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基于鲸群优化算法的铸造起重机主梁结构轻量化设计 被引量：1
1
作者 焦国敏 陶彦飞 张远 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第5期631-634,640,共5页
本文首先介绍一种鲸群优化算法(WOA),该算法具有收敛速度快,收敛精度高的优点。根据结构理论设计的铸造起重机金属结构强度与刚度的冗余,采用WOA对铸造起重机金属结构主梁进行轻量化设计。建立了基于WOA的钢结构轻量化数学计算模型,应用... 本文首先介绍一种鲸群优化算法(WOA),该算法具有收敛速度快,收敛精度高的优点。根据结构理论设计的铸造起重机金属结构强度与刚度的冗余,采用WOA对铸造起重机金属结构主梁进行轻量化设计。建立了基于WOA的钢结构轻量化数学计算模型,应用Matlab软件基于WOA编写程序。通过程序计算出了具有安全性和经济性双重属性的结构设计参数,从而达到对铸造起重机金属结构主梁的轻量化设计,以满足在安全使用的同时降低产品成本。 展开更多
关键词 铸造起重机 主梁 鲸群优化算法 轻量化
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改进鲸群优化算法及其应用 被引量：8
2
作者 刘洋 邵良杉 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期422-429,共8页
针对传统WOA算法在迭代寻优前期因种群存在适应度相对较差个体并通过代间信息继承途径而影响新种群优良性与算法寻优性能的问题,提出一种将WOA算法与混沌搜索策略相融合的改进鲸群优化算法(MWOA).该算法在每代寻优过程中以个体适应度值... 针对传统WOA算法在迭代寻优前期因种群存在适应度相对较差个体并通过代间信息继承途径而影响新种群优良性与算法寻优性能的问题,提出一种将WOA算法与混沌搜索策略相融合的改进鲸群优化算法(MWOA).该算法在每代寻优过程中以个体适应度值的优劣作为判定准则以识别当前种群的最差个体,通过混沌映射对该最差个体进行位置更新以改善种群的优良性并提高算法的优化性能与寻优效率.实验结果表明,改进算法在基准测试函数实验表现出较强的探索寻优性能、在最小二乘支持向量机的参数优化实验中验证了其较高的寻优效率等. 展开更多
关键词 鲸群优化算法 智能优化算法 混沌搜索策略 基准测试函数 最小二乘支持向量机
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高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法 被引量：21
3
作者 陈雷 尹钧圣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期77-90,共14页
针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全... 针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 鲸群优化算法 对数惯性权重 高斯差分变异 群智能优化算法 收敛性能
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基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类 被引量：15
4
作者 叶丽珠 郑冬花 +1 位作者 刘月红 牛少华 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第6期99-105,共7页
为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多... 为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。 展开更多
关键词 非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树
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改进鲸群优化子空间匹配追踪的稀疏解混算法 被引量：1
5
作者 贾志成 郑笑 +1 位作者 郭艳菊 陈雷 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期63-71,共9页
为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高... 为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高鲸群优化算法的收敛速度和收敛精度,基于子空间匹配追踪算法,以约束稀疏回归为目标函数,利用改进的鲸群优化算法对已知端元集求解丰度系数.以重构误差最小为标准,通过最大程度地去除系数较小的冗余端元,提高子空间匹配追踪算法的端元提取的精确度,进一步提高了高光谱图像的解混精度.合成图像实验和真实遥感图像实验表明,IWOSMP能有效去除大量的冗余端元,且解混精度更高. 展开更多
关键词 计算机图像处理 高光谱图像 稀疏解混 子空间匹配追踪算法 冗余端元 仿生智能优化 鲸群优化算法
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基于参数优化VMD和改进DBN的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：15
6
作者 盛肖炜 于林鑫 +2 位作者 毕鹏飞 康兴汝 朱美臣 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第9期1107-1116,共10页
针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解... 针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解个数和惩罚因子的参数组合;然后,利用参数优化后的VMD算法分解了滚动轴承振动信号,分解后的本征模态分量(IMF)求频谱后组成了高维数据集;最后,直接输入麻雀搜索算法(SSA)优化的深度置信网络进行了模式识别。研究结果表明:针对滚动轴承的故障,相同模式识别方法VMD算法故障识别率为97.4%,相比于EMD算法96.5%的故障识别率更高;相同信号处理方法下,DBN网络故障诊断率为98.7%,相比于SVM算法97.4%故障诊断率更高;WOA-VMD-SSA-DBN算法的故障诊断率达到了100%,故障诊断的效果得到了进一步提升。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 鲸群优化算法 深度置信网络 麻雀搜索算法
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基于KPCA-WOA-RVM的混凝土坝变形预测模型及其应用 被引量：8
7
作者 杨晨昊 郑东健 《水电能源科学》 北大核心 2022年第10期118-122,共5页
在混凝土坝的安全监测中,影响混凝土坝变形的环境因子易包含噪声,且二者之间一般会存在相关性,这会降低混凝土坝变形预测模型的泛化能力。对此,采用核主成分分析法(KPCA)对输入相关向量机(RVM)的环境因子进行降维处理,同时使用鲸群优化... 在混凝土坝的安全监测中,影响混凝土坝变形的环境因子易包含噪声,且二者之间一般会存在相关性,这会降低混凝土坝变形预测模型的泛化能力。对此,采用核主成分分析法(KPCA)对输入相关向量机(RVM)的环境因子进行降维处理,同时使用鲸群优化算法(WOA)对相关向量机的参数进行寻优,构建了KPCA-WOA-RVM混凝土坝变形预测模型。实例应用结果表明,该模型预测精度高于多元线性回归(MLR)、KPCA-MLR、WOA-RVM模型,验证了将核主成分分析法应用于混凝土坝变形预测模型的合理性及该模型的优越性。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 核主成分分析 相关向量机 鲸群优化算法 相关性
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基于SVDP基尼指数图和ARLD的风电机组主轴承微弱故障诊断 被引量：4
8
作者 黄祥声 孙秋菊 +1 位作者 汤筱茅 钟茗秋 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期803-814,共12页
在强烈背景噪声环境下,风电机组服役过程中主轴承局部故障所引发的振动冲击容易受到干扰,加之受到复杂多变振动传递路径的影响,导致对主轴承的故障通常难以进行准确地判别。针对这一问题,提出了一种基于奇异值分解包(SVDP)基尼指数图和... 在强烈背景噪声环境下,风电机组服役过程中主轴承局部故障所引发的振动冲击容易受到干扰,加之受到复杂多变振动传递路径的影响,导致对主轴承的故障通常难以进行准确地判别。针对这一问题,提出了一种基于奇异值分解包(SVDP)基尼指数图和自适应Richardson-Lucy解卷积(ARLD)的主轴承故障诊断方法,用于提取强烈背景噪声环境下的微弱故障特征。首先,通过设置SVDP分解层数对原始信号进行了处理,计算出了各层子分量的基尼指数,构造了SVDP基尼指数图,并从原始信号中分离出最佳子分量,提升了信号的信噪比;然后,采用鲸群优化算法(WOA)自动获取了解卷积算法的最优形态控制参量,并对最佳子分量做了解卷积处理,从而进一步抑制了子分量中的噪声干扰,强化了冲击性特征;最后,采用Teager能量算子,对解卷积信号进行了包络解调分析,并根据包络谱中特征频率谱线,识别了主轴承的故障位置;分别采用仿真信号及风电现场的工程实测信号数据,对基于SVDP基尼指数图和ARLD诊断方法的有效性和鲁棒性进行了验证。研究结果表明:采用基于SVDP基尼指数图和ARLD的故障诊断方法可以有效地提取出风电机组主轴承的故障特征频率及其多倍频成分,进而对主轴承微弱故障进行了准确判定;该方法可为实际工程中的风电机组主轴承的微弱故障诊断提供一定的参考和借鉴。 展开更多
关键词 背景噪声 滚动轴承故障诊断 奇异值分解包基尼指数图方法 鲸群优化算法 自适应Richardson-Lucy解卷积 工程实测信号 鲁棒性
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基于改进WOA的鲁棒增广扩展Kalman滤波器设计
9
作者 李科信 梁天添 郑祥 《电子测量技术》 北大核心 2022年第21期61-66,共6页
本文针对一类非线性系统,提出基于广义系统的鲁棒增广扩展Kalman滤波器,结合改进鲸群优化算法寻优系统噪声,以精确估计系统状态量以及并发执行器和传感器故障。首先,视故障为系统的状态变量,建立广义系统,将非线性系统的故障估计转化为... 本文针对一类非线性系统,提出基于广义系统的鲁棒增广扩展Kalman滤波器,结合改进鲸群优化算法寻优系统噪声,以精确估计系统状态量以及并发执行器和传感器故障。首先,视故障为系统的状态变量,建立广义系统,将非线性系统的故障估计转化为非线性广义系统的状态估计。其次,提出鲁棒上界以降低线性化误差对估计精度的影响。然后,利用改进鲸群算法寻优系统噪声,以优化鲁棒增广扩展Kalman滤波器。最后,给出F-16飞机的纵向运动数值模型,使用本文方法与自适应无迹Kalman滤波器以及基于鲸群算法的鲁棒增广扩展Kalman滤波器进行对比仿真,仿真结果表明,相较于其他两种算法,本文方法的故障估计均方根误差降低了50%左右,验证了其优越性。 展开更多
关键词 改进鲸群优化算法 鲁棒 KALMAN滤波 并发故障 广义系统
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