基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测 被引量：2

1

作者 罗潇远 刘杰 +3 位作者 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期652-660,共9页

为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。 展开更多

关键词 长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法

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全局搜索和云模型动态扰动的鱼鹰优化算法

2

作者 左锋琴 张达敏 +1 位作者 邓佳欣 文裕杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期966-973,共8页

针对鱼鹰优化算法(OOA)收敛速度慢和稳定性低等问题,提出一种全局搜索和云模型动态扰动的鱼鹰优化算法(GDOOA)。利用正态云模型动态扰动策略更新种群最优解,加快算法收敛速度;在算法探索阶段,采用自适应更新机制平衡全局搜索和局部开发... 针对鱼鹰优化算法(OOA)收敛速度慢和稳定性低等问题,提出一种全局搜索和云模型动态扰动的鱼鹰优化算法(GDOOA)。利用正态云模型动态扰动策略更新种群最优解,加快算法收敛速度;在算法探索阶段,采用自适应更新机制平衡全局搜索和局部开发能力,提高算法的收敛精度;在开发阶段,引入全局优化导引策略为鱼鹰个体提供3种更新机制,提升个体的灵活性和算法的全局搜素能力。在8个基准测试函数和Wilcoxon秩和检验中进行对比实验,其结果表明,GDOOA在性能上具有优势。工程问题测试结果表明,GDOOA同时适用于实际工程应用问题。 展开更多

关键词 鱼鹰优化算法 云模型动态扰动 自适应更新机制 全局优化导引策略 基准测试 秩和检验 工程问题

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基于自适应鱼鹰优化算法的无人机路径规划 被引量：2

3

作者 岑哲 符强 童楠 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期26-33,67,共9页

针对启发式算法在无人机路径规划中存在收敛精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应鱼鹰优化算法。该算法首先利用Bernoulli混沌映射初始化种群,增加种群多样性;其次引入余弦自适应因子平衡全局搜索和局部开发能力,并结合... 针对启发式算法在无人机路径规划中存在收敛精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应鱼鹰优化算法。该算法首先利用Bernoulli混沌映射初始化种群,增加种群多样性;其次引入余弦自适应因子平衡全局搜索和局部开发能力,并结合莱维飞行策略自适应调整步长,帮助鱼鹰个体更好地跳出局部最优;接着通过折射反向学习策略改善全局最优解的质量,提高收敛精度和速度;然后将其与其他5种算法在15个CEC2005测试函数中进行性能对比实验,结果表明该算法在收敛精度和稳定性方面表现出色;最后将其移植应用于无人机路径规划问题,在6峰、9峰和12峰的地形障碍模型下进行测试。仿真结果显示,在不同地形场景下自适应鱼鹰优化算法较其他算法平均代价更低、标准差更小,且生成的路径更短、更平稳。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 鱼鹰优化算法 Bernoulli混沌映射 余弦自适应因子 莱维飞行 折射反向学习

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一种改进鱼鹰优化算法及其应用 被引量：6

4

作者 陈曦明 张军伟 +4 位作者 张冉 杨波 吴学雷 刘浩 毕一白 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第3期122-133,共12页

针对鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)在运行时存在寻优精度和稳定性差的问题,提出了如下改进策略:首先,将SPM混沌映射融入种群的初始化阶段,提升种群多样性;其次,在勘探和开采阶段分别利用威布尔分布的长、短距离随机... 针对鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)在运行时存在寻优精度和稳定性差的问题,提出了如下改进策略:首先,将SPM混沌映射融入种群的初始化阶段,提升种群多样性;其次,在勘探和开采阶段分别利用威布尔分布的长、短距离随机扰动策略更新鱼鹰的位置,可有效改善OOA的收敛精度;最后,提出一种“最优-随机均值”的变异策略,用于强化OOA迭代过程中跳出局部最优的能力。所提出的算法称为改进鱼鹰优化算法(improved osprey optimization algorithm,IOOA)。为了验证IOOA的寻优能力,将IOOA与其他新兴智能算法分别对12个基准函数进行寻优对比实验,结果表明:IOOA的寻优成功率、收敛速度以及稳定性显著高于其他算法。此外,将所提出的IOOA应用于混合核相关向量机的超参数寻优中,进一步用于柴油机多目标性能预测。 展开更多

关键词 鱼鹰优化算法 SPM混沌映射 威布尔随机扰动 最优-随机均值变异策略

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基于改进鱼鹰优化算法的无人机三维路径规划

5

作者 刘利平 曹清萌 邓金铭 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期110-120,128,共12页

针对传统的智能优化算法应用在无人机三维路径规划上具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进新型鱼鹰优化算法(GOOA)。采用Logistic-Tent混沌映射取代传统算法随机初始化的方式,丰富种群多样性并保证初始解空间分布更... 针对传统的智能优化算法应用在无人机三维路径规划上具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进新型鱼鹰优化算法(GOOA)。采用Logistic-Tent混沌映射取代传统算法随机初始化的方式,丰富种群多样性并保证初始解空间分布更均匀。在鱼鹰个体位置更新的局部开发阶段提出融合黄金正弦策略,增强算法的全局搜索能力;引入高斯变异和优胜劣汰选择策略,并增加自适应惯性权重,提高算法的收敛精度,能够有效避免算法陷入局部最优解。最后,通过标准测试函数实验和复杂地形的无人机三维路径规划仿真实验,将改进后的算法与多种新型优化算法进行对比。实验结果表明,改进后的鱼鹰优化算法有较好的收敛性和更高的寻优精度,且路径转折少,不易陷入局部最优,仿真结果验证改进鱼鹰优化算法在无人机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 无人机 三维路径规划 鱼鹰优化算法 Logistic-Tent混沌映射 黄金正弦策略

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混合策略改进的鱼鹰优化算法及其工程应用

6

作者 田云娜 李奕轩 王凯欣 《计算机工程与应用》 2025年第18期114-131,共18页

针对鱼鹰优化算法存在的全局搜索能力弱、探索与开发不平衡和易陷入局部最优等缺陷,提出一种混合策略改进的鱼鹰优化算法。对于鱼鹰捕鱼失败后的行为设计一种高空翱翔勘探策略,提高算法的全局搜索能力,进而增强算法摆脱局部极值的能力;... 针对鱼鹰优化算法存在的全局搜索能力弱、探索与开发不平衡和易陷入局部最优等缺陷,提出一种混合策略改进的鱼鹰优化算法。对于鱼鹰捕鱼失败后的行为设计一种高空翱翔勘探策略,提高算法的全局搜索能力,进而增强算法摆脱局部极值的能力;在算法的开发阶段引入一种自适应平衡能量因子,平衡算法的探索与开发。为验证所提算法的性能,将其与7种优化算法在CEC2017测试集、CEC2019测试集以及CEC2022测试集上进行实验对比,并对实验结果进行Wilcoxon秩和检验与Friedman检验。实验结果表明,所提算法具有更好的寻优精度、收敛速度以及鲁棒性。通过对12个现实世界工程约束优化问题和机器人路径规划问题进行仿真实验,进一步验证了所提算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 鱼鹰优化算法 高空翱翔勘探 平衡能量因子 工程优化问题 路径规划

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改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法

7

作者 高思慧 吴克晴 何斌 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期247-256,共10页

针对麻雀搜索算法在寻优过程中容易陷入局部最优、依赖种群初始化等缺陷,提出一种改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法(ATSSA)。引入Bernoulli混沌映射来获得高质量的初始种群;受鱼鹰优化算法中鱼鹰捕鱼方式的启发,改进发现者搜索机... 针对麻雀搜索算法在寻优过程中容易陷入局部最优、依赖种群初始化等缺陷,提出一种改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法(ATSSA)。引入Bernoulli混沌映射来获得高质量的初始种群;受鱼鹰优化算法中鱼鹰捕鱼方式的启发,改进发现者搜索机制,使发现者在寻优过程中表现出更大的灵活性,从而增强算法的勘探能力;根据概率引入自适应t分布算子进行扰动,以提升算法的收敛速度;采用黄金正弦策略来改变警觉者位置,提高算法的收敛能力。在14个基准函数上进行测试并进行Wilcoxon秩和检验来验证算法的性能。研究结果表明,ATSSA具有良好的寻优效果和鲁棒性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 Bernoulli混沌映射 鱼鹰优化算法 自适应t分布 黄金正弦算法

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基于OOA-RBF的电容式六维力传感器解耦算法

8

作者 陈铭杰 蒲明辉 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第6期13-19,27,共8页

传感器的解耦准确性对传感器的精度有重大影响。传统的解耦算法在处理复杂非线性问题时存在局限性,鉴于此,提出了一种基于鱼鹰优化算法优化径向基神经网络(OOA-RBF)的解耦算法。通过模拟鱼鹰捕食行为,该算法动态调整搜索策略,优化径向... 传感器的解耦准确性对传感器的精度有重大影响。传统的解耦算法在处理复杂非线性问题时存在局限性,鉴于此,提出了一种基于鱼鹰优化算法优化径向基神经网络(OOA-RBF)的解耦算法。通过模拟鱼鹰捕食行为,该算法动态调整搜索策略,优化径向基神经网络的网络参数,增强了算法的鲁棒性、稳定性以及泛化能力,有效避免局部最优解,加速全局寻优过程。通过实验室环境下的电容式六维力传感器数据集测试,并采用最小二乘法、BP神经网络、径向基神经网络的解耦效果进行比对,结果显示,新算法在测量误差修正和系统稳定性上均表现出较传统方法更优的性能,解耦后的相对误差显著减少,最大Ⅰ类误差为0.022 8%,最大Ⅱ类误差为0.027 9%,精度得到了提升。 展开更多

关键词 鱼鹰优化算法 径向基神经网络 传感器解耦 非线性解耦

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基于改进SSA算法和SR的滚动轴承故障特征提取

9

作者 景会成 王迪 张瑞成 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期64-72,共9页

针对随机共振(Stochastic Resonance,SR)系统参数选择困难,麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)难以跳出局部最优、收敛精度不高等问题,提出了一种基于鱼鹰优化算法中的定位和捕鱼机制以及逐维差分变异混合策略改进麻雀搜索算法... 针对随机共振(Stochastic Resonance,SR)系统参数选择困难,麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)难以跳出局部最优、收敛精度不高等问题,提出了一种基于鱼鹰优化算法中的定位和捕鱼机制以及逐维差分变异混合策略改进麻雀搜索算法(Osprey Dimension-wise Sparrow Search Algorithm,ODSSA)自适应SR系统.利用尺度变换的方法突破SR系统只能检测小信号的壁垒,将改进信噪比(Improve Signal-to-Noise Ratio,ISNR)作为适应度函数,对故障信号进行增强和特征提取.利用凯斯西储大学轴承故障数据集进行仿真实验,验证了该方法的有效性.实验结果显示,故障频率处的幅值由0.003 dB增强至0.197 dB,提升了65.67倍,该方法具备模型简单、精确度高和可靠性强等优点,能够有效实现对轴承故障频率的提取. 展开更多

关键词 随机共振 尺度变换 鱼鹰优化算法 改进信噪比 特征提取

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基于SGMD-SE与优化TCN-BiLSTM/BiGRU的超短期风功率预测 被引量：3

10

作者 宋江涛 崔双喜 +1 位作者 樊小朝 孙玉峰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期588-596,共9页

为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(... 为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(SGMD),将原始风功率信号分解成若干个较平稳的初始辛几何分量(SGC)。然后,使用样本熵(SE)完成初始分量重构并将重构后分量划分为复杂度高、低两类,根据两类分量不同特点,分别搭建TCN-BiLSTM模型、TCN-BiGRU模型进行预测。为改善BiLSTM、BiGRU预测性能,采用时间卷积网络(TCN)提取两类分量特征,并提出一种基于Tent混沌映射和柯西变异的改进鱼鹰优化算法(IOOA)优化其关键参量。最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果。结果表明:所提出的组合预测模型可有效提升超短期风功率预测的准确率,具有较强的实用价值。 展开更多

关键词 风功率预测 分解 长短期记忆网络 时间卷积网络 鱼鹰优化算法

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基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法 被引量：3

11

作者 涂嘉毅 关向雨 +2 位作者 赵俊义 林建港 赖泽楷 《电力工程技术》 北大核心 2024年第6期163-172,共10页

振动测量对发现气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)潜在性缺陷具有重要意义,但GIS本体振动信号易受基础振动、测量噪声以及环境噪声的影响,使得现场GIS振动带电检测和机械缺陷诊断的效果较差。针对此问题,提出一种基于奇... 振动测量对发现气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)潜在性缺陷具有重要意义,但GIS本体振动信号易受基础振动、测量噪声以及环境噪声的影响,使得现场GIS振动带电检测和机械缺陷诊断的效果较差。针对此问题,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)-改进自适应啁啾模态分解(improve adaptive chirp mode decomposition,IACMD)的现场振动信号降噪算法。该方法首先利用SVD对原始振动信号进行预处理,滤除低频基础振动和测量噪声,其次利用鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)对处理后的信号进行自适应模态分解,得到分解后的固有模态(intrinsic mode functions,IMF)分量,再利用互相关系数筛选有效分量重构振动信号。模拟信号与现场信号测试结果表明:与OOA-自适应啁啾模态分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)和SVD-变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,所提出的SVD-IACMD算法可以去除基础振动、测量噪声和环境噪声,保留GIS本体振动的基频和谐波分量,为GIS现场抗干扰振动检测和机械缺陷诊断提供技术支持。 展开更多

关键词 气体绝缘开关设备(GIS) 信号降噪 奇异值分解(SVD) 改进自适应啁啾模态分解(IACMD) 鱼鹰优化算法(OOA) 机械振动

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基于OOA-CatBoost的烧结矿粒度预测模型

12

作者 李喆 王猛 +3 位作者 董振 姜娟娟 李杰 杨爱民 《烧结球团》 北大核心 2025年第3期47-58,共12页

在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,... 在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,对应的烧结矿粒级占比作为输出变量;通过缺失数据填补、数据增强以及异常点替换等数据预处理方法,获取用于预测烧结矿粒级占比的高质量数据集;采用鱼鹰优化算法(OOA)和类别特征梯度提升算法(CatBoost)构建预测模型。结果表明,OOA-CatBoost算法模型的平均绝对误差(MAE)为0.2769,均方误差(MSE)为0.0433,决定系数(R^(2))为0.9499。对比侏儒猫鼬优化(DMO)算法、麻雀搜索算法优化(SSA)、鱼鹰优化算法优化的随机森林(RF)、轻量梯度提升机(LightGBM)以及极限梯度提升算法(XGBoost)等其他11个机器学习模型,本文模型取得良好的预测效果。基于工业实测数据,OOA-CatBoost算法对烧结矿粒级占比的平均预测误差达到0.0852,可为优化原料配比、混合料参数和烧结机参数调控提供理论指导,从而提升优质烧结矿的粒级占比。 展开更多

关键词 烧结矿粒级 鱼鹰优化算法 CatBoost OOA-CatBoost算法 预测

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