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基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的机床刀具磨损预测模型
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作者 崔业梅 杨焕峥 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期72-78,共7页
为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空... 为了提高机床刀具磨损预测的准确性,对优化算法进行改进,设计人工智能模型,并利用PHM2010刀具磨损数据集进行验证。构建一种基于IBWO-CNN-BiLSTM-Attention的预测模型,采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习数据的空间和时间特征,引入注意力机制(Attention)提高模型对关键信息的关注度。提出一种改进的白鲸优化算法(IBWO)优化模型参数和迭代次数,结合种群混沌映射初始化、准反向学习和萤火虫扰动策略,经CEC2005函数测试,该算法收敛速度和寻优精度明显优于传统BWO等对比算法。将该模型与CNN-BiLSTM-Attention模型、BWO-CNN-BiLSTM-Attention模型进行对比。结果表明:该模型在机床刀具磨损预测方面具有更高的准确性和可靠性。最后,在STM32H7单片机设备中部署了“剪枝”模型,并验证了“剪枝”模型在嵌入式设备中运行的可行性。 展开更多
关键词 机床刀具 磨损预测 改进的白鲸优化算法(ibwo) 双向长短时记忆网络(BiLSTM) 卷积神经网络(CNN)
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基于VMD-IBWO-BiLSTM的短期风电功率预测
2
作者 黄益 胡骅 魏云冰 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第5期148-158,共11页
准确预测风电功率对实现风电场稳定运行和电网优化调度具有重要意义。为了提高风电功率预测的稳定性和精准性,提出一种基于变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)、融合Logistics混沌映射、折射反向学习策略的改进白鲸优... 准确预测风电功率对实现风电场稳定运行和电网优化调度具有重要意义。为了提高风电功率预测的稳定性和精准性,提出一种基于变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)、融合Logistics混沌映射、折射反向学习策略的改进白鲸优化算法(improved beluga whale optimization,IBWO)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)神经网络的组合模型。首先,利用模糊熵为适应度函数的北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)优化VMD的核心参数,通过NGO-VMD对采集到的原始风电功率数据分解,得到模态分量。然后,利用改进白鲸优化算法IBWO对双向长短期记忆BiLSTM神经网络中的超参数进行寻优,再使用IBWO-BiLSTM模型对各模态分量预测。最后,将各模态分量的预测值叠加得到风电功率的预测值。实验表明,该组合模型较其他普通组合模型在预测精度上有较大提高。 展开更多
关键词 风电功率预测 变分模态分解 北方苍鹰优化算法 改进白鲸优化算法 双向长短期记忆神经网络 深度学习
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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量:5
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作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法 被引量:1
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作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于BWO和WOA的VMD-LSTM短期风速预测
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作者 贾世会 刘立夫 +1 位作者 迟晓妮 李高西 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期59-66,共8页
针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到... 针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到分解的子序列;其次,对于LSTM中的隐含层节点数、最大训练次数和初始学习率等参数,使用鲸鱼优化算法进行确定;最后,利用LSTM的非线性拟合能力对数据进行预测。结果表明:所提预测模型在测试集上的RMSE、MAE、MAPE分别为0.2234,0.1727,0.0837,均低于其他对比模型,验证了所提模型在短期风速预测问题上的有效性。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 鲸鱼优化算法 变分模态分解 LSTM 风速预测
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考虑物资损毁的应急物资调度问题模型与算法研究
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作者 王付宇 秦鹏 +1 位作者 李艳 熊士宝 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第6期204-211,共8页
为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理... 为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理痛苦效应最小和应急救援综合成本最低为目标的应急物资调度多目标优化模型,并设计改进的鲸鱼群算法对模型进行求解。该算法利用Tent混沌映射生成初始种群,结合动态调整概率阈值与对数惯性权重策略,提高算法的寻优性能和求解精度,并通过四川龙门山地震带的相关数据构建算例进行模拟实验。研究结果表明:本文所提出的模型和算法可以有效解决重大灾害事件下考虑物资损毁的应急物资调度问题,优先保障需求紧迫程度较高的受灾点的物资供给,且相对标准鲸鱼群算法和标准粒子群算法,本文改进算法的性能更为优越。结果可为考虑物资损毁影响的应急物资调度实践工作提供决策参考。 展开更多
关键词 应急物资调度 物资损毁 受灾民众心理 改进鲸鱼群算法
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
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作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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考虑负荷变动及风光预测误差的梯级电站实时出力调整方法 被引量:1
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作者 醋院科 蒋志强 +6 位作者 王鹏飞 吴文雄 肖鹏 张太衡 张超 陈兰兰 严尔治 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期213-217,共5页
随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负... 随着新能源快速发展,水电作为有调节能力电源所面临的出力调整工况将会大大增加。针对面向电网负荷需求调整、风光预测误差2种工况所带来的梯级水电站出力调整需求,以北盘江梯级水电站为例,提出了2种不同的出力调整模型,其中面向电网负荷需求变化的出力调整模型采用鲸鱼优化算法进行求解,面向风光预测误差的出力调整采用多策略调整方法求解,基于不同的梯级水电站排序对预测误差进行消纳,并对比不同策略之间得到的调整方案。结果表明,全时段出力调整相较于部分时段出力调整的出力波动大,但未来时段的蓄能值较大;按照电站出力比排序进行出力调整的方案耗能最少,而按照出力调整大小排序进行调整的方案得到的时段末水位与原出力计划水位最为接近。2种模型能够较好地对梯级水电站的实时出力进行调整,可为北盘江梯级电站出力实时负荷调整提供支撑。 展开更多
关键词 梯级水库 实时调度 负荷调整 改进鲸鱼优化算法 北盘江流域
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基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计
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作者 柳博 吴松荣 +2 位作者 付聪 王少惟 张驰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期75-83,共9页
电池荷电状态(SOC)是电动汽车锂电池管理的核心参数之一,本文提出一种基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计模型。首先搭建双向时域卷积网络(BiTCN)和双向门循环单元(BiGRU)组合的SOC估计模型,然后使用白鲸算法(BWO)对BiTCN-... 电池荷电状态(SOC)是电动汽车锂电池管理的核心参数之一,本文提出一种基于改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU的锂电池SOC估计模型。首先搭建双向时域卷积网络(BiTCN)和双向门循环单元(BiGRU)组合的SOC估计模型,然后使用白鲸算法(BWO)对BiTCN-BiGRU模型超参数寻优以充分发挥组合网络模型的优势,并且分别在传统BWO的探索阶段和鲸落阶段引入改进策略以解决传统BWO容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题。最后基于开源锂电池充放电数据集验证改进后SOC估计模型的性能,结果表明在3种温度的标准化城市循环工况下,改进白鲸算法优化BiTCN-BiGRU模型的SOC估计平均绝对误差为0.428%,均方根误差为0.38%,能很好的应用于锂电池SOC估计。 展开更多
关键词 锂电池 SOC估计 BiTCN网络 BiGRU网络 白鲸优化算法
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
10
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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基于云端优化的智能变电站二次系统快速测试建模与系统设计 被引量:3
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作者 计荣荣 王梦芝 +3 位作者 周国伟 刘庆尧 李海 黄若钒 《中国电力》 北大核心 2025年第5期152-157,共6页
提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于... 提出基于云端优化的二次系统设备快速测试方案。利用云端优化能力,提出二次系统设备快速测试架构,并实现从子模块到测试包的降维,进一步考虑施加量换线、软硬压板投退以及终端启停等操作,提出以时间最短为目标的快速测试数学模型,基于改进鲸鱼算法(sorting whale optimization algorithm,SWOA)进行测试顺序优化。通过仿真结果验证了所提方案的高效性与准确性。 展开更多
关键词 现场快速测试 共性提取 改进鲸鱼算法 云端优化
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集装箱码头同贝同步装卸作业的资源配置与调度优化
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作者 范忠浪 曾艳 刘旺盛 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期33-43,59,共12页
为提升集装箱码头作业效率并降低能耗,考虑同贝同步装卸模式下岸桥装卸、集卡运输、堆场存取三个环节,构建两阶段资源配置与调度模型。第一阶段,根据船舶配载计划,考虑岸桥的闲置成本,运用启发式算法得到岸桥作业各贝位的路线与顺序;第... 为提升集装箱码头作业效率并降低能耗,考虑同贝同步装卸模式下岸桥装卸、集卡运输、堆场存取三个环节,构建两阶段资源配置与调度模型。第一阶段,根据船舶配载计划,考虑岸桥的闲置成本,运用启发式算法得到岸桥作业各贝位的路线与顺序;第二阶段,着眼于堆场平行堆存布局,在集卡水平运输中采用贪婪原则(先近后远)进行集装箱位置分配,并设计改进的鲸鱼优化算法求得集卡最优配置和作业序列。通过Flexterm仿真及多算法对比,验证了所提模型和算法的有效性,结果表明改进算法能显著减少能耗与成本,为码头多资源调度提供实践参考。 展开更多
关键词 集装箱码头 同贝同步装卸 资源配置与调度 箱区分配 改进鲸鱼优化算法
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蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的白鲸优化算法 被引量:2
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作者 张莉 张小庆 +3 位作者 孙民民 李娜 宋一佳 曾竣哲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期96-110,共15页
针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡... 针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡算法的全局勘探和局部开发能力;在全局勘探阶段引入蝴蝶搜索机制,丰富种群多样性,提高最优解的搜索概率;在局部开发阶段融合动态反向学习和柯西变异策略,在扩大种群搜索范围的同时增强算法跳出局部最优的能力。通过选取寻优特征各异的CEC2005和CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明:与选取的几种对比算法相比,MYBWO算法寻优精度更高,收敛更快,有效解决了算法易停滞于局部最优的不足。为了验证改进算法的实用性,将MYBWO算法应用于优化LightGBM模型,建立新的空气质量预测模型,实验结果证明该模型的预测精度和稳定性得到了稳步提升。 展开更多
关键词 白鲸优化算法(BWO) 蝴蝶算法 柯西变异 动态反向学习 轻量梯度提升机(LightGBM)
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计及时空特性的变压器油中溶解气体预测模型 被引量:2
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作者 李紫豪 何怡刚 +1 位作者 周亚中 雷蕾潇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度... 针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度。因此首先采用基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)对油中溶解气体数据清洗,然后提出自适应非线性权重和莱维飞行策略改进鲸鱼优化算法,提高其局部及全局寻优能力,利用改进的鲸鱼优化算法优化DBSCAN中超参数提高数据清洗效果,最后分析气体成分间复杂关联关系,构建时空耦合卷积神经网络模型挖掘气体的时空特征,实现油中溶解气体时间序列预测。通过某电站变压器油中溶解气体实测数据验证,结果表明数据清洗后预测拟合优度(R^(2))提高0.727,在6种特征气体预测中R2都在0.9以上。相较于其他模型,所提模型在特征气体预测中均取得了最佳的预测结果,充分证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 改进的鲸鱼优化算法 数据清洗 时空耦合卷积神经网络 油中溶解气体预测
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基于改进鲸鱼优化PID算法的变量喷药控制系统研究
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作者 秦吉彪 陈龙彬 +1 位作者 鲍地发 郑书河 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期87-92,共6页
为解决传统PID控制方法实时性差与准确性低的问题,实现PID控制参数的自动整定,将改进的鲸鱼优化算法(IWOA)与PID控制相结合,设计一种基于改进鲸鱼优化PID算法(IWOA—PID)的变量喷药控制系统。同时,构建变量喷药控制系统传递函数数学模型... 为解决传统PID控制方法实时性差与准确性低的问题,实现PID控制参数的自动整定,将改进的鲸鱼优化算法(IWOA)与PID控制相结合,设计一种基于改进鲸鱼优化PID算法(IWOA—PID)的变量喷药控制系统。同时,构建变量喷药控制系统传递函数数学模型,利用MATLAB对变量喷药控制系统进行仿真试验并搭建喷药试验台进行试验验证。仿真结果表明:相比于传统PID控制,IWOA—PID控制系统超调量由1.39%减少到0.10%,稳态误差由1.19%减小到0,调节时间由1.072 s减少到0.806 s。试验结果表明:IWOA—PID控制的系统响应更快,平均响应时间为2.98 s,而PID控制的平均系统响应时间为4.46 s;平均稳态误差由17.1%减小到11.3%。该方法能够较好地满足农业生产中对实时性与准确性的需求,为变量喷药技术的研究提供新途径。 展开更多
关键词 变量喷药 改进鲸鱼优化算法 PID控制 参数优化 控制系统
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基于H-WOA-GWO和区段修正策略的配电网故障定位研究
16
作者 宋铭楷 朱成杰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期24-37,共14页
分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法... 分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法来有效改善收敛速度;然后运用非线性收敛因子、改进领导狼位置和自适应狩猎权重来增强搜索自适应性、全局开发能力和缩短迭代时间。建立不同定位模型选择基于评价函数值法构建目标函数,通过分析伪最优解潜在信息提出区段修正策略。经仿真验证,三重故障下:混合算法正确率高于单一算法11个百分点,迭代时间可节约0.3267 s;结合区段修正策略后正确率和求解时间较单纯混合算法分别提高17个百分点和74.88%,表明改进混合算法和修正策略可准确识别多重和多畸变节点故障,具备高效的求解速度和稳定性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 鲸鱼优化算法 容错性 分布式电源 故障定位
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基于改进白鲸优化算法的三维DV-Hop定位算法 被引量:1
17
作者 陈悦 冯锋 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期798-806,共9页
为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先... 为解决无线传感器网络中传统三维DV-Hop(Distance Vector Hop)算法在应对复杂环境时存在节点定位精度低、误差过大的问题,提出了一种基于改进白鲸优化算法(Improved Beluga Whale Optimization,IBWO)的三维定位算法(IBWO-DV-Hop)。首先,通过多通信半径并引入修正因子优化节点最小跳数,并利用跳距加权优化方法修正平均跳距,以降低通信半径不确定性和跳数误差对定位精度的影响。其次,引入IBWO代替最小二乘法估算未知节点的位置,所做改进包括在白鲸算法初始化阶段采用Sobol序列和反向学习结合的策略对初始种群实施改进,增加种群多样性。然后,在勘探阶段和开发阶段分别引入自适应t分布变异和自适应Levy飞行策略,增强算法的寻优能力。最后,在鲸落阶段引入透镜成像反向学习策略,提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,与传统三维DV-hop算法以及其他同类算法相比,该算法具有更高的定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 三维DV-Hop算法 白鲸优化算法 多通信半径 跳距加权优化 自适应t分布变异 透镜成像反向学习策略
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高超声速飞行器再入滑翔段在线制导
18
作者 魏昊 蔡光斌 +3 位作者 凡永华 徐慧 王晶 周卓成 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期183-192,共10页
针对高超声速飞行器再入滑翔段制导问题,提出一种基于粒子群优化-鲸鱼算法的在线制导策略。考虑其约束模型与交班条件,建立了过程约束与终端约束模型。为缩短轨迹生成时间,减少算法计算量,设计了一种能自动满足终端高度、路径角、航程... 针对高超声速飞行器再入滑翔段制导问题,提出一种基于粒子群优化-鲸鱼算法的在线制导策略。考虑其约束模型与交班条件,建立了过程约束与终端约束模型。为缩短轨迹生成时间,减少算法计算量,设计了一种能自动满足终端高度、路径角、航程约束的高度-剩余航程飞行剖面。基于阻力系数为常值的前提下,推导了满足航程约束的速度数值解。利用上述模型,设计了一种三参数寻优模型,实现对终端条件的控制。为优化过程约束,提出结合鲸鱼算法和粒子群优化算法的改进鲸鱼算法,克服了粒子群算法易早熟收敛的缺点,提高了求解效率,满足了飞行过程中热流率最小的目标。而后通过将航迹分段的方法,提出一种基于中间点的在线制导方法,对纵向剖面进行在线更新,从而满足终端约束。仿真结果表明,所提方法能高效率的求解最优飞行轨迹。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 再入滑翔段 在线制导 改进的鲸鱼算法 轨迹优化
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考虑患者心理效用的应急手术调度研究
19
作者 闫文凯 叶春明 +2 位作者 崔雨欣 邵馨平 吴韵雯 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期342-352,共11页
为解决突发医疗事件背景下应急手术调度的患者满意度及手术效率低下的问题,将应急手术调度问题看作柔性流水车间调度问题,深入考虑等待时间和主治医生分配结果对患者满意度的影响,基于心理账户理论,建立患者心理效用函数,构建患者心理... 为解决突发医疗事件背景下应急手术调度的患者满意度及手术效率低下的问题,将应急手术调度问题看作柔性流水车间调度问题,深入考虑等待时间和主治医生分配结果对患者满意度的影响,基于心理账户理论,建立患者心理效用函数,构建患者心理效用最大和手术完成时间最短的双目标手术调度模型。鲸鱼优化算法常用于求解各类优化问题,但算法的全局搜索能力和收敛速度有待提升,为此做出以下改进:(1)采用精英反向学习策略提高初始种群适应度;(2)离散化并提出两种交叉方式以有效解所提模型;(3)采用随机差分变异策略对种群位置扰动以防止陷入局部最优。使用改进的鲸鱼优化算法对应急手术模型求解,最后通过算例实验表明:改进后的算法性能有效提高,求解结果更优。 展开更多
关键词 应急手术调度 心理账户理论 改进鲸鱼优化算法
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基于IWOA-SVR的锂离子电池健康状态在线快速检测 被引量:1
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作者 陈洋 黄江东 +2 位作者 余春雷 谢基 姜伟 《分析测试学报》 北大核心 2025年第3期402-410,共9页
该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性... 该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性,算法在传统鲸鱼优化算法中融入自适应权重调整机制与Levy飞行策略,有效克服了传统方法在线评估SOH时误差偏大的问题。最后,采用恒流恒压充电与恒流充电两种典型工况下的实验测试数据进行验证,结果表明IWOA-SVR检测方法具有更高的稳定性和准确性,最大误差可控制在1.4%以内。同时,在平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两项关键评估指标上,IWOA-SVR均显著优于对比算法,充分证明了其在锂离子电池SOH在线检测中的高精度与强鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 改进鲸鱼优化算法 支持向量回归 电池健康状态检测
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