一种求解GSTP问题的新型黏菌优化算法

1

作者 王军霞 王晓峰 +3 位作者 华盈盈 何飞 唐傲 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期162-168,共7页

针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传... 针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传递函数,对连续的个体位置进行离散化处理。其次,为避免种群陷入局部最优,对二进制的黏菌优化算法引入新的位置更新策略。最后,将改进后的黏菌优化算法在OR-Library标准测试集上的计算结果与其他经典启发式算法、近似算法以及深度强化学习算法进行实验对比分析。结果表明,改进后的黏菌优化算法能够有效避免陷入局部最优,收敛精度更高,在求解GSTP时有一定优越性。 展开更多

关键词 Steiner树问题 黏菌优化算法 传递函数 位置更新 离散化处理 种群初始化

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基于改进黏菌优化算法的光伏多峰MPPT控制策略 被引量：11

2

作者 董密 胡佳盛 +2 位作者 杨建 宋冬然 万江湖 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1440-1448,共9页

当光伏阵列在局部阴影遮挡条件下时,传统最大功率点追踪控制策略易陷入局部最优解,降低光伏系统发电效率.为解决该问题,本文提出了一种基于改进黏菌优化算法的最大功率点追踪策略.该策略在黏菌优化算法的基础上,基于光伏阵列特性提出了... 当光伏阵列在局部阴影遮挡条件下时,传统最大功率点追踪控制策略易陷入局部最优解,降低光伏系统发电效率.为解决该问题,本文提出了一种基于改进黏菌优化算法的最大功率点追踪策略.该策略在黏菌优化算法的基础上,基于光伏阵列特性提出了新的边界条件,减小超出边界黏菌的迭代次数,增大算法的收敛速度;同时,引入了Lévy飞行策略优化其收敛准则,提升算法的随机搜索能力,进一步提高了算法的追踪速度.仿真和实验结果表明,该策略拥有较高的追踪速度和追踪精度,在各个光照条件下均能快速追踪到最大功率点,有效提高光伏系统的发电效率. 展开更多

关键词 光伏发电 最大功率点追踪 局部阴影 Lévy飞行 黏菌优化算法

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基于改进黏菌优化算法的混合Seru生产调度研究 被引量：2

3

作者 张天瑞 丛思睿 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第8期47-55,共9页

随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Ser... 随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。 展开更多

关键词 混合Seru Seru生产 Seru调度 黏菌优化算法

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基于改进黏菌算法的混烧机组燃料负荷优化分配

4

作者 孙宇贞 王磊 +2 位作者 邓敏慧 彭道刚 邱谦 《锅炉技术》 北大核心 2025年第2期7-13,22,共8页

为解决钢铁企业自备电厂机组燃料与负荷分配的问题,综合考虑煤气系统与锅炉热力系统平衡,建立混烧机组的发电成本模型,以全厂经济收益最高为目标函数,考虑机组的出力约束和燃料上下限约束,并提出了一种改进的黏菌优化算法,该算法能够有... 为解决钢铁企业自备电厂机组燃料与负荷分配的问题,综合考虑煤气系统与锅炉热力系统平衡,建立混烧机组的发电成本模型,以全厂经济收益最高为目标函数,考虑机组的出力约束和燃料上下限约束,并提出了一种改进的黏菌优化算法,该算法能够有效地进行宽负荷范围内的机组燃料与负荷优化分配计算。以某钢铁企业自备电厂典型工况为例进行算例分析,结果表明:在给定调度指令和待消纳煤气量的情况下,利用改进的黏菌算法进行优化,可以在确保副产煤气全消纳的基础上,提高机组在不同负荷下的经济性。 展开更多

关键词 改进黏菌优化算法 多燃料混烧机组 负荷特性 负荷优化分配 燃料分配

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无迹变异黏菌优化农产品物流配送中心选址算法

5

作者 王艺多 王会阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3820-3826,共7页

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;... 为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;设计随机无迹变异实现最优个体变异,协助种群跳离局部最优,以改进算法对农产品物流配送中心选址寻优。实验结果表明,改进算法能提升寻优效率和精度,配送成本比SMA降低了57.27%,效率提升了34.61%。 展开更多

关键词 配送中心选址 物流 黏菌优化算法 精英 混沌映射 动态引导 变异

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基于黏菌算法的热电联产机组负荷优化分配 被引量：14

6

作者 卫治廷 张敏 +3 位作者 周兴野 李培 盛德仁 李蔚 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期380-386,共7页

针对母管制热电联产机组热电分配不合理、能耗高的问题,提出采用黏菌优化算法,以先汽机侧、后锅炉侧的顺序进行负荷优化分配的方法,并通过某“三炉两机”母管制热电联产机组的实际运行数据,对所提方法进行了验证。结果表明:优化后机组... 针对母管制热电联产机组热电分配不合理、能耗高的问题,提出采用黏菌优化算法,以先汽机侧、后锅炉侧的顺序进行负荷优化分配的方法,并通过某“三炉两机”母管制热电联产机组的实际运行数据,对所提方法进行了验证。结果表明:优化后机组汽耗率降低了0.063 t/(MW·h),煤耗率降低了0.126 kg/t;在满足供热条件的基础上,通过合理的热电负荷分配,可以降低汽机侧汽耗率和锅炉侧煤耗率,从而实现能量利用效率的最大化。 展开更多

关键词 热电联产 黏菌优化算法 负荷特性 负荷优化分配 低维度优化问题

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基于SMA优化的PMSM模型预测控制 被引量：1

7

作者 吴刚琴 马家庆 +2 位作者 陈昌盛 何志琴 吴钦木 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期14-20,共7页

针对永磁同步电机使用传统控制动态响应慢、电流脉动大等问题,改进了一种基于黏菌优化算法的新型双幂次滑模积分速度控制器的模型预测控制算法。首先,速度环采用一种新型双幂次趋近律的滑模速度控制器,使其更加准确的控制电机的运转,并... 针对永磁同步电机使用传统控制动态响应慢、电流脉动大等问题,改进了一种基于黏菌优化算法的新型双幂次滑模积分速度控制器的模型预测控制算法。首先,速度环采用一种新型双幂次趋近律的滑模速度控制器,使其更加准确的控制电机的运转,并通过Lyapunov函数验证其稳定性。其次,利用黏菌优化算法优化dq轴PI控制器的参数,可以快速找到最优的PI参数。同时通过电流模型预测控制,使电流脉动减小。最后,从微观的角度绘制了dq轴电流与电机转速n的三维相图,进一步验证了控制器的有效性。仿真结果表明,与传统PI-MPC、SMC-MPC及NSMC方法相比,所提方法NSMC-MPC在动态响应速度、调速稳定性和抗干扰能力方面具有显著优势,能显著减小超调和电流脉动,提升动态性能及负载适应能力。 展开更多

关键词 永磁同步电机 黏菌优化算法 滑模控制 模型预测控制 趋近律

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融合随机反向学习的黏菌与算术混合优化算法 被引量：41

8

作者 贾鹤鸣 刘宇翔 +2 位作者 刘庆鑫 王爽 郑荣 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1182-1192,共11页

黏菌优化算法(SMA)和算术优化算法(AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA算法具有较强的全局探索能力,但迭代后期振荡作用较弱,易陷入局部最优,且收缩机制不强,导致收敛速度慢。AOA算法利用乘除算子进行位置更新,随机性强,具有较... 黏菌优化算法(SMA)和算术优化算法(AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA算法具有较强的全局探索能力,但迭代后期振荡作用较弱,易陷入局部最优,且收缩机制不强,导致收敛速度慢。AOA算法利用乘除算子进行位置更新,随机性强,具有较好的避免早熟收敛能力。针对上述问题,将两种算法结合并利用随机反向学习策略提高收敛速度,提出一种性能优越且高效的融合随机反向学习策略的黏菌与算术混合优化算法(HSMAAOA)。改进算法保留了SMA全局探索部分位置更新公式,局部开发阶段将乘除算子替换SMA收缩机制,提高算法随机性与跳出局部极值的能力。此外,通过随机反向学习策略增强改进算法种群多样性,提高收敛速度。实验结果表明,HSMAAOA算法具有良好的鲁棒性以及寻优精度,且明显提升了收敛速度。最后,通过焊接梁设计问题与压力容器设计问题,验证了HSMAAOA在工程问题上的适用性与有效性。 展开更多

关键词 黏菌优化算法(SMA) 算术优化算法(AOA) 混合优化 随机反向学习

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联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的机械制造环境监测

9

作者 高红慧 韦利春 魏晓晨 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期71-76,81,共7页

为提高机械制造环境监测数据处理效率,提出了一种联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的环境监测方法。构建具有传感器网络层(WSNs)、边缘计算层和云端层的环境监测传感云模型。在底层WSNs,采用改进的多距离度量KFCM算法对WSNs进行自... 为提高机械制造环境监测数据处理效率,提出了一种联合传感云和自适应群智能优化压缩感知的环境监测方法。构建具有传感器网络层(WSNs)、边缘计算层和云端层的环境监测传感云模型。在底层WSNs,采用改进的多距离度量KFCM算法对WSNs进行自适应分簇,并利用分簇压缩感知(Compressive Sensing,CS)技术实现对底层WSNs数据传输。在边缘计算层,设计移动Sink节点采集WSNs分簇簇首数据路径规划策略,以降低底层WSNs能耗和边缘计算层数据处理时延。在云端,通过引入改进的黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)以实现CS采集数据高精度重构。与其它数据采集处理算法相比,所提监测方法网络数据通信量更少,网络时延更低,数据重构精度更高。 展开更多

关键词 机械制造 传感云 边缘计算 无线传感器网络 环境监测 压缩感知 黏菌优化算法 精度

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精英反向与二次插值改进的黏菌算法 被引量：20

10

作者 郭雨鑫 刘升 +1 位作者 张磊 黄倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3651-3656,共6页

针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和... 针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值。通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性。 展开更多

关键词 黏菌优化算法 精英反向学习 二次插值 高维优化

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考虑多场景充电需求预测的电动汽车充电站规划 被引量：2

11

作者 罗平 杨泽喆 +3 位作者 张嘉昊 杨晴 吕强 吴秋轩 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期368-378,I0040-I0044,共16页

电动汽车(electric vehicle,EV)数量增加和续航能力增强使得EV-交通网-电网间的耦合更加复杂,如何准确描述复杂耦合情况下EV的充电需求,平衡充电站运营商和EV用户利益,是EV充电站规划须考虑的问题。为此,首先采用蒙特卡洛法得到典型场... 电动汽车(electric vehicle,EV)数量增加和续航能力增强使得EV-交通网-电网间的耦合更加复杂,如何准确描述复杂耦合情况下EV的充电需求,平衡充电站运营商和EV用户利益,是EV充电站规划须考虑的问题。为此,首先采用蒙特卡洛法得到典型场景下规划区内每台EV的充电需求,将不同道路节点各时段的充电电量聚类到对应的聚类中心节点,并利用高斯混合模型拟合得到其概率密度函数。然后,建立综合考虑充电站和用户利益的EV充电站规划双层优化模型,基于复杂网络理论和电压敏感系数指标分别从交通网和电网的角度筛选备选充电站节点,并采用黏菌优化算法对其进行求解。最后,以245节点路网和IEEE 30节点电网构成的耦合网络为例,对比结果验证了所提规划方法既能保留EV充电需求的时空分布特点,又有利于充电站和用户的双赢。 展开更多

关键词 EV 充电需求 分时聚类 双层优化 充电站规划 黏菌优化算法

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透镜成像对立学习的SMA算法及舆情预测应用 被引量：1

12

作者 李菲 陈燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1547-1554,共8页

网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索... 网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索与局部开发;设计透镜成像对立学习机制对最优个体变异,扩展搜索空间并避免算法陷入局部最优。利用改进黏菌优化算法优化支持向量机模型,构建网络舆情预测模型。以若干舆情热点百度指数作为样本进行实证研究,结果表明,改进模型具有更高的数据拟合度,预测准确度更高。 展开更多

关键词 网络舆情 支持向量机 黏菌优化算法 混沌Circle映射 透镜成像 对立学习 新冠肺炎

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基于优化MCKD-VMD与互相关谱的轴承复合故障诊断 被引量：4

13

作者 魏晓鹏 高丙朋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第3期78-81,共4页

针对强背景噪声下轴承复合故障诊断困难的问题,提出一种优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和变分模态分解(VMD)并结合互相关谱的轴承复合故障诊断方法。首先,通过黏菌优化算法(SMA)优化MCKD的参数,实现故障信号解卷积及故障特征增强,完成复... 针对强背景噪声下轴承复合故障诊断困难的问题,提出一种优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和变分模态分解(VMD)并结合互相关谱的轴承复合故障诊断方法。首先,通过黏菌优化算法(SMA)优化MCKD的参数,实现故障信号解卷积及故障特征增强,完成复合故障特征分离;其次,对分离的解卷积信号进行互相关谱分析,对故障特征不明显的解卷积信号使用VMD进行降噪;最后,对降噪的解卷积信号进行互相关谱分析,进一步降低噪声的影响,提取故障特征完成故障诊断。仿真和实验结果表明,所提方法克服了仅使用MCKD或包络谱的缺点,能够有效降低噪声的影响,复合故障诊断效果较好。 展开更多

关键词 最大相关峭度解卷积 变分模态分解 黏菌优化算法 互相关谱 复合故障诊断

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基于SMA-VMD和能量熵的高压断路器故障诊断 被引量：4

14

作者 范兴明 许洪华 +1 位作者 李涛 张鑫 《高电压技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期5248-5258,共11页

针对高压断路器机械故障特征难以从分合闸振动信号中有效提取的问题,提出了一种基于优化变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)参数和提取能量熵(energy entropy,EE)作为故障特征值的方法。首先,利用黏菌优化算法(sticky m... 针对高压断路器机械故障特征难以从分合闸振动信号中有效提取的问题,提出了一种基于优化变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)参数和提取能量熵(energy entropy,EE)作为故障特征值的方法。首先,利用黏菌优化算法(sticky mushroom optimization algorithm,SMA)以最小包络熵为适应度函数对VMD算法的参数组合[K,α]进行全局寻优。其次,根据寻优结果设定VMD算法参数对信号进行分解,得到K个固有模态分量(intrinsic modal components,IMF)。然后,计算各模态分量的能量熵,借助相关系数筛选与原始信号较相关的模态分量,构建特征向量并随机划分训练集、测试集。最后,将训练集输入支持向量机(support vector machine,SVM)中训练分类模型,利用已训练的模型对测试集样本进行分类。在1台12 kV高压断路器上进行实验验证,分类结果表明,该文提出的SMA-VMD-EE模型状态识别准确率为95%,相较于VMD-EE、PSO-VMD-EE、SMA-VMD-SE模型的准确率均有所提高,验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 高压断路器 变分模态分解 黏菌优化算法 能量熵 故障诊断

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一种旋转机械综合故障检测和模式识别模型 被引量：3

15

作者 曹丽芳 袁征 +1 位作者 尹久 郭海涛 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第8期1386-1397,共12页

针对传统故障诊断方法只关注故障检测部分,而对样本是否存在故障的研究较少的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)-注意熵(AE)和黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的旋转机械综合故障诊断模型。首先,针对正常样本和... 针对传统故障诊断方法只关注故障检测部分,而对样本是否存在故障的研究较少的问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)-注意熵(AE)和黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的旋转机械综合故障诊断模型。首先,针对正常样本和故障样本的复杂性差异,建立了注意熵阈值,计算旋转机械的AE,并将其与阈值进行了比较,若熵值小于该阈值则表明样本存在故障,反之样本是健康的;然后,利用CEEMDAN对故障样本的振动信号进行了分解,提取前6阶分量的AE值;最后,将故障特征输入至SMA-ELM模型中进行了故障识别,利用3种旋转机械故障数据集对该综合故障诊断模型的可靠性进行了研究。研究结果表明:该阈值设置方法可以100%准确地检测样本是否存在故障,后续的故障诊断模型能够准确地检测出样本的故障类型,识别准确率分别达到了99.44%、100%和98%。该综合故障诊断模型能够避免正常样本被误判为故障样本,为旋转机械的故障检测提供了一种可行的思路。 展开更多

关键词 旋转机械 滚动轴承综合故障诊断 故障阈值 注意熵 自适应噪声完备经验模态分解 黏菌算法优化极限学习机

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基于改进层次基本熵融合SMA-SVM模型的轴承故障诊断方法 被引量：6

16

作者 张捷 王华 孙顺红 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1047-1053,1129,共8页

针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用... 针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用于捕捉不同状态下,煤矿机械轴承振动信号中的多维故障特征,构建了特征向量;然后,采用具有优异全局寻优性能的黏菌算法,对支持向量机的惩罚系数和核函数的最佳值进行了搜索,提出了黏菌算法—支持向量机(SMA-SVM)模型;最后,利用部分特征样本对诊断模型进行了训练,并采用训练完毕的具有最佳参数的SMA-SVM分类器,进行了轴承故障类型和严重程度的判断。研究结果表明:所提出的煤矿机械轴承故障诊断方法可以有效地识别煤矿机械轴承的运行状态,分类准确率达到了1,而在多次实验下的平均准确率也高于0.98,对实际工程应用具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 煤矿机械轴承 故障诊断 改进层次基本熵 黏菌优化算法 支持向量机 故障状态识别

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SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究 被引量：8

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作者 李佳 曲田 +2 位作者 牟时宇 陶思铭 胡义明 《水文》 CSCD 北大核心 2023年第1期47-51,56,共6页

径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法(SMA)对长短期记忆神经网络(LSTM)的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LST M模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对... 径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法(SMA)对长短期记忆神经网络(LSTM)的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LST M模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对流域径流预报的适用性。基于2012-2017年的日降雨量和日流量资料,构建了预见期为10天的逐日径流SMA-LSTM预报模型,以2018-2019年的资料进行模型验证;采用最大1日径流量相对误差和10日总径流量相对误差作为SMA-LSTM模型精度的评价指标,并与未优化的LSTM模型和新安江模型结果进行对比。结果表明:SMA-LSTM模型具有较高的模拟和预报精度,无论是在率定期还是验证期,两种指标均控制在±10%以内,且两种指标的绝对值平均都不超过7%;整体而言,SMA-LSTM模型精度更高,预报的径流过程与实测过程更为贴近。研究成果可供流域径流预报实际工作参考。 展开更多

关键词 长短期记忆神经网络(LSTM) 黏菌优化算法(SMA) 径流预报

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基于MOSMA-SVR的油气管道腐蚀深度预测模型研究 被引量：3

18

作者 杨仪 彭东华 +1 位作者 李云涛 帅健 《热加工工艺》 北大核心 2023年第12期120-125,共6页

为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预... 为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预测埋地油气管道最大点腐蚀深度。将模型预测结果与WOA-SVR、GWO-SVR、AOA-SVR 3种混合模型预测结果进行对比。结果表明:构建的基于MOSMA-SVR的腐蚀深度预测模型在测试集得到均方误差仅为0.002,平均绝对百分比误差为3.659%,模型的决定系数R2达到0.999,各评估指标均优于其他混合模型,具有较高的精度和较好的泛化性,可为管道腐蚀控制提供决策参考。 展开更多

关键词 油气管道 腐蚀深度 多目标黏菌优化算法 支持向量回归

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