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基于K-PSO和StOMP的往复压缩机激振信号盲源分离
1
作者 王金东 马智超 +2 位作者 赵海洋 李彦阳 张宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期228-234,共7页
在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K... 在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K均值聚类算法,将产生的结果反馈至PSO聚类中估计混合矩阵。在获得混合矩阵后,将其源信号矩阵转化成列数为1的向量,再通过分段正交匹配追踪算法重构源信号。将实测的往复压缩机正常信号和3种单一故障信号混合成2种复合故障信号,并对复合故障信号进行试验验证。结果表明:在计算时间方面,相较模糊C均值聚类(0.335 s)和K均值聚类(0.299 s),尽管K-PSO聚类方法牺牲了一部分效率(1.561 s),但在总体角度偏差和归一化均方根误差方面表现更优,具有更好的估计精度;相较最短路径法(0.123 s),StOMP算法同样牺牲效率(2.031 s),却获得更佳的相关系数和均方根误差,表现更好的分离重构能力。这说明,该方法在盲源分离中具有可行性和实际应用价值。 展开更多
关键词 往复压缩机 欠定盲源分离 K均值聚类 粒子群算法 分段正交匹配追踪
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矿用自卸车座椅空气弹簧悬架参数辨识与优化
2
作者 刘红华 阳洁颖 刘翠雅 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期217-222,228,共7页
矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子... 矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子群算法相比表现出不同,使粒子群在稳定状态与混沌状态之间交替向着最优点收敛,同时根据粒子运行状态动态调整惯性权重。提高了算法的适应性,明显提升收敛速度并提高了精度,有效避免了局部最优得出,进行整车试验验证了该方法的有效性。结果表明,导致乘坐舒适性下降的主要原因是由于原系统中的刚度和阻尼数值不匹配,因此将垂直方向加速度均方根值设为目标,对空气弹簧悬架的阻尼参数和非线性刚度通过遗传算法来进行优化。在优化后,目标值下降了30.4%,显著提高了乘坐舒适性。 展开更多
关键词 非线性 空气弹簧悬架 自适应混沌粒子群优化算法 辨识 优化
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基于CPSO算法改进GM-Markov模型的港口货物吞吐量预测
3
作者 陈丹涌 王俞亮 +1 位作者 曾枫泓 吴承禧 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期108-115,共8页
针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能... 针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能力的预测框架;改进后的模型通过状态空间划分与独立概率转移矩阵计算,有效验证了港区2007—2022年吞吐量数据的随机波动特征。研究结果表明:优化模型将平均绝对百分比误差下降至8.06%,较传统方法显著提升了预测精度与稳定性,验证了该模型在动态系统预测中的工程适用性。 展开更多
关键词 交通运输工程 灰色马尔可夫理论 混沌粒子群优化算法 惠来港区 货物吞吐量预测
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基于引力场导向的铁路选线与大临工程选址协同优化
4
作者 万昕洁 蒲浩 +5 位作者 王杰 宋陶然 李伟 胡建平 乔俊飞 明杰 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第4期22-33,共12页
大型临时工程(大临工程)的合理布设是保证铁路项目在规定的工期、质量、投资等要求下顺利建设的关键。现有以试错法为导向的线-临协同优化方法在复杂选线环境搜索效率低,甚至难以产生可行解。针对上述问题,进行基于引力场导向的铁路选... 大型临时工程(大临工程)的合理布设是保证铁路项目在规定的工期、质量、投资等要求下顺利建设的关键。现有以试错法为导向的线-临协同优化方法在复杂选线环境搜索效率低,甚至难以产生可行解。针对上述问题,进行基于引力场导向的铁路选线与大临工程选址智能协同优化研究。首先,建立以协同度为核心的线-临协同优化目标函数,并据此进行选线环境线路通行和大临工程布设适宜度的量化评价。然后,将线路通行适宜度和大临工程布设适宜度分别抽象为1,2级引力场。最后,将上述适宜度引力场融入粒子群算法,指引线临方案的优化方向。将智能协同优化方法应用于某山区铁路案例,结果表明:该方法能高效获得造价、线路通行适宜度、施工工期等指标,优于既有方法的最优方案及人工方案的线-临协同优化方案。 展开更多
关键词 铁路选线 协同优化 大型临时工程 引力场导向 粒子群算法
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基于PCA和改进AHP的输变电工程云边协同造价分析 被引量：1
5
作者 宋远 路瑶 +2 位作者 李昊 赵振喜 郭晓丹 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期190-196,共7页
【目的】随着降本增效需求的日益迫切和电力工程管控精细化要求的不断提高,输变电基建项目在智慧基建背景下对多要素、全过程、精细化造价管理的要求日趋显著。传统工程造价方法已无法满足智慧基建项目全生命周期成本最优化的需求,因此... 【目的】随着降本增效需求的日益迫切和电力工程管控精细化要求的不断提高,输变电基建项目在智慧基建背景下对多要素、全过程、精细化造价管理的要求日趋显著。传统工程造价方法已无法满足智慧基建项目全生命周期成本最优化的需求,因此迫切需要由单一造价控制向智慧型造价管理转型。【方法】为提升输变电工程海量数据下造价管理的精细化水平,实现全过程覆盖,在深入研究现有工程造价管理模式的基础上,针对传统方法难以精准分析智能电网基建中复杂且海量数据的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)法和层次分析(AHP)法的输变电工程云边协同造价分析方法。该方法设计了基于云边协同架构的输变电工程造价系统,构建了包含目标层、准则层和方案层的3层造价因素评价指标体系,用于评价造价影响因素。在边缘计算中心,通过PCA对海量工程造价数据进行降维处理,并上传至云中心;采用粒子群优化(PSO)算法优化AHP的评价指标权重,有效减小传统AHP的主观偏差,并利用优化后的AHP在云中心完成工程造价的可靠计算。【结果】基于选取的输变电工程造价数据进行实验分析,结果表明:PSO算法在45次迭代后完成AHP参数优化,具备较快的寻优速度和较高的准确性。与其他造价方法对比,本文方法的工程造价计算值与实际值误差最小,仅为4.16%,且整体误差小于7%,显著优于对比方法。【结论】本文方法基于云边协同架构,充分利用边缘计算结合PCA实现海量数据的高效降维预处理,优化后的AHP-PSO算法在合理的评价指标权重下实现更小的分析误差和更高的评价可靠性,有效满足智慧基建工程对全过程、全要素造价精细化管理的要求,为智能电网基建项目的造价优化管理提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 输变电工程 云边协同 工程造价分析 主成分分析法 粒子群优化算法 层次分析法 电网智能化 云计算
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
6
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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基于改进粒子群优化的海上移动目标定位算法
7
作者 田咪咪 吴昊 汤洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期129-136,共8页
位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对... 位置估计在海上无线网络计算系统中具有重要意义。考虑到达时间差/到达角混合定位算法测量误差的影响以及定位估计中遇到的非线性优化问题,提出一种基于混沌理论的粒子群优化算法。该算法以移动位置估计的TDOA/AOA混合定位算法为研究对象,提高了移动位置估计的定位性能和精度。通过极大似然法得到移动站的估计函数,将移动站的估计函数作为适应度函数生成PSO的初始种群。采用混沌优化粒子群优化算法求解群体位置的最优解,得到移动站的最优位置估计,使TDOA/AOA定位算法具有更好的定位性能。仿真结果表明所提算法能够降低误差对定位精度的影响,实现全局和局部搜索能力的平衡,具有更快的收敛速度和更精确的定位精度。 展开更多
关键词 定位算法 粒子群优化 混沌理论 到达时差 到达角 TDOA/AOA
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基于蜣螂算法优化的投影寻踪生态环境评价方法构建 被引量：3
8
作者 刘英 范雅慧 +8 位作者 衡文静 许萍萍 岳辉 毕银丽 牛鸿波 田少国 祖鹏举 曹满红 董起广 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2799-2810,共12页
矿山开采会破坏和占用大量土地资源,对生态环境造成持久的负面影响,因此评价矿区生态环境质量变化迫在眉睫。为了准确监测矿区生态环境质量,以陕煤集团张家峁矿区2000—2023年24期逐年的Landsat影像为基础数据,通过计算绿度(Normalized ... 矿山开采会破坏和占用大量土地资源,对生态环境造成持久的负面影响,因此评价矿区生态环境质量变化迫在眉睫。为了准确监测矿区生态环境质量,以陕煤集团张家峁矿区2000—2023年24期逐年的Landsat影像为基础数据,通过计算绿度(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、湿度(Humidity Index,WET)、热度(Land Surface Temperature,LST)、干度(Normalized Differential Build-up and bare Soil Index,NDBSI)4项生态指标,并采用基于果蝇优化算法的投影寻踪(Fruit Fly Optimization Algorithm-Projection Pursuit Clustering,FOA–PPC)、基于粒子群优化算法的投影寻踪(Particle Swarm Optimization-Projection Pursuit Clustering,PSO–PPC)、基于灰狼优化算法的投影寻踪(Grey Wolf Optimizer-Projection Pursuit Clustering,GWO–PPC)和基于蜣螂优化算法的投影寻踪(Dung Beetle Optimizer-Projection Pursuit Clustering,DBO–PPC)4种群智能优化算法构建矿区生态环境质量评价方法,并利用平均相关度进行精度验证。结果表明:①DBO–PPC模型的平均相关度和类内聚集度均高于PSO–PPC模型、FOA–PPC模型和GWO–PPC模型,且与EI指数更接近,表明DBO–PPC能更好的评估研究区生态环境;②基于DBO–PPC模型的张家峁矿区2000—2023年生态环境质量均值为0.4,生态环境质量以差和较差等级为主,面积占比约55.94%,空间上呈西部差东部好,常家沟水库的生态环境在研究期内表现为优等级,矿区东北部和中部区域的生态环境较好,植被覆盖较多;③矿区发生沉陷面积占比为81.28%,沉陷最大值达−0.15 m;采区发生沉陷现象面积占比明显高于矿区,占采区面积的89.56%,生态环境质量以−0.0004的速率下降,表明采矿活动使得研究区的地表发生了沉陷,进而影响到生态环境。综上所述DBO–PPC模型在监测评价矿区生态环境质量方面具有较强的合理性,从而为矿区生态环境可持续发展提供技术手段。 展开更多
关键词 群智能优化算法 投影寻踪 DBO–PPC 生态环境评价
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重联编组条件下城轨车底运用方案优化研究 被引量：2
9
作者 朱昌锋 贾锦秀 +3 位作者 马斌 孙元广 王傑 成琳娜 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2626-2636,共11页
随着对城市轨道交通日常客流出行规律的不断挖掘,运输组织创新是解决客流与运力有效匹配问题、实现系统能耗节约及社会经济效益最大化的关键手段,而重联编组运营模式可有效提高客流与运力的匹配度。通过分析重联编组与固定编组条件下车... 随着对城市轨道交通日常客流出行规律的不断挖掘,运输组织创新是解决客流与运力有效匹配问题、实现系统能耗节约及社会经济效益最大化的关键手段,而重联编组运营模式可有效提高客流与运力的匹配度。通过分析重联编组与固定编组条件下车底运用问题的差异性,构建基于“影子列车”的重联编组车次接续法,以车底与车次接续、车底一致性和重联编组作业等为约束条件,以车次接续总成本最小和车底使用时间标准差最小为目标函数,构建重联编组条件下城市轨道交通车底运用方案优化模型。通过引入非线性惯性权重更新方法和动态学习因子,设计多目标混沌粒子群优化(Multi-objective Chaos Particle Swarm Optimization,MOCPSO)算法。以某城市轨道交通线路的102个车次为例验证模型的有效性,并对车次接续时间上限、车底重联解编作业和车底存放情况进行讨论分析。研究结果表明:MOCPSO算法通过引入Logistic混沌优化策略可有效跳出局部最优;车次接续时间上限越大,需要投入的车底数量越多,不宜使车次接续时间过长;在车底运用过程中应尽可能地减少联挂解编作业的次数。该方法可为决策者提供一系列不同运营投入和车底运用均衡性下的车底运用Pareto非劣方案,有助于协调线路运能利用,同时降低了轨道交通的能耗。 展开更多
关键词 城市交通 重联编组 车底运用 多目标优化 混沌粒子群算法
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一种新型的电能质量扰动信号分析的CDMSPSO-MP算法 被引量：1
10
作者 肖儿良 胡景申 简献忠 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期745-751,共7页
针对匹配追踪(matching pursuit,MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题,利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization,CDMSPSO)算法对MP算法进行优化,提出... 针对匹配追踪(matching pursuit,MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题,利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization,CDMSPSO)算法对MP算法进行优化,提出了CDMSPSO-MP算法。首先,CDMSPSO算法使用Logistic映射替代伪随机数更新种群,提高信号重构时搜索时频原子的随机性;然后,将种群划分为多个小规模种群并设置相应的重组期,增加信号重构时频原子的多样性;最后,以扰动信号与原子内积的绝对值作为CDMSPSO算法的适应度函数,替代MP算法的遍历计算,提升信号的重构速度。实验结果表明,CDMSPSO-MP算法有效提高了计算速度,减少了无关时频原子作为扰动信号分量的计算,提高了重构信号的质量。 展开更多
关键词 匹配追踪算法 稀疏分解算法 粒子群优化算法 电能质量
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基于 SPA-PSO-BP 的花生高光谱图像分类方法研究 被引量：4
11
作者 杨洋 徐熙平 +3 位作者 薛航 张宁 张越 索科 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期556-564,共9页
为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,... 为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,并进行了背景分割和光谱信息的提取,去除受噪声和杂散光影响大的波段后,运用Savitzky-Golay卷积平滑对400 nm~900 nm范围的波长进行预处理;采用SPA降维及均方根误差值选择了25个特征波长,同时利用PSO-BP神经网络的初始权重和阈值,构建PSO-BP模型作为分类器进行了实验,取得了测试集识别准确率为98.7%、kappa系数为0.98及遗漏误差为3的数据。结果表明,相较4个对比方法构建的分类模型,该模型的准确率分别提高了2.1%、8.6%、3.9%和4.3%。该方法在基于高光谱成像的花生品种分类技术中具有很好的应用前景,为花生品种的高精度、快速无损分类提供了新思路。 展开更多
关键词 光谱学 图像分类 连续投影算法 粒子群算法 后向传播神经网络 花生
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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：6
12
作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声
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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测 被引量：1
13
作者 樊雅洁 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 风速预测 风速数据降噪 风电场群分类 粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型
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南水北调中线总干渠水情数据智能清洗 被引量：3
14
作者 陈晓楠 顾起豪 +2 位作者 张召 靳燕国 顾沁扬 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期436-444,共9页
南水北调中线总干渠水位、流量等实时水情数据受外界扰动、测量系统误差等因素影响而产生的病态水情数据将造成调度模型计算失真,甚至导致计算失败。为此,针对上下游流量数据空间上的逻辑错误和水位数据时间序列的跳变,分别建立基于粒... 南水北调中线总干渠水位、流量等实时水情数据受外界扰动、测量系统误差等因素影响而产生的病态水情数据将造成调度模型计算失真,甚至导致计算失败。为此,针对上下游流量数据空间上的逻辑错误和水位数据时间序列的跳变,分别建立基于粒子群优化的水量平衡模型和指数加权滑动平均模型,对病态水情数据在空间、时间上实施横向、纵向清洗处理。以穿黄节制闸至漳河节制闸间的渠段为典型研究区间,利用模型自动识别流量倒挂点,并对该渠段涉及的12座节制闸、26处分水点的流量数据进行统一修正,实现了上下游逻辑上的合理性。同时,选取研究渠段内的闫河节制闸为代表,在48 h内运行基本稳定状态下,对每2 h的闸前水位数据序列进行分析,自动识别出跳变数据并进行合理修正。结果表明:建立的模型可自动识别病态水情数据并进行智能清洗,处理后的数据能够较好地满足输水调度分析决策的需要,因此该模型具有推广应用的价值。 展开更多
关键词 南水北调中线 数据清洗 输水调度 粒子群优化算法 指数加权滑动平均模型
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基于多目标投影寻踪模型的电力发展水平评价方法 被引量：3
15
作者 李小双 冷亚军 吴坚 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期46-57,共12页
电力生产活动所释放的碳排放在全球碳排放总量中占比较高。因此,电力行业成为推动“碳减排”目标达成的关键责任主体。借助量化综合评价的方式对国家电力发展水平进行评估,不仅可以清晰地描绘出各国在电力领域的发展脉络,而且有助于更... 电力生产活动所释放的碳排放在全球碳排放总量中占比较高。因此,电力行业成为推动“碳减排”目标达成的关键责任主体。借助量化综合评价的方式对国家电力发展水平进行评估,不仅可以清晰地描绘出各国在电力领域的发展脉络,而且有助于更准确地识别出中国与其他国家在电力发展上的差距。该文对国家电力发展水平进行综合评价与研究,提出一种基于改进多目标粒子群算法优化投影寻踪模型的电力发展水平评价方法。首先,提出改进的多目标粒子群优化算法;其次,建立2种投影寻踪模型,利用改进的多目标粒子群算法优化构建2种投影寻踪模型,得到投影向量的最优Pareto解集;再次,利用模糊综合评价,得到最优权重折中解,将最优权重代入前景理论模型,得到各个国家电力发展水平的综合评分值,并基于此评分,对各国电力发展水平优劣进行客观排序,最后,利用实际的国家电力发展水平数据集对该文所提方法进行验证。研究结果表明:该方法可实现对国家电力发展水平的有效排序,其评价准确性优于现有的电力发展水平评价方法的。 展开更多
关键词 电力发展水平 改进的多目标粒子群算法 投影寻踪模型 评价方法
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基于MC-MSDARL和PSO-BA的直流换流站无功控制优化方法
16
作者 黄松强 陈明佳 +3 位作者 杨海亮 孙上元 王永平 王杨正 《电力科学与技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期43-52,共10页
随着直流输电工程规模的不断扩大,交直流互联系统给电网暂态电压恢复带来了一定的挑战。为了解决换流站受电压波动影响导致换流变分接开关频繁动作的问题,提出一种基于多通道融合、多尺度动态自适应残差学习(multi channel fusion and m... 随着直流输电工程规模的不断扩大,交直流互联系统给电网暂态电压恢复带来了一定的挑战。为了解决换流站受电压波动影响导致换流变分接开关频繁动作的问题,提出一种基于多通道融合、多尺度动态自适应残差学习(multi channel fusion and multi-scale dynamic adaptive residual learning,MC-MSDARL)和粒子群蝙蝠算法(particle swarm optimization-bat algorithm,PSO-BA)的直流换流站无功控制优化方法。首先,开展换流站暂态过压特性研究,分析交流滤波器、无功补偿设备以及调相机对暂态过压的影响;然后,通过多尺度动态自适应残差卷积方式动态自动更新卷积核大小,提高模型学习能力,映射直流系统运行状态和电压稳定的关系,构建电压暂态稳定预测模型;最后,建立减小电压波动和降低网络损耗的直流换流站无功控制优化模型,利用PSO-BA进行模型求解。通过PSASP搭建直流电网进行仿真验证,实验结果表明,所提方法提高了电压暂态稳定能力,有效解决了换流变分接开关频繁动作的问题。 展开更多
关键词 直流输电工程 换流站 卷积神经网络 粒子群蝙蝠算法 无功控制
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基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法 被引量：4
17
作者 何琳 黄博 +1 位作者 申亚波 李爽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期263-269,共7页
为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种... 为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种改进的随机邻域嵌入算法实现数据降维,进而引入经自适应改进的鲸鱼优化算法及粒子群算法。在交叉策略框架下,将两者相结合并得到鲸鱼粒子群混合优化算法。实验结果表明,所提方法对输变电工程全环节关键数据的处理效果较优,而与其他方法相比,其精度和效率也均具备显著优势,能够提升数据管理水平。 展开更多
关键词 输变电工程 全环节 鲸鱼粒子群混合优化算法 随机邻域嵌入算法 工程造价 关键数据 交叉策略 数据管理 层次分析法
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新的混沌粒子群优化算法 被引量：128
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作者 胥小波 郑康锋 +2 位作者 李丹 武斌 杨义先 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期24-30,37,共8页
针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步... 针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。并提出了一种新的混沌粒子群数学模型,进行了非线性动力学分析。数值测试结果表明该方法能跳出局部最优,极大提高了计算精度,进一步提高了全局寻优能力。 展开更多
关键词 粒子群 混沌 混沌粒子群 优化算法
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混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用 被引量：76
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作者 刘爱军 杨育 +3 位作者 李斐 邢青松 陆惠 张煜东 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1722-1730,共9页
针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的... 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能;采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳. 展开更多
关键词 混沌 JOB shop调度 粒子群优化算法 模拟退火算法
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多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法 被引量：81
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作者 刘佳 李丹 +1 位作者 高立群 宋立新 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第31期22-28,共7页
为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局... 为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。对基于向量评价的粒子群算法进行了扩展,提出了基于向量评价的自适应粒子群算法(vector evaluated adaptive particle swarm optimization,VEAPSO)来解决多目标无功优化问题,求解出问题的Pareto最优解集。为帮助决策者从Pareto最优解集中选取合适的最优解,该文提出一种基于决策者偏好及投影寻踪模型的多属性决策法,使决策结果更加真实可靠。将该算法应用于多目标无功优化问题中,IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真表明该方法用于解决多目标无功优化问题是有效可行的。 展开更多
关键词 自适应 粒子群算法 向量评价 多目标 无功优化 投影寻踪
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