多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法 被引量：1

1

作者 何加文 许贤泽 高波 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2862-2871,共10页

针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀... 针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。 展开更多

关键词 飞蛾火焰优化算法 多策略融合 随机反向学习 高斯变异 智能优化

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Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法在电力负荷预测中应用 被引量：57

2

作者 张淑清 段晓宁 +4 位作者 张立国 姜安琦 姚玉永 刘勇 穆勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期3120-3129,共10页

电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负... 电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统规划与可靠、经济运行方面具有十分重要的意义,影响着电力系统的诸多决策,如经济调度、自动发电控制、安全评估、维护调度和能源商业化等。该文针对电力负荷预测的多种气象因素影响,提出一种基于Tsne降维可视化分析及飞蛾火焰优化ELM算法(MFOELM)的电力负荷预测新方法。针对影响电力负荷预测的高维气象数据,采用改进的SNE降维可视化分析方法Tsne,解决了数据拥挤造成可视化效果不佳且数据结构易发生改变的问题,通过与Kpca、SNE降维方法的对比实验,证明了Tsne可以更好地将高维气象数据向低维空间映射,较高地保持高维空间中的数据结构并改善数据可视化效果;针对ELM负荷预测模型的局限,利用MFO在求解具有约束和未知搜索空间的复杂问题时具有的优越性对ELM优化,更好地解决了ELM权值输出不稳定,易陷入局部最小值等问题。通过对SAELM、PSOELM、MFOELM三种预测算法进行寻优实验,结果表明MFO不但具有更快的求解速度,而且提高了ELM的预测精度。通过对国际公开的美国日气象数据降维,协同负荷数据进行预测进行对比实验,证明了该文方法的有效性和优越性。该文方法在唐山实际电网负荷预测中应用,为制定合理的电网运行方式提供依据。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 T分布随机邻接嵌入(Tsne) 降维可视化分析 飞蛾火焰优化ELM算法(mfoELM)

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新型飞蛾火焰优化算法的研究 被引量：11

3

作者 田鸿 陈国彬 刘超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第16期138-143,共6页

飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO)是一种自然激励且易于实现的全局优化算法,在许多实际优化任务中表现出良好的性能。然而,MFO算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优解的问题,针对这些不足,提出了一种Kent混沌动态惯性权值... 飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO)是一种自然激励且易于实现的全局优化算法,在许多实际优化任务中表现出良好的性能。然而,MFO算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优解的问题,针对这些不足,提出了一种Kent混沌动态惯性权值的改善飞蛾火焰优化算法(Ameliorative MFO,AMFO)。在AMFO算法中,引入Kent混沌映射搜索策略帮助当前最优解跳出局部最优;采用基于适应度值和迭代次数的动态惯性权值策略来平衡算法的开发和探索能力,以进一步提升MFO算法性能。在8个经典benchmark函数上验证AMFO算法的搜索精度和性能,并将其结果与标准飞蛾火焰优化算法、粒子群算法和差分进化算法进行比较,仿真结果表明AMFO算法具有较好的搜索性能。 展开更多

关键词 群智能 飞蛾火焰优化算法 Kent混沌 动态惯性权值 数值函数

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基于飞蛾火焰优化算法的PMSM分数阶PI~λ研究 被引量：10

4

作者 张学典 孙俊峰 秦晓飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1323-1327,共5页

针对PMSM(永磁同步电机)分数阶PI~λ控制器的参数整定,提出了一种频域法与飞蛾火焰优化算法相结合的方法。以永磁同步电机的分数阶模型作为被控对象,首先使用频域法根据系统的相对稳定性和增益变化的鲁棒性等条件得到控制器的方程;然后... 针对PMSM(永磁同步电机)分数阶PI~λ控制器的参数整定,提出了一种频域法与飞蛾火焰优化算法相结合的方法。以永磁同步电机的分数阶模型作为被控对象,首先使用频域法根据系统的相对稳定性和增益变化的鲁棒性等条件得到控制器的方程;然后结合该方程的图像求解出分数阶PI~λ控制器的参数,以该参数为中心位置,指定寻优的范围,进而应用火焰优化算法对其周围进行寻优。仿真和实验结果表明,该分数阶PI~λ控制器能够降低系统的超调量,提高系统的快速跟踪能力和抗干扰能力,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 PIλ控制器 参数整定 频域法 飞蛾火焰算法

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基于反学习飞蛾火焰算法优化的LSSVM模型及其软测量应用 被引量：2

5

作者 夏祥礼 陈国彬 刘超 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期322-326,共5页

针对最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)软测量模型参数难以估计问题,提出将参数估计转化为约束优化问题,基于反学习飞蛾火焰算法OMFO(opposition-based MFO)优化的LSSVM建模技术,并构建OMFO-LSSVM软测量... 针对最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)软测量模型参数难以估计问题,提出将参数估计转化为约束优化问题,基于反学习飞蛾火焰算法OMFO(opposition-based MFO)优化的LSSVM建模技术,并构建OMFO-LSSVM软测量模型。在MFO(moth-flame optimization)基础上增加新型反学习策略以提升算法性能。针对越界飞蛾,采用一种镜像越界策略保证飞蛾均在维度范围内,改善种群多样性。利用OMFO算法调整模型参数,并建立OMFO-LSSVM软测量模型。将OMFO-LSSVM模型用于机组热耗率预测,预测精度达到0.11%,验证了该模型的可行性与优越性。 展开更多

关键词 软测量 最小二乘支持向量机 飞蛾火焰算法 反学习 越界

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基于改进飞蛾火焰算法的单相逆变器参数辨识 被引量：3

6

作者 吴忠强 申丹丹 +1 位作者 尚梦瑶 戚松崎 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期1416-1424,共9页

提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数... 提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数辨识结果表明,改进飞蛾火焰算法辨识得到的参数值与实际值非常接近,误差很小。改进飞蛾火焰算法能够有效实现逆变器电路参数的精确辨识,进而可应用于参数型故障诊断、运行状态监测和预知维护。 展开更多

关键词 计量学 单相逆变器 参数辨识 飞蛾火焰优化算法 快速傅里叶变换 Levy飞行

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基于飞蛾火焰优化算法的火电调峰负荷分配研究 被引量：6

7

作者 谭政宇 陈仕军 +2 位作者 黄炜斌 马光文 刘艳 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第4期47-52,59,共7页

在分析火电调峰成本的基础上,以调峰成本最小化为目标构建了火电调峰负荷分配模型,引入飞蛾火焰算法作为模型求解方法,以重庆电网为例,共设定3种负荷分配场景,同时以粒子群算法和蚁群算法求解效果与飞蛾火焰算法对比,验证了模型及求解... 在分析火电调峰成本的基础上,以调峰成本最小化为目标构建了火电调峰负荷分配模型,引入飞蛾火焰算法作为模型求解方法,以重庆电网为例,共设定3种负荷分配场景,同时以粒子群算法和蚁群算法求解效果与飞蛾火焰算法对比,验证了模型及求解算法的高效性和合理性。结果表明:3种场景下,随着调峰需求的增加,优化过程中需要部分机组进行深度调峰和启停调峰才能满足调峰需求,优化后系统调峰总成本分别达到了1976万元、2645万元和3287万元;3种算法求解过程中,飞蛾火焰优化算法收敛速度更快,求解效率更高,且经飞蛾火焰优化后的系统调峰总成本最低,相比传统优化算法具有更强的规避局部最优解能力。 展开更多

关键词 火电调峰 负荷分配 调峰成本 飞蛾火焰算法

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融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法 被引量：4

8

作者 郭佳丽 王秋萍 王晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期170-179,共10页

为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对... 为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对飞蛾种群基于适应度值分群,其中一个群采用排序配对学习策略以实现个体间的信息交流,另一个群采用邻域搜索策略以增加种群多样性,这种并行计算能更快地提升整个种群的质量。选取CEC2017测试函数进行数值实验,测试结果和统计分析表明了所提算法具有更高的求解精度和稳定性。将所提算法用于求解OR-Library中的标准实例,结果验证了所提算法对作业车间调度问题是有效的。 展开更多

关键词 飞蛾火焰算法 作业车间调度问题 拟反向学习策略 排序配对学习策略 邻域搜索策略

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基于飞蛾火焰优化算法的改进GM(1,1)模型 被引量：4

9

作者 闫海霞 王秋萍 郭佳丽 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期69-74,共6页

飞蛾火焰优化(MFO)算法是受飞蛾在自然界中的横向定位导航方法启发而提出的一种新的元启发式算法。初值是影响灰色模型预测精度的主要因素之一,针对由辨识参数和初值引起的GM(1,1)模型误差,本文提出一种基于飞蛾火焰优化算法改进的GM(1... 飞蛾火焰优化(MFO)算法是受飞蛾在自然界中的横向定位导航方法启发而提出的一种新的元启发式算法。初值是影响灰色模型预测精度的主要因素之一,针对由辨识参数和初值引起的GM(1,1)模型误差,本文提出一种基于飞蛾火焰优化算法改进的GM(1,1)模型——MFOGM(1,1)。以最小化平均绝对相对误差为目标函数,利用飞蛾火焰优化算法优化GM(1,1)模型的参数,同时在连续区间[x;(1),x;(n)]中搜索最优初值。分别用基本GM(1,1)模型,初值为x;(n)的GM(1,1)模型,MFOGM(1,1)模型对绝缘电阻历史数据进行模拟,三个模型的平均绝对百分比误差MAPE分别是4.30%, 4.60%, 3.74%。实例结果展示,改进的MFOGM(1,1)模型的精度得到了改善,在三个模型中是最好的,表明了所改进的模型的有效性和可行性。 展开更多

关键词 GM(1 1)模型 飞蛾火焰优化算法 参数估计 初值

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冷蠕成形系统飞蛾火焰算法的优化控制 被引量：1

10

作者 于佰文 薛鹏 +1 位作者 姜长泓 檀雨汐 《现代电子技术》 北大核心 2020年第19期88-93,共6页

针对冷蠕成形系统控制过程中存在压力波动的问题,常规PID控制算法存在易陷入局部极值的缺陷,设计一种基于飞蛾火焰优化(MFO)算法的PID控制策略。引入有限元数值模拟软件DEFORM进行冷蠕成形时金属的受力和流向分析,利用所提的算法在全局... 针对冷蠕成形系统控制过程中存在压力波动的问题,常规PID控制算法存在易陷入局部极值的缺陷,设计一种基于飞蛾火焰优化(MFO)算法的PID控制策略。引入有限元数值模拟软件DEFORM进行冷蠕成形时金属的受力和流向分析,利用所提的算法在全局搜索空间中进行勘探,以螺旋路径的形式逼近火焰,在最佳工况点提升三相异步电机的动态响应水平,优化高阶非线性系统的复杂建模过程,同时,减少滑块压力的波动对液压泵的影响。仿真结果表明,所设计的控制策略可以精确优化PID参数,减少压力扰动的影响,在减少超调量和增强系统鲁棒性等方面具有显著效果。 展开更多

关键词 冷蠕成形控制技术 数值模拟 DEFORM 飞蛾火焰优化算法 PID控制 三相异步电机

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飞蛾火焰优化算法在承压含水层参数反演中的应用 被引量：21

11

作者 崔东文 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2016年第7期28-33,共6页

通过10个典型低维函数对一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行对比。以无界井流问题及直线隔水边界附近井流问题的解析解为基础,将MFO算法应用于分析抽水试验数据,进... 通过10个典型低维函数对一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行对比。以无界井流问题及直线隔水边界附近井流问题的解析解为基础,将MFO算法应用于分析抽水试验数据,进行反演承压含水层参数,并以2个实例对MFO算法进行验证。结果表明:MFO算法在低维函数极值寻优问题上具有较好的收敛精度和全局寻优能力,寻优精度较PSO算法提高了7个数量级以上。MFO算法对2个实例的反演精度较文献改进SA算法等提高了56.5%以上,具有较好的稳健性能、收敛速度和全局寻优能力。利用MFO算法对承压含水层参数进行反演,可获得比相关文献更高的反演精度,不但为精确估计承压含水层参数提供了有效方法,而且拓展了MFO算法在地下水模型参数反演中的应用,具有良好的应用价值和前景。 展开更多

关键词 飞蛾火焰优化算法 粒子群优化算法 仿真验证 含水层参数 参数反演

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基于混沌初始化和高斯变异的飞蛾火焰优化算法 被引量：17

12

作者 刘倩 冯艳红 陈嶷瑛 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期53-58,共6页

针对飞蛾火焰优化算法(moth-flame optimization algorithm,MFO)在求解最优化问题时存在寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌初始化和高斯变异的改进飞蛾火焰优化算法。首先,采用立方混沌映射对飞蛾种群进行初始化操作,... 针对飞蛾火焰优化算法(moth-flame optimization algorithm,MFO)在求解最优化问题时存在寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌初始化和高斯变异的改进飞蛾火焰优化算法。首先,采用立方混沌映射对飞蛾种群进行初始化操作,使飞蛾更均匀地分布于搜索空间;其次,应用高斯变异对种群中少数较差个体进行扰动以增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过阿基米德曲线扩大搜索范围,提高算法对未知领域的探索能力。在CEC14测试函数及21个可扩展Benchmark函数上进行了一系列实验,与标准飞蛾火焰优化算法、遗传算法、人工蜂群算法、粒子群算法、差分进化算法、花授粉算法和蝴蝶优化算法进行比较,结果表明,该算法能明显提高解的精度和算法的收敛速度。 展开更多

关键词 混沌初始化 高斯变异 阿基米德曲线 飞蛾火焰优化算法 群体智能

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改进飞蛾火焰算法在多目标水资源优化配置中的应用 被引量：7

13

作者 闫志宏 王树谦 +2 位作者 刘彬 徐丹 李苏 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第7期53-59,65,共8页

水资源紧缺局面愈演愈烈,迫切需要进行水资源优化配置,以此提高水资源利用效率。基于自然元启发的优化算法越来越多的应用于求解多目标水资源优化配置问题。飞蛾火焰算法全局收敛性能较差且容易陷入局部最优解,针对以上问题,结合帕累托... 水资源紧缺局面愈演愈烈,迫切需要进行水资源优化配置,以此提高水资源利用效率。基于自然元启发的优化算法越来越多的应用于求解多目标水资源优化配置问题。飞蛾火焰算法全局收敛性能较差且容易陷入局部最优解,针对以上问题,结合帕累托最优解概念,引入快速非支配排序策略,利用拥挤度及拥挤度比较算子对飞蛾火焰算法进行改进,继而采用改进的飞蛾火焰算法对ZTD1、ZTD2及ZDT3等3个多目标函数进行仿真实验,结果表明计算得到的帕累托最优前沿接近于理想帕累托前沿,收敛性能及精度优于本文所列举大部分多目标优化算法。最后将改进飞蛾火焰算法应用于三亚市水资源优化配置中,得到了23组帕累托最优解。选择了对缺水量最小有特殊偏好的方案作为最终决策方案,结果显示三亚市不同用水户总需水量39015万m^3,各用水户总分配水量为39015万m^3,缺水量为0,产生的经济效益为203.91亿元。改进的飞蛾火焰算法为多目标水资源优化配置问题提供了新的求解方法。 展开更多

关键词 水资源 多目标 优化配置 改进飞蛾火焰优化算法

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飞蛾火焰优化算法-投影寻踪回归模型在需水预测中的应用 被引量：7

14

作者 崔东文 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 2017年第2期25-29,共5页

基于用水时间序列构建投影寻踪回归(PPR)需水预测模型。针对PPR模型矩阵参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法优化PPR模型矩阵参数,提出MFO-PPR预测模型,并构建MFO-BP模型作对比,以1980—2013年... 基于用水时间序列构建投影寻踪回归(PPR)需水预测模型。针对PPR模型矩阵参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法优化PPR模型矩阵参数,提出MFO-PPR预测模型,并构建MFO-BP模型作对比,以1980—2013年上海市需水预测为例,分别利用实例前20组和后10组数据对模型参数进行率定及预测。结果表明:MFO-PPR模型对实例后10 a需水预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.84%、4.20%,预测精度优于MFO-BP模型的2.06%、4.61%。MFO算法具有较好的全局寻优能力,将MFO算法应用于PPR模型参数寻优,可有效地提高PPR模型的预测精度。 展开更多

关键词 需水预测 飞蛾火焰优化算法 投影寻踪回归 参数优化

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基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法及在乙烯聚合过程动力学参数估计中的应用 被引量：2

15

作者 安许锋 田洲 钱锋 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期918-925,共8页

针对飞蛾火焰算法(MFO)早熟和易陷入局部最优的缺点,研究提出了一种基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法(MSMFO)。该算法通过莱维飞行和布朗运动两种机制的随机选择对飞蛾粒子进行重新定位,以克服种群后期多样性严重下降的缺陷。通过对8... 针对飞蛾火焰算法(MFO)早熟和易陷入局部最优的缺点,研究提出了一种基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法(MSMFO)。该算法通过莱维飞行和布朗运动两种机制的随机选择对飞蛾粒子进行重新定位,以克服种群后期多样性严重下降的缺陷。通过对8个测试函数的仿真对比,MSMFO具有更高的收敛精度和更好的全局收敛能力。将MSMFO算法用于工业乙烯聚合过程动力学参数估计。以聚合反应动力学参数为决策变量,模型输出的数均分子量和重均分子量与实际值之间的相对误差平方为目标。结果证明,MSMFO算法具有更好的收敛性。 展开更多

关键词 飞蛾火焰算法 莱维飞行 布朗运动 动力学参数估计

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基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测 被引量：24

16

作者 王凌云 林跃涵 +2 位作者 童华敏 李黄强 张涛 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第20期74-81,共8页

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析... 电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。 展开更多

关键词 短期负荷预测 Apriori关联分析 飞蛾火焰算法 长短时记忆神经网络

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改进MFO-LSTM网络的风电机组齿轮箱故障预警研究 被引量：7

17

作者 周伟 魏鑫 李西兴 《机床与液压》 北大核心 2024年第4期185-194,共10页

风电机组齿轮箱在数据采集与监控系统(SCADA)的帮助下,通过监控齿轮箱油温是否超过阈值实现故障报警,其判断精度不高且问题发现不及时,因此使用长短期记忆网络模型(LSTM)融合SCADA数据实现对齿轮箱油温状态的预测。用齿轮箱正常运行状... 风电机组齿轮箱在数据采集与监控系统(SCADA)的帮助下,通过监控齿轮箱油温是否超过阈值实现故障报警,其判断精度不高且问题发现不及时,因此使用长短期记忆网络模型(LSTM)融合SCADA数据实现对齿轮箱油温状态的预测。用齿轮箱正常运行状态下的数据训练LSTM模型,计算油温预测值与真实值之间的残差,根据正态分布的原则设置残差的上下预警阈值,用来对齿轮箱故障进行预警。为简化训练模型的复杂度,在SCADA数据中选用与齿轮箱油温相关性较为密切的参数作为LSTM模型的输入项。为降低因LSTM模型超参数设置不当造成的预测准确度表现不佳,提出改进飞蛾火焰算法(MFO)与LSTM的组合模型,在保留MFO算法强大的全局搜索能力的同时,使其避免陷入局部搜索的陷阱,通过改进MFO对LSTM模型参数进行迭代优化,最终构建合适的模型。最后通过某风电机组SCADA数据验证该方法能够有效预警齿轮箱的故障,并且与其他方法相比准确度更高,预警更及时,迭代效果更好。 展开更多

关键词 风电机组齿轮箱 长短期记忆网络模型(LSTM) 故障预警 数据采集与监控系统(SCADA) 飞蛾火焰算法(mfo)

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基于自适应飞蛾扑火优化算法的三维路径规划 被引量：12

18

作者 王智慧 代永强 刘欢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期63-69,共7页

三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入... 三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策略和位置交叉策略,在动态调整飞蛾飞行方向的同时不断产生新个体,有效避免了算法陷入局部最优;通过自适应调整火焰的数量,在算法全局探索阶段增强了种群多样性,避免了早熟收敛。将自适应飞蛾扑火优化算法与其他群智能算法用于三维路径规划问题求解,实验结果表明,改进的自适应飞蛾扑火优化算法在所有算法中代价值最小,收敛速度最快,说明该算法在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。 展开更多

关键词 飞蛾扑火优化算法 自适应惯性权重 火焰 多样性 收敛精度 路径规划

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ReliefF-MFO多标签特征选择算法 被引量：9

19

作者 何牧宇 周晖 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期3469-3473,共5页

为解决启发式算法在多标签特征选择中可以达到较好效果但效率很低的问题,提出一种基于启发式算法的混合特征选择算法。使用ReliefF方法去除不相关特征,采用MFO算法进行特征子集寻优,提高分类器性能的同时达到较高的效率。将所提方法应... 为解决启发式算法在多标签特征选择中可以达到较好效果但效率很低的问题,提出一种基于启发式算法的混合特征选择算法。使用ReliefF方法去除不相关特征,采用MFO算法进行特征子集寻优,提高分类器性能的同时达到较高的效率。将所提方法应用于多个典型多标签数据集分类问题并与现有启发式特征选择方法进行对比,实验结果表明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 多标签分类 多标签特征选择 混合式特征选择 飞蛾火焰优化算法 RELIEFF算法

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基于MFO算法的无刷直流电机模糊控制设计 被引量：9

20

作者 刘雨豪 廖平 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第4期107-111,共5页

模糊控制在无刷直流电机(BLDCM)控制中应用广泛,针对其不能实时更新控制参数的缺点,首次提出了基于飞蛾火焰优化(MFO)算法的模糊控制器设计。对于BLDCM控制系统变量复杂且非线性,难以建立具体的数学模型的问题,搭建了电流和转速双闭环... 模糊控制在无刷直流电机(BLDCM)控制中应用广泛,针对其不能实时更新控制参数的缺点,首次提出了基于飞蛾火焰优化(MFO)算法的模糊控制器设计。对于BLDCM控制系统变量复杂且非线性,难以建立具体的数学模型的问题,搭建了电流和转速双闭环控制的模块化电机仿真模型。算法在线优化量化因子和比例因子,用ITAE验证适应度目标函数的合理性。仿真结果表明所提出的方法使得控制系统具有超调小和控制精度高的优点。 展开更多

关键词 无刷直流电机 PID 模糊控制 飞蛾火焰优化算法 MATLAB建模 仿真

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