自适应差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量.引入改进粗糙集算法分析日用水量主要影响因素,利用自相关系数法确定序列的相关性,并将自适应差分进化算法(SADE)用于优化最小二乘支... 为解决最小二乘支持向量机的参数确定问题,提出采用自适应差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量.引入改进粗糙集算法分析日用水量主要影响因素,利用自相关系数法确定序列的相关性,并将自适应差分进化算法(SADE)用于优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数,建立了基于SADELSSVM的预测模型.结果表明,与传统差分进化算法(DE)和自适应遗传算法(SAGA)相比,SADE具有更快的最优个体搜索速度和群体进化速度,与基于SAGALSSVM和基于DELSSVM的模型相比,本文提出模型的预测能力更强. 展开更多
关键词 自适应差分进化 最小二乘支持向量 管网 日用水量
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改进鲸鱼算法优化支持向量机实现乳腺癌预测 被引量:1
13
作者 高涛 袁德成 《现代电子技术》 北大核心 2024年第11期156-160,共5页
为了更好地通过人体肥胖的相关指数预测乳腺癌的存在,以抵抗素、葡萄糖、年龄和身体质量指数作为数据特征构造预测模型,通过研究支持向量机(SVM)的参数对模型的性能影响,提出一种基于自适应机制策略改进的鲸鱼算法,即参数自适应鲸鱼优... 为了更好地通过人体肥胖的相关指数预测乳腺癌的存在,以抵抗素、葡萄糖、年龄和身体质量指数作为数据特征构造预测模型,通过研究支持向量机(SVM)的参数对模型的性能影响,提出一种基于自适应机制策略改进的鲸鱼算法,即参数自适应鲸鱼优化算法(PAWOA)用来寻找最优参数。采用Tent映射对种群位置初始化,引入自适应参数p^(*)代替随机阈值加速收敛速度,针对给定的目标函数对每个搜索个体进行求解,计算适应度后找到全局最优解,增强种群的全局寻优性能。实验结果表明,优化后的模型精确度提升12.44%,召回率提升13.57%,F_(1)评分提升13.14%。可见,该预测模型拥有更好的效果可以用于辅助判断乳腺癌。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 支持向量 自适应参数 数据预处理 乳腺癌细胞分类 TENT映射
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基于DGA的差分进化支持向量机电力变压器故障诊断 被引量:31
14
作者 贾立敬 张建文 +3 位作者 王传林 严家明 周贤娇 陈鲁娜 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期13-18,共6页
针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点,提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化,得到最优的支持向量机模型,用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上,分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行... 针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点,提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化,得到最优的支持向量机模型,用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上,分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行性。通过将收集的数据样本进行预处理,再利用差分进化的变异、交叉和选择对高斯径向基核函数进行优化,搜索出最优(c,g),并对得到的参数进行验证,获得最优的支持向量机模型。仿真实验表明,与SVM、GRID-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比,该方法误判率最低、全局寻优能力及鲁棒性较好。 展开更多
关键词 支持向量 差分进化 核函数 故障诊断
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基于差分进化支持向量机的作战效能评估方法 被引量:7
15
作者 杨健为 徐坚 +2 位作者 吴小役 鲁玉祥 魏继卿 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2016年第1期16-20,共5页
武器系统作战效能的评估具有重要意义。针对作战效能评估过程中影响因素复杂、小样本、非线性等问题,引入基于最小二乘法的支持向量机回归算法,用于作战效能的学习与预测。为了提高预测精度,引入差分进化算法进行支持向量机的参数优化... 武器系统作战效能的评估具有重要意义。针对作战效能评估过程中影响因素复杂、小样本、非线性等问题,引入基于最小二乘法的支持向量机回归算法,用于作战效能的学习与预测。为了提高预测精度,引入差分进化算法进行支持向量机的参数优化选取。以地地导弹武器系统效能为例,分别采用BP神经网络算法、经典支持向量机算法与本文算法进行仿真计算,结果表明差分进化支持向量机算法可很好地实现武器系统作战效能评估,具有较好的计算精度。 展开更多
关键词 作战效能 支持向量 差分进化算法:BP神经网络
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基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型 被引量:21
16
作者 徐龙秀 辛超山 +3 位作者 牛东晓 安琪 袁程浩 肖瑶 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期136-141,共6页
为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性... 为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些参考。 展开更多
关键词 粒子群算法 自适应优化 最小二乘支持向量 参数优化 用电量预测
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基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估 被引量:4
17
作者 许凌凯 杨任农 左家亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2712-2716,2734,共6页
评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和... 评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。 展开更多
关键词 威胁评估 防空作战 自适应杂交粒子群优化 最小二乘支持向量
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基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模 被引量:2
18
作者 崔文同 胡春平 颜学峰 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期121-125,共5页
针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算... 针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。 展开更多
关键词 文化差分进化算法 最小二乘支持向量 药物定量构效关系 HIV-1蛋白酶抑制剂
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相空间重构与差分进化算法-烟花算法-支持向量机结合的高压开关机械故障诊断方法 被引量:7
19
作者 陈志华 孙逸翀 +3 位作者 王紫薇 柯强 刘洋 刘会兰 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第17期6984-6991,共8页
振动信号特征识别是一种有效的非侵入式高压开关机械故障诊断方法。提出利用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合相空间重构提取振动信号的有效特征;用差分进化(differential evoluti... 振动信号特征识别是一种有效的非侵入式高压开关机械故障诊断方法。提出利用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合相空间重构提取振动信号的有效特征;用差分进化(differential evolution,DE)算法和烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)核函数参数的分类器,实现DE-FWA-SVM对机械故障的准确识别。首先,通过CEEMD将振动信号分解成一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),对相关系数较大的IMF分量进行相空间重构,提取表征混合特征的最大李雅普诺夫指数和关联维数构造特征向量;其次,引入DE算法优化FWA算法的求解精度和收敛速度,以DE-FWA对SVM参数寻优,解决SVM参数选择敏感问题;最后,根据对5种典型工况进行模拟试验,结果表明本文方法能准确提取特征,DE-FWA-SVM算法表现出更优分类性能。 展开更多
关键词 振动信号 差分进化算法 烟花算法 支持向量 故障诊断
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基于自适应粒子群算法优化支持向量机的负荷预测 被引量:16
20
作者 廖庆陵 窦震海 +1 位作者 孙锴 朱亚玲 《现代电子技术》 2022年第3期125-129,共5页
负荷预测是电力系统调度运行的重要基础数据,短期负荷预测的样本数据既有波动性也有随机性。群体优化算法尤其是粒子群算法在负荷预测中运用非常广泛,但常规粒子群算法的惯性参数一般是固定不变的,导致后期搜索效率下降。文中采用改进... 负荷预测是电力系统调度运行的重要基础数据,短期负荷预测的样本数据既有波动性也有随机性。群体优化算法尤其是粒子群算法在负荷预测中运用非常广泛,但常规粒子群算法的惯性参数一般是固定不变的,导致后期搜索效率下降。文中采用改进的自适应粒子群算法提高搜索效率:首先用混沌初始化替代原来的随机初始化,避免了初始种群分布不均;再根据每次迭代适应度的变化更新惯性因子,可以解决后期寻优速度下降的问题;通过差分变异将适应度较差的粒子进行变异,提高了较差个体更新效率;最后利用改进后的自适应粒子群算法优化支持向量机的关键参数c和g,并进行短期负荷预测。通过测试得到改进后的自适应粒子群算法具有较好的优化效果,并且由自适应粒子群算法优化的支持向量机模型具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 混沌初始化 群体算法 惯性因子 自适应粒子群算法 差分变异 支持向量 负荷预测
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