期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到63篇文章
< 1 2 … 4 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识 被引量：1
1
作者 高展鹏 易文俊 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期72-82,共11页
弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组... 弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组合模型来辨识弹丸的气动参数,为充分挖掘SSA算法性能,提高辨识精确度,将对SSA算法的初始化策略、收敛因子和加入者的位置更新策略进行改进,采用CEC2022测试函数对改进后的麻雀搜索算法(ISSA)的改进措施的有效性进行验证,并采用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数,提出ISSA-KELM辨识模型。研究结果表明,直接采用极限学习机(ELM)算法的辨识精确度最低,无法描述非线性区域弹丸的气动参数特征,通过在ELM算法中引入核函数提出KELM方法可以将辨识精确度提高1~4个量级,KELM和SSA-KELM等模型在非线性区域的辨识结果与真实值还有一定的差距,而采用ISSA-KELM模型的辨识结果最为精确,相比较基本的ELM算法辨识结果提高约4~5个量级,可以准确获取弹丸的气动参数,本研究为精确飞行轨迹预测和导弹性能优化提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 弹丸 麻雀搜索算法 核极限学习机 气动参数辨识 非线性
在线阅读 下载PDF
基于萤火虫扰动麻雀搜索算法-极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究 被引量：20
2
作者 赵靖英 吴晶晶 +2 位作者 张雪辉 张文煜 姚帅亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1612-1622,共11页
光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功... 光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功率点电压Um与短路电流Isc、最大功率点电流Im分别表征短路与断路故障;U-I特性曲线二阶导数零点数表征局部阴影故障,并利用遗传模拟退火算法优化的模糊C均值聚类算法(the fuzzy C-means clustering algorithm optimized by the genetic simulated annealing algorithm,GSA-FCM)验证Um、Im表征不同程度局部阴影故障的有效性;并网电流总谐波畸变率表征雨天接地故障。引入萤火虫扰动的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm with firefly perturbation,FSSA)优化传统极限学习机(extreme learning machine,ELM),建立FSSA-ELM模型,解决传统故障诊断方法实现复杂、收敛速度慢的问题。基于现场数据驱动,建立考虑对地寄生电容的光伏系统仿真模型和实验平台,设计2种不同辐照度范围的仿真方案和实验方案进行方法验证,结果表明,FSSA-ELM模型结合ELM实现简单且FSSA收敛速度快的特点,利用6维故障特征向量,可准确识别光伏阵列故障类型。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 并网电流总谐波畸变率 故障特征量 萤火虫扰动麻雀搜索算法–极限学习机 寄生电容
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法和核极限学习机的电站锅炉燃烧优化 被引量：15
3
作者 冯磊华 张杰 詹毅 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期96-102,共7页
为了实现“双碳”目标,对电站锅炉燃烧系统进行改造升级势在必行。首先利用精英反向学习策略、动态惯性权重和自适应t分布变异对麻雀搜索算法(SSA)的种群初始化和位置更新进行改进,获得一种新的改进麻雀搜索算法(ISSA)。然后通过ISSA优... 为了实现“双碳”目标,对电站锅炉燃烧系统进行改造升级势在必行。首先利用精英反向学习策略、动态惯性权重和自适应t分布变异对麻雀搜索算法(SSA)的种群初始化和位置更新进行改进,获得一种新的改进麻雀搜索算法(ISSA)。然后通过ISSA优化核极限学习机(KELM)的正则化系数和核函数参数,建立ISAA-KELM锅炉燃烧特性预测模型。采用该预测模型对某超超临界660 MW机组实际运行数据进行预测,预测结果得到锅炉NO_(x)排放质量浓度和锅炉热效率的平均绝对误差率分别为1.441 7%和0.023 9%,预测效果较好。最后,根据该模型预测结果,利用ISSA对2种典型工况锅炉运行可调参数进行寻优,优化后低负荷工况锅炉NO_(x)排放质量浓度降低约91.73 mg/m~3,热效率提高0.54%,高负荷工况锅炉NO_(x)排放质量浓度降低约45.96 mg/m~3,热效率提高0.50%。 展开更多
关键词 电站锅炉 燃烧优化 预测模型 麻雀搜索算法 核极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法-核极限学习机耦合算法的滑坡位移预测模型 被引量：30
4
作者 马飞燕 李向新 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第5期1786-1793,共8页
传统的位移预测模型需要大量数据作为原始训练样本,一定程度上限制了预测模型的应用。为在有限的位移监测数据下进一步提高预测精度,针对金沙江沿岸某长期变形的滑坡体,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA),结合核极限学习... 传统的位移预测模型需要大量数据作为原始训练样本,一定程度上限制了预测模型的应用。为在有限的位移监测数据下进一步提高预测精度,针对金沙江沿岸某长期变形的滑坡体,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA),结合核极限学习机算法(kernel-based extreme learning machine,KELM)算法,对滑坡的位移变化提出一种新的多变量位移预测方法,并与传统的支持向量机(support vector machine,SVM)进行对比,结果显示改进的SSA-KELM耦合滑坡预测模型比SVM模型预测精度更高,对金沙江沿岸地区的滑坡具有良好的位移预测效果。 展开更多
关键词 核极限学习机 麻雀搜索算法 滑坡位移预测 小波变换 全球定位系统
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀算法优化深度极限学习机的缺失数据预测 被引量：12
5
作者 张文帅 王占刚 《电子测量技术》 北大核心 2022年第15期63-67,共5页
数据缺失降低了数据的可利用性,因此如何预测缺失数据变得尤为重要。针对缺失数据问题,提出一种改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机的预测算法。首先,将Singer混沌映射、柯西-高斯变异策略和余弦权重因子与麻雀搜索算法结合;其次利用... 数据缺失降低了数据的可利用性,因此如何预测缺失数据变得尤为重要。针对缺失数据问题,提出一种改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机的预测算法。首先,将Singer混沌映射、柯西-高斯变异策略和余弦权重因子与麻雀搜索算法结合;其次利用改进后的麻雀搜索算法优化深度极限学习机中的各极限学习机中自动编码器的输入权重与偏置,进行缺失数据预测。实验表明,在小数据量,低缺失率下时,改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机相较于麻雀搜索算法优化深度极限学习机、粒子群优化深度极限学习机、深度极限学习机,其稳定性强,预测精度最高;在均方根误差、平均绝对误差等评价指标上改进麻雀搜索算法优化深度极限学习机优于对比算法。 展开更多
关键词 缺失数据预测 深度极限学习机 麻雀搜索算法 混沌映射 变异策略
在线阅读 下载PDF
基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法 被引量：1
6
作者 汤渊 吴裕宙 +2 位作者 苏盛 刘韵艺 王耀龙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期59-68,共10页
为准确识别违规的分布式光伏扩容骗补用户,提出一种基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法。首先利用同地区光伏发电出力具有相似性的特点,通过余弦相似度对参考电站和待测站点进行预处理;然后应用麻雀搜索算法SSA(sparrow sear... 为准确识别违规的分布式光伏扩容骗补用户,提出一种基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法。首先利用同地区光伏发电出力具有相似性的特点,通过余弦相似度对参考电站和待测站点进行预处理;然后应用麻雀搜索算法SSA(sparrow search algorithm)对深度极限学习机DELM(deep extreme learning machine)的权值参数优化,用预处理的数据集训练SSA-DELM拟合模型,并根据光伏扩容的特性计算扩容系数。实验结果验证了所提方法对分布式光伏违规扩容用户识别的有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 违规扩容 深度极限学习机 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于近邻成分分析与优化核极限学习机的光伏接入配电网漏电识别 被引量：7
7
作者 汪自虎 王文天 +3 位作者 惠慧 王铭 李刚 许洪华 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期203-211,共9页
在光伏接入的配电网中,现有漏电保护装置无法区分光伏设备漏电流与发生生物触电时的故障漏电流,导致系统存在安全隐患。针对此问题,提出一种基于近邻成分分析(neighborhood component analysis,NCA)与核极限学习机(kernel extreme learn... 在光伏接入的配电网中,现有漏电保护装置无法区分光伏设备漏电流与发生生物触电时的故障漏电流,导致系统存在安全隐患。针对此问题,提出一种基于近邻成分分析(neighborhood component analysis,NCA)与核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的光伏接入配电网漏电识别方法。首先,构建了9维原始故障特征集,并采用NCA从9维特征集中选择得到4维高相关性特征子集;然后,将得到的4维特征子集作为KELM的输入,建立基于KELM的漏电识别模型,并通过麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对KELM模型中的参数进行优化;最后,将所提SSA-KELM方法应用于漏电识别,并与标准核极限学习机(KELM)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)进行了对比。比较结果表明:SSA-KELM对光伏接入配电网漏电类型的识别率最高,平均识别准确率达97.98%,为有效识别生物体触电与光伏漏电提供一定理论参考。 展开更多
关键词 光伏接入的配电网 生物触电 光伏设备漏电 近邻成分分析 核极限学习机 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于改进极限学习机的路面附着系数估计
8
作者 康谷峰 张冰战 +2 位作者 尹晨晨 边博乾 邱明明 《农业装备与车辆工程》 2024年第8期33-39,共7页
路面附着系数是车-路相互作用中最为关键的参数之一,精确识别路面附着系数可用来确定汽车最佳安全控制方式,为此,提出一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的路面附着系数估计方法。对车辆进行动力学分析,确定神经网... 路面附着系数是车-路相互作用中最为关键的参数之一,精确识别路面附着系数可用来确定汽车最佳安全控制方式,为此,提出一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的路面附着系数估计方法。对车辆进行动力学分析,确定神经网络模型的输入量;搭建整车模型和工况,进行仿真试验建立数据集;利用限幅递推平均滤波算法处理数据集,并利用麻雀搜索算法对极限学习机进行改进优化,提高ELM的准确性及稳定性。试验结果表明,改进后的ELM在多方面性能有综合提升,预测准确率为93.4%,提高了4.89%,收敛速度提高了41.33%。 展开更多
关键词 极限学习机 路面附着系数估计 麻雀搜索算法 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用 被引量：23
9
作者 宋立钦 陈文杰 +2 位作者 陈伟海 林岩 孙先涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2187-2199,共13页
针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公... 针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 樽海鞘群算法 镜像选择 自适应步长因子 模拟退火机制 极限学习机
在线阅读 下载PDF
核主元分析与优化核极限学习机模型在电石炉爆炸风险评估中的应用
10
作者 毕颖 马世杰 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2075-2084,共10页
为准确判断电热法电石生产工艺中电石炉的爆炸风险等级,提出了一种精准有效的风险评估模型。首先,基于危险与可操作性(Hazard and Operability, HAZOP)分析筛选出人、物料、设备、管理四方面的34项爆炸风险因素,考虑到因素间存在非线性... 为准确判断电热法电石生产工艺中电石炉的爆炸风险等级,提出了一种精准有效的风险评估模型。首先,基于危险与可操作性(Hazard and Operability, HAZOP)分析筛选出人、物料、设备、管理四方面的34项爆炸风险因素,考虑到因素间存在非线性关联,采用核主元分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)进行属性约简,减少冗杂信息的干扰。其次,利用融合了Tent混沌序列、高斯变异与混沌扰动的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)寻优核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)的惩罚系数与核参数,建立KPCA-ISSA-KELM风险评估模型。最后,使用该模型分析83组实例数据,选取其中59组用于模型训练,其余24组用于测试。在测试结果中,该模型正确分类了22组数据的风险等级,判别准确率为91.67%,在各项性能指标上均优于对照模型,表明该模型对电热法工艺电石炉的爆炸风险等级具备高识别精度。 展开更多
关键词 安全工程 风险评估 电石炉 核主元分析(KPCA) 麻雀搜索算法(SSA) 核极限学习机(KELM)
在线阅读 下载PDF
基于改进SSA算法优化极限学习机模型的土壤供肥量预测 被引量：4
11
作者 李井竹 刘秋菊 王仲英 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第10期174-184,共11页
针对传统农业灌溉系统中土壤供肥量预测准确率低、效率差的问题,提出基于改进麻雀搜索算法优化极限学习机(MHISSA-ELM)的农作物土壤供肥量预测模型。首先,引入飞行引领、分段权重正余弦优化发现者位置更新、警戒者步长因子非线性更新和... 针对传统农业灌溉系统中土壤供肥量预测准确率低、效率差的问题,提出基于改进麻雀搜索算法优化极限学习机(MHISSA-ELM)的农作物土壤供肥量预测模型。首先,引入飞行引领、分段权重正余弦优化发现者位置更新、警戒者步长因子非线性更新和变异对立学习机制,对传统麻雀搜索算法的盲目飞行、种群多样性、全局搜索与局部开发均衡性及跳离局部最优的全局搜索能力进行改进,提高算法寻优性能,实现多策略混合改进麻雀搜索算法MHISSA。然后,为提高极限学习机ELM的预测精度和泛化能力,利用MHISSA算法迭代优化ELM网络的关键参数:连接权重和隐含层偏差,并以农作物土壤供肥量预测为目标,构建基于MHISSA优化极限学习机的土壤供肥量预测模型。试验结果表明,与同类的四种预测模型相比,MHISSA-ELM的预测曲线与实际曲线最贴近,预测误差可以控制在[-10,15]kg/hm 2之间,最大相对误差为4.8%,绝对百分比误差MAPE为1.7%,预测精度为所有对比模型中最高,模型在农业智能灌溉领域具有实用性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 极限学习机 土壤供肥量预测 智能灌溉 智能农业
在线阅读 下载PDF
基于融合少数类过采样均衡多分类数据的改进极限学习机的变压器故障诊断方法 被引量：16
12
作者 王艳 李伟 +2 位作者 赵洪山 申宗旺 王寅初 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3799-3807,共9页
针对变压器小概率故障事件导致数据集不均衡时,严重影响故障识别能力的问题,提出一种基于融合少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法均衡多分类数据的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorith... 针对变压器小概率故障事件导致数据集不均衡时,严重影响故障识别能力的问题,提出一种基于融合少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法均衡多分类数据的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的变压器故障诊断方法。首先,利用K-means算法对样本空间进行聚类,基于不平衡度选择聚类中心,利用SMOTE算法向聚类簇合成新样本以增强类内特征的聚合性;其次,针对边界区的样本,利用基于不同策略的Borderline-SMOTE算法向聚类簇合成新样本以增大类间特征的差异性;最后,利用基于Tent混沌映射的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型中的输入权值和隐藏层偏置进行优化,以提高算法的全局搜索能力和模型的诊断精度。基于变压器油色谱数据的故障诊断实验结果表明:所提基于融合SMOTE均衡多分类数据的ISSA-ELM变压器故障诊断方法能够有效改善诊断模型对多数类的偏向问题,进一步提升模型的诊断精度、收敛速度和稳定性,适用于变压器非均衡数据集的多分类故障诊断。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 非均衡数据 合成少数类过采样 麻雀搜索算法 极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于优化核极限学习机的工控入侵检测方法 被引量：9
13
作者 杜晔 王子萌 黎妹红 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第2期1-9,共9页
针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集... 针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集理论增加初始种群的多样性以增强全局搜索能力,提出非线性递减安全值策略并在算法迭代过程引入混沌算法避免陷入局部极小值,以扩展搜索区域。实验结果表明,文章提出的算法具有高检测率、低误报率的优势,能够满足工业控制系统高实时性的要求。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 核极限学习机 工业控制系统 入侵检测
在线阅读 下载PDF
基于特征优选与改进极限学习机的锂电池SOC估计 被引量：14
14
作者 寇发荣 罗希 +2 位作者 门浩 郭杨娟 杨天祥 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1234-1243,共10页
为提高数据驱动方法预测荷电状态(state of charge,SOC)的效率与精度,提出一种基于特征优选与改进极限学习机的SOC估计方法。采用公开数据作为训练集,利用随机森林(random forest,RF)算法判定训练集各特征对SOC的影响程度,选择出最优训... 为提高数据驱动方法预测荷电状态(state of charge,SOC)的效率与精度,提出一种基于特征优选与改进极限学习机的SOC估计方法。采用公开数据作为训练集,利用随机森林(random forest,RF)算法判定训练集各特征对SOC的影响程度,选择出最优训练样本,并对优选样本的合理性进行验证;利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对SOC进行预测,针对ELM在预测过程中随机产生的权值及阈值的不稳定性导致SOC估计精度不理想的问题,选取麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)进行参数优化以提高估计精度;随后,通过BJDST工况仿真试验对SSA参数优化的有效性进行验证;在恒流放电与DST工况实验下,分别利用改进极限学习机(SSA-ELM)、ELM、支持向量机(support vector machine,SVM)与BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)对SOC进行预测,结果表明,SSA-ELM算法预测效果最优,预测误差基本保持在1.5%以内,可实现较高精度的SOC预测。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 麻雀搜索算法(SSA) 极限学习机(ELM) 特征优选 荷电状态(SOC)
在线阅读 下载PDF
膜内麻雀优化ELM的软件缺陷预测算法
15
作者 唐宇 代琪 +1 位作者 杨梦园 陈丽芳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期643-654,共12页
原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精... 原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精度。为进一步验证IMSSA的性能,使用IMSSA优化极限学习机(ELM)参数,提出一种膜内麻雀优化ELM(IMSSA-ELM)算法,并将其应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明:在15个公开的软件缺陷数据集中,IMSSA-ELM算法预测性能在G-mean、MCC这2个评价指标下明显优于其他4种先进的对比算法,表明IMSSA-ELM算法具有更好的预测精度和稳定性,其实验结果在Friedman ranking和Holm’s post-hoc test非参数检验中具有明显的统计显著性。 展开更多
关键词 改进麻雀搜索算法 膜计算 极限学习机 优化算法 软件缺陷预测
在线阅读 下载PDF
基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断
16
作者 戈淳 闫灶宇 +1 位作者 商嘉桐 薛红涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期68-76,共9页
[目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振... [目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振动信号在时域、频域与时频域内的特征信息,构建多域特征参数集,作为故障诊断模型的输入;然后,运用麻雀搜索算法改进ELM网络的模型参数优化方法,确定最优的权值与阈值,进而提高故障诊断ELM模型的识别精度。最后,通过船用电机试验台架实验数据和开源实验数据,对电机轴承故障状态进行识别。[结果]基于船用电机试验台架的实验数据验证表明,采用多域特征参数集的故障诊断模型在训练集和测试集上的识别精度均为100%;基于开源实验数据验证表明,改进ELM模型的测试集识别精度为90.5%,相较于原始ELM模型提高了12.7%,且训练集识别精度与测试集识别精度均高于其他诊断模型。[结论]所提方法在输入特征参数集与诊断模型上均有改进,可有效识别电机轴承故障状态,且模型具有良好的稳定性,为船舶电机轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动机 轴承 故障分析 故障诊断 多域信息融合 麻雀搜索算法 极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于优化的深度极限学习机的柴油车NO_(x)排放预测 被引量：1
17
作者 李勇志 胡磬遥 +1 位作者 任洪娟 黄成 《环境监测管理与技术》 CSCD 2023年第4期53-56,共4页
用麻雀搜索算法优化的深度极限学习机(SSA-DELM)构建柴油车NO_(x)排放预测模型,对柴油车低速、中速和高速状态下的NO_(x)排放进行预测,并将此模型性能与深度极限学习机(DELM)模型性能进行对比分析。结果表明:SSA-DELM模型的预测效果较好... 用麻雀搜索算法优化的深度极限学习机(SSA-DELM)构建柴油车NO_(x)排放预测模型,对柴油车低速、中速和高速状态下的NO_(x)排放进行预测,并将此模型性能与深度极限学习机(DELM)模型性能进行对比分析。结果表明:SSA-DELM模型的预测效果较好,在低速、中速、高速状态下该模型平均绝对百分比误差MAPE分别为0.0610、0.0449、0.0391;在低速、中速、高速状态下SSA-DELM模型的性能评价指标比DELM模型性能评价指标分别优约23%、44%、11%。 展开更多
关键词 NO_(x) 重型柴油车 麻雀搜索算法 深度极限学习机 排放预测
在线阅读 下载PDF
甘蔗收获机根部切割系统负载压力预测模型研究
18
作者 麻芳兰 罗一鸣 +3 位作者 李嘉诚 苗金泽 叶凤滋 陈彬 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期81-89,共9页
为了提高甘蔗收获机切割深度控制系统的适用范围和准确度,针对当前参考压力设定无法根据土壤参数和机车参数自动调整的问题,建立了负载压力预测模型。通过正交试验方法对负载压力与入土切割深度、喂入量、土壤含水率、土壤坚实度之间的... 为了提高甘蔗收获机切割深度控制系统的适用范围和准确度,针对当前参考压力设定无法根据土壤参数和机车参数自动调整的问题,建立了负载压力预测模型。通过正交试验方法对负载压力与入土切割深度、喂入量、土壤含水率、土壤坚实度之间的关系进行了数据采集,并将试验数据作为负载压力预测模型的训练样本和测试样本。根据训练样本建立极限学习机(ELM)和基于麻雀搜索算法优化的极限学习机(SSA-ELM)负载压力预测模型,并通过测试样本对预测模型进行性能评价。结果表明,与ELM模型相比,SSA-ELM预测模型平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差在黄壤条件下降低50.00%、44.14%和44.44%,在红壤条件下降低58.33%、56.98%和57.14%。为了检验负载压力预测模型在实际收获过程中的适用性,在试验平台上模拟蔗地遇到的各种工况,将预测模型应用于现有控制系统进行试验。结果表明,当入土切割深度为20 mm、作业速度为0.34 m/s、刀盘转速为700 r/min时,预测模型满足参考压力的设定要求,且切割深度与目标深度最大误差不大于5 mm,满足甘蔗收获生产的实际要求。 展开更多
关键词 甘蔗收获机 入土切割 负载压力 极限学习机 麻雀搜索算法 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于SSA-ELM算法的基坑地表沉降预测 被引量：6
19
作者 刘银涛 任超 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期471-475,共5页
针对传统的极限学习机算法(ELM)在进行深基坑的地表沉降预测时易陷入局部极小、网络结构中参数选取不准确及预测精度不佳等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机算法的基坑地表沉降预测模型。根据麻雀搜索算法收敛速度... 针对传统的极限学习机算法(ELM)在进行深基坑的地表沉降预测时易陷入局部极小、网络结构中参数选取不准确及预测精度不佳等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机算法的基坑地表沉降预测模型。根据麻雀搜索算法收敛速度快、寻优能力与稳定性较强等特点,对极限学习机算法中的连接权值与阈值进行优化,并将优化后的模型应用于基坑的地表沉降预测。将麻雀搜索算法优化后的极限学习机算法(SSA-ELM)与ELM、 GA-ELM、 PSO-ELM算法进行预测精度对比,结果表明:SSA-ELM算法的预测精度高于ELM、 GA-ELM、 PSO-ELM算法,且其稳定性更强,在基坑的地表沉降预测方面效果更好,实现了提高预测精度的目的,具有一定的可行性和实用性。 展开更多
关键词 极限学习机 麻雀搜索算法 优化 沉降预测 基坑
在线阅读 下载PDF
机构动作可靠性估计的自适应极值响应面法
20
作者 文浩 侯保林 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期581-589,共9页
针对存在随机-区间混合不确定性的机构动作可靠性估计问题,本文提出了一种基于自适应极值响应面的高效计算方法,将其转化为随机不确定性下的动作可靠度上下界求解问题。使用麻雀搜索算法优化的混合核极限学习机构建从混合不确定性变量... 针对存在随机-区间混合不确定性的机构动作可靠性估计问题,本文提出了一种基于自适应极值响应面的高效计算方法,将其转化为随机不确定性下的动作可靠度上下界求解问题。使用麻雀搜索算法优化的混合核极限学习机构建从混合不确定性变量到极限状态函数响应值的初始响应面和从随机变量到极限状态函数响应极值的极值响应面;利用结合主动学习与反向学习的自适应加点策略选取极限状态曲面附近的样本点更新极值响应面以提高其精度与效率;最后结合极值响应面和蒙特卡罗仿真算得到动作可靠度上下界的近似解。通过数值案例和回转链式输送机的工程案例对所提自适应极值响应面方法的高效性与准确性进行了验证,为随机-区间混合不确定性下的机构动作可靠性估计提供了一种参考。 展开更多
关键词 动作可靠性 混合不确定性 极值响应面 自适应加点策略 混合核极限学习机 麻雀搜索算法 主动学习 反向学习
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 4 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部