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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量：5
1
作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
2
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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基于IWOA-SVR的锂离子电池健康状态在线快速检测 被引量：1
3
作者 陈洋 黄江东 +2 位作者 余春雷 谢基 姜伟 《分析测试学报》 北大核心 2025年第3期402-410,共9页
该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性... 该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性,算法在传统鲸鱼优化算法中融入自适应权重调整机制与Levy飞行策略,有效克服了传统方法在线评估SOH时误差偏大的问题。最后,采用恒流恒压充电与恒流充电两种典型工况下的实验测试数据进行验证,结果表明IWOA-SVR检测方法具有更高的稳定性和准确性,最大误差可控制在1.4%以内。同时,在平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两项关键评估指标上,IWOA-SVR均显著优于对比算法,充分证明了其在锂离子电池SOH在线检测中的高精度与强鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 改进鲸鱼优化算法 支持向量回归 电池健康状态检测
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基于IWOA-BERT的磨煤机故障预警
4
作者 段明达 张胜 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期288-294,共7页
实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过... 实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过改进传统鲸鱼算法的收敛因子和引入高斯变异算子来增强算法的寻优能力;其次,选取与磨煤机故障相关的特征参数作为建模变量,利用改进鲸鱼算法优化BERT模型的超参数,建立故障预警模型;然后,计算正常状态数据中每个滑动窗口的相似度均值,选取最小值乘以阈值系数确定预警阈值;最后,根据专家系统推理预警时刻的故障类型并给出检修指导。将所提方法应用于某350 MW机组磨煤机的运行中,结果表明模型的预测准确率高,且能提前24 s给出预警信息,为工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 磨煤机 故障预警 BERT算法 改进鲸鱼优化算法(iwoa) 专家系统
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基于IWOA-LightGBM的煤自燃程度预测方法研究
5
作者 臧燕杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期64-70,共7页
为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(... 为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(WOA)易陷入局部最优的问题,引入Circle混沌映射、自适应权重及最优领域扰动策略改进其全局搜索能力,进而优化LightGBM超参数以提升预测精度并抑制过拟合;最后,将该模型应用于新疆沙吉海煤矿实际预测场景。结果表明:IWOA-LightGBM模型相较于其他模型,在测试样本中的准确率A分别提高13.33%、26.66%、20%、20%、13.33%;精确率P分别提高12.23%、24.45%、18.89%、18.89%、12.23%;召回率R分别提高13.1%、23.02%、18.1%、16.07%、10.56%;F_( 1)分别提高12.56%、23.79%、18.52%、17.58%、13.15%。模型在复杂条件下的可靠性与稳定性,展现出优于传统模型的泛化性与鲁棒性,能够为矿井煤自燃灾害预警提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 煤自燃 改进鲸鱼优化算法(iwoa) 轻量级梯度提升机(LightGBM) 核主成分分析法(KPCA) 预测模型
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基于1DCNN-IWOA-SVM的齿轮箱故障诊断方法研究
6
作者 贾丽臻 雷欣然 李耀华 《机械设计》 北大核心 2025年第7期98-106,共9页
齿轮箱作为航空发动机重要的传动装置,工作环境恶劣,导致振动信号呈多种信息叠加难以区分。针对齿轮箱故障特征难以提取、故障难以识别的问题,提出一种基于一维卷积神经网络结合改进鲸鱼优化支持向量机的航空发动机齿轮箱故障诊断方法,... 齿轮箱作为航空发动机重要的传动装置,工作环境恶劣,导致振动信号呈多种信息叠加难以区分。针对齿轮箱故障特征难以提取、故障难以识别的问题,提出一种基于一维卷积神经网络结合改进鲸鱼优化支持向量机的航空发动机齿轮箱故障诊断方法,实现航空发动机齿轮箱故障快速、精准诊断。使用一维卷积神经通过其内置的卷积和池化对振动信号进行故障特征提取,在鲸鱼优化算法中引入混沌映射、非线性因子和自适应权重对其进行改进;使用改进后的鲸鱼优化算法对支持向量机进行参数寻优,再将一维卷积神经网络提取的故障特征输入到经改进鲸鱼优化参数后的支持向量机中进行故障诊断。仿真结果表明:所提的故障诊断模型对齿轮箱故障具有良好的诊断效果,与其他方法相比效果更好、泛化能力更强。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 一维卷积神经网络 改进鲸鱼优化算法 支持向量机
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基于注意力机制的IWOA-BiGRU超短期风电功率预测 被引量：3
7
作者 向玲 金子皓 李林春 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期87-93,102,共8页
超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果,针对风电功率数据非线性和时序性的特点,提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先,提出改进鲸鱼优化算法(improved... 超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果,针对风电功率数据非线性和时序性的特点,提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)来优化风电功率预测模型的超参数,加速模型收敛,提高预测准确度;然后,在BiGRU中加入注意力机制(AT),AT用来加强重要信息对风功率的影响,BiGRU同时考虑数据的正反向信息,充分挖掘数据的时序特征;最后,通过某风电场实测数据进行实验,结果表明提出的方法预测准确度均高于其他对比模型,具有良好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 注意力机制 改进鲸鱼优化算法 双向门控循环单元
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基于IWOA算法的矿井风量智能优化研究 被引量：4
8
作者 张景钢 何鑫 林桂玲 《矿业安全与环保》 北大核心 2024年第6期177-184,191,共9页
为解决复杂矿井通风网络中存在的风量分配不合理、通风调节设施设置不当,以及通风功耗高等问题,基于图论与通风网络理论,构建以矿井通风网络风量分配基本定律、通风巷道风量风压、主要通风机运行工况为约束条件,以矿井通风网络运行功耗... 为解决复杂矿井通风网络中存在的风量分配不合理、通风调节设施设置不当,以及通风功耗高等问题,基于图论与通风网络理论,构建以矿井通风网络风量分配基本定律、通风巷道风量风压、主要通风机运行工况为约束条件,以矿井通风网络运行功耗最低为目标函数的矿井通风网络非线性优化数学模型,并运用罚函数法将约束条件转换为目标函数的惩罚项。在标准鲸鱼群优化算法的基础上,提出一种融合混沌反向学习、Beta分布、非线性自适应惯性权重的多策略改进方法,通过提高算法的求解精度与收敛速度,增强算法的局部开发与全局寻优能力。采用改进鲸鱼群(IWOA)算法对模型进行求解,并将冀中能源股份有限公司邢东煤矿通风系统作为研究对象进行模拟,结果表明:该煤矿的矿井通风网络运行总功耗下降13.43%,矿井各用风巷道风量分布合理,符合矿井实际通风需求,证明所采用算法的可行性与优异性。 展开更多
关键词 矿井通风 风量智能优化 改进鲸鱼群算法 非线性自适应权重 混沌反向学习 BETA分布
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基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测 被引量：28
9
作者 刘杰 从兰美 +3 位作者 夏远洋 潘广源 赵汉超 韩子月 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期123-133,共11页
新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改... 新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory,IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。首先利用DBO优化VMD,分解时间序列数据,并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类,增强了分解效果。通过对原始数据进行有效分解,降低了数据的波动性。然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA),并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BILSTM)神经网络,增加了模型预测的精确度。最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据,得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%,证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 VMD 改进鲸鱼算法 短期电力负荷预测 双向长短期记忆神经网络 组合算法
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基于IWOA-VMD的永磁同步电机匝间短路故障振动信号去噪方法 被引量：7
10
作者 夏焰坤 寇坚强 李欣洋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期202-216,共15页
针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)匝间短路故障振动信号易受噪声干扰导致故障特征难以准确提取的问题,提出一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化变分模态分解(variational ... 针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)匝间短路故障振动信号易受噪声干扰导致故障特征难以准确提取的问题,提出一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),并将其应用于PMSM匝间短路故障振动信号去噪。首先在传统鲸鱼优化算法中引入非线性收敛因子、自适应权重和柯西算子,利用IWOA算法对VMD参数进行寻优来实现信号的自适应分解。然后根据多尺度排列熵-方差贡献率最优模态分量选取原则将信号分量分为噪声主导分量和有效信号分量,对噪声主导分量进行非局部均值滤波(non-local mean filtering,NLM)去噪。最后将去噪分量与有效信号分量重构为去噪信号。使用ANSYS有限元软件建立了电机短路故障模型,并搭建了短路故障实验平台,利用该方法对仿真与实测信号进行去噪处理,并与小波阈值去噪等去噪方法进行对比分析,得出仿真信号的信噪比从8 dB提升至20.2738 dB,实测信号的信噪比相较于小波阈值去噪提高了77.01%,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 匝间短路 振动信号 改进鲸鱼优化算法 变分模态分解 非局部均值滤波
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基于IWOA-LSSVM的锂离子电池RUL预测 被引量：5
11
作者 李成 陈球 +2 位作者 于莹莹 陈朝恒 乔苏朋 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期399-411,共13页
锂离子电池剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对于提高电池循环使用寿命,避免安全事故的发生,起着至关重要的作用。为此,提出了一种结合改进鲸鱼优化算法(Improved whale optimization algorithm,IWOA)和最小二乘支持... 锂离子电池剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对于提高电池循环使用寿命,避免安全事故的发生,起着至关重要的作用。为此,提出了一种结合改进鲸鱼优化算法(Improved whale optimization algorithm,IWOA)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)的锂离子电池RUL预测模型。首先从充放电电压、电流、温度及容量增量(Incremental capacity,IC)数据中分析并构建表征锂离子电池容量衰减的特征参数,利用Spearman和Pearson分析法分析所构建的特征参数与容量间的相关性,分析并筛选出表征容量衰减的两个关键特征参数;其次基于所建立的关键特征参数提出了一种IWOA优化LSSVM的预测模型,其中通过引入正弦函数搜索路径以及自适应权重方法解决了WOA易陷入局部最优解的问题,提高了模型预测精度;最后利用美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)所提供的公开锂离子电池数据集对所建模型进行验证,同时与SVM和WOA-LSSVM模型预测结果进行对比分析。结果表明,当前80次循环数据作为训练集时,所提出的IWOA-LSSVM模型中平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)在0.011 A·h以内,均方根误差(Root mean squared error,RMSE)值在0.013 A·h以内,所提模型估计误差更小,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 改进鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机 特征参数
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基于IWOA-LSSVM的管道腐蚀剩余强度预测研究 被引量：3
12
作者 张佳 李林峰 +1 位作者 王浩杰 张挺 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期468-475,共8页
针对管道腐蚀剩余强度的预测问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)组合算法模型的剩余强度预测方法。首先对管材腐蚀剩... 针对管道腐蚀剩余强度的预测问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)组合算法模型的剩余强度预测方法。首先对管材腐蚀剩余强度的影响因素进行分析,在此基础上,对LSSVM算法和IWOA进行理论介绍,提出模型的组合方法。以我国某油田的L245N材质管道为例,使用部分管材腐蚀剩余强度及其影响因素数据对组合模型进行训练,对另一部分数据进行预测,以此验证提出的组合模型的准确性及先进性。研究表明,所提出的IWOA-LSSVM模型在预测L245N管材腐蚀剩余强度的过程中,其均方根误差为0.3235%,平均相对误差为2.17%,拟合优度为0.988,三项评价指标均优于PSO-LSSVM模型和WOA-LSSVM模型。因此,使用IWOA-LSSVM模型可以对L245N管材腐蚀剩余强度进行准确预测,进而为L245N管材的维修及更换提供数据支持。 展开更多
关键词 管材腐蚀 剩余强度 改进鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机 L245N材质
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基于MSIWOA算法的SLS聚酰胺制件工艺参数优化
13
作者 赵静 王超 +5 位作者 范恒亮 罗殿宇 孙薇薇 丁国华 李宇航 彭浩杰 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期108-115,159,共9页
以聚酰胺粉末为实验材料,以力学性能为评价目标,研究了激光功率、扫描间距、摆放角度及他们两两交互作用对选择性激光烧结(SLS)制件抗拉强度的影响,通过扫描电镜观察断口形貌揭示了工艺参数对制件成型的影响机理,通过响应面设计得到了... 以聚酰胺粉末为实验材料,以力学性能为评价目标,研究了激光功率、扫描间距、摆放角度及他们两两交互作用对选择性激光烧结(SLS)制件抗拉强度的影响,通过扫描电镜观察断口形貌揭示了工艺参数对制件成型的影响机理,通过响应面设计得到了工艺参数与抗拉强度间的回归方程,分析了模型的有效性与准确性。以回归方程为目标函数,使用混合策略改进的鲸鱼优化(MSIWOA)算法进行SLS制件抗拉强度的优化,得到最优工艺参数,并与鲸鱼优化(WOA)算法的优化结果及实验验证结果进行比对。结果表明,MSIWOA算法对SLS聚酰胺制件工艺参数的优化具有较高的准确性和较好的可行性,可为SLS制件力学性能的提升提供技术方法。 展开更多
关键词 聚酰胺 选择性激光烧结 工艺参数优化 MSiwoa
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考虑物资损毁的应急物资调度问题模型与算法研究
14
作者 王付宇 秦鹏 +1 位作者 李艳 熊士宝 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第6期204-211,共8页
为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理... 为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理痛苦效应最小和应急救援综合成本最低为目标的应急物资调度多目标优化模型,并设计改进的鲸鱼群算法对模型进行求解。该算法利用Tent混沌映射生成初始种群,结合动态调整概率阈值与对数惯性权重策略,提高算法的寻优性能和求解精度,并通过四川龙门山地震带的相关数据构建算例进行模拟实验。研究结果表明:本文所提出的模型和算法可以有效解决重大灾害事件下考虑物资损毁的应急物资调度问题,优先保障需求紧迫程度较高的受灾点的物资供给,且相对标准鲸鱼群算法和标准粒子群算法,本文改进算法的性能更为优越。结果可为考虑物资损毁影响的应急物资调度实践工作提供决策参考。 展开更多
关键词 应急物资调度 物资损毁 受灾民众心理 改进鲸鱼群算法
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考虑负荷变动及风光预测误差的梯级电站实时出力调整方法 被引量：1
15
作者 醋院科 蒋志强 +6 位作者 王鹏飞 吴文雄 肖鹏 张太衡 张超 陈兰兰 严尔治 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期213-217,共5页
随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负... 随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负荷需求变化的出力调整模型采用鲸鱼优化算法进行求解,面向风光预测误差的出力调整采用多策略调整方法求解,基于不同的梯级水电站排序对预测误差进行消纳,并对比不同策略之间得到的调整方案。结果表明,全时段出力调整相较于部分时段出力调整的出力波动大,但未来时段的蓄能值较大;按照电站出力比排序进行出力调整的方案耗能最少,而按照出力调整大小排序进行调整的方案得到的时段末水位与原出力计划水位最为接近。2种模型能够较好地对梯级水电站的实时出力进行调整,可为北盘江梯级电站出力实时负荷调整提供支撑。 展开更多
关键词 梯级水库 实时调度 负荷调整 改进鲸鱼优化算法 北盘江流域
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基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测 被引量：7
16
作者 骆正山 肖雨 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期435-441,共7页
针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优... 针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度;然后,利用IWOA算法优化PNN的光滑因子,构建IWOA-PNN预测模型;最后,以水压爆破试验数据为基础,使用MATLAB软件进行仿真试验,并与另外2个模型进行对比分析。结果表明:IWOA-PNN模型的ERMS为0.633 1,EAR为2.19%,R^(2)为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型;IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小,能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度,为管道的维修和更换提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 管道腐蚀 焊缝 剩余强度 改进鲸鱼优化算法(iwoa) 概率神经网络(PNN)
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基于云端优化的智能变电站二次系统快速测试建模与系统设计 被引量：3
17
作者 计荣荣 王梦芝 +3 位作者 周国伟 刘庆尧 李海 黄若钒 《中国电力》 北大核心 2025年第5期152-157,共6页
提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于... 提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于改进鲸鱼算法(sorting whale optimization algorithm,SWOA)进行测试顺序优化。通过仿真结果验证了所提方案的高效性与准确性。 展开更多
关键词 现场快速测试 共性提取 改进鲸鱼算法 云端优化
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基于LCD-SE-IWOA-KELM的短期风电功率区间预测 被引量：8
18
作者 赵辉 华海增 +1 位作者 王红君 岳有军 《电测与仪表》 北大核心 2020年第21期77-83,共7页
针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低... 针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低原始风电功率序列的非平稳性,通过测量各ISC分量的样本熵来重构新的序列以降低过多的分量对预测精度带来的影响,然后分别建立各新序列的区间预测模型,最后将各新序列的预测结果进行叠加获得最终预测结果。采用改进的WOA算法优化核极限学习机的参数。实验仿真表明,文中所提模型能够获得良好的区间预测结果,具有一定的实际意义和应用价值。 展开更多
关键词 风电功率区间预测 局部特征尺度分解 样本熵 改进鲸鱼优化算法 核极限学习机
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集装箱码头同贝同步装卸作业的资源配置与调度优化
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作者 范忠浪 曾艳 刘旺盛 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期33-43,59,共12页
为提升集装箱码头作业效率并降低能耗,考虑同贝同步装卸模式下岸桥装卸、集卡运输、堆场存取三个环节,构建两阶段资源配置与调度模型。第一阶段,根据船舶配载计划,考虑岸桥的闲置成本,运用启发式算法得到岸桥作业各贝位的路线与顺序;第... 为提升集装箱码头作业效率并降低能耗,考虑同贝同步装卸模式下岸桥装卸、集卡运输、堆场存取三个环节,构建两阶段资源配置与调度模型。第一阶段,根据船舶配载计划,考虑岸桥的闲置成本,运用启发式算法得到岸桥作业各贝位的路线与顺序;第二阶段,着眼于堆场平行堆存布局,在集卡水平运输中采用贪婪原则(先近后远)进行集装箱位置分配,并设计改进的鲸鱼优化算法求得集卡最优配置和作业序列。通过Flexterm仿真及多算法对比,验证了所提模型和算法的有效性,结果表明改进算法能显著减少能耗与成本,为码头多资源调度提供实践参考。 展开更多
关键词 集装箱码头 同贝同步装卸 资源配置与调度 箱区分配 改进鲸鱼优化算法
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计及时空特性的变压器油中溶解气体预测模型 被引量：2
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作者 李紫豪 何怡刚 +1 位作者 周亚中 雷蕾潇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度... 针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度。因此首先采用基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)对油中溶解气体数据清洗,然后提出自适应非线性权重和莱维飞行策略改进鲸鱼优化算法,提高其局部及全局寻优能力,利用改进的鲸鱼优化算法优化DBSCAN中超参数提高数据清洗效果,最后分析气体成分间复杂关联关系,构建时空耦合卷积神经网络模型挖掘气体的时空特征,实现油中溶解气体时间序列预测。通过某电站变压器油中溶解气体实测数据验证,结果表明数据清洗后预测拟合优度(R^(2))提高0.727,在6种特征气体预测中R2都在0.9以上。相较于其他模型,所提模型在特征气体预测中均取得了最佳的预测结果,充分证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 改进的鲸鱼优化算法 数据清洗 时空耦合卷积神经网络 油中溶解气体预测
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