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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
1
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于并行架构网络与改进动态FD-KNN的风力发电机轴承故障预警
2
作者 许伯强 王彪 +1 位作者 孙丽玲 尹彦博 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期753-765,共13页
针对当前风力发电机轴承故障预警准确率和可靠性不足的问题,提出一种基于并行架构网络与改进动态k近邻故障检测(FD-KNN)的风力发电机轴承故障预警方法。首先,对风力发电机的数据采集与监控(SCADA)数据进行相关性分析,筛选出与风力发电... 针对当前风力发电机轴承故障预警准确率和可靠性不足的问题,提出一种基于并行架构网络与改进动态k近邻故障检测(FD-KNN)的风力发电机轴承故障预警方法。首先,对风力发电机的数据采集与监控(SCADA)数据进行相关性分析,筛选出与风力发电机轴承关键变量高度相关的变量,并采用集合模态经验分解(EEMD)分解关键变量,深入挖掘关键变量内不同时间尺度的特征以及关键变量与高相关协变量的潜在相互作用。然后,构建一个结合自注意力机制的长短期记忆网络(SelfAttention-LSTM)和改进Transformer模型的新型并行架构网络,用以精确可靠地预测关键变量的未来状态。基于预测结果,计算残差,并结合风力发电机轴承的实时状态对FD-KNN算法进行动态优化,包括调整近邻规模、设置动态告警阈值和预警条件,以实现更为精准可靠的故障预警。最后,通过实际SCADA数据验证,结果表明该方法可提前识别风力发电机轴承故障,且在准确性和可靠性方面均表现出色。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监视控制 轴承 深度学习 故障预警 改进动态FD-KNN算法 可靠性
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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
3
作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 ResNet-50
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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
4
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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基于数据增强和优化DHKELM的短期光伏功率预测
5
作者 郭利进 马粽阳 胡晓岩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期463-471,共9页
针对不同气象条件数据质量差异较大且光伏功率呈高波动性难以预测等问题,提出添加随机噪声的数据增强方法(DA)和改进的神经网络组合模型。首先利用谱聚类算法将光伏数据按不同气象条件进行分类,随后通过添加与输入同形状的随机噪声方法... 针对不同气象条件数据质量差异较大且光伏功率呈高波动性难以预测等问题,提出添加随机噪声的数据增强方法(DA)和改进的神经网络组合模型。首先利用谱聚类算法将光伏数据按不同气象条件进行分类,随后通过添加与输入同形状的随机噪声方法提升数据集的规模与质量。针对深度混合核极限学习机(DHKELM)超参数多等问题,提出融合佳点集初始化、黄金正弦更新策略、非线性扰动和最优个体自适应扰动的改进鹈鹕优化算法(IPOA)对其超参数寻优。最后以青海共和县光伏园内某电站数据为例,结果表明基于数据增强的改进鹈鹕算法优化深度混合核极限学习机(DA-IPOA-DHKELM)模型在不同天气、季节条件下预测误差最小,拟合度均能达到90%以上,改进模型预测精度高、算法适用性强。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 聚类分析 数据增强 深度混合核极限学习机 改进算法
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基于YOLOv8的林区行人目标检测研究 被引量：3
6
作者 李琳琳 孙海龙 《森林工程》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头... 为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头,训练时增加卷积层的复杂性,推理时使用单分支结构,从而丰富网络的特征表示能力,并保持高效的推理速度;在特征融合前增加了卷积注意力机制模块CGA,减少计算量;使用Focaler-ShapeIoU损失函数代替CIoU损失函数,弥补边界框回归方法的不足,进一步提高检测能力。试验结果表明,与基准模型相比,改进后的算法mAP50提高了2%,mAP50-95提高了2.4%,模型的处理速度(FPS)提高了4.33%,证明改进后的算法能够更好地应用在林区行人检测的任务中。 展开更多
关键词 林区管理 行人检测 YOLOv8 注意力机制 损失函数 改进算法 深度学习 识别
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中断条件下高铁列车运行调整优化模型与算法研究 被引量：1
7
作者 赵文强 周磊山 +1 位作者 白紫熙 韩昌 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期979-990,共12页
高速铁路运营过程中,各种突发事件的发生可能导致列车通行中断,为解决该问题,提出一种结合日常运输组织工作中常用调度手段的一体化调整优化方法,包括取消列车、短编组列车重联、启用热备车等调度手段,在考虑列车运行图基本约束的基础上... 高速铁路运营过程中,各种突发事件的发生可能导致列车通行中断,为解决该问题,提出一种结合日常运输组织工作中常用调度手段的一体化调整优化方法,包括取消列车、短编组列车重联、启用热备车等调度手段,在考虑列车运行图基本约束的基础上,增加考虑车底运用约束与旅客需求约束,构建列车运行图与动车组运用的一体化调整优化模型,以实现在运用调度手段优化列车运行图的同时,兼顾对动车组交路计划的考虑。在此基础上,设计了深度学习驱动的智能遗传优化算法,改进交叉变异的选择模式,经过深度学习得出在不同输入条件下的最佳的交叉变异选择方案,从而提高了遗传算法的质量和效率。为了验证模型和算法的有效性和实用性,以京沪高铁全线的23个车站为基础设计了一组实验,以120min的中断时长为例,算法求解耗时1971s,求得加权后总目标函数为12151079。通过求解结果分析,与传统的遗传算法相比,该算法的求解结果在旅客总晚点时长方面降低了11.7%,耗时降低了10.8%。随后通过设置不同的中断区间,对不同中断条件下的列车运行调整进行分析,并设置不同的调度手段组合,对比分析不同调度手段组合在目标函数优化效果和求解时间上的差异,为铁路运营部门提供不同的决策方案。以上研究结果表明,深度学习驱动的智能遗传优化算法可以快速且有效地优化列车通行中断问题,为调度人员提供优质可行的解决方案,保证铁路资源的有效利用。 展开更多
关键词 高速铁路 列车运行调整 列车运行图 深度学习 改进的遗传算法
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考虑可变旋转参数的机器人多轴孔装配强化学习策略 被引量：1
8
作者 鄢智超 周勇 +1 位作者 胡楷雄 李卫东 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期815-827,共13页
针对目前机器人多轴孔装配学习策略严重依赖人工示教数据,导致训练效率低和场景适应性差等问题,提出一种考虑可变旋转参数的机器人多轴孔装配强化学习策略。首先,提出一种可变旋转参数的姿态调整模型,据此采集多轴孔接触力学信息与姿态... 针对目前机器人多轴孔装配学习策略严重依赖人工示教数据,导致训练效率低和场景适应性差等问题,提出一种考虑可变旋转参数的机器人多轴孔装配强化学习策略。首先,提出一种可变旋转参数的姿态调整模型,据此采集多轴孔接触力学信息与姿态调整动作的对应关系数据,以此作为装配技能的预训练学习数据。进而,提出一种改进深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,通过多因素稀疏奖励函数对装配动作进行合适的奖励评价以提高学习效率和成功率。最后,在仿真和实验平台上进行了多轴孔电子元器件装配的案例研究,结果表明,所提方法具有良好的场景适应性,相对经典强化学习方法能有效提高装配的学习效率和成功率,同时明显减小了装配接触力/力矩。 展开更多
关键词 协作机器人 多轴孔装配 姿态调整模型 改进深度确定性策略梯度算法
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基于改进深度强化学习算法的农业机器人路径规划
9
作者 赵威 张万枝 +4 位作者 侯加林 侯瑞 李玉华 赵乐俊 程进 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1492-1503,共12页
农业机器人采用深度强化学习算法进行路径规划时存在难以找到目标点、稀疏奖励、收敛缓慢等问题,为此提出基于多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN)的路径规划方法.利用激光同步定位与建图(SLAM)扫描全局环境以构建先验地图,划... 农业机器人采用深度强化学习算法进行路径规划时存在难以找到目标点、稀疏奖励、收敛缓慢等问题,为此提出基于多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN)的路径规划方法.利用激光同步定位与建图(SLAM)扫描全局环境以构建先验地图,划分行走行和作物行区域;对地图边界进行膨胀拟合处理,形成前向弓字形作业走廊.利用中间目标点分割全局环境,将复杂环境划分为多阶段短程导航环境以简化目标点搜索过程.从动作空间、探索策略和奖励函数3个方面改进深度Q网络算法以改善奖励稀疏问题,加快算法收敛速度,提高导航成功率.实验结果表明,搭载MPN-DQN的农业机器人自主行驶的总碰撞次数为1,平均导航时间为104.27 s,平均导航路程为16.58 m,平均导航成功率为95%. 展开更多
关键词 深度强化学习 农业机器人 中间目标点 多目标点导航融合改进深度Q网络算法(MPN-DQN) 路径规划
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改进算法下考虑激励相容的双回收再制造供应链鲁棒优化
10
作者 王振 叶春明 郭健全 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第3期104-112,共9页
为研究政府补贴对新能源汽车再制造供应链不同回收渠道的影响,建立双回收渠道下的多目标模型,改进鲁棒优化法解决回收时需求量和回收量不确定问题,并提出了卷积神经网络(Conv-GLU网络)方法对模型求解。通过对比线上线下回收渠道、联合... 为研究政府补贴对新能源汽车再制造供应链不同回收渠道的影响,建立双回收渠道下的多目标模型,改进鲁棒优化法解决回收时需求量和回收量不确定问题,并提出了卷积神经网络(Conv-GLU网络)方法对模型求解。通过对比线上线下回收渠道、联合回收渠道以及政府干预下的回收渠道的表现,政府干预下的多目标最优。研究表明,大数据背景下政府可以对回收时进行合理干预,帮助新能源汽车企业建立双回收渠道再制造绿色供应链。 展开更多
关键词 双回收渠道 激励相容理论 鲁棒优化 多目标 改进深度学习算法 政府补贴
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深孔零件轴线直线度误差的在线测量与评定技术研究
11
作者 沈文华 王西彬 +2 位作者 钱泳豪 刘志兵 宋慈 《中国机械工程》 北大核心 2025年第9期2011-2021,共11页
为实现深孔零件轴线直线度误差的精准在线测量,融合电涡流位移传感器、电磁超声换能器、旋转编码器和激光干涉仪构建了一种多传感器集成式在线测量系统。通过分析空间样点集的排列分布状态,提出了基于正余弦分布特性的粗大误差过滤法,... 为实现深孔零件轴线直线度误差的精准在线测量,融合电涡流位移传感器、电磁超声换能器、旋转编码器和激光干涉仪构建了一种多传感器集成式在线测量系统。通过分析空间样点集的排列分布状态,提出了基于正余弦分布特性的粗大误差过滤法,并利用卡尔曼滤波法降低了随机误差的影响,获得了更接近零件真实轮廓的数据信息。以逼近最小区域为原则,将轴线直线度误差评定转化为参数优化问题,并采用改进斑马优化算法对该问题进行求解。经商用激光跟踪仪的对比测量实验,开发测量系统在1500 mm的深孔零件(内径为150 mm)长度范围内的测量误差仅为0.053 mm,直线度测量误差小于0.065 mm/m,满足企业要求的直线度误差0.15 mm/m,能够有效指导深孔零件的加工过程。 展开更多
关键词 深孔零件 轴线直线度误差 多传感器集成式在线测量 改进斑马优化算法
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基于历史样本增强的滑坡智能识别改进算法 被引量：1
12
作者 饶炜博 陈刚 +6 位作者 邹崇尧 范小洁 常富强 何建权 林晓静 李显巨 唐骞 《地质科技通报》 北大核心 2025年第4期48-61,共14页
四川地形复杂,山区纵横交错处滑坡具有频发、突发、易发的特点,对人民财产和环境资源造成极大的危害,因此开展滑坡的识别检测,提取相关信息,对滑坡灾害预防监测及灾后预备有着重要的意义。针对传统目视解译方法经济成本高、耗时耗力、... 四川地形复杂,山区纵横交错处滑坡具有频发、突发、易发的特点,对人民财产和环境资源造成极大的危害,因此开展滑坡的识别检测,提取相关信息,对滑坡灾害预防监测及灾后预备有着重要的意义。针对传统目视解译方法经济成本高、耗时耗力、历史样本收集困难的问题,引入了高程、坡度、坡向、岩性、地表起伏程度、距断层距离、距水系距离、距道路距离、归一化植被指数9个滑坡影响因子,对历史滑坡的判识中引入影响因子的信息量值进行定量分析,增强了历史滑坡样本数据准确性;其次针对滑坡自动识别结果可能存在的定位不准确、分割边界模糊等问题,采用递归特征金字塔网络和DIoU损失对Mask R-CNN模型进行改进,提出滑坡智能识别改进算法。评价结果表明:改进算法相比原始模型,精确率提高了3.6%,召回率提高5.2%,对四川省青川县历史滑坡进行准确识别与边界分割,识别准确率达74.4%。随着卫星遥感手段与深度学习技术的发展,该改进算法对滑坡智能识别、构建地质灾害风险评价体系提供信息基础与理论参考具有重要意义。 展开更多
关键词 滑坡识别 数据增强 深度学习 信息量值 滑坡影响因子 改进算法
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融合DRL的改进遗传算法求解众包车辆-公共交通协同配送问题
13
作者 冯睿锋 陈彦如 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期357-368,共12页
针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包... 针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包车辆的起终点、服务范围和最大载重,以及公交车辆的载货空间限制和按固定路线行驶等特点,以最小化配送总成本为优化目标,构建VRPOD-SL的整数规划模型。由于公交车辆提供物流服务的客户选择决策,影响到众包车辆的服务客户选择,进而需要不断求解众包车辆路径问题,导致问题的计算复杂度较高,因此设计一种基于深度强化学习(DRL)的启发式算法,即融合了注意力模型的遗传算法(GA-AM)。该算法将遗传算法(GA)的全局搜索特性和注意力模型(AM)的并行决策能力相结合,能够有效减少VRPOD-SL的求解时间。同时设计局部搜索算法,进一步提高解决方案的质量。数值实验结果表明,所提出的GA-AM在求解性能方面明显优于Gurobi求解器、自适应大邻域搜索(ALNS)算法和变邻域搜索(VNS)算法。此外,研究结果也验证了众包车辆-公共交通协同配送模式的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 深度强化学习 改进遗传算法 众包车辆-公共交通协同配送 自适应大邻域搜索算法
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基于IKOA优化SAGRU的大坝变形预测模型
14
作者 胡伟泊 赵二峰 +1 位作者 胡灵芝 黎祎 《人民长江》 北大核心 2025年第6期222-228,共7页
为充分发掘大坝变形监测数据中的有效信息并提升监控模型的预测精度,提出了基于IKOA优化SAGRU的大坝变形预测模型。首先,在门控循环单元(GRU)中引入自注意力机制,通过计算时间维度特征的贡献率,有效捕捉实测数据中的关键时序特征,提升... 为充分发掘大坝变形监测数据中的有效信息并提升监控模型的预测精度,提出了基于IKOA优化SAGRU的大坝变形预测模型。首先,在门控循环单元(GRU)中引入自注意力机制,通过计算时间维度特征的贡献率,有效捕捉实测数据中的关键时序特征,提升模型对关键信息的敏感性;然后通过混沌映射初始化、Runge-Kutta位置更新和ESQ强化3种策略对开普勒优化算法(KOA)进行改进,以对耦合自注意力机制的门控循环单元(SAGRU)中的超参数进行自动寻优。应用实例表明:改进开普勒优化算法(IKOA)在寻优速度和精度方面均优于麻雀搜索算法、灰狼优化算法、北方苍鹰优化算法和传统KOA,模型的RMSE相比GRU、LSTM和XGBoost模型分别降低了48.45%,54.56%和58.14%,尤其在实测位移变化的关键拐点和峰值处,优化后的模型展现了更好的拟合效果,表明该模型能够全面挖掘大坝变形序列中的时序特征,解决了GRU记忆容量有限,以及传统优化算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,显著提高了大坝变形预测模型的准确性。 展开更多
关键词 大坝变形监测 门控循环单元(GRU) 改进开普勒优化算法(IKOA) 自注意力机制 深度学习 小湾双曲拱坝
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基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法
15
作者 尼比江·艾力 张林鍹 +5 位作者 李奕超 景雨啸 高金山 王渊 谢明浩 罗晓龙 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期543-556,共14页
我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及... 我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及趋势和周期性等内在信息,进行每步分解处理,分别建立分解条件以及自适应更新阈值;为避免过度分解加入自适应重构方法,分解至无高复杂度分量为止,从而实现适应性较强的自适应多步分解。其次,提出WTSSA算法,即通过在麻雀搜索算法(SSA)中融入混沌映射、自适应权重和自适应t分布扰动策略,提升SSA全局搜索和局部探索能力,加快收敛速度,并通过测试函数验证WTSSA算法的卓越性。然后针对AMSD输出的各分量,分别建立由WTSSA优化权重和偏置的深度极限学习机(DELM)模型。最后汇总所有分量的预测数据,合成最终的预测输出。实验结果表明:模型在2组实际铁路沿线风速数据预测性能上提升效果明显,以第1组实验数据为例,本文方法与DELM相比,平均绝对误差(E_(mae))和均方根误差(E_(rmse))分别降低90.32%和82.25%,决定系数(R^(2))提升43.00%。综上所述,研究成果有效克服了风速的非线性特征导致的时迟问题,具有高泛化性能,能够预测短期风速变化,从而帮助铁路系统做出更有效的安全决策,为列车安全运行提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 短期风速预测 自适应多步分解 深度极限学习机 改进麻雀搜索算法 铁路沿线风速
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改进型YOLOv8算法在火灾探测中的应用
16
作者 邓力 周进 刘全义 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第3期888-897,共10页
为了提高YOLOv8n算法在火灾探测方面的性能,给出了一种改进方法,通过集成上下文聚合架构Container和轻量级网络GhostNet来优化YOLOv8n网络结构。消融试验和对比试验的结果表明,所提方法能够有效改善YOLOv8n算法检测火灾的效果。该算法... 为了提高YOLOv8n算法在火灾探测方面的性能,给出了一种改进方法,通过集成上下文聚合架构Container和轻量级网络GhostNet来优化YOLOv8n网络结构。消融试验和对比试验的结果表明,所提方法能够有效改善YOLOv8n算法检测火灾的效果。该算法的平均精度达92.8%,探测速度达95.24帧/s,查准率达95%,具备更高的探测性能,可以为火灾探测器的研发提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进YOLOv8算法 深度学习 火灾探测
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基于深度强化学习的带容量约束车辆路径问题求解
17
作者 江明 何韬 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2177-2187,共11页
要:带容量约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)是一种著名的组合优化问题,被称为NP-hard问题,具有高度的复杂性。在现有研究的基础上,提出了一种新颖的基于多指针Transformer端到端深度强化学习方法来解决CVR... 要:带容量约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)是一种著名的组合优化问题,被称为NP-hard问题,具有高度的复杂性。在现有研究的基础上,提出了一种新颖的基于多指针Transformer端到端深度强化学习方法来解决CVRP。算法模型在编码器中采用了可逆残差网络对输入的特征进行编码,减少了内存资源的消耗,在解码器中采用了多指针网络求出解的概率分布,为了进一步提高CVRP解决方案的性能,利用组合优化问题的对称性,在训练和推理阶段进行多轨迹并行处理,采用了增强的上下文嵌入方法,通过改进的强化学习算法进行训练。实验结果表明:所提算法模型对比当前经典的启发式算法和其他深度学习方法,在较低的内存消耗训练下,求解速度和求解质量之间取得了最好的平衡。 展开更多
关键词 深度强化学习 车辆路径问题 可逆残差网络 注意力机制 改进的REINFORCE算法
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煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究 被引量：6
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作者 张旭辉 郑西利 +4 位作者 杨文娟 李语阳 麻兵 董征 陈鑫 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期152-163,共12页
针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘... 针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。 展开更多
关键词 掘进机器人 路径规划 深度强化学习 智能体 虚实结合 改进SAC算法 煤矿
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基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测 被引量：3
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作者 张浩 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期91-99,共9页
高速公路交通事故风险预测对于实行动态交通安全管理至关重要。为探究影响高速公路交通事故风险的主要因素以及准确预测高速公路交通事故风险,提出了一种基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测模型。首先以高速公路交通事故... 高速公路交通事故风险预测对于实行动态交通安全管理至关重要。为探究影响高速公路交通事故风险的主要因素以及准确预测高速公路交通事故风险,提出了一种基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测模型。首先以高速公路交通事故数据、交通流数据、天气数据、道路条件和特殊时间段数据为基础,选取了能够表征高速公路交通事故风险的特征变量,并采用随机森林算法对特征变量的重要度进行了计算,筛选出对高速公路交通事故风险影响较大的重要特征变量,以解决后面计算过程中的维度灾难问题;然后运用基于决策树的LightGBM和XGBoost算法对深度森林模型的级联森林结构进行了改进;最后将改进深度森林算法应用于高速公路事故风险预测。结果表明:与现有的SVM、随机森林和深度森林算法相比,改进深度森林算法具有更优的预测性能,其预测准确率达到了88.84%,预测结果能为高速公路交通管理部门制定更为有效的安全管控措施提供决策支持。 展开更多
关键词 高速公路交通事故 风险预测 改进深度森林算法 深度学习
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海洋环境下深水区立管腐蚀速率预测
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作者 骆正山 马园园 +1 位作者 骆济豪 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期92-98,共7页
为提升海洋环境下深水区立管腐蚀速率的预测精度,建立基于改进秃鹰搜索算法(Improved Bald Eagle Search, IBES)的EDGM(1, 1,ρ)腐蚀速率预测模型。通过Sine混沌映射初始化种群、莱维飞行策略、折射反向学习策略和柯西高斯变异策略提高... 为提升海洋环境下深水区立管腐蚀速率的预测精度,建立基于改进秃鹰搜索算法(Improved Bald Eagle Search, IBES)的EDGM(1, 1,ρ)腐蚀速率预测模型。通过Sine混沌映射初始化种群、莱维飞行策略、折射反向学习策略和柯西高斯变异策略提高秃鹰搜索算法的寻优能力和收敛速度;利用IBES算法优化EDGM(1, 1,ρ)中的参数ρ,建立IBES-EDGM(1, 1,ρ)模型以提高立管腐蚀速率的预测精度。以南海某海洋深水区立管数据为基础进行腐蚀速率预测,分析对比3种模型的预测结果。结果表明,优化后的模型与原模型相比误差更小,且预测精度得到了提高,能够更准确地预测深海立管的腐蚀速率,为后续管道系统的维修和更换提供理论参考。 展开更多
关键词 安全工程 海洋环境 深水区立管 腐蚀速率 改进秃鹰搜索算法(IBES) EDGM(1 1)模型
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