基于COA-CNN模型的综采工作面煤与瓦斯突出灾害预测研究

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作者 许爱国 《陕西煤炭》 2025年第2期62-66,共5页

随着煤矿开采持续向深部延伸,工作面面临的地质压力不断增大,瓦斯释放和积聚的风险显著增加。此外,深部矿井中煤层的物理性质和构造特征也与浅部煤层存在一定差异,进一步增加了煤与瓦斯突出的潜在风险。本研究基于某矿数据,首先应用箱线... 随着煤矿开采持续向深部延伸,工作面面临的地质压力不断增大,瓦斯释放和积聚的风险显著增加。此外,深部矿井中煤层的物理性质和构造特征也与浅部煤层存在一定差异,进一步增加了煤与瓦斯突出的潜在风险。本研究基于某矿数据,首先应用箱线图(Boxplot)与多重插补法(MI)进行数据清洗,结合相关系数(Correlation)筛选影响因素,建立基于Boxplot-MI-C的煤与瓦斯突出预测指标体系。然后运用深度学习中的卷积神经网络(CNN)搭建模型框架,结合鸬鹚搜索算法(COA)优化模型超参数,建立基于COA-CNN的煤与瓦斯突出预测模型。最后,建立支持向量机(SVM)、COA-SVM、人工神经网络(ANN)、COA-ANN、CNN模型进行对比验证,其中,COA-CNN模型预测结果的准确率最高,拥有更优的鲁棒性与泛化能力,可以为煤与瓦斯突出灾害的预测与防控提供更好的决策参考。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 数据清洗 指标体系 coa优化算法 CNN预测模型

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基于COA-LSTM和VMD的锂离子电池剩余寿命预测

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作者 孙中麟 李嘉波 +2 位作者 田迪 王志璇 邢晓静 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3254-3265,共12页

电动汽车中的动力电池在其使用期间寿命的退化是不可避免的,因此研究电动汽车锂电池的使用寿命与利用效率具有重要意义。锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是表征电池性能的一个重要指标。本文提出了基于郊狼算法优... 电动汽车中的动力电池在其使用期间寿命的退化是不可避免的,因此研究电动汽车锂电池的使用寿命与利用效率具有重要意义。锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是表征电池性能的一个重要指标。本文提出了基于郊狼算法优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的动力电池RUL预测模型。首先,对锂离子电池的容量衰减特性进行分析,基于动力电池充放电曲线,提取等恒流充放电间隔、等压升时间间隔作为间接健康因子并通过Pearson法对其进行相关性分析。本文提出变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对健康因子进行分解,得到模态分量。采用LSTM作为动力电池模型来预测RUL,针对LSTM模型参数不精确会影响RUL的预测精度,提出郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)对LSTM模型参数进行优化,以提升模型的预测能力。最后,基于NASA研究中心的公开数据集,将所提方法与LSTM、VMD-LSTM,高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR),BP神经网络模型(backpropagation neural network)进行对比,对COA-LSTM模型的准确性进行验证。实验结果表明,RUL预测误差在2.1%以内,所提方法能够精确预测RUL。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 郊狼优化算法 长短期记忆网络

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基于WD-COA-LSTM模型的月降水量预测 被引量：5

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作者 王文川 杨静欣 臧红飞 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期8-13,23,共7页

为进一步提高月降水量预测精度,提出了基于小波分解(WD)和郊狼优化(COA)算法的长短期记忆神经网络(LSTM)降水量预测模型(WD-COA-LSTM)。首先用小波分解对时间序列进行预处理,消除序列的非平稳性,得到1个低频序列和3个高频序列;然后通过... 为进一步提高月降水量预测精度,提出了基于小波分解(WD)和郊狼优化(COA)算法的长短期记忆神经网络(LSTM)降水量预测模型(WD-COA-LSTM)。首先用小波分解对时间序列进行预处理,消除序列的非平稳性,得到1个低频序列和3个高频序列;然后通过郊狼优化算法对神经网络(LSTM)模型进行参数优化;最后将各子序列预测值叠加得到月降水量预测值。将提出的模型应用于洛阳市栾川县白土镇和洛宁县故县镇两个雨量站的月降水量预测中,并与LSTM、COA-LSTM、WD-LSTM模型预测结果进行对比。结果表明:提出的WD-COA-LSTM模型的预测精度最高,说明小波分解和郊狼优化算法能有效加强LSTM模型预测的精度和泛化能力,为月降水量的预测提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 月降水量预测 小波分解 郊狼优化算法 长短期记忆神经网络

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基于RTSMFE、M-KRCDA与COA-SVM的行星齿轮箱故障诊断 被引量：5

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作者 戚晓利 崔创创 +2 位作者 杨艳 程主梓 陈旭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期109-120,共12页

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出了一种基于精细时移多尺度模糊熵(refined time-shift multiscale fuzzy entropy,RTSMFE)、马氏距离的核正则化共面判别分析(Mahalanobis-kernel regularized copl... 针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出了一种基于精细时移多尺度模糊熵(refined time-shift multiscale fuzzy entropy,RTSMFE)、马氏距离的核正则化共面判别分析(Mahalanobis-kernel regularized coplanar discriminant analysis,M-KRCDA)以及郊狼优化算法优化支持向量机(coyote optimization algorithm-support vector machine,COA-SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先利用RTSMFE计算和组合行星齿轮箱原始故障信号的特征向量,构建原始高维故障特征集;然后采用M-KRCDA的特征筛选方法,减少了特征的维数并提高特征故障识别的准确性和效率;最后将低维特征输入到COA-SVM进行故障类型的判别。行星齿轮箱故障诊断试验结果分析表明,所提方法能够准确识别行星齿轮箱的常见故障,具有一定的应用前景。 展开更多

关键词 故障诊断 行星齿轮箱 精细时移多尺度模糊熵(RTSMFE) 马氏距离的核正则化共面判别分析(M-KRCDA) 郊狼优化算法优化支持向量机(coa-SVM)

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基于缩放框架的改进贝叶斯网络结构优化算法

5

作者 祁煜翔 钱龙霞 +1 位作者 王友国 黄海平 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第6期128-138,共11页

贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础... 贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础构建网络搜索空间,提高了网络结构的初始评分;其次,使用基于评分方法的浣熊优化算法寻找评分最高的网络结构,增强了在贝叶斯网络中的评分搜索能力;最后,对评分最高的结构进行加弧、减弧和转向弧操作,寻找拟合程度最高的最优结构。通过在不同复杂度的标准网络上进行模拟实验,结果表明:所提算法收敛速度更快,能够在较短时间内找到最优结构,且结构学习的评分更高,收敛精度较高。由此说明该算法在准确性和搜寻效率方面更有优势。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 缩放框架 评分方法 浣熊优化算法

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基于随机森林与支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型研究

6

作者 周亚罗 李子轩 +2 位作者 张少川 刘文广 张瑞成 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第6期144-150,共7页

针对传统带钢凸度预测方法预测精度低、速度慢的问题,建立了基于随机森林和支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型。采用改进长鼻浣熊算法分别对随机森林、支持向量机和随机森林与支持向量机加权预测模型的参数进行优化,提高凸度预测精... 针对传统带钢凸度预测方法预测精度低、速度慢的问题,建立了基于随机森林和支持向量机的热轧带钢凸度加权预测模型。采用改进长鼻浣熊算法分别对随机森林、支持向量机和随机森林与支持向量机加权预测模型的参数进行优化,提高凸度预测精度。以某公司热轧1 580 mm生产线实测数据进行凸度预测仿真研究,随机森林与支持向量机加权预测模型的均方根误差为2.23μm,与随机森林模型、支持向量机模型预测精度进行比较,加权预测模型的精度分别提高了7.08%、2.62%。 展开更多

关键词 凸度预测 热轧带钢 支持向量机 长鼻浣熊算法 凸度 随机森林

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基于随机共振的井下无线电磁2FSK信号解调

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作者 张国辉 李伟勤 《石油机械》 北大核心 2024年第9期10-16,共7页

井场及周边电器所带来的噪声干扰会对接收到的无线电磁2FSK调制信号产生影响,在信噪比低时提取信号特征困难。为此,提出了一种基于浣熊算法的自适应双稳态随机共振系统,以降低2FSK信号的误码率。该方法充分利用浣熊算法的全局探索和局... 井场及周边电器所带来的噪声干扰会对接收到的无线电磁2FSK调制信号产生影响,在信噪比低时提取信号特征困难。为此,提出了一种基于浣熊算法的自适应双稳态随机共振系统,以降低2FSK信号的误码率。该方法充分利用浣熊算法的全局探索和局部优化平衡能力,通过并行选择和优化随机共振系统的多个参数,以获得系统输出的最大信噪比增益。利用卷积神经网络对随机共振系统输出的信号进行解调,并评估其误码率。仿真和试验结果表明,在低信噪比条件下,基于浣熊算法的随机共振系统输出信号的特征频率相对于蚁群优化算法更加显著,并且具有更低的误码率。研究结果可为井下信号实时传输提供技术支撑。 展开更多

关键词 井下信号传输 随机共振 浣熊算法 卷积神经网络 2FSK调制信号 误码率

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基于郊狼优化算法的扇区管制复杂性聚类与仿真验证

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作者 李振猛 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第4期64-70,共7页

为提高科学评估扇区管制复杂性的能力,本文提出基于郊狼优化算法(COA,coyote optimization algorithm)的扇区管制复杂性聚类算法。首先,引入逐维变异改进策略来改进郊狼优化聚类算法,解决其易陷入局部最优解的问题。其次,以中国西北地... 为提高科学评估扇区管制复杂性的能力,本文提出基于郊狼优化算法(COA,coyote optimization algorithm)的扇区管制复杂性聚类算法。首先,引入逐维变异改进策略来改进郊狼优化聚类算法,解决其易陷入局部最优解的问题。其次,以中国西北地区区域管制扇区为研究对象,采用改进郊狼优化聚类算法(ICOCA,improved coyote optimization clustering algorithm)对扇区管制复杂性指标进行聚类分析。最后,对扇区聚类结果进行仿真验证,结果证明了所提算法在扇区管制复杂性分类方面的有效性和可靠性,可为后续的空域管理提供有效的数据决策。 展开更多

关键词 空中交通管理 管制复杂性 聚类分析 改进郊狼优化聚类算法(ICOCA)

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基于黑猩猩算法的风光蓄火联合发电系统优化调度

9

作者 陈义成 刘闯 +2 位作者 陈雪飞 曾芮清 陈磊 《黄河水利职业技术学院学报》 2024年第3期35-40,共6页

为了提高风光蓄火联合发电系统的经济效益,降低弃风弃光量,以联合发电系统的收益最大为优化目标,全面考虑系统约束条件,建立了风光蓄火联合发电系统优化调度模型,采用黑猩猩优化算法(Chimp Optimization Algorithm,COA)对调度模型进行... 为了提高风光蓄火联合发电系统的经济效益,降低弃风弃光量,以联合发电系统的收益最大为优化目标,全面考虑系统约束条件,建立了风光蓄火联合发电系统优化调度模型,采用黑猩猩优化算法(Chimp Optimization Algorithm,COA)对调度模型进行求解。将该模型用于我国西南地区某联合发电系统的优化调度,结果表明,通过COA算法对联合发电系统的优化,增加了风电、光伏的出力,这样既提高了联合发电系统的经济效益,同时又减少了对环境的影响。将COA算法与GWO算法、PSO算法和GA算法进行比对,其收敛代数、计算时间、最大发电收益均优于其他对比算法,验证了COA算法在对联合发电系统优化调度时的优势。 展开更多

关键词 联合发电系统 黑猩猩优化算法 调度模型 目标函数 约束条件

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码头系泊船舶缆绳张力的混沌解法 被引量：5

10

作者 向溢 谭家华 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 北大核心 2001年第1期48-51,共4页

码头系泊船舶缆绳张力的理论计算对于缆绳的选取、系泊设备的设计、系泊方式、缆绳预紧力的确定 ,以及船级社规范的制订都有着重要的指导意义 .文中对小波浪水域码头系泊船舶缆绳张力的计算建立了数学模型 ,引入混沌优化的方法对非线性... 码头系泊船舶缆绳张力的理论计算对于缆绳的选取、系泊设备的设计、系泊方式、缆绳预紧力的确定 ,以及船级社规范的制订都有着重要的指导意义 .文中对小波浪水域码头系泊船舶缆绳张力的计算建立了数学模型 ,引入混沌优化的方法对非线性系泊方程组进行了求解 ,其结果与实验结果对比有较好的一致性 . 展开更多

关键词 非线性方程组 混沌优化 LOGISTIC映射 码头系泊缆绳 缆绳张力 预紧力

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基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法 被引量：5

11

作者 张新明 徐久成 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期494-500,共7页

针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法。首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的... 针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法。首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的特征送入SVM中进行训练期间,使用具有可操作性的改进混沌优化算法同时对PCA图像特征维数和分类器参数进行优化选择,然后用得到的优化人脸特征和最佳参数的分类器对未知图像进行识别。基于该方法,对ORL和Yale人脸库进行实验,其识别率都高达99%以上,仿真结果表明,该方法极大地提高了人脸识别能力。 展开更多

关键词 人脸识别 混沌优化算法(coa) 支持向量机(SVM) 主成分分析(PCA)

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基于混沌优化的港口集装箱运输网络优化

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作者 王文渊 宋向群 郭子坚 《港工技术》 北大核心 2007年第5期10-13,共4页

随着集装箱船舶大型化的发展,航运公司势必会尽可能的选择科学、合理的航线,以实现大型集装箱船的规模效益,降低单箱运输成本,从而获得更大的效益。这样集装箱港口出现了枢纽港与支线港的分离。本文以体现大型集装箱船的规模效益为前提... 随着集装箱船舶大型化的发展,航运公司势必会尽可能的选择科学、合理的航线,以实现大型集装箱船的规模效益,降低单箱运输成本,从而获得更大的效益。这样集装箱港口出现了枢纽港与支线港的分离。本文以体现大型集装箱船的规模效益为前提,尝试将混沌优化这一理论应用到港口运输网络的优化中,寻找合理的港口集装箱运输线路及服务频率,为我国港口集装箱运输提供决策依据。 展开更多

关键词 港口 集装箱运输 混沌优化

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基于混沌寻优的DOA估计 被引量：3

13

作者 陈永倩 肖先赐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期388-391,共4页

提出用混沌优化的方法来实现阵列信号波达方向(DOA)的极大似然估计。基于混沌运动的遍历性、内在的随机性、'规律性'等特点的混沌优化算法是一种有效的全局优化算法,其计算复杂度较低。仿真结果表明该文提出的方法在获得与AP算... 提出用混沌优化的方法来实现阵列信号波达方向(DOA)的极大似然估计。基于混沌运动的遍历性、内在的随机性、'规律性'等特点的混沌优化算法是一种有效的全局优化算法,其计算复杂度较低。仿真结果表明该文提出的方法在获得与AP算法相当测向精度和测向分辨率的情况下有更低的计算量;在相干信号的情况下,其性能比AP算法有较大的提高;同时其基于轨道搜索的结构易于并行实现,以进一步满足实时性的要求。 展开更多

关键词 波达方向(DOA)估计 极大似然估计(MLE) 全局优化 相干 混沌优化算法

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市域(郊)铁路快慢车运行停站策略优化 被引量：2

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作者 张钊 王伟 +2 位作者 石竹 林正南 黄友能 《都市快轨交通》 北大核心 2023年第1期99-105,112,共8页

市域(郊)铁路具有高速、公交化运行的特点,相比在地铁线路上研究快慢车运行的停站策略,市域(郊)铁路具有多次越行的特征。首先分析市域(郊)铁路多次越行的原因,然后以多次越行对乘客待避时间的影响为基础,将乘客总出行时间最小作为优化... 市域(郊)铁路具有高速、公交化运行的特点,相比在地铁线路上研究快慢车运行的停站策略,市域(郊)铁路具有多次越行的特征。首先分析市域(郊)铁路多次越行的原因,然后以多次越行对乘客待避时间的影响为基础,将乘客总出行时间最小作为优化目标,构建1︰N开行比例下快慢车停站策略的优化模型,并采用郊狼优化算法进行建模,最后基于实际线路运营数据进行仿真计算。结果表明:在满足发车间隔一定的条件下,相比于站站停运行方式,采用快慢车多次越行的停站策略,乘客在车总时间可减少22.25%,乘客总出行时间可减少8.82%,从而验证了市域(郊)铁路快慢车运行停站策略的有效性。 展开更多

关键词 市域(郊)铁路 快慢车 停站策略 郊狼优化算法 越行

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基于并行混沌遗传混合算法的多用户检测 被引量：1

15

作者 陈建玲 覃团发 《电讯技术》 2005年第6期53-57,共5页

基于传统遗传算法的多用户检测器易陷入局部最优解且收敛较慢,影响实时性。本文利用混沌优化算法的优势来弥补遗传算法的这一缺陷,使两种算法优势互补,同时采用具有“迁移策略”的并行搜索机制,提出了一种新的次优多用户检测方法———... 基于传统遗传算法的多用户检测器易陷入局部最优解且收敛较慢,影响实时性。本文利用混沌优化算法的优势来弥补遗传算法的这一缺陷,使两种算法优势互补,同时采用具有“迁移策略”的并行搜索机制,提出了一种新的次优多用户检测方法———并行混沌遗传混合算法(PCGA),并在同步CDMA系统中对其性能进行了研究。仿真结果表明,我们提出的这种算法能有效克服传统遗传算法易陷入局部极小的问题,计算量小,收敛速度快,在抗干扰与克服“远-近”效应方面均有明显的优势。 展开更多

关键词 码分多址 多用户检测 并行混沌遗传混合算法 并行遗传算法 混沌优化算法

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区域电网无功优化的混沌模拟退火算法 被引量：1

16

作者 张冬梅 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第5期26-28,共3页

在保证系统安全可靠的前提下,合理进行无功优化,配置无功补偿,对有效的减少配电网网络损耗,提高经济效益以及节约能源都具有重要意义。将混沌模拟退火(CSA)算法应用于区域电网无功优化,用VC++编程实现混沌模拟退火算法,通过对IEEE 6系... 在保证系统安全可靠的前提下,合理进行无功优化,配置无功补偿,对有效的减少配电网网络损耗,提高经济效益以及节约能源都具有重要意义。将混沌模拟退火(CSA)算法应用于区域电网无功优化,用VC++编程实现混沌模拟退火算法,通过对IEEE 6系统的仿真验证了该算法应用的有效性。 展开更多

关键词 无功优化 混沌算法(coa) 模拟退火(SA)算法

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改进的丛林狼算法检测接地网测控装置故障

17

作者 张爽 孔祥伦 蒋文辉 《现代电子技术》 2023年第14期115-119,共5页

接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作。针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA)。首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型... 接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作。针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA)。首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型进行有效简化;其次,利用柯西分布和历史信息策略对丛林狼算法的收敛速度进行提高;最后,将改进的丛林狼算法应用于简化后的故障约束优化模型求解。仿真结果表明,与粒子群优化、遗传算法和蚁群算法相比,ACOA程序运行速度较快,求解准确率也更高。ACOA算法在接地网测控装置中能够有效预先诊断安全故障,可为后续的及时维修提供参考,以节省人力物力。 展开更多

关键词 接地网测控装置 电力系统 丛林狼优化算法 Acoa 故障诊断 故障约束优化模型

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