基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测 被引量：3

1

作者 王小林 梅佳伟 +3 位作者 郭进平 卢才武 王颂 李泽峰 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第2期92-101,共10页

充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体... 充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。 展开更多

关键词 混沌麻雀搜索算法(cssa) BP神经网络(BPNN) 胶结充填体 分离式霍普金森压杆(SHPB) 动态抗压强度

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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量：4

2

作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页

飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多

关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射

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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 被引量：2

3

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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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用 被引量：1

4

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机械臂多目标轨迹优化方法

5

作者 李玲 侯玉龙 +2 位作者 李瑶 罗丹 解妙霞 《工程设计学报》 北大核心 2025年第5期664-674,共11页

针对传统机械臂在执行任务时存在工作效率低,以及易产生冲击和振动而造成机械疲劳损坏等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的机械臂多目标轨迹优化方法。以六自由度AR4机械臂为研究对象,采用分段式3-... 针对传统机械臂在执行任务时存在工作效率低,以及易产生冲击和振动而造成机械疲劳损坏等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的机械臂多目标轨迹优化方法。以六自由度AR4机械臂为研究对象,采用分段式3-5-3多项式插值法构建其运动学模型。然后,基于融合Tent-Logistic混沌映射、改良精英反向学习策略及柯西-高斯变异策略的新型改进SSA(newly improved SSA,NISSA),对机械臂各关节的运行时间和冲击进行多目标协同优化。最后,与其他优化算法进行对比实验,以验证NISSA的有效性。实验结果表明,应用NISSA优化后,机械臂的运行时间缩短了17.8%,运行中产生的冲击减小了12.9%。研究结果为机械臂的轨迹优化提供了高效的方法。 展开更多

关键词 机械臂 轨迹优化 麻雀搜索算法 Tent-Logistic混沌映射 精英反向学习策略

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多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究 被引量：1

6

作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页

针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多

关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法

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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：3

7

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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改进搜索机制的自适应t分布麻雀搜索算法

8

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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基于CEEMDAN与ISSA优化SVM的风电机组轴承故障诊断方法

9

作者 胡春祥 孟凡勇 +2 位作者 罗文江 周爽 许璇 《机械设计》 北大核心 2025年第4期109-119,共11页

风电机组轴承运行工况复杂多变,高效轴承故障诊断方法对确保风电机组安全稳定运行具有重要意义。文中针对风电机组轴承在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进麻雀搜索算法(I... 风电机组轴承运行工况复杂多变,高效轴承故障诊断方法对确保风电机组安全稳定运行具有重要意义。文中针对风电机组轴承在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化支持向量机(SVM)相结合的风电机组轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN对轴承振动信息进行降噪和分解,得到多个本征模函数(IMF)分量,根据相关系数和峭度准则,筛选有效IMF分量进行信号重构并特征提取;其次,通过引入Sin混沌映射、自适应惯性权重及莱维(Levy)飞行策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;最后,采用ISSA-SVM模型进行风电机组轴承故障的识别和诊断。研究结果表明:实际工程风电机组轴承故障识别准确率为95.8%,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 支持向量机 麻雀搜索算法 Sin混沌映射 自适应惯性权重

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考虑碳交易管理的含柔性资源主动配电网优化运行方法研究

10

作者 张金桂 刘天天 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页

为了深入挖掘主动配电网柔性资源在响应碳减排的潜力,考虑到主动配电网参与碳排放市场交易建立含柔性资源主动配电网优化运行方法。文章建立主动配电网参与碳交易市场下的管理模型和交易机制模型;以最小化机组出力成本、柔性资源调用成... 为了深入挖掘主动配电网柔性资源在响应碳减排的潜力,考虑到主动配电网参与碳排放市场交易建立含柔性资源主动配电网优化运行方法。文章建立主动配电网参与碳交易市场下的管理模型和交易机制模型;以最小化机组出力成本、柔性资源调用成本、购电成本和碳交易成本(收益)构建优化运行模型目标函数;计及碳交易限额约束、功率平衡约束、主动配电网网络运行约束、储能设备运行约束、柔性资源调用约束等必要约束条件建立优化模型;对麻雀搜索算法引入两项措施进行改进,分别为采用自适应安全值和对发现者非安全状态下转移过程引入混沌搜索,并采用改进麻雀搜索算法设计优化运行模型求解流程。最后基于所建立模型针对某园区主动配电网在三种场景下分析其运行方案、碳交易方案以及运行指标,验证了所建立模型的有效性,其能够充分降低综合运行成本,降低碳排放水平。 展开更多

关键词 主动配电网 柔性资源 碳交易管理 麻雀搜索算法 混沌搜索

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基于复合混沌自适应麻雀搜索算法的路径规划

11

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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基于改进麻雀搜索算法的主动配电网故障区段定位

12

作者 武晓朦 韩康 +3 位作者 党博 赵研博 王连豪 杨忠达 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第28期12059-12067,共9页

在“双碳”目标的推动下,大规模的分布式电源投入配电网,导致故障电流方向由单向变为双向,使得传统配电网故障定位方法不再适用。提出一种基于改进麻雀搜索算法的主动配电网故障区段定位方法。利用统计参数映射(statistical parametric ... 在“双碳”目标的推动下,大规模的分布式电源投入配电网,导致故障电流方向由单向变为双向,使得传统配电网故障定位方法不再适用。提出一种基于改进麻雀搜索算法的主动配电网故障区段定位方法。利用统计参数映射(statistical parametric mapping,SPM)混沌映射生成高质量初始麻雀种群,在发现者路径中融合正余弦算法,引入非线性惯性权重,平衡局部与全局搜索能力,加速算法收敛。同时在追随者路径引入螺旋搜索和Levy飞行,增强对未知区域探索,利于跳出局部最优。建立适用于主动配电网的开关状态函数,对传统目标函数加入防误判因子,以防信息失真。算例结果表明:该方法能够适应多重故障区段和不同位置分布式电源投切,定位准确率和收敛速度均有明显优势,具有良好容错性。 展开更多

关键词 故障定位 主动配电网 麻雀搜索算法(SSA) 统计参数映射(SPM)混沌映射 正余弦算法 螺旋搜索 Levy飞行

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CSSA-DWNN算法的机器人焊接工艺参数优化研究 被引量：2

13

作者 朱广明 华亮 +1 位作者 赵佳皓 羌予践 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第7期48-53,共6页

使用机器人进行焊接作业是提升工业生产效率的重要手段,合理的工艺参数是保障机器人焊接质量的关键。针对现有焊接工艺参数优化方法易陷入局部最小、训练时间长、拟合精度不高的问题,提出了一种混沌麻雀搜索算法优化双权值神经网络的新... 使用机器人进行焊接作业是提升工业生产效率的重要手段,合理的工艺参数是保障机器人焊接质量的关键。针对现有焊接工艺参数优化方法易陷入局部最小、训练时间长、拟合精度不高的问题,提出了一种混沌麻雀搜索算法优化双权值神经网络的新算法。该方法利用混沌麻雀搜索算法的全局搜索能力为双权值神经网络的方向权值、核心权值、幅值选取最优参数。提出了基于新算法的焊接工艺参数优化方法,建立焊接工艺参数与焊接质量之间的映射模型,获取最优焊接参数。分别采用模拟数据与实测激光焊接实验数据对所提方法进行测试,结果表明,混沌麻雀搜索算法优化的双权值神经网络迭代速度快、拟合精度高,较传统的双权值神经网络和径向基神经网络性能更优,适用于工业生产中焊接机器人工艺参数的高效设定。 展开更多

关键词 焊接机器人 双权值神经网络 混沌麻雀搜索算法 参数优化

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基于ICEEMDAN-ICSSA-CKELM-TCCA的短期风电功率预测研究 被引量：3

14

作者 韦权 汤占军 贺建峰 《现代电子技术》 2023年第24期39-46,共8页

为了提高风电功率预测的准确性,基于信号分解、优化算法和误差修正,提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)和样本熵原理,对原始功率序列进行分解和重构... 为了提高风电功率预测的准确性,基于信号分解、优化算法和误差修正,提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)和样本熵原理,对原始功率序列进行分解和重构,得到更适合提取特征的新序列。然后,建立包含Poly核函数、RBF核函数的组合核极限学习机(CKELM)对新的序列进行初步预测,并利用融合了Tent混沌映射、动态惯性权重和自适应t变异策略的改进混沌麻雀搜索算法(ICSSA)对其参数进行优化,提升CKELM预测性能。最后将时间卷积网络(TCN)与高效通道注意力机制(ECA)组合搭建为TCCA模型,对初步预测结果进行修正。以中国云南省某风电场的数据为例进行多组实验,结果表明该模型针对风电功率具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 自适应噪声的完全集成经验模式分解 混沌麻雀搜索算法 组合核极限学习机 样本熵 时间卷积网络

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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究 被引量：10

15

作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页

机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多

关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 BP神经网络 混沌映射 随机游走策略

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基于ISSA-LSTM模型的可再生能源电力需求预测 被引量：8

16

作者 闫晓霞 刘娴 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期604-614,共11页

为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LS... 为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LSTM)以有效捕捉可再生能源电力需求随机波动性和时序性;最后,通过ISSA-LSTM模型预测长期可再生能源的电力需求,验证测试集数据,并与其他传统模型进行对比。结果表明:ISSA-LSTM模型预测结果能够满足对可再生能源电力需求预测的精度要求;在未来2023-2030年可再生能源电力需求稳定,波动幅度不大,可达到全国用电量的1/3;利用Circle混沌映射改进策略能有效提升SSA寻优能力。与PSO算法相比,SSA算法寻找LSTM超参数最优解的能力更优,ISSA-LSTM模型预测可再生能源电力需求精度更高。 展开更多

关键词 混合预测模型 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 Circle混沌映射 电力需求预测

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基于SSA-VMD-INGO-RF的短期风电功率预测 被引量：2

17

作者 汪繁荣 梅涛 +2 位作者 张旭东 汪筠涵 肖悦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期88-96,共9页

为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系... 为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系数α)进行寻优,通过SSA-VMD将原始功率序列分解为多个有限带宽的特征模态分量,以降低原始数据的复杂度和非平稳性对预测精度的影响;然后,构建模态分量并在改进的北方苍鹰算法优化随机森林中进行预测;最后,将各分量预测结果叠加,得到最终预测值。以内蒙古某风电场的实测数据为研究对象,将所提组合模型与另外6种模型进行比较。结果表明,所设计模型预测结果平均绝对百分比误差(MAPE)为1.734%,均方根误差为0.068 MW,R^(2)为0.992,证明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 北方苍鹰算法 Piecewise混沌映射 随机森林 变分模态分解 麻雀搜索算法

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增强改进麻雀算法的永磁同步电机多参数辨识 被引量：4

18

作者 陈一涵 曾成碧 +2 位作者 苗虹 朱奇昊 黄霞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期177-182,共6页

针对永磁同步电机多参数辨识收敛速度不够快、全局搜索能力较差及精度不够高的问题,提出一种增强改进麻雀搜索算法的永磁同步电机多参数辨识方法。首先,利用混沌映射初始化种群,改善搜索空间;运用自适应t分布更新加入者位置,避免陷入局... 针对永磁同步电机多参数辨识收敛速度不够快、全局搜索能力较差及精度不够高的问题,提出一种增强改进麻雀搜索算法的永磁同步电机多参数辨识方法。首先,利用混沌映射初始化种群,改善搜索空间;运用自适应t分布更新加入者位置,避免陷入局部搜索空间;采用反向学习策略,提高种群中所有个体的收敛速度;通过贪婪规则,遴选全局最优。该算法从种群初始化、搜索空间、搜索算法、最优点的选择等增强过程提高算法跳出局部最优的能力,提高收敛速度及精度。选取典型标准测试函数对算法进行性能评估,在收敛速度、精度、全局寻优能力等方面效果都更佳。通过仿真及实验验证,与一般麻雀搜索算法、改进麻雀搜索算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,提出的增强麻雀算法在永磁同步电机的多参数辨识中辨识速度更快,收敛精度更高。 展开更多

关键词 永磁同步电机 参数辨识 混沌映射 自适应分布 麻雀搜索算法

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多策略改进的蜣螂优化算法 被引量：7

19

作者 匡鑫 阳波 +3 位作者 马华 唐文胜 肖宏峰 陈灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期119-136,共18页

针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 混沌反向学习 黄金正弦 麻雀搜索算法 柯西-高斯变异

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基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究 被引量：6

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作者 庞学丽 宋坤 +2 位作者 姚红云 李一博 曹志富 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期31-36,共6页

针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合... 针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解(VariationalMode Decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA)与长短期记忆(LongShort-Term Memory, LSTM)神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型(VMD-ISSA-LSTM)。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。 展开更多

关键词 短时交通流预测 变分模态分解 改进麻雀搜索算法 长短期记忆神经网络 佳点集 正弦函数扰动 Tent混沌映射

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