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粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿: 1; 作者苏哲郭世杰 +3 位作者丁强强唐术锋邹云鹤吕贺《机床与液压》北大核心 2025年第12期8-16,共9页; 为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策... 展开更多; 关键词数控机床热误差补偿自适应粒子群优化随机森林(apso-rf)模型浣熊优化算法(COA); 在线阅读下载PDF 职称材料

改进粒子群优化算法在GM(1,1,λ)模型上的应用被引量：3: 2; 作者朱晓曦张潜《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期44-47,共4页; 提出了一种带有动态自适应惯性权重和随机变异策略的粒子群优化算法.在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。当用早熟判断机制判断算法陷入早熟收敛时,采用随机变异策略使其跳出局部最... 展开更多; 关键词 GM(1 1 λ)模型粒子群优化动态自适应惯性权重随机变异算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多目标的竞争粒子群优化算法的研究被引量：3: 3; 作者王彬王丹妮 +1 位作者江巧永杨家杰《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期75-82,共8页; 针对竞争粒子群优化算法较易陷入局部最优及对全局搜索能力有限等问题,本文提出基于多目标的竞争粒子群优化算法(MOCSO)。首先,为提高算法的多样性,建立多目标模型,在二元锦标竞争机制下分别以适应度值与多样性作为粒子优劣的评判目标,... 展开更多; 关键词竞争粒子群优化算法多目标模型概率随机选择适应度值多样性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究: 4; 作者周广金国凯 +1 位作者孙杰黄晓明《机电工程》北大核心 2025年第4期618-627,共10页; 海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方... 展开更多; 关键词三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵容积效率降低阀芯运动滞后贝叶斯优化随机森林回归预测模型粒子群优化随机森林弹簧刚度和预紧力阀芯质量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型被引量：24: 5; 作者张石郑东健陈卓研《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期39-44,共6页; 针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索... 展开更多; 关键词随机森林变形预测粒子群优化惯性权重自适应变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿: 1; 作者苏哲郭世杰丁强强唐术锋邹云鹤吕贺; 机构内蒙古工业大学机械工程学院内蒙古自治区机器人与智能装备技术重点实验室; 出处《机床与液压》北大核心 2025年第12期8-16,共9页; 基金国家自然科学基金项目(52065053,52365058,52365064) 内蒙古自然科学基金项目(20232LHMS05018)。; 文摘为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策略来避免粒子群算法陷入局部最优解,构建了基于APSO-RF的直线轴热误差预测模型。为了验证模型的准确性与实用性,在VDL-600A型加工中心上以X轴为例进行热误差测量与建模验证,基于FANUC系统坐标原点偏移(EMZPS)功能结合自主搭建的热误差辅助补偿系统,实现了计算机与系统间的通信连接。结果表明:APSO-RF热误差模型的均方根误差相比PSO-SVM、RF及BP模型分别降低了18.3%、45.2%及47.2%,有效提高了建模精度。根据构建的模型与补偿系统功能模块,补偿后热误差最大值由71.15μm降至13.4μm,精度提升81.2%,所构建的热误差补偿方法可有效提高机床的加工精度及稳定性。; 关键词数控机床热误差补偿自适应粒子群优化随机森林(apso-rf)模型浣熊优化算法(COA); Keywords CNC machine tools thermal error compensation adaptive particle swarm optimization-random forest(apso-rf)model coati optimization algorithm(COA); 分类号 TH161 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进粒子群优化算法在GM(1,1,λ)模型上的应用被引量：3: 2; 作者朱晓曦张潜; 机构华侨大学商学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期44-47,共4页; 基金霍英东教育基金(No.104009); 文摘提出了一种带有动态自适应惯性权重和随机变异策略的粒子群优化算法.在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。当用早熟判断机制判断算法陷入早熟收敛时,采用随机变异策略使其跳出局部最优。将改进的算法应用于GM(1,1,λ)模型的求解,具体实例表明改进的粒子群优化算法能够显著提高GM(11,λ)模型的精度。; 关键词 GM(1 1 λ)模型粒子群优化动态自适应惯性权重随机变异算子; Keywords gray model GM（1,1,λ）； particle swarm optimization； dynamic adaptive inertia weight； random mutation operator；; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多目标的竞争粒子群优化算法的研究被引量：3: 3; 作者王彬王丹妮江巧永杨家杰; 机构西安理工大学计算机科学与工程学院滑铁卢大学数学院; 出处《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期75-82,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61976177)。; 文摘针对竞争粒子群优化算法较易陷入局部最优及对全局搜索能力有限等问题,本文提出基于多目标的竞争粒子群优化算法(MOCSO)。首先,为提高算法的多样性,建立多目标模型,在二元锦标竞争机制下分别以适应度值与多样性作为粒子优劣的评判目标,将粒子划分到不同的非支配层中;其次,为有效兼顾粒子的探索与开发,引入概率随机选择策略,有效保留种群内的优秀基因,引导种群的进化方向。实验结果表明,在CEC2008基准测试函数集上与其他6种算法进行性能与计算效率的比较,本算法具有一定的优势。; 关键词竞争粒子群优化算法多目标模型概率随机选择适应度值多样性; Keywords competitive particle swarm optimize multi-objective model probabilistic random selection fitness value diversity; 分类号 O224 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究: 4; 作者周广金国凯孙杰黄晓明; 机构山东大学机械工程学院山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室山东航空学院机电工程学院; 出处《机电工程》北大核心 2025年第4期618-627,共10页; 基金国家自然科学基金青年基金资助项目(51605256)。; 文摘海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方法。首先,利用AMESim软件搭建了海水泵液压系统仿真模型,利用试验验证了仿真模型的准确性,分别分析了吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力、阀芯质量对阀芯滞后以及容积效率的影响;然后,基于仿真获得的配流阀结构参数与对应输出流量的数据,对比分析了贝叶斯优化随机森林(BO-RF)模型、粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型和随机森林(RF)模型的回归预测结果,以BO-RF模型为回归预测模型,利用遗传算法优化了配流阀结构参数,并获得了结构参数最优解;最后,对优化后的配流阀结构参数进行了仿真分析。研究结果表明:吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力增大能够减小阀芯滞后,提高容积效率,参数增大到临界值后,容积效率会随参数增大而降低;吸、排液阀的阀芯质量增大会增大阀芯滞后,减小容积效率;BO-RF模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R^(2))均优于RF、PSO-RF和BPNN模型,其回归预测准确度更高;对于优化后的结果进行仿真可得:容积效率较原结构提高了4.7%。该模型适用于配流阀结构参数预测和优化问题,可为提高柱塞泵容积效率提供参考。; 关键词三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵容积效率降低阀芯运动滞后贝叶斯优化随机森林回归预测模型粒子群优化随机森林弹簧刚度和预紧力阀芯质量; Keywords three-plunger crank connecting rod high-pressure seawater piston pump reduced volumetric efficiency valve core motion lag Bayesian optimization random forest(BO-RF)regression prediction model particle swarm optimization random forest(PSO-RF) spring stiffness and pre-tightening force valve core weight; 分类号 TH137.51 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型被引量：24: 5; 作者张石郑东健陈卓研; 机构河海大学水利水电学院; 出处《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期39-44,共6页; 基金国家自然科学基金(52179128)。; 文摘针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。; 关键词随机森林变形预测粒子群优化惯性权重自适应变异; Keywords random forest deformation prediction particle swarm optimization inertia weight adaptive mutation; 分类号 TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿	苏哲郭世杰丁强强唐术锋邹云鹤吕贺	《机床与液压》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进粒子群优化算法在GM(1,1,λ)模型上的应用	朱晓曦张潜	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多目标的竞争粒子群优化算法的研究	王彬王丹妮江巧永杨家杰	《西安理工大学学报》 CAS 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究	周广金国凯孙杰黄晓明	《机电工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型	张石郑东健陈卓研	《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心	2022	24	在线阅读下载PDF 职称材料