基于动态区域划分的配电网台区三相不平衡治理策略

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作者 陈晓龙 徐颖 李斌 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第8期208-216,共9页

传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区... 传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区评价指数与阈值触发机制的动态分区方法,以划定后续相序优化的区域范围。建立考虑多类型灵活调节资源的双层优化模型,上层以各分区三相不平衡度最小为目标优化相序配置,下层构建以运行成本最小为目标的电压优化模型。采用基于云模型改进的遗传算法和Gurobi求解器分别求解上下层模型。基于改进的IEEE 123节点系统和0.38 kV实际配电网台区进行仿真,验证了所提策略的有效性与优越性。 展开更多

关键词 配电网 三相不平衡 动态分区 双层优化模型 相序优化 云模型 遗传算法

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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量：1

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作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页

为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多

关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略

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基于串扰感知技术的光网络频谱动态分配研究 被引量：3

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作者 李晓嵘 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期187-191,共5页

以提升光网络通信质量为目的,研究基于串扰感知及时的光网络频谱动态分配方法,提升频谱动态分配效果。通过计算光网络串扰值,建立以最小芯间串扰为目标函数,芯间串扰产生条件约束,以及芯间串扰阈值约束等为约束条件的光网络频谱动态分... 以提升光网络通信质量为目的,研究基于串扰感知及时的光网络频谱动态分配方法,提升频谱动态分配效果。通过计算光网络串扰值,建立以最小芯间串扰为目标函数,芯间串扰产生条件约束,以及芯间串扰阈值约束等为约束条件的光网络频谱动态分配模型;在量子遗传算法内,引入混沌优化算法,得到改进量子遗传算法,避免算法陷入局部最优解;利用改进量子遗传算法,求解频谱动态分配模型,得到最小芯间串扰的光网络频谱动态分配方案。实验证明:不同光网络类型下,该方法均可有效完成光网络频谱动态分配,降低光网络的芯间串扰值,在不同网络负载时,本方法的光网络带宽阻塞率低0.17,频谱利用率超过了0.13。 展开更多

关键词 串扰感知技术 光网络 频谱动态分配 频隙号 遗传算法 混沌优化算法

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融合无迹sigma点变异和交叉反向的鹈鹕优化算法 被引量：2

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作者 左锋琴 张达敏 +2 位作者 何庆 班云飞 沈倩雯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2954-2968,共15页

针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向... 针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向解进行变异,增强算法在搜索域可见范围内精细开发,避免算法陷入局部最优;利用Levy飞行的随机性对交叉反向策略进行改进,动态探索丰富个体寻优过程,保持算法多样性,增强算法全局搜索能力;引入非线性收敛因子来平衡算法的开发和勘探能力,利用基于SPM的混沌序列扰动非线性收敛因子以增加解的多样性,避免算法在后期陷入局部最优,增强算法稳定性。利用12个基准测试函数、秩和检验和CEC2021函数进行实验仿真,对比分析寻优效果可知,改进算法具有更强的全局搜索能力和更快的寻优速度。将MPOA算法用于优化长短期记忆网络(LSTM)模型的参数,并应用于气候变化预测任务,与其他六种群智能算法优化的LSTM模型进行对比,结果表明,MPOA-LSTM模型具有更好的预测精度。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 无迹sigma点变异 交叉反向 SPM的混沌序列扰动 LSTM神经网络

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基于改进遗传算法优化BP网络的轧制力预测研究 被引量：15

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作者 杨景明 顾佳琪 +1 位作者 闫晓莹 车海军 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期111-115,共5页

为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、... 为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法,提出了改进的遗传算法,并将其与改进的BP算法相结合,对多层前馈神经网络权值阈值进行优化,避免学习中陷入局部最小,使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内,该预测精度明显优于传统数学模型,实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。 展开更多

关键词 实数编码 神经网络 轧制力预报 遗传算法 混沌序列

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混合优化的贝叶斯网络结构学习 被引量：14

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作者 许丽佳 黄建国 +1 位作者 王厚军 龙兵 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期633-639,共7页

从大型数据库中学习网络结构一直是贝叶斯网络学习的难点之一.针对此问题提出了一种混合算法,将粒子群优化法简单且全局寻优能力强的特点,以及遗传算法良好的并行计算能力进行有效的结合,以增加学习的精度和效率.最后以经典的Asia,Cance... 从大型数据库中学习网络结构一直是贝叶斯网络学习的难点之一.针对此问题提出了一种混合算法,将粒子群优化法简单且全局寻优能力强的特点,以及遗传算法良好的并行计算能力进行有效的结合,以增加学习的精度和效率.最后以经典的Asia,Cancer网络为实例,并与文中算法进行比较,验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 粒子群优化法 遗传算法 贝叶斯网络

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混沌遗传算法(英文) 被引量：8

7

作者 王宁 刘黎明 刘玲玲 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期1-10,共10页

利用混饨序列来构造遗传算子，使不同代之间从短期看似随机的，而从长期 看则存在着一种“精致”地内在关系，由此获得了一系列基于混饨序列的遗传算法．这些 算法对克服标准遗传算法中的一些不足是有利的，更重要地是将混饨引入遗传算... 利用混饨序列来构造遗传算子，使不同代之间从短期看似随机的，而从长期 看则存在着一种“精致”地内在关系，由此获得了一系列基于混饨序列的遗传算法．这些 算法对克服标准遗传算法中的一些不足是有利的，更重要地是将混饨引入遗传算法的新思 路． 展开更多

关键词 遗传算法 混沌序列 最优化 遗传算子 混沌

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基于贝叶斯神经网络遗传算法的锅炉燃烧优化 被引量：16

8

作者 方海泉 薛惠锋 +1 位作者 李宁 费晰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1790-1795,共6页

神经网络与遗传算法相结合在锅炉燃烧优化问题上的应用非常广泛,但是传统的反向传播(BP,Back Propagation)神经网络泛化能力较弱,而贝叶斯正则化方法能有效提高神经网络的泛化能力。应用贝叶斯正则化BP神经网络与遗传算法相结合的方法,... 神经网络与遗传算法相结合在锅炉燃烧优化问题上的应用非常广泛,但是传统的反向传播(BP,Back Propagation)神经网络泛化能力较弱,而贝叶斯正则化方法能有效提高神经网络的泛化能力。应用贝叶斯正则化BP神经网络与遗传算法相结合的方法,对锅炉燃烧多目标优化问题进行研究。通过利用锅炉热态实验数据进行仿真,结果表明:贝叶斯神经网络模型可以很好地预测锅炉的热效率和NOx浓度,结合遗传算法可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优,为电站的经济环保运行提供理论指导。 展开更多

关键词 锅炉 燃烧优化 贝叶斯正则化 神经网络 遗传算法 多目标优化

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一种混沌贝叶斯优化算法 被引量：3

9

作者 梁瑞鑫 张长水 +1 位作者 郭国营 柴爱红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期95-97,共3页

为了减少贝叶斯优化算法的计算量,该文提出了一种混沌贝叶斯优化算法。用混沌随机序列产生贝叶斯优化算法的初始群体,利用混沌随机性、遍历性和对初始条件的敏感性的特点,提供给贝叶斯网络变量空间丰富的信息,有利于建立接近最优的贝叶... 为了减少贝叶斯优化算法的计算量,该文提出了一种混沌贝叶斯优化算法。用混沌随机序列产生贝叶斯优化算法的初始群体,利用混沌随机性、遍历性和对初始条件的敏感性的特点,提供给贝叶斯网络变量空间丰富的信息,有利于建立接近最优的贝叶斯网络。为增加群体的多样性同时减少贝叶斯网络的建立次数,采用混沌搜索方法对贝叶斯网络产生的新解进行变异寻优,以此为基础再建立贝叶斯网络。实验结果表明,与贝叶斯优化算法相比,混沌贝叶斯优化算法能有效减少计算量。 展开更多

关键词 混沌序列 贝叶斯网络 遗传算法 优化

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基于改进遗传算法的配电网动态无功优化 被引量：7

10

作者 何禹清 彭建春 +1 位作者 文明 潘俊涛 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期38-43,共6页

综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实... 综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实现局部寻优.在编码过程中,结合配电网动态无功优化的特点提出一种由投运组数和投运时间构成的两段式整数编码方式,缩短了染色体长度、消除了不可行码.IEEE69配电网算例结果表明本文方法在全局收敛性以及克服早熟等方面具有优势. 展开更多

关键词 电力系统 配电网 无功优化 遗传算法 混沌

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一种改进遗传算法的贝叶斯网络结构学习 被引量：7

11

作者 刘宝宁 章卫国 +1 位作者 李广文 刘小雄 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期716-721,共6页

针对贝叶斯网络结构学习,标准的遗传算法容易陷入局部最优,无法搜索最好的解,提出一种改进的遗传算法。首先,通过互信息和BIC函数确定最初的贝叶斯边集,通过混沌映射求取邻域的个体和随机过程产生的个体组成初始种群;其次,提出一种以个... 针对贝叶斯网络结构学习,标准的遗传算法容易陷入局部最优,无法搜索最好的解,提出一种改进的遗传算法。首先,通过互信息和BIC函数确定最初的贝叶斯边集,通过混沌映射求取邻域的个体和随机过程产生的个体组成初始种群;其次,提出一种以个体列向量为单位,进行多个列的交叉方法,采用轮盘赌的方法进行非法图的修正,缩小搜索空间范围;最后,通过Asia网络和Cancer网络结构验证了提出算法的有效性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 遗传算法 混沌映射 互信息

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面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展 被引量：12

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作者 刘振军 杨迪雄 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期269-286,共18页

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工... 近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法(基于混沌搜索)、第二类混合混沌优化算法(混沌序列代替随机序列)以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。 展开更多

关键词 全局优化 混沌优化算法 混沌序列 混沌神经网络 混沌搜索 混沌分形优化

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直流配电网中含光伏的电动汽车快速充电站优化配置方案 被引量：41

13

作者 陈红坤 夏方舟 +3 位作者 袁栋 刘洋 陈磊 覃新宇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第16期53-60,共8页

为在提高直流配电网运行效率的同时降低充电站的投资与运营成本,文中提出了一种含光伏的电动汽车快速充电站的优化配置方法。首先,描述充电站内充电桩、光伏电池、储能系统的能量交换策略,然后,分析DC-DC变流器的电能转换效率-负载率特... 为在提高直流配电网运行效率的同时降低充电站的投资与运营成本,文中提出了一种含光伏的电动汽车快速充电站的优化配置方法。首先,描述充电站内充电桩、光伏电池、储能系统的能量交换策略,然后,分析DC-DC变流器的电能转换效率-负载率特性,并以系统平均运行效率最高和充电站投资运行成本最低为目标函数建立优化模型,对充电站的接入位置以及各单元的安装容量进行优化。利用改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该多目标优化的Pareto最优解,得出优化配置方案。最后,以采用双单环结构的中低压直流配电网实际工程为算例,将所提出的优化配置方法与充电站进行扩容的原有扩展规划方案进行对比,验证了所提优化配置方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 直流配电网 含光伏的电动汽车快速充电站 运行效率 改进非支配排序遗传算法 优化配置

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基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制 被引量：28

14

作者 王爽心 杨辉 张秀霞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期87-92,共6页

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅... 针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 主汽温控制系统 混沌优化 遗传算法 PID

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基于贝叶斯优化的三维飞行航迹规划 被引量：8

15

作者 符小卫 高晓光 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1340-1345,共6页

提出了一种基于贝叶斯优化算法的飞行器三维航迹规划方法。把飞行航迹编码为离散时间间隔上飞行器速度向量的变化序列。采用固定时间间隔时,这种编码方法把每一步速度向量的变化量都限制在飞行器最大加速性能之内,所以这种编码方法对应... 提出了一种基于贝叶斯优化算法的飞行器三维航迹规划方法。把飞行航迹编码为离散时间间隔上飞行器速度向量的变化序列。采用固定时间间隔时,这种编码方法把每一步速度向量的变化量都限制在飞行器最大加速性能之内,所以这种编码方法对应的物理轨迹是可飞的。利用每代种群中的可行解集合构造贝叶斯网络,用贝叶斯网络的结构体现染色体基因位之间的联系,用贝叶斯网络参数体现染色体基因位之间的联系程度。设计了一个多变量K2度量评价网络的优劣。用贝叶斯网络产生新的染色体以体现种群的进化,这取代了传统遗传算法的交叉和变异过程。如果种群中最优个体不满足终止条件,则用新一代种群的可行解集合构造贝叶斯网络,直到满足终止条件。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 运筹学 航迹规划 遗传算法 贝叶斯网络 贝叶斯优化算法

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准噶尔盆地东部梧桐沟组岩性圈闭预测和油藏分布规律 被引量：10

16

作者 熊婷 刘震 +2 位作者 黄志龙 熊小华 向辉 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期28-30,71,共4页

采用层序地层学、测井约束反演以及地震属性优选等方法,对准噶尔盆地东部Q区块梧桐沟组低位域水下扇体进行储集层和圈闭识别,进而利用预测的含油饱和度检测油藏范围。Q区块上二叠统梧桐沟组可分为低位体系域、湖侵体系域和高位体系域。... 采用层序地层学、测井约束反演以及地震属性优选等方法,对准噶尔盆地东部Q区块梧桐沟组低位域水下扇体进行储集层和圈闭识别,进而利用预测的含油饱和度检测油藏范围。Q区块上二叠统梧桐沟组可分为低位体系域、湖侵体系域和高位体系域。其中低位体系域的水下扇扇中辫状水道是储集层最发育位置。随着湖平面反复升降,尤其是湖侵体系域沉积泥岩的封盖作用,使得原水道沉积砂体被泥岩所包围,后又经过构造抬升,形成上倾尖灭的岩性圈闭。结合测井约束反演综合识别出储集层和岩性圈闭的位置,利用遗传算法和神经网络联合优选法进行地震属性优化,结果表明含油气饱和度最优区位于研究区西部、西南部,其中以西南部储集层更好、含油气性最佳。 展开更多

关键词 准噶尔盆地 梧桐沟组 层序 低位体系域 岩性圈闭 遗传算法-神经网络 属性优选

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基于混沌遗传算法的区域交通计算机控制配时优化 被引量：9

17

作者 董超俊 刘智勇 邱祖廉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第29期32-34,138,共4页

充分发挥混沌理论和遗传算法各自的优势,开发了混沌遗传算法,混沌遗传算法能有效地改进遗传算法的收敛速度慢、早熟收敛和有可能陷入局部最优点的缺陷。分析了城市交通这个复杂大系统的混沌性,并将混沌遗传算法成功应用于城市区域交通... 充分发挥混沌理论和遗传算法各自的优势,开发了混沌遗传算法,混沌遗传算法能有效地改进遗传算法的收敛速度慢、早熟收敛和有可能陷入局部最优点的缺陷。分析了城市交通这个复杂大系统的混沌性,并将混沌遗传算法成功应用于城市区域交通计算机控制信号配时优化。采用TSIS5.1进行了仿真,仿真结果表明:混沌遗传算法比遗传算法的收敛速度大大加快,且车辆平均延误和平均停车率都比遗传算法和固定周期法有明显的降低。 展开更多

关键词 区域交通 配时优化 混沌遗传算法 平均延误停车次数 交通网络

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基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法 被引量：34

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作者 韩平平 潘薇 +3 位作者 张楠 吴红斌 仇茹嘉 张征凯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期71-78,共8页

在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷... 在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次,基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后,基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数,建立配电台区多目标相序优化数学模型,使用NSGA2对该模型进行求解,得到优化后各负荷接入相序。最后,通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损,验证本文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 节能降损 负荷曲线建模 ELMAN神经网络 负荷预测 非支配排序遗传算法(NSGA2) 相序优化

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改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量：7

19

作者 陈伟华 闫孝姮 付华 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期19-24,共6页

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一... 在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。 展开更多

关键词 安全管理工程 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络 预测 绝对瓦斯涌出量

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一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究 被引量：4

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作者 闫孝姮 陈伟华 付华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第4期592-595,599,共5页

针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman... 针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量 非线性动态系统 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络

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