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基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型 被引量：1
1
作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多
关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：2
2
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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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
3
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SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型
4
作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
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基于SSAPSO-PID的白胡椒熟化温度控制系统设计与试验
5
作者 俞国燕 张嘉伟 +3 位作者 张园 韦丽娇 赵振华 沈德战 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期589-596,共8页
为解决白胡椒初加工生产线熟化环节长时间无法维持恒温控制、过度依赖人工辅助控温等问题,设计了基于PID的白胡椒初加工生产线熟化温度控制系统。利用STM32和触摸屏控制蒸汽发生器和电调节阀,PT100温度传感器实时监测温度并反馈至系统,... 为解决白胡椒初加工生产线熟化环节长时间无法维持恒温控制、过度依赖人工辅助控温等问题,设计了基于PID的白胡椒初加工生产线熟化温度控制系统。利用STM32和触摸屏控制蒸汽发生器和电调节阀,PT100温度传感器实时监测温度并反馈至系统,通过控制算法调节蒸汽流量以确保稳定控制。采用开环阶跃响应法建立并拟合了熟化机内温度与时间的数学模型,通过Simulink仿真试验对比了Ziegler-Nichols整定法、临界比例度法、衰减曲线法以及基于麻雀搜索算法的粒子群优化自整定法(SSAPSO)性能。最终确定PID最佳控制参数为比例系数K_(p)=0.8759,积分系数K_(i)=0.02,微分系数K_(d)=4.3255。系统试验结果表明,在8 min的熟化过程中,每隔1 min采集当前熟化温度,由于熟化机与空气直接对流换热,其温度稳定在(99±1.5)℃范围内,熟化温度平均相对误差小于1.2%、变异系数小于1.3%,基本实现了熟化过程中自动化精准高效控温的目的。 展开更多
关键词 白胡椒初加工生产线 熟化温度 粒子群优化算法 麻雀搜索算法 PID控制
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基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
6
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SSA-BPNN的煤层气直井井底流压预测研究
7
作者 余洋 董银涛 +3 位作者 李云波 包宇 张立侠 孙浩 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第2期250-256,共7页
煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中... 煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中的反向传播神经网络(BPNN)模型,同时对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,耦合构建基于改进麻雀搜索算法-反向传播神经网络(SSA-BPNN)的煤层气直井井底流压预测模型。选取了生产现场常规测量的5个影响井底流压的参数作为井底流压预测模型的输入参数,相对应的井底流压数值作为井底流压预测模型的输出参数。将600组实测数据划分为训练集、验证集与测试集,完成了煤层气直井井底流压预测模型的建立与校验工作。BPNN模型与改进SSA-BPNN模型的验证集平均绝对百分比误差分别为3.10%与0.53%,可以看出利用改进SSA与BPNN的耦合建模,能够解决BPNN易陷于局部最优的问题,提高了煤层气直井井底流压的预测精度。同时将改进SSA-BPNN模型与遗传算法-支持向量回归机(GA-SVR)模型和物理模型解析方法进行对比,结果显示:3种不同模型的平均绝对百分比误差分别为1.318%、4.971%、18.156%,改进SSA-BPNN模型的误差最低,且在井底流压较低时,改进SSA-BPNN模型的预测精度显著提高,展现出较高的准确性与良好的适用性。改进SSA-BPNN模型仅需5个输入参数,减少了输入与计算参数的复杂度,且无须考虑井筒内流体分布情况,可覆盖排采各阶段,在不同压力区间都有较高准确性。 展开更多
关键词 煤层气 麻雀搜索算法 神经网络 井底流压 预测模型
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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型
8
作者 刘庆杰 刘博亮 +3 位作者 冯青松 徐璐 罗信伟 刘文武 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2355-2366,共12页
为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素... 为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素,利用斯皮尔曼相关系数得到各类影响因素与振动源强的关系强度。分别建立基于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等5个机器学习模型,对比分析了不同模型对振动源强的预测效果。使用麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的结构、超参数、权重及阈值,对比SSA-GA-BP、SSA-BP、GA-BP神经网络对振动源强的预测精度。最终使用4个差异明显且未经模型学习的新断面验证SSA-GA-BP模型的泛化能力。结果表明:5种机器学习模型中BP神经网络的非线性回归拟合能力最强,验证集MAE损失为1.55 dB,决定系数为0.948;SSA-GA-BP模型对振动源强的预测精度高于SSA-BP和GA-BP,验证集MAE、MAPE和决定系数分别为1.289 dB、1.856%和0.967,有80.11%数据的平均绝对误差在2 dB以内;SSA-GA-BP模型对4个经典的新断面数据预测效果良好,4个断面汇总数据的MAE、MSE和MAPE误差值分别为1.21 dB、2.18 dB和1.67%,决定系数为0.977,有70%数据的预测误差在2 dB以内,证明了SSA-GA-BP模型有较强的泛化能力。SSA-GA-BP振源预测模型具有较好的预测精度和快速预测能力,研究可为轨道交通地下线路设计阶段的减振降噪设计提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通地下线 振动源强 预测 BP神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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基于SD-ISSA-DALSTM的交通运输业碳排放预测
9
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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基于SSA-VMD-LIESN的短期风电功率预测方法研究
10
作者 杨宁宁 王怡昕 +1 位作者 吴朝俊 马芝瑞 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期440-447,共8页
短期风电功率预测精度提升可增强电力系统调节能力与消纳水平,并为风电优化决策提供数据支撑。为了提高短期风电功率的预测精度,提出一种基于SSA-VMD-LIESN的预测模型。首先通过麻雀搜寻算法(SSA)求解最优的变分模态分解(VMD)参数,将复... 短期风电功率预测精度提升可增强电力系统调节能力与消纳水平,并为风电优化决策提供数据支撑。为了提高短期风电功率的预测精度,提出一种基于SSA-VMD-LIESN的预测模型。首先通过麻雀搜寻算法(SSA)求解最优的变分模态分解(VMD)参数,将复杂的风电功率历史数据分解为不同频率的模态分量。随后通过样本熵计算反映其复杂程度,并将具有相似特征的分量融合重构。最后结合具有良好非线性预测能力的泄漏积分型回声状态网络(LIESN),构成SSA-VMD-LIESN预测模型,并将预测结果与传统LIESN、长短期记忆网络(LSTM)以及BP神经网络进行对比分析。研究结果表明,该模型训练快速,具有较好的短期风电功率预测能力。 展开更多
关键词 风电 预测 变分模态分解 麻雀搜索算法 泄漏积分型回声状态网络
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基于SCSSA-RF算法的室内可见光定位算法
11
作者 陈耀 张烈平 +1 位作者 高小淋 张翠 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期1-5,共5页
针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强... 针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后,使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化,将数据输入最佳模型中进行训练。最后,将决策树的预测结果取平均值,得到待定位点的预测值。实验结果表明:SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快;SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m,且误差主要集中在0.05~0.1 m内;在定位误差为0.2 m时,SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。 展开更多
关键词 可见光定位 正弦人口映射 柯西分布 麻雀搜索算法 随机森林
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基于SSA-BP的孔道压浆料抗压强度预测研究
12
作者 卜良桃 叶好焰 +1 位作者 杜国强 侯琦 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期115-125,共11页
为实现压浆料抗压强度的精准预测,引入麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的初始权重和阈值;设计并开展了表面硬度法与超声法检测试验,以108组试验数据为样本,建立了包含2节点输入层、9节点隐含层与1节点输出层的压浆料抗压强度SSA-BP神... 为实现压浆料抗压强度的精准预测,引入麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的初始权重和阈值;设计并开展了表面硬度法与超声法检测试验,以108组试验数据为样本,建立了包含2节点输入层、9节点隐含层与1节点输出层的压浆料抗压强度SSA-BP神经网络预测模型,与BP神经网络、遗传算法(GA)优化后的BP神经网络及测强公式预测结果进行对比;探讨了不同输入参数组合对SSA-BP模型预测效果的影响。结果表明:相比BP模型与GA-BP模型,SSA-BP模型的均方误差(MSE)分别降低了53.23%与26.86%,单次训练时间较GA-BP模型减少了34.40%;相比测强公式,预测值与实测值的判定系数R2从0.937提高至0.975,MSE与平均绝对误差(MAE)分别降低了19.81%与7.20%;单一输入参数的SSA-BP模型误差精度降低,但仍具备良好的泛化能力;SSA-BP模型能够较好挖掘输入、输出参数的数据信息,在拟合优度与预测精度方面比传统方法更有优势,可以准确预测压浆料抗压强度,为孔道压浆料性能预测提供了新方法。 展开更多
关键词 孔道压浆料 麻雀搜索算法 BP神经网络 抗压强度预测 超声法 表面硬度法
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基于SSA优化的Transformer-BiGRU短期风电功率预测
13
作者 包广斌 杨龙龙 +1 位作者 范超林 李焕 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期139-147,共9页
为提高风电功率预测精度,提出了一种基于SSA优化的Transformer-BiGRU组合模型。首先,采用CEEMDAN将原始序列分解为多个模态分量和残差分量,降低数据复杂性和不稳定性。然后,结合Transformer的自注意力机制与BiGRU的双向时序建模能力,构... 为提高风电功率预测精度,提出了一种基于SSA优化的Transformer-BiGRU组合模型。首先,采用CEEMDAN将原始序列分解为多个模态分量和残差分量,降低数据复杂性和不稳定性。然后,结合Transformer的自注意力机制与BiGRU的双向时序建模能力,构建了一个高效的组合模型。针对Transformer-BiGRU模型超参数优化困难的问题,引入SSA麻雀搜索算法对超参数进行优化,进一步提升预测精度。最后,以龙源电力风电预测数据集为例,通过对比实验和消融实验验证了该模型优于其他传统模型和模型中各组件的有效性,实验结果表明该方法的R 2达到了0.9810。 展开更多
关键词 风电预测 麻雀搜索算法 自适应噪声完备经验模态分解 双向门控循坏单元 自注意力机制
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基于ISSA-SVR模型的管道腐蚀速率预测 被引量：2
14
作者 刘军衡 唐海光 +2 位作者 付军 朱瑞 陈良超 《热加工工艺》 北大核心 2025年第4期142-146,共5页
为准确预测油气管道的腐蚀速率,建立了一种基于改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化支持向量回归(SVR)的预测模型。对传统麻雀搜索算法(SSA)的各种麻雀的位置更新公式进行调整,得到了ISSA,通过对比改进前后两种算法的迭代结果发现ISSA的收敛... 为准确预测油气管道的腐蚀速率,建立了一种基于改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化支持向量回归(SVR)的预测模型。对传统麻雀搜索算法(SSA)的各种麻雀的位置更新公式进行调整,得到了ISSA,通过对比改进前后两种算法的迭代结果发现ISSA的收敛速度得到大幅提升。随后通过改进的麻雀搜索算法优化SVR模型的惩罚因子和核参数,提高模型的预测精度和泛化能力。采用南海油田管道的50组管道腐蚀数据对ISSA-SVR模型的预测性能进行验证。结果表明:与未经优化的SVR模型相比,ISSA-SVR模型的预测结果误差小、相关程度高,表明ISSA-SVR预测模型可为油气管道的腐蚀速率评估提供准确的数据支撑。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 支持向量回归 油气管道 腐蚀速率预测
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基于SSA优化的变论域模糊PID控制器及其污水处理过程应用 被引量：1
15
作者 李志峰 熊伟丽 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期339-347,共9页
由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行... 由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行跟踪控制。首先利用SSA优化第5单元和第2单元的变论域模糊PID控制器的PID初始参数值;然后进行二次寻优,即对量化因子和比例因子进行优化,并设计基于模糊规则的论域自适应调整策略在线整定控制器参数,以提高控制器的跟踪精度;最后应用污水处理过程国际基准仿真平台进行恒值和动态变值跟踪控制的实验验证。实验结果表明,与基于自适应伸缩因子变论域模糊PID控制器、模糊PID控制器、常规PID控制器相比,所设计控制器的绝对误差积分指标明显降低,在有效降低能耗的同时提升了出水水质。 展开更多
关键词 污水处理过程 麻雀搜索算法 变论域模糊 比例、积分、微分控制器 参数优化
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基于ISSA—LSTM的菇房温湿度预测模型研究 被引量：1
16
作者 张铭志 柳平增 +2 位作者 张艳 潘纪港 陈超 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期90-97,共8页
为提升双孢蘑菇品质与产量,实现菇房整体环境提前调控,精准预测菇房环境中的温湿度数据是关键。但传统预测模型很多参数都需要人工手动调节,例如隐藏层神经元节点数、学习率、迭代次数等,这一系列参数的选择都直接影响预测性能的优劣。... 为提升双孢蘑菇品质与产量,实现菇房整体环境提前调控,精准预测菇房环境中的温湿度数据是关键。但传统预测模型很多参数都需要人工手动调节,例如隐藏层神经元节点数、学习率、迭代次数等,这一系列参数的选择都直接影响预测性能的优劣。针对以上问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法ISSA优化的长短期记忆网络LSTM菇房环境预测模型,实现对菇房内的温湿度环境的精准预测。验证结果表明:该预测方法对温度的预测指标均方根误差RSME、平均绝对误差MAE分别为0.493、0.263,模型拟合优度R2为96.2%;对湿度的预测指标均方根误差RSME、平均绝对误差MAE分别为1.105、1.058,模型拟合优度R2为95.6%,由此可见,在菇房温湿度预测准确率方面,所提方法优于SSA—LSTM模型,为打造最适宜的菇房温湿度环境提供高时效的决策数据。 展开更多
关键词 双孢蘑菇菇房 物联网 麻雀搜索算法 长短期记忆网络
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基于ISSA-BiLSTM的多端柔性直流输电线路保护方案 被引量：1
17
作者 李正 陈堂贤 +2 位作者 张赟宁 刘双洋 孙培胜 《电测与仪表》 北大核心 2025年第4期97-104,共8页
针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的... 针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的诊断模型。基于小波变换技术提取输电线路故障的特征作为模型输入量对模型进行训练;利用Sine混沌映射、学习粒子群算法策略、引入高斯扰动项对原始麻雀搜索算法进行改进,利用ISSA对BiLSTM目标超参数进行寻优,使故障诊断精度达到最优。最后基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建了四端柔性直流输电系统模型,验证表明,其故障识别准确率高、耐过渡电阻能力强,满足可靠性与速动性的要求。 展开更多
关键词 多端柔性直流电网 小波变换 麻雀搜索算法 双向长短时记忆网络 故障诊断
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量：1
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作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 BP神经网络 参数寻优 建模仿真
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既有办公建筑光伏发电预测的SSA-LSTM方法研究 被引量：1
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作者 陈浚铿 刘桂雄 谢方静 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期171-178,共8页
既有办公建筑(EOB)安装光伏发电(PVG)系统是环保绿电措施之一,但PVG波动性不利于EOB平稳用电,EOB-PVG功率预测非常重要。本文提出一种EOB-PVG功率预测的麻雀搜索算法-长短期记忆(SSA-LSTM)方法,对采集得到环境、发电数据集进行多重插补... 既有办公建筑(EOB)安装光伏发电(PVG)系统是环保绿电措施之一,但PVG波动性不利于EOB平稳用电,EOB-PVG功率预测非常重要。本文提出一种EOB-PVG功率预测的麻雀搜索算法-长短期记忆(SSA-LSTM)方法,对采集得到环境、发电数据集进行多重插补+主成分分析(MI+PCA)预处理并划分数据集,设计LSTM神经网络预测模型,采用SSA对神经网络超参数自动寻优,实现准确预测。实验选取某EOB实际环境、发电数据,预处理后数据集主成分累计贡献率>95%,设计3项评价指标评估预测性能,对比实验结果表明,SSA-LSTM比LSTM、SSA-TCN具有更高预测精度、更强拟合能力,能够较好地准确预测EOB-PVG功率,有助于后续实现EOB智慧用能管控任务。 展开更多
关键词 光伏发电预测 长短期记忆网络 麻雀搜索算法
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变模态分解下SSA-LSTM组合的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 被引量：1
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作者 李嘉波 王志璇 +1 位作者 田迪 孙中麟 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第2期659-670,共12页
锂离子电池在电动汽车、可再生能源等领域广泛应用,对其剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行精确预测,能够实时把握电池的内在性能退化状态,降低电池使用风险。本工作提出了一种基于变模态分解(variational mode decomposition... 锂离子电池在电动汽车、可再生能源等领域广泛应用,对其剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行精确预测,能够实时把握电池的内在性能退化状态,降低电池使用风险。本工作提出了一种基于变模态分解(variational mode decomposition,VMD)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测算法对锂离子电池剩余寿命进行预测。首先,基于锂离子电池电流、电压以及温度曲线,提取等压差充电时间、等压差充电能量、放电温度峰值和恒流充电时间作为预测RUL的间接健康因子。其次,采用变模态分解法分解容量以避免容量回升的局部波动和测试噪声对RUL预测结果造成干扰。针对传统LSTM模型超参数设置易受到经验和随机性的影响,提出了麻雀优化算法对LSTM模型参数进行优化,以提升模型的预测能力。最后,应用NASA和CALCE数据集,将所提模型与其他模型进行对比。实验结果表明,锂离子电池RUL预测均方根误差控制在2%以内,所提方法具有较高的预测性能。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 变模态分解 麻雀优化算法 长短期记忆网络
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