基于改进鲸鱼算法优化LSTM的粮油温度预测 被引量：1

1

作者 史红伟 叶明昊 +1 位作者 谢酶 武士奇 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第6期208-214,共7页

针对粮油温度预测问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的粮油温度预测模型.针对传统WOA算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,提出了应用Logistic混沌映射、Levy飞行策略等方法来提升WOA算法的种... 针对粮油温度预测问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的粮油温度预测模型.针对传统WOA算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,提出了应用Logistic混沌映射、Levy飞行策略等方法来提升WOA算法的种群丰富度和搜索能力的方法.采用真实粮油温度值与多种模型预测值对比,IWOA-LSTM的MAE、RMSE比其他模型分别降低了13.64%~68.33%、6.06%~60.39%,R^(2)提高了1.65%~14.27%.结果表明,本文所提模型可以准确预测未来粮油温度变化趋势. 展开更多

关键词 粮油温度预测 鲸鱼优化算法(woa) 长短时记忆神经网络(LSTM)

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基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究

2

作者 高宇璠 傅洪贤 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期229-237,共9页

为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量... 为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化,建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈,构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构,分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合,并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取,降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明,WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好,误差显著降低,具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测,并为类似工作提供借鉴和参考。 展开更多

关键词 爆破振动 预测模型 信息准则(IC) 鲸鱼优化算法(woa) 人工神经网络(ANN)

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基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制

3

作者 周佳凯 张洪 《半导体技术》 CAS 北大核心 2025年第1期86-94,共9页

针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FN... 针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。 展开更多

关键词 多温区温度控制 鲸鱼优化算法(woa) 模糊神经网络(FNN) 比例-积分-微分(PID) 单晶硅加热炉

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仿生策略优化的鲸鱼算法研究 被引量：21

4

作者 巩世兵 沈海斌 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期10-12,共3页

通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法(WOA)改进,提出了仿生策略优化的鲸鱼算法(BWOA),实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进。通过基准测试函数的仿真,BWOA与标准WOA及高效的WOA(EWOA)对比分析,证明了B... 通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法(WOA)改进,提出了仿生策略优化的鲸鱼算法(BWOA),实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进。通过基准测试函数的仿真,BWOA与标准WOA及高效的WOA(EWOA)对比分析,证明了BWOA的有效性。 展开更多

关键词 鲸鱼算法 仿生策略 群智优化算法 切比雪夫序列 混沌映射初始化种群

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基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用 被引量：16

5

作者 李慧 徐海亮 +1 位作者 王浩 李佳男 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第13期5284-5290,共7页

故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法(improved whale optimization algorithm-support vector mach... 故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法(improved whale optimization algorithm-support vector machine,IWOA-SVM),加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先,用反向学习策略(opposition-based learning,OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效地提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解;其次,引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力;最后,采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与其他3种做对比。结果表明,IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,在分类结果的准确性以及算法的鲁棒性方面优于其他算法。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 支持向量机(SVM) 故障分类 反向学习(OBL) 自适应权重因子

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基于改进鲸鱼优化算法的锂离子电池充电方法 被引量：5

6

作者 吴铁洲 张明月 常春 《电池》 CAS 北大核心 2021年第5期455-459,共5页

多阶恒流充电策略大多采用全局优化算法寻找各段电流,但目标函数的权重系数设置和求解稳定性存在不足,导致充电电流序列不能更好地满足要求。将目标函数设置为充电时间和能量损耗的加权形式,通过模糊逻辑推导得出加权因子的最佳调节规则... 多阶恒流充电策略大多采用全局优化算法寻找各段电流,但目标函数的权重系数设置和求解稳定性存在不足,导致充电电流序列不能更好地满足要求。将目标函数设置为充电时间和能量损耗的加权形式,通过模糊逻辑推导得出加权因子的最佳调节规则,指导鲸鱼优化算法(WOA)的搜索路径,引入非线性收敛因子和多样性变异操作,提高寻优能力,得到分段优化充电电流。优化充电比1.0 C恒流充电的平均温升低0.35℃,即电池内阻消耗的能量更少;与传统五阶充电相比,充电时间缩短12%,能量损耗减少2.7%以上。 展开更多

关键词 充电策略 充电时间 能量损耗 鲸鱼优化算法(woa) 模糊控制

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鲸鱼优化算法下气体泄漏源波达方向估计法 被引量：9

7

作者 李鹏 常思婕 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期19-27,共9页

为减小压力容器气体泄漏实时位置估算误差,准确监测容器工况,首先,从声学监测角度提出一种引入鲸鱼优化算法(WOA)的泄漏源估计方法,采用波达方向(DOA)估计法预测气体泄漏位置方向,获得泄漏源角坐标;然后,引入WOA自适应选择方法分解DOA... 为减小压力容器气体泄漏实时位置估算误差,准确监测容器工况,首先,从声学监测角度提出一种引入鲸鱼优化算法(WOA)的泄漏源估计方法,采用波达方向(DOA)估计法预测气体泄漏位置方向,获得泄漏源角坐标;然后,引入WOA自适应选择方法分解DOA的特征值,多次迭代得到最精确的泄漏位置;最后,以某化工厂中压力容器数据为实际算例,比较基于WOA的气体泄漏源估计结果。结果表明:该方法可以实现压力容器泄漏精确定位,通过仿真性能曲线可直观地看出,相比于传统DOA方法及基于其他仿生智能算法的DOA方法,该方法鲁棒性和抗噪性能更好,且定位准确率高达95%,节省时间消耗达92.2%,可增强工程应用实时性。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 气体泄漏源估计 波达方向(DOA)估计法 压力容器 仿生算法

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求解高维优化问题的改进鲸鱼优化算法 被引量：6

8

作者 王永贵 李鑫 关连正 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第12期2890-2902,共13页

针对鲸鱼优化算法在处理高维优化问题时全局勘探能力不足和易陷入局部极值的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法。首先,在搜索空间中采用Fuch混沌映射和优化的对立学习相结合的初始化策略,利用Fuch映射较高的搜索效率产生多样性良好的优... 针对鲸鱼优化算法在处理高维优化问题时全局勘探能力不足和易陷入局部极值的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法。首先,在搜索空间中采用Fuch混沌映射和优化的对立学习相结合的初始化策略,利用Fuch映射较高的搜索效率产生多样性良好的优质混沌初始种群,然后结合优化的对立学习策略在保证种群多样性的同时产生优良鲸鱼种群,为算法全局搜索奠定基础;其次,在全局勘探阶段对参数A进行调整,帮助鲸鱼种群更有效地进行全局搜索,在平衡全局勘探和局部开发的同时避免早熟收敛;最后,在局部开发阶段引入拉普拉斯算子对最优个体进行动态交叉操作,迭代前期产生距离父代较远的子代提高全局搜索能力摆脱局部极值束缚,迭代后期产生距离父代较近的子代精细搜索范围提高求解精度。选取10个标准测试函数在100维、500维、1000维下进行仿真实验,结果表明该算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面明显优于其他对比算法,能够有效处理高维优化问题。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 拉普拉斯交叉 混沌对立学习策略

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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究

9

作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页

针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) BP神经网络 热式流量测量方法 温度补偿

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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价

10

作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页

为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(RBF) 突发水污染 安全评价 内陆河

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基于鲸鱼优化混合神经网络的滑坡位移预测 被引量：2

11

作者 罗超雷 徐哈宁 +3 位作者 肖慧 范凌峰 胡佳超 游丝露 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6610-6616,共7页

针对静态机器学习模型难以有效反映滑坡的动态演化特性,且存在时序过长时历史数据遗忘导致位移预测结果不稳定的问题。提出一种基于鲸鱼优化卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向门控循环神经网络(bidirectional gat... 针对静态机器学习模型难以有效反映滑坡的动态演化特性,且存在时序过长时历史数据遗忘导致位移预测结果不稳定的问题。提出一种基于鲸鱼优化卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent neural network, BiGRU)的滑坡位移动态预测方法。首先对滑坡影响因子进行特征筛选,构建数据集,建立CNN-BiGRU网络模型,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对模型进行超参数寻优,使用CNN网络模型从滑坡数据中提取潜在的特征向量,将特征向量以时间序列的形式输入BiGRU模型中,利用其处理时间序列数据的优势,完成滑坡位移预测。结果表明:所提出模型得到的滑坡位移预测精度较高,与未优化的CNN-BiGRU相比均方根误差(root mean square error, RMSE)下降了0.030 5 mm。 展开更多

关键词 滑坡位移预测 鲸鱼优化算法(woa) 卷积神经网络(CNN) 双向门控循环神经网络(BiGRU)

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混沌多精英鲸鱼优化算法 被引量：21

12

作者 汤安迪 韩统 +1 位作者 徐登武 谢磊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1481-1494,共14页

针对无人机(UAV)的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法(CML-WOA)的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用... 针对无人机(UAV)的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法(CML-WOA)的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法(SCA),利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。 展开更多

关键词 航迹规划 鲸鱼优化算法(woa) 混沌算子 多精英搜索 正余弦算法(SCA) 全局优化

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基于改进动态因子的鲸鱼优化算法 被引量：3

13

作者 周欣荣 王芳 +1 位作者 阴良魁 单锐 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12145-12151,共7页

为了实现鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化... 为了实现鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划中。结果表明:基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 种群初始化 动态收敛因子 动态权重因子

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一种基于鲸鱼优化的TOA/AOA最优化定位算法 被引量：7

14

作者 秦杰 邓平 +1 位作者 罗锐 夏渔平 《导航定位学报》 CSCD 2023年第6期93-101,共9页

针对非视距(NLOS)环境下,基于最优化原理的无线定位算法在迭代运算后期容易陷入局部最优,进而导致定位精度下降的问题,提出一种基于非线性、自适应、动态惯性权重的鲸鱼优化到达时间(TOA)/到达角(AOA)最优化定位算法:基于双基站定位场... 针对非视距(NLOS)环境下,基于最优化原理的无线定位算法在迭代运算后期容易陷入局部最优,进而导致定位精度下降的问题,提出一种基于非线性、自适应、动态惯性权重的鲸鱼优化到达时间(TOA)/到达角(AOA)最优化定位算法:基于双基站定位场景建立TOA/AOA混合定位模型;并且在对种群位置进行初始化时,在混合线性定位算法中增加角度约束条件避免种群在定位初期陷入局部最优;然后在搜索更新最优个体时,引入自适应动态惯性权重系数对鲸鱼优化算法进行改进,以更好地协调优化算法的全局随机搜索与局部寻优能力。仿真结果表明,与现有的粒子群优化(PSO)、鲸鱼优化(WOA)和改进的鲸鱼优化(MWOA)等智能优化算法相比,所提算法在迭代寻优过程中具有更快的收敛速度和更优的收敛精度;相较于WOA算法,其平均消耗时间可降低约50%,平均定位误差可降低约41%,定位性能更优。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 非视距(NLOS) 智能优化 无线定位

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改进鲸鱼优化算法的机器人时间最优轨迹规划 被引量：8

15

作者 刘杰 卞新宇 +1 位作者 王晓勇 栗娟 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第2期270-275,共6页

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、易陷入局部最优解等问题,提出一种非线性收敛因子并引入非线性惯性权重对基础WOA进行改进,以智能制造生产线中核心单元6R机器人为研究模型做轨迹优化,其以时间最优为优化目标。首先将WOA中收敛... 针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、易陷入局部最优解等问题,提出一种非线性收敛因子并引入非线性惯性权重对基础WOA进行改进,以智能制造生产线中核心单元6R机器人为研究模型做轨迹优化,其以时间最优为优化目标。首先将WOA中收敛因子改为非线性收敛因子并引入一种非线性惯性权重,以达到提高收敛精度、局部开发能力和全局搜索能力的目的,然后将该算法与五次多项式相结合,基于实际应用场景对某型号的6R工业机器人做时间最优轨迹规划。实验结果表明,该研究场景中机器人运动优化后完整的上、下料过程的时间比优化前缩短20%至50%,说明改进后的WOA在相关领域应用中有效可信且具有实际意义。 展开更多

关键词 改进鲸鱼优化算法(woa) 轨迹优化 收敛因子 惯性权重 五次多项式

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基于小生境技术的改进鲸鱼优化算法 被引量：5

16

作者 周建新 霍彤明 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第7期89-94,共6页

针对标准鲸鱼优化算法全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题,采用小生境技术和引入自适应权重对鲸鱼优化算法进行改进。首先,引入小生境技术中的竞争选择策略,通过比较距离添加共享函数计算适应度来提高鲸鱼算法的寻优能力,避免WOA算法... 针对标准鲸鱼优化算法全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题,采用小生境技术和引入自适应权重对鲸鱼优化算法进行改进。首先,引入小生境技术中的竞争选择策略,通过比较距离添加共享函数计算适应度来提高鲸鱼算法的寻优能力,避免WOA算法陷入局部最优,解决算法早熟现象;其次,采用自适应参数作为位置权重调整鲸鱼算法的位置公式,提高算法的收敛速度和寻优精度。将该算法引入单峰和多峰模态基准测试函数中,仿真实验表明,在保证算法收敛速度的同时,所提出的改进鲸鱼优化算法有效地提高了搜索能力和寻优精度。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 自适应权重 小生境技术

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基于仿生优化算法构建混凝土拱结构应力预测模型 被引量：3

17

作者 周晴晴 穆琳 《水电能源科学》 北大核心 2022年第11期141-145,共5页

为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(B... 为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(BAS)5种仿生优化算法,构建了WOA-BP、GWO-BP、CSA-BP、BA-BP、BAS-BP共5种优化模型,并将模型结果与M5树模型(M5T)、随机森林模型(RF)、小波神经网络模型(WNN)计算结果进行了对比,引进积日数(DOY)为模型输入因子,分析得出了最优模型。结果表明,混凝土拱结构自生体积变形及应力变化呈现周期性变化趋势,不同模型对应力的预测精度有所差异,仿生优化算法可提高模型精度,其中WOA-BP模型与实测值的拟合方程斜率分别为0.996、0.998、0.958、0.997,拟合效果最优,同时在4种应力预测中,WOA-BP模型的R_(RMSE)分别为0.021、0.074、0.021、0.062 MPa,R^(2)分别为0.998、0.935、0.992、0.974,E_(NS)分别为0.998、0.930、0.971、0.973,M_(MAE)分别为0.015、0.061、0.018、0.049 MPa,WOA-BP模型在所有模型中精度最高,可作为混凝土拱结构应力预测的标准模型使用。 展开更多

关键词 混凝土拱 应力预测 积日数 仿生优化算法 鲸鱼算法

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基于WOA-IGWO-LSTM的作业车间实时调度

18

作者 郑华丽 魏光艳 +2 位作者 孙东 王明君 叶春明 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期54-63,共10页

针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特... 针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特征进行降维,以提高模型泛化能力和准确性。引入非线性收敛因子设计一种改进灰狼算法(IGWO)用于调节LSTM参数,提高算法实用性。最后,通过对比试验验证了WOA、IGWO以及WOA-IGWO-LSTM的有效性,并利用工业案例数据验证了WOA-IGWO-LSTM对于解决作业车间实时调度问题的有效性和可行性。 展开更多

关键词 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲸鱼优化算法(woa) 改进灰狼算法 作业车间实时调度

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基于WOA-ELM算法的矿井突水水源快速判别模型 被引量：19

19

作者 董东林 陈昱吟 +3 位作者 倪林根 李源 覃华清 韦仙宇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期984-993,共10页

我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤。基于河北开滦赵各庄矿的67个水... 我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤。基于河北开滦赵各庄矿的67个水样实测数据,将Na^(+),Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^(-),SO_(4)^(2-),HCO3^(-)六种离子的物质的量浓度作为输入项,突水水源类型为其输出项,应用鲸鱼优化算法(WOA)改进极限学习机(ELM)形成WOA-ELM判别模型实现突水水源判别。研究结果表明:以往的单一极限学习机具有稳定性差的缺点,采用鲸鱼算法对其权值和阈值进行迭代寻优,通过环形包围、气幕袭击、随机搜索3种方式的鲸鱼优化算法对最优参数进行搜索,收敛速度快、全局搜索能力强。根据座头鲸捕食行为建立的数学模型,由于猎物(突水)位置不确定,WOA算法首先假设当前的最佳候选解是目标猎物位置或最靠近猎物的位置,然后通过随机产生向量A和概率p来决定鲸鱼更新位置的方式。当|A|>1时随机搜索猎物;当|A|<1时,以0.5为分界点,p<0.5选择环形包围模式,p>0.5则通过螺旋运动来更新位置。依据最低适应度值得到最优个体的位置,最终将输出的42个最优权值和阈值赋给ELM模型,对待测样本进行判别。通过对比,WOA-ELM判别模型在矿井突水水源识别中的准确率高达95%以上,与单一ELM模型相比,准确率提升了15%左右。与支持向量机模型(SVW)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)模型以及灰狼优化算法改进的极限学习机(GWO-ELM)模型等相比,该模型具有更快的收敛速度与更高的精度,稳定性和泛化能力也均得到提升。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(woa) 极限学习机(ELM) 矿井突水 水源判别 气幕袭击

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WOA-SVM算法在钛合金端铣刀具磨损预测的研究 被引量：6

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作者 梁柱 宋小春 《机床与液压》 北大核心 2022年第15期166-174,共9页

针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征... 针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征作为监测特征,利用邻域保持嵌入(NPE)对监测特征实现降维,提高了WOA-SVM模型的建模效率。实验结果表明:在保证预测精度的前提下,NPE的使用使WOA-SVM的建模时间减少了90%以上;与PSO-SVM和GSA-SVM等常用方法相比,WOA-SVM具有较高的预测精度,建模时间减少了30%以上;所建模型能有效预测钛合金加工刀具的磨损状态。 展开更多

关键词 刀具磨损估计 邻域保持嵌入(NPE) 支持向量机(SVM) 钛合金 鲸鱼优化算法(woa)

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