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基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量:3
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作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
2
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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基于改进麻雀搜索算法的AUV路径规划方法
3
作者 唐李军 范云霞 +1 位作者 周星宇 孙骞 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期275-287,共13页
[目的]针对复杂水下环境中自主水下航行器(AUV)三维路径规划算法存在的规划效果不理想、路径搜索不稳定等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的AUV路径规划方法。[方法]推导评价区间响应的矢量分析方法公式,引入分段学习和量子计算机制... [目的]针对复杂水下环境中自主水下航行器(AUV)三维路径规划算法存在的规划效果不理想、路径搜索不稳定等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的AUV路径规划方法。[方法]推导评价区间响应的矢量分析方法公式,引入分段学习和量子计算机制,改进经典麻雀搜索算法的更新公式。通过汤普森采样策略动态更新种群数量。在复杂洋流环境中进行仿真测试,验证改进算法的有效性。[结果]测试结果表明,改进算法的平均最长航行时间较改进前缩短49.88%,在极端突变的洋流环境下,路径规划失败率降低10.6%。[结论]研究成果揭示了该方法具有较强的全局搜索能力和寻优性能、算法收敛性能较好,具备高效的路径规划能力,对AUV以及其他领域的路径规划问题有借鉴意义。 展开更多
关键词 自主水下航行器 三维路径规划 麻雀搜索算法 区间优化 矢量分析法 运动规划
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基于麻雀搜索算法的软件定义卫星网络控制器部署
4
作者 魏德宾 乔维维 张怡 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期172-179,共8页
由于卫星网络星座规模大、拓扑时变、链路不稳定等特点,软件定义网络(SDN)应用在卫星网络时需要部署多个控制器来协同工作,这就会引起一些问题,例如控制器部署位置和数量以及平衡控制器数量、控制区域与网络性能之间的关系等。针对上述... 由于卫星网络星座规模大、拓扑时变、链路不稳定等特点,软件定义网络(SDN)应用在卫星网络时需要部署多个控制器来协同工作,这就会引起一些问题,例如控制器部署位置和数量以及平衡控制器数量、控制区域与网络性能之间的关系等。针对上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(SSA)的软件定义卫星网络(SDSN)多控制器动态部署方案。该方案充分考虑卫星网络拓扑的周期性变化,以降低网络时延、平衡控制器负载、提升网络可靠性作为优化目标建立控制器动态部署模型,利用k-means聚类算法对SSA进行初始化改进,并动态调整SSA的步长参数,通过改进的SSA优化迭代出最优的控制器部署方案。仿真结果表明,与对比实验中的基于粒子群优化(PSO)算法的SDSN多控制器部署方案CDS-LR相比,该部署方案不仅使网络时延降低了约10%,而且还使控制器负载均衡度和网络可靠性分别提升了约25%和40%,充分保证了动态卫星网络的整体性能。 展开更多
关键词 控制器部署 软件定义网络 卫星网络 负载均衡 麻雀搜索算法
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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用
5
作者 赵小强 顾鹏 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 自适应t分布 动态选择策略 精英反向学习
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基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT方法
6
作者 梁秋艳 孙井也 +2 位作者 迟佳 田文豪 赵子瀚 《电源技术》 北大核心 2025年第3期662-668,共7页
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算... 光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪 麻雀搜索算法 改进算法
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基于改进麻雀搜索算法的滚子圆度误差评定方法 被引量:2
7
作者 刘振 杨文军 +2 位作者 张子龙 陈子汉 陈新元 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期161-166,172,共7页
轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定... 轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定方法。该方法在充分利用麻雀搜索算法局部搜索能力强等优点的基础上,通过多策略改进克服了初始种群质量不佳、全局搜索能力较弱、容易陷入局部最优等缺点;再结合机器视觉方法,对经亚像素边缘检测获取的端面外圈坐标数据进行评定,实现了轴承滚子直径和圆度误差的快速无接触高精度测量。仿真分析表明,该评定方法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面都显著优于其他算法。实验结果表明,该评定方法在计算精度和求解速度上均有优势,可为优化轴承滚子在线测量提供实践参考。 展开更多
关键词 轴承滚子 圆度误差评定 麻雀搜索算法 机器视觉 亚像素边缘检测
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改进麻雀搜索算法的四旋翼无人机路径规划 被引量:2
8
作者 朱易凡 裘旭冬 李硕 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期141-145,151,共6页
针对麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优、求解精度不高和收敛速度较慢的问题,本文提出一种非线性正态差分SSA(NLN-DSSA)。采用改进Circle混沌映射初始化麻雀种群,提升种群多样性,提高算法在迭代开始时的全局搜索能力;引入非线性正态分... 针对麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优、求解精度不高和收敛速度较慢的问题,本文提出一种非线性正态差分SSA(NLN-DSSA)。采用改进Circle混沌映射初始化麻雀种群,提升种群多样性,提高算法在迭代开始时的全局搜索能力;引入非线性正态分布系数来控制发现者的搜索步长和收敛速度,平衡全局搜索和局部开发能力;引进差分变异策略增加种群的多样性,帮助算法跳出局部最优。在5个基准测试函数上寻优实验,结果表明:NLN-DSSA具有更好的收敛速度和寻优精度。最后将NLN-DSSA应用到无人机路径规划上,证明改进算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 非线性正态差分 差分变异 路径规划
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基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识 被引量:1
9
作者 高展鹏 易文俊 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期72-82,共11页
弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组... 弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组合模型来辨识弹丸的气动参数,为充分挖掘SSA算法性能,提高辨识精确度,将对SSA算法的初始化策略、收敛因子和加入者的位置更新策略进行改进,采用CEC2022测试函数对改进后的麻雀搜索算法(ISSA)的改进措施的有效性进行验证,并采用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数,提出ISSA-KELM辨识模型。研究结果表明,直接采用极限学习机(ELM)算法的辨识精确度最低,无法描述非线性区域弹丸的气动参数特征,通过在ELM算法中引入核函数提出KELM方法可以将辨识精确度提高1~4个量级,KELM和SSA-KELM等模型在非线性区域的辨识结果与真实值还有一定的差距,而采用ISSA-KELM模型的辨识结果最为精确,相比较基本的ELM算法辨识结果提高约4~5个量级,可以准确获取弹丸的气动参数,本研究为精确飞行轨迹预测和导弹性能优化提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 弹丸 麻雀搜索算法 核极限学习机 气动参数辨识 非线性
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基于麻雀搜索算法的柔性作业车间不一致分批调度问题研究 被引量:1
10
作者 陈子研 黎增灿 管在林 《现代制造工程》 北大核心 2025年第4期11-24,共14页
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间不一致分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem with Variable Sublots, FJBSP-VS),提出了一种结合禁忌搜索的改进麻雀搜索算法(Tabu Search-Sparrow Search Algorithm,... 针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间不一致分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem with Variable Sublots, FJBSP-VS),提出了一种结合禁忌搜索的改进麻雀搜索算法(Tabu Search-Sparrow Search Algorithm, TS-SSA),对工件分批、机器选择与子批排序进行集成优化。首先,设计了一种用于表示工件分批、机器选择信息与子批排序信息的双层编码方式与一种结合无延迟调度的解码方式,该解码方式可有效提高机器利用率;在保留发现者-加入者结构的基础上对麻雀搜索算法进行离散化改进,通过引入交叉算子使其可以用于离散问题的求解;其次,改进加入者所选择的靠近对象,增强算法全局搜索能力;再次,将禁忌搜索与改进麻雀搜索算法相结合,增强算法的局部搜索能力;最后,使用27个已有公开算例进行试验,验证了TS-SSA的有效性和优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 分批调度 麻雀搜索算法 禁忌搜索
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基于麻雀搜索算法优化的深度极限学习向量机和感知阵列的毒害气体泄露检测方法研究
11
作者 董华青 汤旭翔 孟实 《传感技术学报》 北大核心 2025年第5期937-942,共6页
实验室是高校师生从事实践活动的重要场所,近年来高校实验室安全事故频发,因此实验室安全问题至关重要。将多个气体传感器构建的感知阵列布置在实验室中,获取环境中气体检测信息。并采用非线性方法实现对感知信号的预调理,并采用支持向... 实验室是高校师生从事实践活动的重要场所,近年来高校实验室安全事故频发,因此实验室安全问题至关重要。将多个气体传感器构建的感知阵列布置在实验室中,获取环境中气体检测信息。并采用非线性方法实现对感知信号的预调理,并采用支持向量机(SVM)算法、相关向量机(RVM)算法、K-近邻(KNN)算法、深度极限学习向量机(DELM)、麻雀搜索算法优化的深度极限学习向量机(SSA-DELM)算法建立四种不同的实验室气体泄露分类模型。研究结果证明麻雀搜索算法优化的深度极限学习向量机(SSA-DELM)算法损伤检测准确率为95%,针对实验室毒害气体泄露的预报率最高。所提出的方法具有较好的预报精度,为实验室毒害气体泄露检测提供一种新思路。 展开更多
关键词 毒害气体 实验室 感知阵列 深度极限学习 麻雀搜索算法
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基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的叶绿素a浓度反演:以小江为例
12
作者 潘炜 米武娟 +7 位作者 段思宇 张羽珩 黄宇波 田楚铭 景晓萱 朱宇轩 毕永红 李渊 《水生生物学报》 北大核心 2025年第8期3-14,共12页
针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机... 针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机的遥感数据与小江回水区同步地面采样数据,构建新型反演模型。结果显示:(1) Savitzky-Golay (SG)平滑显著优化光谱数据质量,使SSA-BP模型决定系数(R2)提升至0.98;(2)相较于传统BP神经网络,SSA-BP模型反演精度全面提升,其中渠马水域平均绝对误差(MAE)降低了59.14%,均方根误差(RMSEP)降低了60.78%,相对百分比差异(RPD)提高了57.32%;(3) SSA-BP模型克服了传统BP模型在低浓度区域(R2从0.94降至0.76)的性能衰减,在不同叶绿素a浓度梯度下均保持稳定高精度,R2最高达到0.98。研究证实SSA-BP模型显著提升无人机高光谱遥感反演叶绿素a的精度与适应性,为内陆水体生态环境监测提供可靠技术手段。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 回水区 叶绿素A浓度 高光谱
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改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法
13
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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融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法及应用
14
作者 何洪玉 潘家文 钱谦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2398-2407,共10页
针对麻雀搜索算法收敛速度慢和搜索能力不平衡的缺点,提出一种融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交学习策略来加强个体间信息传递,提高算法的收敛速度;然后采用动态平衡策略,增强算法在迭代前期的全局探索能力... 针对麻雀搜索算法收敛速度慢和搜索能力不平衡的缺点,提出一种融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交学习策略来加强个体间信息传递,提高算法的收敛速度;然后采用动态平衡策略,增强算法在迭代前期的全局探索能力和迭代后期的局部开发能力,从而平衡两种搜索行为。SSAOD在IEEE CEC 2022测试函数上整体寻优能力第一,稳定性更好,收敛速度更快更精确;在多阈值图像分割问题上获取到的图像细节更清晰,信息更丰富。实验结果证明所提算法不仅有更好的数值优化能力,还有较好的解决实际问题的能力。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 正交学习 动态平衡 多阈值图像分割
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基于复合混沌自适应麻雀搜索算法的路径规划
15
作者 柯雨彤 汪洲 +2 位作者 王伟森 邓贤发 梁金胜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期36-42,48,共8页
为解决麻雀搜索算法在全局搜索与局部开发不协调及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略集成的复合混沌自适应麻雀搜索算法。通过融合混沌映射和折射反向学习策略进行种群初始化,结合周期性变化因子优化位置更新,并动态调整探索者与... 为解决麻雀搜索算法在全局搜索与局部开发不协调及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略集成的复合混沌自适应麻雀搜索算法。通过融合混沌映射和折射反向学习策略进行种群初始化,结合周期性变化因子优化位置更新,并动态调整探索者与跟随者的比例,增强了算法的全局搜索能力并提高了收敛精度。随后选取7个标准测试函数与其他5种群智能优化算法从仿真实验角度证明了改进算法的有效性。并将其应用于移动机器人的路径规划,结果显示ICCA-SSA不仅能准确捕捉最优路径,还能保持路径长度的一致性和稳定性,生成的路径在平滑性、长度和转弯频率上均优于其他算法,展现出卓越的障碍物规避能力,能提供高效且可靠的解决方案。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 路径规划 混沌映射 反向学习 自适应调整策略
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基于麻雀搜索算法的混合神经网络模型及其血糖预测应用
16
作者 徐鹤 许硕洋 季一木 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期485-500,共16页
糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网... 糖尿病是当今危害人类健康的常见疾病之一,有效管理和控制血糖对患者至关重要。传统的血糖预测模型大多为单一的深度学习模型,存在精度不足或效率太低的缺陷,制约了其在实际应用中的效果,为此,本文提出了一种基于麻雀搜索的混合神经网络模型,将其应用到血糖预测中。该模型结合了时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU),是基于端到端方式训练的时序神经网络,根据患者的血糖水平历史记录预测血糖。为确保该模型的泛化能力,使用两个不同来源的数据集进行验证。首先,对多源时序监测数据的特征采样频率进行设定,时间间隔为5 min,接着对数据做平滑处理和标准化,并通过TCN对时序数据捕捉时序模式和依赖特征;然后通过构建基于注意力机制的GRU(GRU⁃Attention)模型进一步提取特征并建模;最后使用麻雀搜索算法对TCN和GRU⁃Attention模型进行超参数优化,实现血糖预测模型。为了证明本文所提模型的有效性,将其预测结果与其他模型进行对比,包括LSTM、ARIMA和RNN等。研究结果表明,提出的基于麻雀搜索算法的TCN和GRU⁃Attention模型在血糖值预测任务中表现良好,两个数据集的均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.552和0.402、0.531和0.388,均优于其他模型。 展开更多
关键词 血糖预测 麻雀搜索算法 注意力机制 时域卷积网络 门控循环单元
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基于改进麻雀搜索算法和贝塞尔曲线的无人农场机器人路径规划方法
17
作者 陆健强 陈祖城 +4 位作者 兰玉彬 童海洋 鲍国庆 周正扬 郑佳祺 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期115-123,共9页
优化无人农场作业路径用以提升农田管理效率和资源利用率是移动机器人导航领域的研究热点,针对传统麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)和强化学习算法搜索效率低、路径不够光滑容易陷入局部最优的问题,本文设计了一种融合改进I... 优化无人农场作业路径用以提升农田管理效率和资源利用率是移动机器人导航领域的研究热点,针对传统麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)和强化学习算法搜索效率低、路径不够光滑容易陷入局部最优的问题,本文设计了一种融合改进IQL(Improved Q-learning)算法的改进麻雀搜索算法(Improved sparrow search algorithm,ISSA),结合贝塞尔曲线用于移动机器人的全局路径规划。首先,在算法初期采用多策略初始化种群,将IQL算法与Logistic混沌映射和拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法相结合,为种群提供优良性和多样性的初始解;其次,将线性动态惯性权重调整方法引入到发现者位置更新中,平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力、提升算法收敛速度;然后,在警戒者中引入反向学习策略进一步探索未开发区域,防止陷入局部最优解;最后,结合避障算法和贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,消除行驶路径距离障碍物过近和路径不平滑问题。通过在Matlab平台上进行对比仿真试验,验证ISSA算法的有效性和优越性。试验结果表明,ISSA算法有效地结合IQL算法的自学习特性和SSA算法的强大搜索能力,在网格仿真环境和实地场景下均显著提高了全局路径优化效率,生成的路径更加平滑。在实地场景下,ISSA算法相较于SSA和ACO算法,路径规划时间分别减少64.43%、9.94%,平均最短路径长度分别减少8.3%、12%。研究可为无人农场机器人精准、高效作业提供优质的路径规划方案。 展开更多
关键词 无人农场 路径规划 改进麻雀搜索算法 贝塞尔曲线
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基于改进麻雀搜索算法的USV路径规划
18
作者 李君恩 丁天明 +1 位作者 韩喜红 刘虎 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期153-158,共6页
针对解决无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)路径规划的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法。因原始麻雀搜索算法存在种群初始化方式简单,同时算法缺少变异机制,迭代后期种群多样性变差,易陷入局部最优等问题。提出混合改进策略,... 针对解决无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)路径规划的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法。因原始麻雀搜索算法存在种群初始化方式简单,同时算法缺少变异机制,迭代后期种群多样性变差,易陷入局部最优等问题。提出混合改进策略,分别为佳点集初始化种群、螺旋搜索策略更新发现者、Tent混沌扰动策略更新跟随者,莱维飞行策略更新警戒者。实验结果表明,在测试函数中算法性能良好,收敛速度快、精度高,在仿真对比实验中规划出的路径质量高。研究成果对USV及其他领域路径规划问题具有借鉴意义。 展开更多
关键词 无人水面艇 全局路径规划 麻雀搜索算法 混合改进策略
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一种混合多策略改进的麻雀搜索算法 被引量:13
19
作者 李江华 王鹏晖 李伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期303-315,共13页
针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精... 针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度,引入精英反向学习策略,扩大算法的搜索区域,提升初始种群的质量和多样性;对步长进行分阶段控制,以提高算法的求解精度;通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子,提高算法的遍历性与搜索能力;采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行,增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比,并进行Friedman检验。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度,并在高维问题中也具备较高的稳定性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 反向学习 步长控制 混沌参数 自适应
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基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度 被引量:5
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作者 吴成明 邢博洋 李世春 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第2期115-123,共9页
为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部... 为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。 展开更多
关键词 微电网 需求响应 分层优化 麻雀搜索算法(SSA)
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