基于鬣狗算法神经网络反演林地叶面积指数 被引量：1

1

作者 冷欣 洪增宇 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期176-185,共10页

针对遥感影像的神经网络模型对林地叶面积指数(LAI)反演容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于GF-1遥感影像和PROSAIL模型反演数据建立鬣狗算法神经网络模型,并与BP神经网络模型进行对比.结果表明,BP神经网络训练集的均方根误差(... 针对遥感影像的神经网络模型对林地叶面积指数(LAI)反演容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于GF-1遥感影像和PROSAIL模型反演数据建立鬣狗算法神经网络模型,并与BP神经网络模型进行对比.结果表明,BP神经网络训练集的均方根误差(RMSE)值为0.140,验证集RMSE值为0.137,测试集决定系数(R^(2))为0.525;鬣狗神经网络训练集的RMSE值为0.131,验证集RMSE值为0.132,测试集决定系数(R^(2))为0.703.本研究提出的鬣狗算法,可提升神经网络模型的反演性能,为GF-1卫星在大范围林地LAI反演的应用推广提供了方法思路. 展开更多

关键词 叶面积指数 PROSAIL模型 BP神经网络 鬣狗算法

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基于改进斑点鬣狗算法的作业车间协同调度

2

作者 董海 范英建 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第12期159-163,共5页

针对分布式柔性作业车间调度问题,构建以最小化最大完工时间和最小化能耗双目标车间模型,提出一种离散型斑点鬣狗算法。首先,采用一种随机型离散编码方法对斑点鬣狗特征信息进行编码,生成斑点鬣狗的初始位置,根据作业负载规则得出初始解... 针对分布式柔性作业车间调度问题,构建以最小化最大完工时间和最小化能耗双目标车间模型,提出一种离散型斑点鬣狗算法。首先,采用一种随机型离散编码方法对斑点鬣狗特征信息进行编码,生成斑点鬣狗的初始位置,根据作业负载规则得出初始解,以加快算法初期的收敛速度;其次,采用贪婪启发式算法对初始解进行作业冗余置换,跳出局部最优解,生成新的作业顺序,再次进行迭代,得到最优作业方案;最后,通过仿真实例检验算法的性能,结果表明改进的斑点鬣狗算法在相对百分比偏差、最佳实验方案和算法稳定性方面优于其他智能算法。 展开更多

关键词 分布式柔性作业车间 离散型斑点鬣狗算法 作业负载规则 贪婪启发式算法

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基于改进鬣狗优化算法的多阈值彩色图像分割 被引量：7

3

作者 贾鹤鸣 姜子超 +3 位作者 彭晓旭 康立飞 李瑶 孙康健 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第5期261-267,共7页

针对传统鬣狗优化算法在处理图像分割问题时容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于混沌初始化策略、非线性收敛因子调整策略、莱维飞行策略以及精英反向学习策略的改进鬣狗优化算法(Improved Spotted Hyena Optimizer,ISHO),并... 针对传统鬣狗优化算法在处理图像分割问题时容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于混沌初始化策略、非线性收敛因子调整策略、莱维飞行策略以及精英反向学习策略的改进鬣狗优化算法(Improved Spotted Hyena Optimizer,ISHO),并应用于多阈值彩色图像分割问题中。该算法不仅提升了在解决复杂性问题时的寻优效率,而且提高了求解精度与质量,避免了受随机因子影响而陷入局部最优的缺陷。为了验证该算法的有效性,利用伯克利图像分割验证,结果表明:该算法在分割速度及效率上具有明显优势,求解精度高,具有较好的工程实用性。 展开更多

关键词 鬣狗算法 彩色图像分割 多阈值 混沌初始化 精英反向学习 非线性收敛 莱维飞行

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混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法及应用

4

作者 李彦苍 李晶霞 +2 位作者 杜尊峰 朱海涛 韩沐轩 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3335-3344,共10页

针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过Fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动... 针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过Fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动态交叉操作,提高SHO算法跳出局部最优的能力,将小孔成像反向学习和逐维反向学习机制相结合,使种群更符合迭代规律,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过若干基准函数的仿真实验进行比较,其结果表明,LPSHO具有更优越的寻优性能。将改进后LPSHO运用在机械优化设计和桁架结构优化工程问题上,与其它算法对比进一步表明LPSHO能够很好解决这类结构优化问题。 展开更多

关键词 斑点鬣狗算法 Fuch混沌映射 反向学习 拉普拉斯交叉策略 自适应的惯性权重 结构优化 机械优化

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基于改进斑点鬣狗优化算法的同步优化特征选择 被引量：11

5

作者 贾鹤鸣 姜子超 +1 位作者 李瑶 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1290-1298,共9页

针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择。为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化... 针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择。为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化与锦标赛选择策略对斑点鬣狗优化(SHO)算法改进,以增强其局部搜索能力并提高其寻优效率与求解精度;其次,将改进后的算法用于特征选择与SVM参数调整的同步优化中;最后,在UCI数据集进行特征选择仿真实验,采取分类准确率、选择特征数、适应度值及运行时间来综合评估所提算法的优化性能。实验结果证明,改进算法的同步优化机制能够在高分类准确率下降低特征选择的数目,该算法比传统算法更适合解决封装式特征选择问题,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 斑点鬣狗优化算法 差分进化 混沌初始化 锦标赛选择 支持向量机 封装式特征选择

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基于SHO-NSGA混合算法的飞机油舱管路自动布局方法 被引量：3

6

作者 屈力刚 苏岩 邢宇飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1864-1872,共9页

针对飞机油舱内部管路路径规划问题,提出一种基于改进斑鬣狗算法的飞机油舱管路自动布局方法。为了提高斑鬣狗算法的全局搜索能力以及收敛速度,在种群进化过程中引入扩散搜索机制对迭代过程中最优解进行扩散,以达到提高全局搜索能力的目... 针对飞机油舱内部管路路径规划问题,提出一种基于改进斑鬣狗算法的飞机油舱管路自动布局方法。为了提高斑鬣狗算法的全局搜索能力以及收敛速度,在种群进化过程中引入扩散搜索机制对迭代过程中最优解进行扩散,以达到提高全局搜索能力的目的;在算法迭代后期引入深度包围机制,使其在最优解中随机搜索以提高算法的收敛速度。采用栅格法构建敷设空间数学模型,以管路路径最短为优化目标,以管路路径不与障碍物发生干涉、管路折弯角度及管路折弯半径为约束,建立管路布局优化数学模型。进一步,考虑管路的支臂布局问题,以支臂总长和支臂姿态作为支臂布局双目标优化函数,运用遗传算法NSGA-Ⅱ对管路支臂布局方案进行编码生成初始个体,设计交叉、变异规则,求解管路支臂布局的Pareto解集,进而获得管路支臂布局方案。最后,通过数值算例及管路敷设仿真验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 管路布局 斑鬣狗算法 支臂 遗传算法 多目标优化

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考虑需求响应和用户满意度的主动配电网优化调度 被引量：7

7

作者 程江洲 胡敏 刘闯 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期443-453,共11页

为提高主动配电网(active distribution network,ADN)运行经济性和用户满意度,提出一种考虑需求响应和用户满意度的ADN优化调度方法。综合考虑ADN运行过程中的购电成本、发电成本、维护成本和需求响应成本,建立了以ADN总运行成本最小为... 为提高主动配电网(active distribution network,ADN)运行经济性和用户满意度,提出一种考虑需求响应和用户满意度的ADN优化调度方法。综合考虑ADN运行过程中的购电成本、发电成本、维护成本和需求响应成本,建立了以ADN总运行成本最小为目标函数的优化调度模型。利用混沌映射、莱维飞行和收敛因子非线性变化等策略对斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimization,SHO)进行优化,以提高斑点鬣狗算法的优化性能。采用改进斑点鬣狗优化算法(ISHO)对ADN优化调度模型进行求解,算例分析结果表明,ISHO算法的优化效果优于其他算法,2种需求响应同时参与系统调度时的ADN总运行成本最小,经济性更好。 展开更多

关键词 主动配电网 优化调度 需求响应 用户满意度 改进斑点鬣狗算法

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融合改进鬣狗优化和Tsallis熵的图像分割 被引量：5

8

作者 张军 温秀平 陈巍 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第12期3493-3502,共10页

针对传统图像多阈值分割法计算代价随阈值数呈指数增长、分割效率低等问题,提出基于改进鬣狗优化算法结合Tsallis熵的多阈值分割算法。为提高鬣狗觅食的精度和效率,利用混沌映射优化初始种群,提升种群丰富性;设计非线性收敛因子调节机制... 针对传统图像多阈值分割法计算代价随阈值数呈指数增长、分割效率低等问题,提出基于改进鬣狗优化算法结合Tsallis熵的多阈值分割算法。为提高鬣狗觅食的精度和效率,利用混沌映射优化初始种群,提升种群丰富性;设计非线性收敛因子调节机制,均衡全局搜索和局部开采;引入邻域重心对立学习提高全局寻优能力,改善局部最优缺陷。将改进鬣狗优化算法应用于图像分割最优阈值求解问题上,以Tsallis熵评估搜索个体质量优劣。实验结果表明,该算法在图像分割效率和分割精度上都具有明显优势。 展开更多

关键词 图像分割 鬣狗优化算法 TSALLIS熵 邻域重心 对立学习 混沌优化 分割效率

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基于ISHO-ELM模型的短期电力负荷预测 被引量：11

9

作者 李玲玲 任琦瑛 +1 位作者 宁楠 杨海跃 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期73-80,共8页

针对现有电力负荷预测方法中预测误差较大的问题,提出了一种基于改进型斑点鬣狗算法优化极限学习机(improved spotted hyena algorithm optimized-extreme learning machine,ISHO-ELM)的短期电力负荷预测模型。首先,在斑点鬣狗优化算法... 针对现有电力负荷预测方法中预测误差较大的问题,提出了一种基于改进型斑点鬣狗算法优化极限学习机(improved spotted hyena algorithm optimized-extreme learning machine,ISHO-ELM)的短期电力负荷预测模型。首先,在斑点鬣狗优化算法中引入准反向学习策略和精英策略提高算法的搜索能力,并通过基准测试函数验证了其有效性;其次,采用ISHO算法优选ELM中的随机参数以提高模型的预测精度与稳定性;最后,通过实测数据对构建的短期电力负荷预测模型的先进性与实用性进行了验证。结果表明:提出ISHO-ELM模型的拟合系数相对于已有的ELM和SVM模型分别提高了1.6%和1.7%。本研究对提高电力系统运行稳定具有重要意义。 展开更多

关键词 电力负荷预测 改进型斑点鬣狗算法 极限学习机 精英策略

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考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测 被引量：13

10

作者 宋玮琼 赵成 +3 位作者 郭帅 刘士峰 潘全成 邹红波 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第2期75-82,共8页

光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。... 光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化(spotted hyena optimizer)算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法(improved spotted hyena optimizer)对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化(kernel extreme learning machine,KELM)的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。 展开更多

关键词 光伏输出功率 改进斑点鬣狗算法 核极限学习机 天气类型 历史相似日

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基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测 被引量：13

11

作者 王海涛 陈明 +1 位作者 文中 方萌 《智慧电力》 北大核心 2022年第2期62-68,共7页

为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量。通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后... 为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量。通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型。仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79%、0.139、3.53%和0.995,均优于其他接地网腐蚀预测模型,验证了模型的正确性和优越性。 展开更多

关键词 接地网 腐蚀速率 核主成分分析 改进斑点鬣狗算法 最小二乘支持向量机

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考虑可再生能源不确定性的最优潮流研究 被引量：6

12

作者 李鹏 王亭岭 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1117-1123,共7页

文章针对含有可再生能源的电网提出了最优潮流优化模型,并对风电出力、光伏出力以及水轮机组出力的不确定性进行了建模。提出了考虑可再生能源不确定性的最优潮流模型,以机组成本以及网络中的网损最小为目标函数,考虑相应的约束条件,利... 文章针对含有可再生能源的电网提出了最优潮流优化模型,并对风电出力、光伏出力以及水轮机组出力的不确定性进行了建模。提出了考虑可再生能源不确定性的最优潮流模型,以机组成本以及网络中的网损最小为目标函数,考虑相应的约束条件,利用改进斑点鬣狗优化算法对模型进行求解,引入混沌序列控制向量提升算法整体的寻优性能。最后,在IEEE 30节点系统中对所提的模型和算法进行了仿真分析。 展开更多

关键词 可再生能源 不确定性 潮流优化 改进斑点鬣狗优化算法

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基于PCA-SHO-SVM和PCA-SHO-BP模型的径流预测 被引量：5

13

作者 李代华 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期97-102,共6页

为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性。利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈... 为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性。利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈值,分别提出PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP径流量预测模型,并与SHO-SVM、PCA-SVM、SVM和SHO-BP、PCA-BP、BP模型的预测结果作对比,通过云南省龙潭水文站年径流量及枯水期月径流量预测为例进行验证。结果表明,PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP模型对实例年径流量预测的平均相对误差分别为2.34%、2.50%,对月径流量预测的平均相对误差分别为6.15%、6.08%,预测精度均优于其他6种模型,具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多

关键词 径流预测 主成分分析 斑鬣狗优化算法 支持向量机 BP神经网络 数据降维 参数优化

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用于物联网的RPL节能负载均衡方法 被引量：3

14

作者 张虫金 余欣 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期156-167,共12页

针对物联网中低功耗有损网络路由协议节点间能量不平衡问题,该文提出一种用于物联网的RPL节能负载均衡方法.该方法包含5个步骤:DODAG构建、最优网格头选择、最优父节点选择、向下路由和数据转发.构建DODAG,该过程从根节点向其他节点传输... 针对物联网中低功耗有损网络路由协议节点间能量不平衡问题,该文提出一种用于物联网的RPL节能负载均衡方法.该方法包含5个步骤:DODAG构建、最优网格头选择、最优父节点选择、向下路由和数据转发.构建DODAG,该过程从根节点向其他节点传输DIO消息.并根据与根节点的距离构建网格,在每个网格中使用重启随机游走算法选择最优的网格头节点,并处理数据传输过程中的重载条件.设计斑点鬣狗优化算法优化目标函数,并用适合度函数从多个指标进行估算,最终选择最佳父节点来路由数据包.构建向下路由绘制网络内任何节点和根/宿之间的路径,并向根发送数据.实验结果表明,该文所提方法能够实现物联网低功耗有损网络路由低丢包和高负载均衡的数据传输,且性能优于其他方法. 展开更多

关键词 物联网 低功耗有损网络路由协议 斑点鬣狗优化算法 低功耗 负载均衡

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