期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到80篇文章
< 1 2 … 4 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于SVMD-GOA-Informer的大坝变形预测模型
1
作者 高阳 刘永强 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第10期71-76,共6页
针对大坝变形的非线性、非稳定性等特征,提出了一种基于逐次变分模态分解(SVMD)和Informer的大坝变形预测模型。首先通过SVMD对大坝位移序列进行分解,避免了频率重叠和模式混合问题。然后对各模态分量分别采用随机森林算法(RF)计算影响... 针对大坝变形的非线性、非稳定性等特征,提出了一种基于逐次变分模态分解(SVMD)和Informer的大坝变形预测模型。首先通过SVMD对大坝位移序列进行分解,避免了频率重叠和模式混合问题。然后对各模态分量分别采用随机森林算法(RF)计算影响因子的权重,筛选出关键因子,并为各分量构建对应的Informer模型进行预测,采用蚱蜢优化算法(GOA)对Informer模型的超参数进行寻优,最终重构各分量预测结果,得到最终位移预测结果。基于国内某工程实例的验证结果表明,SVMD-GOA-Informer模型在位移预测精度和稳定性方面优于其他常用模型。 展开更多
关键词 逐次变分模态分解 大坝变形预测 INFORMER 蚱蜢优化算法 随机森林算法
在线阅读 下载PDF
基于层次加权排列熵与IGOA-BiLSTM的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法
2
作者 屈蓓佳 高先理 +3 位作者 贾宝富 柯赟 姚崇 宋恩哲 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期3046-3056,共11页
针对预测模型参数选取不当而导致高压共轨喷油器剩余寿命预测精度较低的问题,提出一种基于层次加权排列熵(HWPE)与改进蝗虫优化算法(IGOA)优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法。首先,由于HWPE能够充分考虑... 针对预测模型参数选取不当而导致高压共轨喷油器剩余寿命预测精度较低的问题,提出一种基于层次加权排列熵(HWPE)与改进蝗虫优化算法(IGOA)优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的高压共轨喷油器剩余寿命预测方法。首先,由于HWPE能够充分考虑时间序列高频和低频信息,提取全寿命周期数据的HWPE构建健康度指标(HI);然后,针对BiLSTM最优参数选取困难的问题,提出了一种改进蝗虫优化算法,通过引入混沌策略以丰富初始种群的多样性和随机性,重构线性因子增强全局搜索和局部开发的能力,并引入迁徙策略提高位置更新的质量,自适应地获取BiLSTM最优参数组合;最后,将HWPE与健康度指标分别作为IGOA-BiLSTM模型的输入输出进行训练测试,将输出的HI拟合寿命退化曲线并预测失效点,实现喷油器的剩余寿命预测。通过与其它常用方法对比分析,IGOA在参数寻优方面性能更好,所提出剩余寿命预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 层次加权排列熵 改进蝗虫优化算法 双向长短时记忆网络 高压共轨喷油器
在线阅读 下载PDF
改进MOGOA及其在风储容量优化配置中的应用 被引量：6
3
作者 王欣 谭永怡 秦斌 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期159-169,共11页
针对传统方法在风储容量优化配置过程中求解精度低、效率低等问题,提出一种改进多目标蝗虫优化算法(improved multi-objective grasshopper optimization algorithm,IMOGOA),采用Fuch混沌映射、余弦自适应参数和莱维飞行三种策略进行改... 针对传统方法在风储容量优化配置过程中求解精度低、效率低等问题,提出一种改进多目标蝗虫优化算法(improved multi-objective grasshopper optimization algorithm,IMOGOA),采用Fuch混沌映射、余弦自适应参数和莱维飞行三种策略进行改进,使算法的初始解分布更均匀、全局探索和局部开发更协调,同时增强了算法跳出局部最优的能力。对改进算法和多目标粒子群等多个算法进行性能测试对比,实验结果表明改进算法具有更好的寻优精度和稳定性。将该算法应用于风电场混合储能系统容量优化配置,对比其他算法,改进算法能够快速找出Pareto最优解集,在满足系统要求的同时,最大限度降低混合储能系统成本,可以验证算法改进策略的有效性和应用于实际优化问题的适用性。 展开更多
关键词 风电场 储能容量优化配置 蝗虫优化算法 Fuch混沌映射 莱维飞行
在线阅读 下载PDF
三维荧光光谱结合IGOA-SVM分类鉴别油类污染物 被引量：6
4
作者 程朋飞 朱燕萍 +2 位作者 潘金燕 崔传金 张怡 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1031-1038,共8页
溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析... 溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析法以其检测精度高、实时性好、操作简便、干扰性小等优势在荧光类物质检测领域应用十分广泛。三维荧光光谱结合支持向量机等算法在物质分类鉴别和浓度预测方面取得较好的成效,但仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。将三维荧光光谱与改进蚱蜢优化支持向量机算法(IGOA-SVM)相结合,提出一种对油类污染物分类鉴别的新方法。首先,以0.1 mol·L-1十二烷基硫酸钠溶液作为溶剂,将0#柴油、95#汽油和煤油以不同浓度配比配制成0#柴油和95#汽油、0#柴油和煤油两组分混合样本20个和18个,三组分混合样本20个,各取一半为训练集和测试集。然后,采用F-7000荧光光谱仪采集混合溶液的荧光数据,分析三种油的标准溶液及配制的混合溶液,发现荧光光谱均在一定范围内存在不同程度的重叠现象,仅利用光谱检测无法准确鉴别。最后,结合混沌初始化、精英优化算法和差分进化算法对蚱蜢优化算法进行改进,提取激发波长270 nm,发射波长270~450 nm范围内的荧光峰数据作为训练的输入值,以三种分类标签作为输出,将数据分别输入到蚱蜢优化支持向量机算法(GOA-SVM)、粒子群优化支持向量机算法(PSO-SVM)和遗传优化支持向量机算法(GA-SVM)中进行训练,IGOA-SVM模型在收敛速度、稳定性和跳出局部最优能力上明显优于GOA-SVM、PSO-SVM和GA-SVM,为油类污染物的准确鉴别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 三维荧光光谱 改进蚱蜢优化算法 支持向量机 石油类污染物
在线阅读 下载PDF
新能源汽车驱动电机冷却系统劣化故障预测
5
作者 柳炽伟 黄韵迪 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期277-285,共9页
提出一种主成分分析及粒子群优化支持向量机(PCA-GOA-LSSVM)的多分类器模型,用于尽早检测和预测新能源汽车驱动电机冷却系统的劣化,减少因冷却液温度过高导致的电机功率限制或停机状况的发生。其中主成分分析法(PCA)用于对故障特征进行... 提出一种主成分分析及粒子群优化支持向量机(PCA-GOA-LSSVM)的多分类器模型,用于尽早检测和预测新能源汽车驱动电机冷却系统的劣化,减少因冷却液温度过高导致的电机功率限制或停机状况的发生。其中主成分分析法(PCA)用于对故障特征进行降维重构处理,蝗虫算法(GOA)用来优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数。通过实车故障试验采集样本数据,分别输入至LSSVM预测模型、PCA-PSO-SVM及PCA-GOA-LSSVM模型,进行对比测试。结果表明:基于PCA-GOA-LSSVM的多分类器预测模型准确率达91.41%、精确率达86.25%,高于对比的预测模型,可准确提醒及时维护车辆及有效判断故障类型;该模型能够用于新能源汽车驱动电机冷却系统性能劣化预测和故障诊断中。 展开更多
关键词 新能源汽车 驱动电机冷却系统 故障预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 蝗虫算法(goa) 主成分分析(PCA)
在线阅读 下载PDF
宽体矿车X型互联式油气悬架参数匹配方法研究
6
作者 李阁强 晏宇泽 +3 位作者 刘雨昌 毛波 王帅 李东林 《机床与液压》 北大核心 2025年第16期180-188,共9页
宽体矿车多行驶于复杂路面,对车辆悬架的振动特性要求较高,目前的同侧互联式和同轴互联式油气悬架无法同时兼备抗俯仰和抗侧倾性能,为此提出X型互联式油气悬架,以提升宽体矿车的抗俯仰和抗侧倾能力。分析X型互联式油气悬架的结构和工作... 宽体矿车多行驶于复杂路面,对车辆悬架的振动特性要求较高,目前的同侧互联式和同轴互联式油气悬架无法同时兼备抗俯仰和抗侧倾性能,为此提出X型互联式油气悬架,以提升宽体矿车的抗俯仰和抗侧倾能力。分析X型互联式油气悬架的结构和工作原理,建立数学模型。分析悬架系统的非线性刚度和非线性阻尼特性以及其参数对性能的影响,并探究悬架的连通特性。最后,利用MATLAB建立整车七自由度模型,将蝗虫优化算法(GOA)应用于油气悬架的参数匹配设计中。结果表明:X型互联式油气悬架具有良好的非线性刚度和非线性阻尼特性,使车辆更平稳地通过复杂路面,且具有抗侧倾和抗俯仰功能,保证车辆在俯仰和侧倾方向的稳定性;采用GOA优化算法对悬架进行参数匹配后,车身的俯仰角加速度、侧倾角加速度、垂直加速度均方根分别降低了32.24%、22.78%、8.86%,提高了车辆的操控稳定性,为X型互联式油气悬架的参数匹配设计提供参考。 展开更多
关键词 X型互联式油气悬架 抗俯仰 抗侧倾 操控稳定性 goa优化算法
在线阅读 下载PDF
具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法及红外图像分割应用
7
作者 张云 吴强 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期270-279,共10页
传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速... 传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速率,利用佳点集、伪对立学习、配对自学习及邻域搜索策略对GOA的全局寻优能力进行改进。然后以Cross熵作为评估标准,构建红外图像分割模型IGOA-Cross。利用四种常规电力设备红外图像进行实验分析,结果表明:与对比模型相比,该分割模型误分率更低,峰值信噪比和结构相似度更高,能够处理背景非均匀、噪声较大的红外图像分割,分割效率和精度都有提升。 展开更多
关键词 红外图像分割 邻域搜索 伪对立学习 蚱蜢优化算法 电力设备
在线阅读 下载PDF
数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究 被引量：2
8
作者 任效效 李小龙 +4 位作者 薛凯 吴炫 韩小渠 王进仕 严俊杰 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期93-104,共12页
为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特... 为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。 展开更多
关键词 数据中心 多能互补分布式能源系统 优化设计 运行策略 多目标蝗虫优化算法
在线阅读 下载PDF
基于新型元启发式反向传播神经网络的500 kV输电线路覆冰厚度预测 被引量：2
9
作者 苏仁斌 熊卫红 +3 位作者 刘先珊 李智 邹建明 曾垂辉 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期17-25,34,共10页
实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求... 实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求解,验证优化算法对复杂问题全局最优求解的适用性,引入该算法建立GOA-BPNN模型,仿真不同训练样本数的正弦函数,说明该方法能更快地收敛于最优解.根据线路的5 a覆冰监测数据,基于相关系数矩阵及主成分分析法,将6个主控因子降维为4个,作为GOA-BPNN模型的输入层,构建符合线路特征的覆冰厚度GOABPNN预测模型.该模型针对短时间覆冰序列的预测结果比经典BPNN模型的预测值更准确,验证了其对高阶非线性覆冰时间序列的泛化学习能力.以线路的多年覆冰长时间序列为训练集,预测得到5个时刻的覆冰厚度,GOA-BPNN模型相对其他4个模型的预测值最接近实际监测值,模型对“微地形、微气象”环境中的覆冰厚度预测具有较高的可靠性. 展开更多
关键词 瞪羚优化算法 goa-BPNN模型 主成分分析 覆冰厚度 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究 被引量：7
10
作者 陈涛 李由之 黄湘松 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期967-975,共9页
针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机... 针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%. 展开更多
关键词 反辐射无人机 航迹规划 多目标蝗虫算法 定位精度
在线阅读 下载PDF
基于RF-GOA-RVM的海底管道腐蚀速率预测 被引量：5
11
作者 骆正山 杨枚桧 +1 位作者 王小完 张新生 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2021年第9期1337-1340,共4页
针对油气管道腐蚀预测模型参数确定困难及预测精度不高等问题,提出一种基于RF-GOA-RVM的腐蚀速率预测新方法。运用随机森林(RF)筛选海底管道腐蚀影响因素,确定腐蚀主要因素;用蝗虫算法(GOA)优化相关向量机(RVM)参数,预测管道腐蚀速率。... 针对油气管道腐蚀预测模型参数确定困难及预测精度不高等问题,提出一种基于RF-GOA-RVM的腐蚀速率预测新方法。运用随机森林(RF)筛选海底管道腐蚀影响因素,确定腐蚀主要因素;用蝗虫算法(GOA)优化相关向量机(RVM)参数,预测管道腐蚀速率。仿真实验表明:与粒子群算法-相关向量机(PSO-RVM)和RVM相比,RF-GOA-RVM模型稳定性更好,预测精度更高,可为海底管道腐蚀失效预测提供决策依据。 展开更多
关键词 相关向量机 蝗虫优化算法 随机森林 海底管道 腐蚀速率预测
在线阅读 下载PDF
一种GOA优化SOM神经网络的VP型倾斜仪故障智能诊断方法 被引量：6
12
作者 庞聪 马武刚 +4 位作者 李查玮 龚燕民 刘晓磊 江勇 廖成旺 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第3期322-326,共5页
提出一种VP型倾斜仪故障智能诊断方法。利用经验模态分解(EMD)将归一化故障信号分解为6个本征模态函数(IMF),分别计算其近似熵,构建EMD多尺度近似熵输入矩阵;结合蝗虫优化算法(GOA)对自组织特征映射(SOM)神经网络的参数进行优化,将得到... 提出一种VP型倾斜仪故障智能诊断方法。利用经验模态分解(EMD)将归一化故障信号分解为6个本征模态函数(IMF),分别计算其近似熵,构建EMD多尺度近似熵输入矩阵;结合蝗虫优化算法(GOA)对自组织特征映射(SOM)神经网络的参数进行优化,将得到的GOA最优值嵌入到SOM模型中,组建GOA-SOM诊断模型。应用诊断测试集得到诊断目标的聚类标签值,将其与训练集的聚类标签以及真实故障类型进行比对,得到故障诊断结果。结果证明,GOA-SOM模型在100次随机抽样条件下的诊断正确率均值和标准差分别为99.329 7%、1.218 8,优于传统诊断模型。 展开更多
关键词 倾斜仪故障诊断 经验模态分解 蝗虫优化算法 自组织特征映射神经网络 多尺度近似熵
在线阅读 下载PDF
基于混沌理论和GOA-K-means算法的有载分接开关状态特征分析计算方法 被引量：23
13
作者 马宏忠 严岩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1399-1406,共8页
为更加准确有效地监测变压器有载分接开关(OLTC)机械状态,针对传统基于K-means的监测方法聚类效果易受其初始聚类中心选择的影响,该文提出一种基于蝗虫算法(GOA)和K-means相结合的OLTC机械状态监测方法。首先针对OLTC振动信号的非线性... 为更加准确有效地监测变压器有载分接开关(OLTC)机械状态,针对传统基于K-means的监测方法聚类效果易受其初始聚类中心选择的影响,该文提出一种基于蝗虫算法(GOA)和K-means相结合的OLTC机械状态监测方法。首先针对OLTC振动信号的非线性和混沌特性,利用P-G法和互信息值法计算嵌入维数和延迟时间,对实测的OLTC振动信号进行相空间重构;其次应用Kolmogorov熵对重构后的振动信号混沌特性进行判断;最后为提高聚类精度,针对K-means对初始聚类中心的敏感性,将蝗虫算法引入该算法对其聚类中心进行优化,对重构后的高维振动信号采用优化的K-means聚类方法进行分析。研究结果表明:在OLTC的振动信号识别应用中,优化的K-means聚类算法得到的特征量计算结果具备一定的规律性。研究结果为OLTC的机械运行状态监测提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 蝗虫算法 有载分接开关 优化K-means 振动信号
在线阅读 下载PDF
基于S型生长曲线的蝗虫优化算法求解机器人路径规划问题
14
作者 冉义 李永胜 蒋烨 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期178-185,共8页
针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低、搜索路径效率低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于S型生长曲线的蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先,引入Logistic混沌序列优化蝗虫初始种群,增强蝗虫种群在迭代初期的多样性;... 针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低、搜索路径效率低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于S型生长曲线的蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先,引入Logistic混沌序列优化蝗虫初始种群,增强蝗虫种群在迭代初期的多样性;其次,引入S型生长曲线特征的非线性惯性权重,对递减参数递减的方式进行了调整,从而提高算法的收敛速度和寻优精度;最后,在迭代过程中引入基于t分布的位置扰动机制,使算法能充分利用当前种群的有效信息,以更好地平衡全局搜索和局部开发,并降低算法陷入局部最优的概率。实验结果表明,相较于MOGOA (Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm)、IGOA (Improved Grasshopper Optimization Algorithm)和IAACO (Improvement Adaptive Ant Colony Optimization)等10种对比算法,所提算法在简单环境下的最优路径长度平均缩短0~14.78%,平均迭代次数减少56.60%~90.00%;在复杂环境下的最优路径长度平均缩短0~11.58%,平均迭代次数减少45.00%~92.76%。可见,所提SGCIGOA是用于求解移动机器人路径规划的一种高效算法。 展开更多
关键词 蝗虫优化算法 LOGISTIC混沌映射 S型生长曲线 T分布 机器人路径规划
在线阅读 下载PDF
基于改进多目标蝗虫算法的压缩机叶轮参数优化研究 被引量：1
15
作者 任云鹏 李臻志 +4 位作者 宋方 李安帅 杨强辉 刘佳豪 邵佳康 《机电工程》 北大核心 2025年第5期856-865,共10页
针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原... 针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原理,对多目标蝗虫优化算法(MOGOA)进行了改进,融合了柯西变异和反向学习改进策略,并利用测试函数与常用优化算法对比验证了其性能;然后,以离心压缩机叶轮部件为研究对象,对其建立了理论数值模型,利用改进的COMOGOA对模型设计参数进行了寻优,并与其他优化算法进行了对比分析;最后,在考虑了数值仿真、模型假设等因素带来的误差影响情况下,利用ANSYS-CFX数值验证了仿真分析,结合叶轮气动特性及原因进一步验证了优化效果。研究结果表明:优化叶轮后,设计工况下的压缩比显著提升了4.370%,等熵效率增强了1.529%,叶轮得到了改善,从而提升了压缩机的整体性能。COMOGOA算法在叶轮部件复杂模型的优化设计中有着更为出色的寻优效果,也为此类复杂部件优化设计提供了合理参考,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 离心式压缩机 参数优化算法 融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法 ANSYS-CFX Cubic混沌模型 随机权重策略
在线阅读 下载PDF
基于GOA-SVM的短期负荷预测 被引量：23
16
作者 宫毓斌 滕欢 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期12-16,共5页
支持向量机是借助于凸优化技术的统计学习方法,与传统神经网络相比,泛化错误率低并且结果易于解释。将支持向量机用于负荷预测时,参数选择不准确会导致预测性能较差。提出一种基于蚱蜢优化算法的支持向量机短期负荷预测方法,以某地区负... 支持向量机是借助于凸优化技术的统计学习方法,与传统神经网络相比,泛化错误率低并且结果易于解释。将支持向量机用于负荷预测时,参数选择不准确会导致预测性能较差。提出一种基于蚱蜢优化算法的支持向量机短期负荷预测方法,以某地区负荷、天气等历史数据对SVM进行训练,并通过GOA优化选取支持向量机参数,然后以得到的最优参数建立GOA-SVM负荷预测模型。算例分析表明,GOA-SVM预测模型比GA-SVM和PSO-SVM模型有更好的收敛性能,且预测精度更高。 展开更多
关键词 短期负荷预测 支持向量机 蚱蜢优化算法
在线阅读 下载PDF
基于互利共生与变异的GOA及UAV路径规划应用 被引量：2
17
作者 戴峦岳 梁宵月 +1 位作者 王帅 王震坡 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第9期1-8,共8页
针对标准蝗虫优化算法(GOA)搜索精度低、容易得到局部最优解和稳定性差的不足,提出一种基于互利共生与混合变异策略的改进GOA。首先,引入一种针对收敛因子的非线性重构方法,均匀算法全局搜索与局部开发,设计一种基于高斯-柯西分布的个... 针对标准蝗虫优化算法(GOA)搜索精度低、容易得到局部最优解和稳定性差的不足,提出一种基于互利共生与混合变异策略的改进GOA。首先,引入一种针对收敛因子的非线性重构方法,均匀算法全局搜索与局部开发,设计一种基于高斯-柯西分布的个体混合变异机制,有效避免局部最优解;再引入一种互利共生策略,增强个体多样性,提升算法全局寻优能力;然后,建立了UAV路径规划的代价模型,并将路径规划转化为多维函数优化问题,利用改进GOA求解路径规划问题,以综合考虑威胁代价和能耗代价的目标函数评估个体位置的适应度,迭代求解最优路径,并引入B样条曲线对最终散点串连路径作平滑处理。实验结果表明,改进算法具有更高的搜索精度,求解路径可以成功规避所有威胁区域,对车联网(IOV)中的路径规划问题具有较好的参考意义。 展开更多
关键词 航迹规划 无人机 蝗虫优化算法 航迹代价 互利共生 混合变异
在线阅读 下载PDF
联合多核FCM和改进GOA的多无人机协同侦查航迹规划 被引量：2
18
作者 靳江锋 刘旭 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期181-188,共8页
针对多无人机协同侦查效率较低,提出了一种新的多无人机协同侦察航迹规划算法。构建了基于任务需求导向的协同侦查航迹规划模型,采用改进的多核FCM对多类型侦查目标进行聚类分析,在实现目标自适应高质量聚类分析的同时,改变了传统“以... 针对多无人机协同侦查效率较低,提出了一种新的多无人机协同侦察航迹规划算法。构建了基于任务需求导向的协同侦查航迹规划模型,采用改进的多核FCM对多类型侦查目标进行聚类分析,在实现目标自适应高质量聚类分析的同时,改变了传统“以我为主”的侦查作战样式。建立了时间代价最优航迹规划目标函数,并引入改进的蝗虫优化算法进行求解,通过重新定义蝗虫编码和迭代更新方式,得到多无人机协同侦查航迹,从而完成对目标的全覆盖、差异化侦查。仿真结果表明:提出的航迹规划算法更贴近实际应用,时间代价降低约8.9%~10.7%。 展开更多
关键词 多无人机 航迹规划 协同 蝗虫优化算法 时间代价
在线阅读 下载PDF
数据降维和特征分析的GOA-LSSVM短期负荷预测 被引量：6
19
作者 邹仕富 李嘉周 +1 位作者 毛启均 宋明军 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第11期38-41,55,共5页
提出一种基于数据降维和特征分析的GOA-LSSVM负荷预测方法.运用主成分分析对负荷的影响因素进行数据降维和特征表示,确定影响负荷的主要影响因素;针对LSSVM预测结果易受参数组合C和g影响,运用蝗虫优化算法对LSSVM模型参数进行自适应选择... 提出一种基于数据降维和特征分析的GOA-LSSVM负荷预测方法.运用主成分分析对负荷的影响因素进行数据降维和特征表示,确定影响负荷的主要影响因素;针对LSSVM预测结果易受参数组合C和g影响,运用蝗虫优化算法对LSSVM模型参数进行自适应选择.研究结果表明,与GOA-LSSVM和LSSVM相比,本文算法可以有效提高负荷预测精度,通过数据降维和特征表示可以消除数据冗余和影响因素之间的相关性,不但简化了负荷预测模型的复杂程度,而且提高了预测模型的速度. 展开更多
关键词 数据降维 主成分分析 蝗虫优化算法 最小二乘支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于GOA-VMD和ISVM的滚动轴承故障诊断 被引量：4
20
作者 郭绍强 《化工设备与管道》 CAS 北大核心 2023年第6期72-79,共8页
文章提出一种综合考虑轴承各种不同状态,以最小包络熵和为适应度函数的蚱蜢算法优化的变分模态分解(GOA-VMD),以多特征参数作为滚动轴承故障特征向量,并采用集成支持向量机(ISVM)作为故障诊断模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用GOA-... 文章提出一种综合考虑轴承各种不同状态,以最小包络熵和为适应度函数的蚱蜢算法优化的变分模态分解(GOA-VMD),以多特征参数作为滚动轴承故障特征向量,并采用集成支持向量机(ISVM)作为故障诊断模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用GOA-VMD获得最优分解参数;其次,采用VMD将轴承振动信号分解为K个IMF分量,计算IMF分量的奇异值特征、能量熵特征、样本熵特征和排列熵特征,计算原信号的时频域特征,将该多特征参数组合在一起作为特征向量;然后采用主成分分析法对特征向量进行降维处理;最后,将降维后的特征向量输入ISVM中识别故障类型。实验研究结果表明,此方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 蚱蜢优化算法 变分模态分解 多特征参数 集成支持向量机
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 4 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部