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基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT方法 被引量:1
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作者 梁秋艳 孙井也 +2 位作者 迟佳 田文豪 赵子瀚 《电源技术》 北大核心 2025年第3期662-668,共7页
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算... 光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪 麻雀搜索算法 改进算法
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基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量:2
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作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量:1
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作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
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基于UWB的矿井下人员协同定位算法
4
作者 王磊 张文博 +3 位作者 于金霞 贺军义 袁瑞甫 高岩 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期201-208,共8页
目的针对矿井下定位盲区、工作面人员定位精度不足以及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差等问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)技术的矿井人员协同定位算法,旨在显著提升定位精度,优化基站部署方案,并为矿井安全管理提供高... 目的针对矿井下定位盲区、工作面人员定位精度不足以及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差等问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)技术的矿井人员协同定位算法,旨在显著提升定位精度,优化基站部署方案,并为矿井安全管理提供高效、可靠的技术支持。方法首先,算法利用矿井人员携带的移动节点作为中继节点,构建协同定位机制,通过信号中继有效降低UWB基站在井下工作面的部署密度和通信半径要求。这种设计不仅适应复杂巷道环境,减少定位盲区,还可显著提升信号覆盖范围,克服空间狭窄和基站布设受限的挑战。其次,为解决NLOS误差对定位精度的影响,算法采用两阶段误差消减策略:通过高斯模型对NLOS误差进行初步建模与校正,有效削弱由墙体、设备等障碍物引起的信号传播偏差;结合网格筛选策略,通过划分网格并剔除异常值,进一步提高定位数据的可靠性。最后,算法引入一种改进的麻雀搜索算法,通过自适应步长和动态权重机制优化全局寻优过程,显著提升收敛速度和定位精度。结果仿真结果表明,所提算法平均定位精度达到0.19 m,相较于同类型效果较优的相关算法具有更高的精度和稳定性,且在基站数量较少时仍能保持优异性能,计算效率满足实时需求。结论所提算法有效解决了井下定位的技术难题,为矿井人员的安全监控提供了高效、精准的解决方案,具有重要的理论和应用价值。 展开更多
关键词 超宽带 人员辅助协同定位 通信半径 网格筛选 改进麻雀算法
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基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
5
作者 池小波 续泽晋 +1 位作者 贾新春 张伟杰 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1387-1394,共8页
碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利... 碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)算法将信号按频率特性分解为子序列,再将全部分量增广(component augmentation,CA)作为模型输入,以减少模型的训练时间。其次,考虑到该模型超参数选择困难,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的超参数进行寻优。以山西某发电厂2×25 MW锅炉的历史数据为样本,利用5种评价指标将所提模型与BP、LSTM、CNN及其混合模型进行对比。结果表明,所提混合模型在预测火力发电碳排放中各指标均有最佳的准确度且模型训练速度明显提升。 展开更多
关键词 碳排放预测 小波包分解 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络
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基于改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化与数字孪生实现
6
作者 毛海杰 赵楠 冯小林 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1822-1832,共11页
针对传统直流电机调速方法在可靠性、智能化和调试效率等方面的不足,提出了一种改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化方法,并将优化结果应用于基于数字孪生技术的虚拟调试中。首先,分别采用黄金正弦和柯西变异策略改进麻雀搜索算法中发... 针对传统直流电机调速方法在可靠性、智能化和调试效率等方面的不足,提出了一种改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化方法,并将优化结果应用于基于数字孪生技术的虚拟调试中。首先,分别采用黄金正弦和柯西变异策略改进麻雀搜索算法中发现者和加入者的位置更新,以增加搜索的多样性和全局搜索能力;其次,将改进麻雀搜索算法应用于直流电机调速系统中,以优化转速环的比例积分(proportional integral,PI)控制器参数;最后,构建了直流电机调速系统的数字孪生模型,并基于OPC服务器实现了优化算法与数字孪生模型之间的交互。实验结果表明,改进麻雀搜索算法提高了直流电机调速系统的控制精度和鲁棒性;仿真得到的控制参数优化结果可以应用于数字孪生模型中,以提高直流电机的调试效率。 展开更多
关键词 改进麻雀搜索算法 直流电机调速 数字孪生 OPC通信
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基于SD-ISSA-DALSTM的交通运输业碳排放预测
7
作者 王庆荣 王俊杰 +1 位作者 朱昌锋 郝福乐 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期66-81,共16页
针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,... 针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,将交通碳排放数据序列分解为不同频率的模态分量,再利用样本熵对各分量复杂度进行量化,并利用变分模态分解对熵值最高的分量进行二次分解,进一步弱化交通碳排放数据序列的波动性和非线性;然后,为挖掘交通碳排放量与其影响因素间的关联性,构建基于双重注意力机制优化的LSTM(DALSTM)模型,在LSTM模型的输入端嵌入特征注意力机制,突出关键输入特征;同时,在输出端嵌入时间注意力机制,提取关键历史时刻信息;最后,结合Circle混沌映射、动态惯性权重因子和混合变异算子策略改进SSA算法,并对各模态分量分别建立ISSA-DALSTM模型,接着对各模态分量预测值进行重构。用所测算的中国交通运输业1990—2019年碳排放数据来对模型进行验证,结果表明,所提模型的均方根误差、均方误差、平均绝对百分比误差分别为5.3088、3.5661、0.4439,均优于其他对比模型,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 交通运输业 碳排放预测 二次分解 双重注意力机制 改进麻雀搜索算法
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计及小概率场景能源管线风险的综合能源系统多目标扩展规划
8
作者 黄南天 赵暄远 +1 位作者 蔡国伟 郭玉 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期197-207,共11页
随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩... 随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩展规划方法。建立基于耦合对抗变分自编码器的场景生成模型,生成冷-热-电-气负荷场景,获取典型场景与小概率高用能场景;在此基础上,以系统扩展规划成本最低及小概率高用能场景能源管线风险最低为目标,建立计及小概率高用能场景的冷-热-电-气综合能源系统扩展规划模型;采用改进麻雀搜索优化算法进行算例求解,实现冷-热-电-气综合能源系统扩展规划,提升综合能源系统扩展规划经济性与运行可靠性。 展开更多
关键词 综合能源系统 扩展规划 小概率高用能场景 耦合对抗变分自编码器 改进麻雀搜索优化算法
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基于改进麻雀搜索算法的微电网容量优化配置
9
作者 李圣清 高泽华 +1 位作者 乔靖潇 吴京航 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期424-433,共10页
为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针... 为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针对麻雀搜索算法出现的收敛精度不足及易陷入局部最优的问题,提出改进麻雀搜索算法,首先采用混沌反向学习策略使初始种群分布均匀;其次加入黄金正弦公式提高算法收敛精度;再引入动态权重因子改善算法动态性能,提高全局搜索能力;最后利用混合变异扰动策略、贪心策略跳出局部最优。将ISSA与麻雀搜索算法、灰狼算法以及鲸鱼算法进行对比测试,验证了该文所提算法具有更高的收敛精度以及更快的收敛速度,并选取某地区实际数据进行算例仿真,所求取的综合发电成本相比其他3种算法分别降低了6.39%、7.35%、11.68%,验证了ISSA的有效性和优越性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能 改进麻雀搜索算法 容量优化
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液压伺服系统的改进自抗扰控制
10
作者 魏立新 秦鹏帅 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第5期429-435,470,共8页
液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法... 液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法对参数进行调整。首先,利用AMEsim-Simulink软件对液压伺服系统进行协同仿真,完成控制对象的构建,通过物理仿真降低数学建模不确定性的影响。其次,构建径向基函数神经网络对被控对象受到的扰动进行补偿,近似地认为原对象受到的扰动变化范围变小,从而提高控制品质。最后,针对自抗扰控制器参数较多且相互耦合、参数调整困难问题,采用改进的麻雀搜索算法对自抗扰控制器的参数进行优化。仿真结果表明,复合控制系统可以大大降低超调量,提高控制精度。 展开更多
关键词 自抗扰控制 神经网络 改进麻雀搜索算法 液压伺服系统控制
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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
11
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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多策略改进的SSA-VMD和BiLSTM的水泵机组特征识别 被引量:1
12
作者 张兼博 曾云 李想 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第6期588-594,共7页
提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合... 提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合特征向量.最终,将多维特征向量输入故障诊断模型进行特征分类.试验结果表明,在给定数据集下,所提故障诊断方法准确率高达98.75%.同时,为探究所提模型的良好效果,引入SSA,WOA,GTO进行对比分析,结果显示在相同模型条件下,ISSA算法效果明显优于其他优化算法.并且,采用多维统计指标构建特征向量的效果也明显优于利用单一指标作为故障特征.研究成果为处理实际振动信号提供了一种有效解决方案. 展开更多
关键词 水泵机组 特征提取 改进的麻雀搜索算法 多维特征指标 故障诊断
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基于相似日与ISC-BiLSTM的短期光伏功率预测方法 被引量:1
13
作者 杨轶航 韩璐 +3 位作者 史华勃 邓鑫隆 陈梓桐 孙如田 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期676-685,共10页
针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首... 针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首先通过相关性计算,筛选出影响光伏功率的主要气象因子;再使用模糊C均值聚类(FCM)方法对存在相似天气特征的相似日进行聚类;然后通过加入SE的CNN对主要气象参数与历史功率的时空特征进行充分提取;接着利用BiLSTM对数据序列间的依赖关系进行捕捉;最后通过ISSA对模型的超参数进行寻优,并选择超参数最优的模型进行功率预测。对比实验与仿真结果表明,该方法预测误差较低,能实现日前分钟级短期光伏功率的准确预测。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 神经网络 注意力机制 改进麻雀算法 模糊聚类
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小样本条件下车削加工工艺碳排放多目标预测研究 被引量:1
14
作者 杨历夏 王宇钢 +2 位作者 唐祎晖 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期73-79,共7页
针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向... 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。 展开更多
关键词 小样本条件 车削加工工艺 碳排放多目标预测 反向传播神经网络 改进麻雀搜索算法
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多策略改进SSA优化KELM的边坡稳定性预测模型 被引量:13
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作者 祁云 薛凯隆 +3 位作者 李绪萍 汪伟 白晨浩 吉准泽 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期92-98,共7页
为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡... 为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡稳定性评价数据集;其次,引入Sine混沌映射、Levy飞行策略、动态自适应权重以及融合最优爆炸策略和反向学习改进麻雀搜索算法(SSA),以提高其全局搜索能力和稳定性;而后利用ISSA优化KELM中的核参数ψ和正则化系数C,提升其预测精度,同时避免KELM出现过拟合现象;最后,对比分析ISSA-KELM模型与SSA-KELM、粒子群优化算法(PSO)-KELM以及PSO-支持向量机(SVM)模型的预测结果,并将ISSA-KELM模型应用于山西某露天煤矿。结果表明:ISSA-KELM模型的准确率、精确率、召回率和F 1分数分别达到了0.9459、1、0.8667和0.929,均优于SSA-KELM、PSO-KELM和PSO-SVM模型,模型的预测结果与实际值最为接近,表明所建ISSA-KELM模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 边坡稳定性 预测模型 改进麻雀搜索算法(ISSA) 核极限学习机(KELM) 预测指标 混淆矩阵
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基于自适应模型降阶的三维非线性磁场快速计算方法
16
作者 刘禹彤 任自艳 +2 位作者 迟连强 张殿海 张艳丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法... 为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)计算RBF的最优宽度参数组合,构建更适配高阶系统的降阶模型。以TEAM24标准问题——非线性时变旋转实验装置的磁场模型和一台单相牵引变压器模型为算例,验证降阶模型的高效性能。结果表明:该方法在具有较高精度的同时具有高加速比,建立的模型具有较好的可泛化性。 展开更多
关键词 本征正交分解 改进的麻雀搜索算法 模型降阶 贪婪算法 三维非线性磁场
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基于ISSA-BP的地震灾害救援装备需求预测
17
作者 刘浩 石福丽 +2 位作者 罗雷 李文博 李文渊 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期246-251,共6页
为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行... 为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行策略的改进麻雀搜索算法(ISSA)的预测模型,结合受灾人数与救援装备间的数量关系,间接预测地震救援装备需求量,并以“12·18积石山地震”救援实例进行验证。结果表明:ISSA-BP模型在预测受灾人数方面精度更高,可有效预测震后受灾人数,从而推算所需救援装备数量。“12·18积石山地震”救援实例验证了模型对震后救援装备需求预测的实用性。 展开更多
关键词 改进麻雀优化算法(ISSA) 反向传播(BP) 地震灾害 救援装备 需求预测
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基于ISSA-LSTM的塔机短期运行数据预测研究
18
作者 李宏娟 田星宇 +3 位作者 周利东 高崇仁 师泽宁 陈平庚 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第4期606-610,616,共6页
针对塔式起重机运行数据中时序信息的处理需求以及对缺失值缺乏有效处理手段的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与长短时记忆神经网络的组合预测模型。为了提高塔式起重机短期运行数据预测模型的精度和鲁棒性,引入自适应权重因子、粒... 针对塔式起重机运行数据中时序信息的处理需求以及对缺失值缺乏有效处理手段的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与长短时记忆神经网络的组合预测模型。为了提高塔式起重机短期运行数据预测模型的精度和鲁棒性,引入自适应权重因子、粒子群算法中速度策略和鹈鹕算法中水面搜寻捕食策略对麻雀搜索算法进行改进,采用某型号塔机运行数据进行仿真实验。实验结果表明:改进麻雀寻优记忆网络(ISSA-LSTM)模型相较于麻雀寻优记忆网络(SSA-LSTM)模型,均方误差和均方根误差均降低,决定系数有所提升,验证了ISSA-LSTM模型的有效性以及优越性。 展开更多
关键词 塔式起重机 缺失值处理 改进麻雀搜索算法 长短时记忆神经网络
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基于改进麻雀搜索算法和贝塞尔曲线的无人农场机器人路径规划方法 被引量:1
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作者 陆健强 陈祖城 +4 位作者 兰玉彬 童海洋 鲍国庆 周正扬 郑佳祺 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期115-123,共9页
优化无人农场作业路径用以提升农田管理效率和资源利用率是移动机器人导航领域的研究热点,针对传统麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)和强化学习算法搜索效率低、路径不够光滑容易陷入局部最优的问题,本文设计了一种融合改进I... 优化无人农场作业路径用以提升农田管理效率和资源利用率是移动机器人导航领域的研究热点,针对传统麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)和强化学习算法搜索效率低、路径不够光滑容易陷入局部最优的问题,本文设计了一种融合改进IQL(Improved Q-learning)算法的改进麻雀搜索算法(Improved sparrow search algorithm,ISSA),结合贝塞尔曲线用于移动机器人的全局路径规划。首先,在算法初期采用多策略初始化种群,将IQL算法与Logistic混沌映射和拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法相结合,为种群提供优良性和多样性的初始解;其次,将线性动态惯性权重调整方法引入到发现者位置更新中,平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力、提升算法收敛速度;然后,在警戒者中引入反向学习策略进一步探索未开发区域,防止陷入局部最优解;最后,结合避障算法和贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,消除行驶路径距离障碍物过近和路径不平滑问题。通过在Matlab平台上进行对比仿真试验,验证ISSA算法的有效性和优越性。试验结果表明,ISSA算法有效地结合IQL算法的自学习特性和SSA算法的强大搜索能力,在网格仿真环境和实地场景下均显著提高了全局路径优化效率,生成的路径更加平滑。在实地场景下,ISSA算法相较于SSA和ACO算法,路径规划时间分别减少64.43%、9.94%,平均最短路径长度分别减少8.3%、12%。研究可为无人农场机器人精准、高效作业提供优质的路径规划方案。 展开更多
关键词 无人农场 路径规划 改进麻雀搜索算法 贝塞尔曲线
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配用电网无线与电力线融合通信覆盖优化技术 被引量:1
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作者 王志伟 张立杨 +4 位作者 王志鹏 李迅 王鹏 焦旭阳 杜飞 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期301-312,共12页
为满足配用电场景差异化业务需求,综合考虑网络的覆盖率和连通性,构建无线与电力线通信(power line communication,PLC)融合通信覆盖模型,提出基于混合策略的改进多目标麻雀覆盖优化算法。首先,建立无线与电力线融合通信多目标覆盖优化... 为满足配用电场景差异化业务需求,综合考虑网络的覆盖率和连通性,构建无线与电力线通信(power line communication,PLC)融合通信覆盖模型,提出基于混合策略的改进多目标麻雀覆盖优化算法。首先,建立无线与电力线融合通信多目标覆盖优化问题。其次,利用Tent映射与透镜成像反向学习相结合的种群初始化方法增加种群的多样性。同时,提出双阶段的自适应收敛因子调整麻雀算法运行过程中探索者和追随者的比例,改进现有越界处理策略,引入交叉变异策略,提高算法全局搜索能力以及搜索精度。最后,引入快速非支配排序、拥挤度策略和最优外部存档,将单目标麻雀算法改为多目标算法。仿真结果表明,相较于多目标遗传算法、多目标粒子群算法、多目标进化算法,所提改进的多目标麻雀算法对目标区域覆盖率分别提升了5.2%、3.17%和5.93%。此外,所提算法求得的Pareto最优解集为无线与电力线融合通信网络节点部署提供了多种方案,对配用电通信网规划和建设具有重要指导意义。 展开更多
关键词 配用电 融合通信 改进麻雀算法(SSA) 多目标优化 覆盖优化
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