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基于ICEEMDAN-PE和IDBO-Informer组合模型的短期负荷预测
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作者 于多 曹燚 +2 位作者 王海荣 赵翱东 曹倩 《中国电力》 北大核心 2025年第6期19-32,共14页
针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置... 针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置换熵(permutation entropy,PE)和改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)-Informer的创新组合预测模型。首先,该模型通过小波软阈值去噪算法预处理原始负荷数据,减少噪声干扰。其次,利用ICEEMDAN多尺度分解负荷数据,精准捕捉负荷特征,并采用置换熵评估分量复杂度。最后,对蜣螂优化算法进行改进,通过融合混沌与逆向学习策略进行种群初始化,引入自适应步长与凸透镜逆成像策略及随机差异变异策略,优化Informer预测模型参数,显著提升预测效率与准确性。实验结果表明,该模型在短期负荷预测中表现出色,平均绝对误差为81.3 MW(原始负荷数据范围约为500 MW至1 500 MW),均方根误差为109.2 MW,拟合系数评分为0.991,远优于传统方法,充分验证了模型的创新性和优越性。 展开更多
关键词 负荷预测 ICEEMDAN 改进蜣螂优化算法 INforMER
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基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量:1
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作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页
针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略
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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划 被引量:1
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作者 张乐 胡毅文 +2 位作者 杨红 杨超 马宏远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 折射反向学习 链式邻近学习 无人机协同路径规划
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基于数据驱动和机理模型的机械钻速预测 被引量:1
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作者 郑双进 江厚顺 +4 位作者 熊梦园 孟胡 詹炜 程荣升 王立辉 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期78-87,共10页
为准确预测复杂工况下的机械钻速,提出了一种基于数据驱动和机理模型的机械钻速预测方法。首先对收集的8000余条钻井数据进行斯皮尔曼和曼特尔特性分析,筛选出有效施工参数,采用变分模态分解算法(VMD)进行数据降噪,然后构建时序卷积网... 为准确预测复杂工况下的机械钻速,提出了一种基于数据驱动和机理模型的机械钻速预测方法。首先对收集的8000余条钻井数据进行斯皮尔曼和曼特尔特性分析,筛选出有效施工参数,采用变分模态分解算法(VMD)进行数据降噪,然后构建时序卷积网络结合长短期记忆网络(TCN-LSTM)作为数据驱动模型,并融合多元钻速预测机理模型,通过物理约束增强数据驱动模型的准确性与可解释性,实验表明融合模型比单一数据驱动模型或机理模型预测精度更高。随后,为进一步提升模型性能,采用了改进的蜣螂优化算法(IDBO)对TCN-LSTM模型进行优化,通过改进种群初始化和更新策略,实现了参数的高效搜索。消融实验及现场应用结果表明,对比BP、RF、LSTM、TCN模型,TCN-LSTM-IDBO模型可以实现机械钻速的精确预测,并且具有较好的泛化能力,可为钻井施工人员提供有力参考。 展开更多
关键词 机械钻速预测 时序卷积网络 长短期记忆网络 变分模态分解 蜣螂优化算法 数据分析
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基于高光谱特征融合的榛子霉变检测方法研究 被引量:1
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作者 张冬妍 毛思雨 +3 位作者 杨子健 陈诺 吴晨旭 马苗源 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第2期311-319,共9页
为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法... 为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法和连续投影算法3种特征波长选择方法对光谱进行特征选择;利用主成分分析法对高光谱图像进行降维,根据图像的贡献大小选择样本的最优主成分图像,结合灰度共生矩阵法提取样本4个角度上的5个纹理特征参数。分别基于样本光谱特征、纹理特征、光谱特征与纹理特征融合三类数据结合K最近邻算法构建榛子霉变检测模型。实验结果表明,基于蜣螂优化算法选择的特征光谱与纹理特征融合并结合K最近邻算法建立的模型效果最好,训练集和测试集准确率分别为99.20%和98.34%,实现了榛子霉变的快速无损检测。 展开更多
关键词 高光谱成像 榛子 霉变 无损检测 特征融合 蜣螂优化算法
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基于改进型蜣螂算法Fuzzy-Smith-LADRC混凝投药 被引量:1
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作者 王文成 余智科 郑诗翰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期10-17,共8页
二十届三中全会强调全面落实深化改革水利任务,其中居民饮用水是重点民生任务,混凝工艺是饮用水处理的关键环节。由于混凝过程具有大时滞特性,故对于原水水质频繁变化的控制系统,常规的PID控制不能达到满意的效果。为此,将一种不依赖系... 二十届三中全会强调全面落实深化改革水利任务,其中居民饮用水是重点民生任务,混凝工艺是饮用水处理的关键环节。由于混凝过程具有大时滞特性,故对于原水水质频繁变化的控制系统,常规的PID控制不能达到满意的效果。为此,将一种不依赖系统精确模型的线性自抗扰控制器(LADRC)应用于系统中,利用扩张观测器对混凝控制系统中出现的扰动进行估计并补偿,同时设计史密斯预估器(Smith)与模糊控制器(Fuzzy)相结合的自适应史密斯控制器来消除大时滞对控制效果的影响,提出Fuzzy-Smith-LADRC控制器。针对控制器参数调节困难而引入改进型蜣螂算法(MSIDBO)进行参数整定。改进型算法对DBO算法中初始种群分布不均匀、易陷入局部最优解等问题进行优化,使得MSIDBO能快速收敛并更好平衡全局探索与局部开发能力。系统模型精确时,该控制方法比PID控制的调节时间减少279 s和超调量降低8%,比DMC控制的调节时间减少40 s,系统模型变化时,相比LADRC具有更好的抗干扰性与鲁棒性。 展开更多
关键词 混凝工艺 模糊史密斯预估-线性自抗扰 改进蜣螂算法 参数优化
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基于蜣螂优化算法的ORC发电系统工质筛选及综合性能评价 被引量:1
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作者 彭斌 徐建委 《动力工程学报》 北大核心 2025年第4期635-644,共10页
基于有机朗肯循环(ORC)发电系统工质的筛选存在评价指标不一、不能全面反映系统综合性能等问题,在150℃热源温度下,依据工质选取原则对工质进行初步筛选,通过MATLAB联立REFPROP9.0建立ORC系统的热力学、热经济和环境模型,采用热效率和[... 基于有机朗肯循环(ORC)发电系统工质的筛选存在评价指标不一、不能全面反映系统综合性能等问题,在150℃热源温度下,依据工质选取原则对工质进行初步筛选,通过MATLAB联立REFPROP9.0建立ORC系统的热力学、热经济和环境模型,采用热效率和[火用]效率作为热力学性能指标,单位输出功所需换热面积为热经济性能指标,当量二氧化碳排放量为环保性能指标,对不同工质对系统的热力学性能、热经济性能和环保性能影响进行研究,并通过对比蜣螂优化算法与其余4种常用算法进行工质筛选。结果表明:蒸发温度和冷凝温度对系统的影响较大,蒸发温度升高有利于系统热力学性能的提升,冷凝温度的升高不利于系统的热力学性能和环保性能,过热度只对系统[火用]效率影响较大,对环保性能指标影响较小;蒸发温度在100℃、冷凝温度在30℃时,系统单位输出功所需换热面积最小;R245fa的综合评价函数值远大于其他工质,其综合性能最优。 展开更多
关键词 有机朗肯循环 工质筛选 蜣螂优化算法 综合评价
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改进的蜣螂优化算法及其在无波前自适应系统波前校正中的应用
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作者 高世杰 王振 +3 位作者 傅星鑫 刘维 毛勇名 曹景太 《光子学报》 北大核心 2025年第3期20-31,共12页
引入一种改进的蜣螂优化算法,通过替换原有蜣螂算法中的全局搜索策略,确保种群粒子间的有效信息交流,将其应用于无波前传感自适应光学系统,用于校正大气湍流引起的光信号波前畸变。仿真比较了该算法与传统蜣螂优化算法、随机并行梯度下... 引入一种改进的蜣螂优化算法,通过替换原有蜣螂算法中的全局搜索策略,确保种群粒子间的有效信息交流,将其应用于无波前传感自适应光学系统,用于校正大气湍流引起的光信号波前畸变。仿真比较了该算法与传统蜣螂优化算法、随机并行梯度下降算法以及模拟退火-随机并行梯度下降算法在无波前传感自适应光学系统中的性能。结果表明,在达到相同校正效果的前提下,基于改进蜣螂优化算法的波前校正系统在各种湍流条件下均表现出显著优势,校正速度最低提高了80%。此外,改进后的算法展现出更强的全局搜索能力,有效抑制了陷入局部最优解的问题,同时表现出更高的收敛稳定性和鲁棒性,进而显著提升了相干自由空间光通信系统的整体通信性能。 展开更多
关键词 自适应光学 自由空间光通信 控制算法 蜣螂优化算法 波前校正
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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
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作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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基于修正q-威布尔分布的矿用卡车可靠性分析
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作者 刘威 高琪 +2 位作者 刘光伟 白润才 朱乙鑫 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期237-246,共10页
为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对... 为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对比验证了使用修正q-威布尔分布模型评估矿用卡车可靠性的合理性和有效性。数值试验结果表明,利用修正q-威布尔分布模型对矿用卡车故障间隔时间进行分析,制定相应的预防性维修周期能够更好地保障矿用卡车安全、稳定运行。 展开更多
关键词 矿用卡车 可靠性分析 修正q-威布尔分布 蜣螂优化算法 预防性维修周期 极大似然估计
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考虑静暂态电压稳定性的双极直流不平衡配电系统DG规划方法
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作者 徐艳春 王霖 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《电网技术》 北大核心 2025年第6期2501-2510,I0097-I0101,共15页
含分布式电源(distributed generation,DG)的双极直流配电系统是未来配电网发展的重要形态之一,但由于DG接入方式、数量、容量、位置以及系统正负极负荷不平衡对系统静暂态电压稳定性影响不同,目前相关研究尚缺乏对此问题的分析。该文... 含分布式电源(distributed generation,DG)的双极直流配电系统是未来配电网发展的重要形态之一,但由于DG接入方式、数量、容量、位置以及系统正负极负荷不平衡对系统静暂态电压稳定性影响不同,目前相关研究尚缺乏对此问题的分析。该文首先将DG等效为受控电流源,推导分析了DG接入方式、容量及负荷不平衡度对系统静态下电压不平衡度的影响;其次,基于单极故障下光伏型DG与交流电网暂态放电情况,推导分析了DG接入方式、位置、容量与系统暂态电压稳定性的关系;再者,基于多目标蜣螂优化算法提出以系统静暂态电压稳定性与DG接入成本为目标的DG接入方案规划方法,采用熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法筛选出DG接入的最佳折中方案。最后在Matlab/Simulink仿真平台搭建改进IEEE14、IEEE33双极直流配电系统验证该文所提优化方法的普适性和有效性。 展开更多
关键词 静暂态电压稳定性 双极直流配电网 负荷不平衡 DG选址定容 蜣螂优化算法
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基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
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作者 李莹 娄杨伟 +2 位作者 李海山 何自芬 刘梦莲 《包装工程》 北大核心 2025年第11期174-184,共11页
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,... 目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,采用动态反向学习策略初始化种群,以增强种群的多样性和均匀性;其次,引入黄金正弦因子,提升算法的收敛速度和寻优精度,同时平衡局部和全局搜索能力。结果通过对9个基准测试函数的性能评估,IDBO算法展现出更优的收敛精度和更快的收敛速度。应用IDBO优化的BP神经网络进行液滴质量预测,IDBO-BP模型显著降低了均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean bsolute error,MAE),最高分别降低了48%和38%,同时拟合优度(R^(2))提升了3%。结论结果证实IDBO-BP模型在预测喷墨印刷液滴质量方面的优越性能,并验证了其在喷墨印刷领域的应用潜力。 展开更多
关键词 改进蜣螂优化器 动态反向学习策略 黄金正弦因子 IDBO-BP模型 喷墨液滴质量预测
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基于DBO-DAOD的未知雷达调制方式识别算法
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作者 张本辉 刘松涛 晁玉龙 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1833-1842,共10页
随着各种新型雷达的出现或战时预留模式的采用,真实的战场电磁环境将越加复杂,大概率会出现种类未知且参数突变的雷达调制信号,对现有的调制方式识别算法带来严峻挑战。对此,分析雷达调制方式“未知”对识别结果的影响机理,将开集差分... 随着各种新型雷达的出现或战时预留模式的采用,真实的战场电磁环境将越加复杂,大概率会出现种类未知且参数突变的雷达调制信号,对现有的调制方式识别算法带来严峻挑战。对此,分析雷达调制方式“未知”对识别结果的影响机理,将开集差分分布对齐(distribution alignment with open set difference,DAOD)算法引入雷达调制方式识别领域,设计具体应用的技术方案,并针对DAOD算法所需参数依靠先验知识或者试探选取问题,利用蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法进行参数优化。仿真结果表明:在单个雷达调制方式未知情形下,精确度Accuracy和F-measure分值的平均值分别可达91.34%和95.11%;在多个雷达调制方式未知情形下,Accuracy和F-measure的平均值分别可达91.37%、93.69%;与DAOD算法相比,上述结果分别提升了3.77%、1.83%、21.17%和12.06%。因此,DBO-DAOD算法可有效提升未知雷达调制方式的识别率。 展开更多
关键词 开集差分分布对齐 蜣螂优化算法 未知调制方式识别 影响机理
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基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型
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作者 王彦海 李恩阳 +3 位作者 苗红璞 石习双 李书炀 周冬阳 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期207-218,共12页
输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singe... 输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singer混沌映射与可变螺旋搜索策略对蜣螂优化算法进行优化,然后利用改进的蜣螂优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到覆冰状态下输电塔应力与位移预测模型;其次,采用有限元仿真计算,得到不同工况下输电塔的状态响应;最后,结合预测模型与仿真结果得到覆冰状态输电塔关键部位应力和塔头位移的预测值。结果表明:文中提出的IDBO-BP较DBO-BP绝对平均误差下降了62.9%,平均相对误差下降了58.1%,均方根误差下降了60.2%,为覆冰状态下的输电塔自身杆件状态的安全性预测提供参考。 展开更多
关键词 输电塔 BP神经网络 覆冰 改进蜣螂算法
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基于蜣螂优化BP-PID的温室自主跟随平台行走速度控制研究
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作者 肖茂华 陈泰 +3 位作者 庄晓华 朱烨均 胡艺缤 王鸿翔 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期83-91,154,共10页
针对当前温室作业环境复杂、现有机械行走稳定性差的问题,本文提出了温室自主跟随电动平台行走速度控制方法。由于该系统存在非线性和时变性的特点,传统PID控制算法无法实现有效控制,因此提出了一种基于蜣螂(Dung beetle optimizer,DBO... 针对当前温室作业环境复杂、现有机械行走稳定性差的问题,本文提出了温室自主跟随电动平台行走速度控制方法。由于该系统存在非线性和时变性的特点,传统PID控制算法无法实现有效控制,因此提出了一种基于蜣螂(Dung beetle optimizer,DBO)优化BP神经网络PID控制算法。该算法采用DBO优化算法对BP神经网络的权值进行优化,加快了BP神经网络的自学习速率,实现对温室自主跟随电动平台行走速度的快速精确控制,提高系统的响应速度并降低超调量,最后,将本文提出的行走速度控制算法与PID控制算法、BP-PID控制算法、遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化PID控制算法、蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)优化PID控制算法对比。试验结果表明,当行走速度为1 m/s时,系统平均响应速度为0.11 s,调整时间为0.27 s,最大超调量为2.44%;当履带线速度大小和方向发生变化时,系统依然表现出响应速度快、超调量小且稳态过程无振荡的优点。DBO-BP-PID控制算法在控制稳定性和控制精度上表现更优,有效降低了系统时滞性和非线性影响,满足温室自主跟随电动平台行走速度控制的需求。 展开更多
关键词 温室 自主跟随电动平台 行走速度控制 蜣螂优化算法 BP-PID控制
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融合组织P系统的自适应t分布蜣螂算法
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作者 许家昌 江琳 苏树智 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期99-113,共15页
针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计... 针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计自适应惯性因子改变繁育蜣螂和小偷蜣螂的步长,动态调节蜣螂个体的探索幅度,协调并优化算法的全局搜索和局部开发能力;引入鲸鱼算法改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法的计算精度;结合成功率和自适应t分布,提升算法跳出局部最优的能力;引入组织P系统与改进后的DBO算法结合,增强算法收敛效率。采用14个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,MC-TDBO算法和原始DBO算法等四种算法相比,寻优速度、求解精度和稳定性均得到了显著提升。将MC-TDBO算法在阈值分割中进行应用测试,进一步验证其有效性。 展开更多
关键词 组织P系统 蜣螂算法 自适应t分布 动态惯性权重
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改进蜣螂优化算法的入侵检测特征选择
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作者 刘涛 王愉露 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1936-1943,共8页
针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策... 针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策略和贪婪策略提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,在CIC-IDS2017数据集上的特征选择实验中,算法平均保留了8.1个特征,最优特征子集的平均准确率达到了98.01%,验证该算法在降低特征的同时可以确保准确率。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 混沌映射 螺旋搜索 入侵检测 特征选择 对立学习策略 高斯与柯西变异扰动
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极薄煤层破碎顶板条件下液压支架带压移架残余支撑力决策方法
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作者 张传伟 张刚强 +4 位作者 路正雄 李林岳 何正伟 龚凌霄 黄骏峰 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期22-31,38,共11页
在破碎顶板条件下,液压支架带压移架过程中残余支撑力的精准决策对于提高极薄煤层智能化开采效率和保障作业安全至关重要。为实现极薄煤层破碎顶板条件下液压支架带压移架残余支撑力的准确决策,提出了一种基于改进蜣螂算法(IDBO)优化深... 在破碎顶板条件下,液压支架带压移架过程中残余支撑力的精准决策对于提高极薄煤层智能化开采效率和保障作业安全至关重要。为实现极薄煤层破碎顶板条件下液压支架带压移架残余支撑力的准确决策,提出了一种基于改进蜣螂算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的液压支架带压移架残余支撑力决策方法。在混合核极限学习机(HKELM)基础上引入极限学习机自动编码器(ELM-AE)结构来构建DHKELM模型,以增强对复杂输入的特征提取和非线性映射能力;引入ICMIC混沌映射、Lévy飞行和贪婪策略对蜣螂算法(DBO)进行改进,形成具备更高寻优精度和更快收敛速度的IDBO算法;利用IDBO算法优化DHKELM模型的超参数,建立IDBO-DHKELM模型。结合极薄煤层综采工作面液压支架带压移架实测数据,通过可视化和相关性分析,确定支架号、带压移架前支架支撑力、推移油缸进液压力和推移油缸行程变化速度作为影响残余支撑力的关键特征,并构建残余支撑力决策样本数据集,最终完成IDBO-DHKELM模型的训练与评估。实验结果表明:基于IDBO-DHKELM模型的液压支架带压移架残余支撑力决策结果的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及决定系数(R^(2))分别为0.143,0.119,0.971,具有较高的决策精确度。 展开更多
关键词 极薄煤层 液压支架 带压移架 残余支撑力 改进蜣螂算法 深度混合核极限学习机
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基于PCA-DBO-SVR的林地土壤有机质高光谱反演模型 被引量:2
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作者 邓昀 王君 +1 位作者 陈守学 石媛媛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期569-583,共15页
森林土壤有机碳(SOC)是土壤中的有机物质(SOM)的碳部分,它对维持森林生态系统的平衡和稳定非常重要。传统实验通过化学方法分析土壤中有机物质的含量进而计算土壤中的有机碳,此类化学方法费时费力且产生化学废水污染环境。高光谱技术可... 森林土壤有机碳(SOC)是土壤中的有机物质(SOM)的碳部分,它对维持森林生态系统的平衡和稳定非常重要。传统实验通过化学方法分析土壤中有机物质的含量进而计算土壤中的有机碳,此类化学方法费时费力且产生化学废水污染环境。高光谱技术可以非接触、高效率地检测出土壤的养分信息。针对现有机器学习土壤有机质预测模型的精度和计算效率方面的不足,以广西国有黄冕林场和国有雅长林场为土壤样品采集点,基于全光谱数据利用主成分分析算法(PCA)筛选特征波段的最佳波长数量,并利用比一阶微分处理数据更加精细且能平衡光谱噪声和光谱分辨率之间的关系的分数阶微分为预处理方法之一对光谱数据进行变换处理,最后采用相对于传统的中心化算法拥有较高鲁棒性和容错能力的蜣螂算法(DBO)对支持向量回归机(SVR)的高斯核函数的参数组合进行优化。研究结果表明,PCA-DBO-SVR模型可以有效提高土壤有机质预测的决定系数R^(2)并降低预测均方根误差(RMSE)。PCA-DBO-SVR在对比预测模型中表现出最佳的泛化性能和准确度,其验证集R^(2)为0.942,RMSE为2.989 g·kg^(-1),展现了较好的准确性。 展开更多
关键词 近红外光谱 分数阶微分 蜣螂优化算法 土壤养分预测 支持向量回归机
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混合策略改进的蜣螂优化算法 被引量:1
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作者 高纪元 刘杰 +3 位作者 陈昌盛 李伟 刘影 杨靖 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期171-179,共9页
蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初... 蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初始化得到更加均匀分布的种群;其次,采用自适应最优引导策略加快算法的收敛速度,提升局部收缩能力;最后,增加透镜成像学习策略改善蜣螂偷窃环节以增强算法的局部逃逸能力。通过对14个经典测试函数和工程应用问题进行求解测试,表明引入的3种策略能有效提升蜣螂优化算法的性能。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 混沌映射 最优引导 透镜成像学习
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