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基于AWOA-BI-LSTM的光伏发电功率预测 被引量：1
1
作者 吴仕宏 张璧臣 +1 位作者 吴佳文 武兴宇 《沈阳农业大学学报》 北大核心 2025年第2期131-143,共13页
[目的]光伏发电功率的准确预测对可再生能源整合到电网、市场和建筑能源管理系统中至关重要。为提高预测精度,本研究提出一种基于改进鲸鱼优化算法(AWOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型(AWOA-Bi-LSTM)。针对传统鲸鱼优化算法(... [目的]光伏发电功率的准确预测对可再生能源整合到电网、市场和建筑能源管理系统中至关重要。为提高预测精度,本研究提出一种基于改进鲸鱼优化算法(AWOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型(AWOA-Bi-LSTM)。针对传统鲸鱼优化算法(WOA)寻优精度低、收敛速度慢的问题,提出动态权重因子和自适应参数调整两种改进策略,以增强模型的全局搜索能力和收敛效率。[方法]利用实际光伏发电数据和实测气象数据将AWOA-Bi-LSTM和WOA-Bi-LSTM以及GRNN进行对比实验。[结果]其中AWOA-Bi-LSTM在测试集和训练集上的R^(2)值分别为0.99701和0.99843;测试集和训练集的RMSE分别为1.585和0.90063。测试集RPD为20.1604,训练集RPD为25.9357。[结论]AWOA-Bi-LSTM在拟合度、预测精度和稳定性方面均优于传统方法,能够更有效地捕捉时间序列数据中的复杂模式和趋势,显著提升预测性能。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 LSTM BI-LSTM woa算法
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
2
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(woa) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(RBF) 突发水污染 安全评价 内陆河
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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
3
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(woa) BP神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
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基于WOA-LQR的智能车辆路径跟踪控制 被引量：1
4
作者 张闯 赵奉奎 +1 位作者 张涌 张伟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第3期352-362,共11页
针对无人驾驶车辆在特殊行驶工况(冰雪路面、雨天路面、高速换道)下路径跟踪控制精度差的问题,本文设计了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的LQR控制器(WOA-LQR).首先,基于二自由度车辆动力学模型建立跟踪误差模... 针对无人驾驶车辆在特殊行驶工况(冰雪路面、雨天路面、高速换道)下路径跟踪控制精度差的问题,本文设计了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的LQR控制器(WOA-LQR).首先,基于二自由度车辆动力学模型建立跟踪误差模型,以此为基础设计离散LQR控制器,并采用前馈控制消除由于系统简化带来的误差.同时,为解决固定权重系数下的LQR控制器对特殊行驶工况适应性差导致跟踪精度低、车辆失稳的问题,在以横向误差、航向角误差作为评价指标的基础上,考虑车辆侧向加速度和前轮转角对车辆维持稳定的影响,并对评价指标设定相应的权重系数,设计了目标值最小的适应度函数,提出一种基于鲸鱼算法优化的LQR自适应权重系数调节策略.最后,通过Carsim/Simulink联合仿真对WOA-LQR控制器在不同工况下进行路径跟踪仿真实验.结果表明:本文提出的控制策略在复杂行驶工况下有着良好的跟踪效果,显著提升了车辆在路径跟踪过程中的控制精度,具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 无人驾驶车辆 路径跟踪控制 线性二次型调节器 前馈控制 鲸鱼优化算法
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基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究 被引量：2
5
作者 高宇璠 傅洪贤 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期229-237,共9页
为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量... 为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化,建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈,构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构,分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合,并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取,降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明,WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好,误差显著降低,具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测,并为类似工作提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 爆破振动 预测模型 信息准则(IC) 鲸鱼优化算法(woa) 人工神经网络(ANN)
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基于WOA-GRU模型的煤泥浮选智能控制研究 被引量：1
6
作者 窦治衡 王然风 +3 位作者 秦新凯 柴宇青 李品钰 刘舒通 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期153-159,168,共8页
由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存... 由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存在的时滞特性,通过WOA对GRU网络参数进行优化,进一步提高了模型的辨识精度。考虑到现有选煤厂普遍使用单输入单输出的PID控制器,难以应对多输入多输出系统,将模型预测控制(MPC)引入实际生产现场,以更好地解决浮选过程中多变量耦合问题。基于代池坝选煤厂的生产数据,分别对WOA-GRU和NARX 2种辨识模型进行了MPC仿真,结果表明,WOA-GRU模型的拟合精度较NARX模型高51.84%,引入MPC后,WOA-GRU模型可将灰分波动控制在设定值的±4%内,优于NARX模型。现场试运行结果表明,灰分波动幅度位于5%~10%的数据较引入MPC前占比减少了10.8%,大于10%的数据占比则减少了3.9%,说明WAO-GRU模型不仅具备更高的精度与稳定性,而且能够减小灰分的波动,为煤泥浮选过程的智能化控制与应用提供了参考。 展开更多
关键词 煤泥浮选 系统辨识 模型预测控制 鲸鱼优化算法 门控循环单元 煤泥灰分
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量：2
7
作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 ELMAN神经网络 鲸鱼优化算法
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基于WOA-RF算法的船舶柴发配电系统故障诊断
8
作者 李维波 高峰 +3 位作者 肖朋 黄康政 阮道杰 高俊卓 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期77-88,共12页
[目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴... [目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴发配电系统模型,采集其故障工况和正常工况的数据;然后,对收集的数据进行预处理以提取时域特征,并使用随机森林算法提取重要特征,从而减少数据维度;最后,使用WOA优化后的随机森林模型对船舶柴发配电系统运行数据进行故障识别、诊断和分类。[结果]仿真模拟试验表明:采用WOA-RF算法识别故障状态和正常状态的准确率为100%,区分12种故障类型的诊断准确率为98.26%;在原始数据集中,与9种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了4.86%,最高提升了34.37%;在添加10dB噪声数据后,与6种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了2.43%,最高提升了18.40%。[结论]基于WOA-RF算法的故障诊断方法在复杂海洋环境下展示了优异的准确性和鲁棒性,结果可为船舶电力系统故障的可靠识别提供参考。 展开更多
关键词 船舶柴发配电系统 故障分析 故障诊断 鲸鱼优化算法 随机森林算法 SIMULINK模型 特征提取
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基于WOA-IGWO-LSTM的作业车间实时调度
9
作者 郑华丽 魏光艳 +2 位作者 孙东 王明君 叶春明 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期54-63,共10页
针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特... 针对作业车间实时调度问题,基于长短期记忆(LSTM)神经网络,提出WOA-IGWO-LSTM算法。根据调度问题和算法设计三元样本数据结构,以性能指标和生产系统状态属性作为输入特征,输出当前决策点的最佳调度规则。利用鲸鱼优化算法(WOA)对输入特征进行降维,以提高模型泛化能力和准确性。引入非线性收敛因子设计一种改进灰狼算法(IGWO)用于调节LSTM参数,提高算法实用性。最后,通过对比试验验证了WOA、IGWO以及WOA-IGWO-LSTM的有效性,并利用工业案例数据验证了WOA-IGWO-LSTM对于解决作业车间实时调度问题的有效性和可行性。 展开更多
关键词 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲸鱼优化算法(woa) 改进灰狼算法 作业车间实时调度
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基于WOA-BP模型的船舶横摇运动极短期预报
10
作者 牟新宇 胡丽芬 +2 位作者 姜逸凡 孔梦宇 刘洁 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第16期83-90,共8页
为了提高船舶在随机海况下运动的预测精度,本文提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化的BP神经网络(WOA-BP)模型,用于船舶横摇运动的极短期预报。该模型在传统BP神经网络的基础上,融合了WOA的高效全局搜索能... 为了提高船舶在随机海况下运动的预测精度,本文提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化的BP神经网络(WOA-BP)模型,用于船舶横摇运动的极短期预报。该模型在传统BP神经网络的基础上,融合了WOA的高效全局搜索能力,以优化网络参数,从而提升预测的准确性和收敛速度。通过对一艘17000 DWT油船运动的极短期预测,验证了WOA-BP模型在船舶横摇角、横摇角速度及横摇角加速度预测方面的高精度和泛化能力。通过与AQWA软件计算结果的对比分析,表明WOA-BP模型的预测频率响应与AQWA结果具有高度一致性,且预测性能显著优于传统BP神经网络,进一步验证了所提方法在船舶横摇预测方面的准确性和可靠性。本研究可望为船舶运动预测和控制提供一定的理论基础。 展开更多
关键词 BP神经网络 鲸鱼优化算法 横摇运动 运动预测 频率响应
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基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制
11
作者 周佳凯 张洪 《半导体技术》 CAS 北大核心 2025年第1期86-94,共9页
针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FN... 针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。 展开更多
关键词 多温区温度控制 鲸鱼优化算法(woa) 模糊神经网络(FNN) 比例-积分-微分(PID) 单晶硅加热炉
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基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
12
作者 刘金山 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期170-178,共9页
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和... 爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和阈值和AdaBoost算法对BP神经网络进行集成学习的方案,构建了基于WOA-BP-AdaBoost爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与GWO-BP、SSA-BP、WOA-BP神经网络预测模型相比,该预测模型的R 2最大为0.98。与WOA-BP预测模型相比,WOA-BP-AdaBoost预测模型的S RMSE、S MAE分别降低了42.35%、32.1%,说明引入AdaBoost算法对BP神经网络集成学习,可进一步提升WOA-BP模型的预测精度和稳定性,为爆破振动速度预测提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 爆破振动速度 woa BP神经网络 ADABOOST算法
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基于AMOWOA的区域综合能源系统运行优化调度 被引量：4
13
作者 韩永明 王新鲁 +3 位作者 耿志强 朱群雄 毕帅 张红斌 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期576-588,共13页
目前,智能优化算法已广泛应用于工程优化中,在当前多能耦合与互补的能源发展趋势下,仅考虑系统经济指标的单目标优化模式已经不再适用于目前区域综合能源系统(Integrated energy system, IES)的运行优化调度,需要研究一种多目标运行策... 目前,智能优化算法已广泛应用于工程优化中,在当前多能耦合与互补的能源发展趋势下,仅考虑系统经济指标的单目标优化模式已经不再适用于目前区域综合能源系统(Integrated energy system, IES)的运行优化调度,需要研究一种多目标运行策略来解决区域综合能源系统的运行优化调度问题.首先综合考虑经济与能源利用两个指标并结合商业住宅区域的特性,以系统日运行收益和一次能源利用率为优化目标构建商业住宅区域综合能源系统多目标运行优化调度模型.其次由于传统多目标智能优化算法缺乏一种最优解综合评价方法,基于非支配排序以及拥挤度计算的多目标算法框架,提出一种利用模糊一致矩阵选取全局最优解的多目标鲸鱼优化算法(A multi-objective whale optimization algorithm, AMOWOA),并将提出算法对商住区域综合能源系统多目标运行优化调度模型进行求解.最后以华东某商业住宅区域综合能源系统为例进行仿真,验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 多目标优化 综合能源系统 动态层次分析 鲸鱼优化算法
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基于WOA-XGBoost模型的电阻点焊熔核直径预测算法 被引量：1
14
作者 郑银环 宋宣科 +1 位作者 卢杰 丁刚强 《热加工工艺》 北大核心 2024年第24期53-60,共8页
电阻点焊是一个多变量相互作用的复杂物理过程,点焊质量容易受很大的不确定性影响,因此本文提出了结合WOA优化算法和XGBoost算法进行电阻点焊熔核直径预测。该模型将主要的工艺参数和板材厚度作为模型的特征输入,将超声波检测的焊点熔... 电阻点焊是一个多变量相互作用的复杂物理过程,点焊质量容易受很大的不确定性影响,因此本文提出了结合WOA优化算法和XGBoost算法进行电阻点焊熔核直径预测。该模型将主要的工艺参数和板材厚度作为模型的特征输入,将超声波检测的焊点熔核直径作为输出,构建了一个包含102个由7个输入属性组成的实验实例的数据库,用于训练和测试XGBoost回归模型;利用WOA优化算法寻找XGBoost的最优结构,并对WOA优化算法进行改进以提高模型预测准确性。结果表明,WOA-XGBoost模型相较于其他单一机器学习模型具有更高的预测精度。该组合模型可以帮助企业分析影响熔核直径大小的特征因素,同时为调节工艺参数提供理论依据,有望在汽车焊接过程中发挥重要作用。 展开更多
关键词 电阻点焊 集成学习 woa优化算法 熔核直径
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基于多源信息融合和WOA-CNN-LSTM的外脚手架隐患分类预警研究 被引量：8
15
作者 赵江平 张雪莹 侯刚 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期933-942,共10页
面对施工现场外脚手架隐患信息的多样性,传统的基于传感器监测的单一信号预警研究存在容错力不佳、含有信息有限等问题。针对施工现场外脚手架“图像+监测”数据,提出一种基于数据层和特征层信息融合的脚手架隐患分类预警方法。首先,利... 面对施工现场外脚手架隐患信息的多样性,传统的基于传感器监测的单一信号预警研究存在容错力不佳、含有信息有限等问题。针对施工现场外脚手架“图像+监测”数据,提出一种基于数据层和特征层信息融合的脚手架隐患分类预警方法。首先,利用Revit三维建模软件建立外脚手架实体模型,对不同初始隐患下的外脚手架进行有限元分析,划分隐患预警等级;其次,利用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)及卷积长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory Network,CNN-LSTM)实现脚手架同类信息数据层融合及异类信息特征层融合;最后,通过实时收集西安市某在建项目落地式双排扣件式钢管脚手架隐患信息,对其进行分类预警,并使用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对CNN-LSTM网络进行参数优化,发现隐藏节点个数为30、学习率为0.0072、正则化系数为1×10^(-4)时分类效果最佳,优化后预警精度达到了91.4526%。通过可视化WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、CNN-SVM(Support Vector Machine,支持向量机)及CNN-GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元)分类预警结果,证实了优化后的CNN-LSTM网络在脚手架分类预警方面的优越性。 展开更多
关键词 安全工程 多源信息融合 鲸鱼优化算法 卷积长短时记忆网络 可视化
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基于WOA-BP算法的氟金云母钻削工艺参数优化 被引量：3
16
作者 戴春雨 马廉洁 +2 位作者 孙德谦 李红双 陶其赫 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期135-139,共5页
通过氟金云母陶瓷钻削实验,测试了在不同加工参数下的材料去除量和刀具磨损量。利用WOA算法优化BP神经网络,并基于单因素实验值和WOA-BP网络预测值,利用最小二乘法拟合,建立了材料去除率和刀具磨损率关于工艺参数的一元模型,以相关系数... 通过氟金云母陶瓷钻削实验,测试了在不同加工参数下的材料去除量和刀具磨损量。利用WOA算法优化BP神经网络,并基于单因素实验值和WOA-BP网络预测值,利用最小二乘法拟合,建立了材料去除率和刀具磨损率关于工艺参数的一元模型,以相关系数检验了模型的精确度。在一元模型的基础上提出了多元模型,基于正交实验值和WOA算法对多元模型进行求解,模型误差在合理范围内。以材料去除率最大和刀具磨损率最小为优化目标,基于WOA算法进行了工艺参数双目标优化,得到了一组最优参数。基于最优工艺参数进行验证实验,实验结果表明得到的最优参数是合理的。 展开更多
关键词 钻削加工 工艺参数 woa算法 BP神经网络 双目标优化
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基于WOA-RF的船用风机故障诊断 被引量：1
17
作者 沈威 胡以怀 +3 位作者 闫国华 李从跃 崔德馨 韦小红 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期104-110,共7页
针对船用风机典型故障诊断问题,利用鲸鱼优化算法优化随机森林(random forest optimized bywhale optimization algorithm,WOA-RF)对故障进行诊断,并通过实验验证该方法的准确性。实验模拟包括正常工况和5种异常工况在内的6种工况。采... 针对船用风机典型故障诊断问题,利用鲸鱼优化算法优化随机森林(random forest optimized bywhale optimization algorithm,WOA-RF)对故障进行诊断,并通过实验验证该方法的准确性。实验模拟包括正常工况和5种异常工况在内的6种工况。采集所有不同工况下的振动信号,分别提取时域、频域下的特征参数构建第一特征向量。通过传统随机森林筛选得到具有更优分类效果的第二特征向量,再输入WOA-RF中完成故障识别。实验结果表明,本文提出的方法能够有效识别故障模式,平均预测准确率超99%。与其他算法对比,这种基于信息融合和WOA-RF的船用风机故障诊断方法准确性更高。 展开更多
关键词 随机森林 鲸鱼优化算法(woa) 船用风机 故障诊断
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一种WOA-RBF的BDS精密卫星钟差短期预报方法 被引量：4
18
作者 李特 杨振 +3 位作者 田静 郭建春 郑伟 范舒畅 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期25-33,共9页
针对当前北斗卫星导航系统(BDS)精密卫星钟差预测模型精度不高、预测误差较大等问题,提出一种将鲸鱼优化算法(WOA)和径向基函数神经网络(RBF)相结合的钟差预测模型—鲸鱼算法优化的RBF组合模型(WOA-RBF):利用四分位法和分段线性插值法... 针对当前北斗卫星导航系统(BDS)精密卫星钟差预测模型精度不高、预测误差较大等问题,提出一种将鲸鱼优化算法(WOA)和径向基函数神经网络(RBF)相结合的钟差预测模型—鲸鱼算法优化的RBF组合模型(WOA-RBF):利用四分位法和分段线性插值法完成数据预处理,通过鲸鱼优化算法对RBF中的扩展速度和输出层线性权重进行寻优,得到最优参数,最终得到优化后的输出结果。实验结果表明:与二次多项式(QP)模型、灰色模型(GM)和径向基函数神经网络(RBF)模型相比,WOA-RBF模型优势明显。在预报时长为6 h时,均方根误差在0.25 ns以内;在预报时长为12 h时,均方根误差在0.27 ns以内,证明了WOA-RBF模型在精密卫星钟差短期预报中的准确性和可行性。 展开更多
关键词 北斗卫星导航系统(BDS) 钟差预报 鲸鱼优化算法 径向基函数神经网络
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基于AP-WOA-GRU的分布式光伏集群电压越限动态预测 被引量：5
19
作者 韩雨 郭成 +1 位作者 方正云 陈凤仙 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期118-126,共9页
针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群... 针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群电压越限预测方法。首先,在考虑分布式光伏地理坐标气象特征的基础上,添加基于配电网节点负荷密度因素的位置特征,采用近邻传播聚类方法,在不指定聚类数目的情况下划分具有近似气象特征和地理位置特征的分布式光伏集群,提高模型训练效果及适应性;然后,采用鲸鱼优化算法全局搜索GRU模型的最优训练参数,进一步提高模型的训练速度和预测精度;最后,利用WOA-GRU组合模型实现配电网节点电压与环境温度、光照强度的关联匹配,进而实现区域配电网电压波动及电压越限情况的整体预测。实验证明:所提出的方法能够有效提高预测精度及训练速度,强化预测模型的适应能力,具有较好的经济性和实用性。 展开更多
关键词 电压越限 分布式光伏 鲸鱼优化算法 门控循环单元 近邻传播聚类
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基于SSWT‑GLCM与改进WOA‑SVM的变压器机械故障时频诊断 被引量：1
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作者 杨义 李晓华 +3 位作者 李俊聪 赵文彬 陈皖皖 夏能弘 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1135-1143,1247,共10页
为进一步提高变压器故障诊断精度,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SSWT)-灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,简称GLCM)的变压器机械故障时频诊断方法。首先,利用SSWT对变压器振动信... 为进一步提高变压器故障诊断精度,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SSWT)-灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,简称GLCM)的变压器机械故障时频诊断方法。首先,利用SSWT对变压器振动信号进行时频分析,得到能量堆叠密集的二维时频图,有效保留了变压器振动信号的主要特征信息;其次,联合描述区域像素关系的GLCM提取出二维时频图的主要特征信息,为后续故障诊断模型提供有效的特征参数;最后,通过改进鲸鱼算法优化(whale optimization algorithm,简称WOA)对支持向量机(support vector machine,简称SVM)的关键参数进行优化,建立了基于改进WOA-SVM的变压器典型机械故障时频诊断模型。实验结果表明,所构建的改进WOA-SVM故障诊断模型具有较高的识别精度和运算效率,为基于振动信号的变压器机械故障时频诊断提供了技术支撑。 展开更多
关键词 变压器 同步压缩小波变换 灰度共生矩阵 改进鲸鱼算法优化-支持向量机算法 故障分类
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