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结合注意力机制和IPSO的石油化工过程变量预测方法
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作者 杨琛 周宁 孔立新 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2179-2188,共10页
在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional... 在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)神经网络的预测模型,并特别引入注意力机制,以强化关键信息的表达。以北京市某化工企业初馏塔为研究对象,首先利用皮尔逊相关系数、最大信息系数筛选高相关性变量;同时,利用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)树构造关键衍生特征,增强输入变量的有效性。其次,采用BiLSTM建模,捕捉关键变量前后时序依赖性;同时结合IPSO优化隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数和学习率调整因子,以获得最优超参数组合,实现对初馏塔换热终温的精确预测。试验结果表明,所提出的模型具有较强泛化能力,在预测准确率和稳定性方面均优于传统模型,不仅能有效避免陷入局部最优解,还能精准捕捉关键变量的变化趋势,可为实现石油化工过程关键变量的预测提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 极端梯度提升树 改进粒子群优化算法
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Study of Direction Probability and Algorithm of Improved Marriage in Honey Bees Optimization for Weapon Network System 被引量:2
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作者 杨晨光 涂序彦 陈杰 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2009年第2期152-157,共6页
To solve the weapon network system optimization problem against small raid objects with low attitude,the concept of direction probability and a new evaluation index system are proposed.By calculating the whole damagin... To solve the weapon network system optimization problem against small raid objects with low attitude,the concept of direction probability and a new evaluation index system are proposed.By calculating the whole damaging probability that changes with the defending angle,the efficiency of the whole weapon network system can be subtly described.With such method,we can avoid the inconformity of the description obtained from the traditional index systems.Three new indexes are also proposed,i.e.join index,overlap index and cover index,which help manage the relationship among several sub-weapon-networks.By normalizing the computation results with the Sigmoid function,the matching problem between the optimization algorithm and indexes is well settled.Also,the algorithm of improved marriage in honey bees optimization that proposed in our previous work is applied to optimize the embattlement problem.Simulation is carried out to show the efficiency of the proposed indexes and the optimization algorithm. 展开更多
关键词 网络系统 优化问题 破坏概率 算法改进 核武器 蜜蜂 婚姻 SIGMOID函数
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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究 被引量:3
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作者 王红尧 房彦旭 +3 位作者 吴钰晶 吉正平 赫海全 鲜旭红 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期393-403,共11页
提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。 展开更多
关键词 井下动目标 改进的粒子群优化算法 ipso-LSTM模型 平均定位误差
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基于IPSO-BP的船舶航迹预测研究
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作者 白响恩 陈诺 徐笑锋 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第9期201-209,共9页
目的面对复杂的海上交通及密集的物流交通流,及时有效地对船舶航迹进行跟踪预测显得尤为重要,针对传统船舶航迹预测方法精确度低且效率低下的问题,提出一种改进方法。方法在船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据... 目的面对复杂的海上交通及密集的物流交通流,及时有效地对船舶航迹进行跟踪预测显得尤为重要,针对传统船舶航迹预测方法精确度低且效率低下的问题,提出一种改进方法。方法在船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的基础上,建立改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合的船舶轨迹预测模型,利用船舶历史航行轨迹数据,实现对未来船舶运动的预测。选取宁波舟山港的船舶历史轨迹数据进行实验,并将IPSO-BP模型的实验结果与其他模型进行比较。结果不同模型航迹预测对比结果表明,IPSO-BP模型的性能较好,其预测精度较高,适用于船舶轨迹预测。结论使用IPSO-BP模型能够更加精准地预测船舶航迹,在船舶危险预警、船舶异常监测等方面具有重要的指导作用。 展开更多
关键词 AIS数据 航迹预测 改进粒子群算法 BP神经网络
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
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作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测 被引量:5
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作者 肖威 方娜 邓心 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6734-6741,共8页
为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LS... 为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)和门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,进而合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明:相对于其他模型,所提混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变分模态分解(VMD) 长短时记忆神经网络(LSTM) 门控循环单元(GRU) 改进的粒子群优化算法(ipso)
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基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法 被引量:2
7
作者 张金鹏 张孝远 《水电能源科学》 北大核心 2024年第2期152-156,共5页
抽水蓄能机组状态监测数据受采集设备故障、通信设备异常等因素影响,数据集中存在部分异常数据,对后续机组健康状态评估及预测造成不利影响。为此,提出了一种基于改进粒子群优化算法和DBSCAN密度聚类算法的机组异常数据检测模型,模型针... 抽水蓄能机组状态监测数据受采集设备故障、通信设备异常等因素影响,数据集中存在部分异常数据,对后续机组健康状态评估及预测造成不利影响。为此,提出了一种基于改进粒子群优化算法和DBSCAN密度聚类算法的机组异常数据检测模型,模型针对粒子群算法易陷入局部最优解的问题对算法进行改进,之后引入轮廓系数作为适应度函数对DBSCAN的参数进行寻优,最后以相关系数评价异常值剔除的效果。对国内某抽水蓄能机组2020年2月初~3月末实测导叶开度、有功功率及下机架振动数据的实例分析结果表明,所提方法能够有效检测出机组振动监测异常数据,剔除异常值后的数据相关系数得到提高,可为后续机组健康状态评估与预测奠定数据基础。 展开更多
关键词 抽水蓄能 异常值检测 改进粒子群优化算法 DBSCAN
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基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择 被引量:2
8
作者 焦龄霄 周凯 +4 位作者 张子熙 韩飞 时伟君 洪叶 罗朝丰 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期98-109,共12页
电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大... 电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余(maxrelevance and min-redundancy,mRMR)判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。 展开更多
关键词 特征选择 负荷预测 最大相关最小冗余 改进的粒子群优化算法 LightGBM
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大坝运行安全在线监控IPSO-LSTM模型研究
9
作者 戴霈霖 李艳玲 周子玉 《人民长江》 北大核心 2024年第12期229-236,共8页
构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度... 构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度的影响规律,提出了融合非线性惯性权重、收缩因子及柯西扰动项的粒子群优化改进算法(IPSO),并与LSTM模型耦合构建了针对大坝安全监控的IPSO-LSTM模型。工程校验表明:该模型能自动搜寻最优参数、精度高、鲁棒性强,适用于不同类型、不同长度的大坝安全监测数据序列,相对人工定参的LSTM模型误差至少能降低30%。相关经验可为大坝运行安全在线监控提供技术支持。 展开更多
关键词 大坝安全 监控模型 粒子群优化改进算法(ipso) 长短时神经网络(LSTM) 自动寻优
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遮光条件下基于IPSO-FLC的光伏MPPT控制 被引量:1
10
作者 樊立萍 姚凌颖 《现代电子技术》 北大核心 2024年第22期77-82,共6页
光伏阵列在部分遮光条件下的P-U特性曲线会呈现多峰问题,致使跟踪算法变得更加复杂,而传统的MPPT算法可能会陷入局部最大功率点,导致对全局最大功率点的跟踪无法实现。为此,提出一种改进粒子群算法优化模糊控制器,来实现遮光条件下的光... 光伏阵列在部分遮光条件下的P-U特性曲线会呈现多峰问题,致使跟踪算法变得更加复杂,而传统的MPPT算法可能会陷入局部最大功率点,导致对全局最大功率点的跟踪无法实现。为此,提出一种改进粒子群算法优化模糊控制器,来实现遮光条件下的光伏阵列最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink环境下,对光伏系统和所提出的MPPT算法进行仿真,同时与扰动观测法等传统MPPT算法进行比较。仿真结果表明,所提方法能够有效地跟踪光伏阵列的最大功率点,并且具有较快的响应速度。 展开更多
关键词 光伏阵列 MPPT 部分遮光 模糊控制器 改进粒子群算法 扰动观测法
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基于IPSO-SVM的动态汽车衡故障诊断方法研究
11
作者 黄庆程 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2310-2319,共10页
针对服役状态下,不易对轴重式动态汽车衡的灵敏度漂移等故障进行在线检测这一问题,提出了一种特征降维下结合莱维飞行改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVM)模型,以及信号特征提取与降维的动态汽车衡故障诊断方法。首先,提取了输出信... 针对服役状态下,不易对轴重式动态汽车衡的灵敏度漂移等故障进行在线检测这一问题,提出了一种特征降维下结合莱维飞行改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVM)模型,以及信号特征提取与降维的动态汽车衡故障诊断方法。首先,提取了输出信号的时域与频域特征,利用核主成分分析(KPCA),将非线性映射函数输入空间变换到高维空间,实现对特征向量的降维与筛选目的;然后,利用了莱维飞行改进粒子群优化算法(PSO)的寻优能力,并采用改进后的算法对支持向量机(SVM)进行了优化,得到了最优的参数组合,以此构建了全局最优的IPSO-SVM诊断模型;最后,采用建立的诊断模型,对不同车重、不同车速、不同轴型载荷工况下的动态汽车衡进行了故障诊断验证。研究结果表明:采用该动态汽车衡故障诊断方法,其诊断准确率可达98%,证实了引入莱维飞行后的改进粒子群算法可显著改进优化的效率和效果。相比现有诊断方法,IPSO-SVM诊断模型可有效解决PSO算法易陷入局部最优解的问题,准确率得到了较大提升,可实现对汽车衡系统动态故障工况下的全类型高精度诊断。 展开更多
关键词 质量计量仪器 故障诊断模型 莱维飞行 信号特征提取 信号特征降维 支持向量机 改进粒子群算法优化支持向量机 核主成分分析
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改进PSO-PH-RRT^(*)算法在智能车路径规划中的应用 被引量:1
12
作者 蒋启龙 许健 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-19,共8页
在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(... 在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(*))算法.该算法在基于均匀概率的快速拓展随机树(PHRRT^(*))算法的基础上,利用粒子群算法更新方向概率作为随机树节点的速度方向,从而改善了节点的位置更新策略,并将节点到目标向量的距离和轨迹平滑度作为粒子群算法的适应度函数.最后在多种障碍环境下进行仿真.结果表明,PSO-PH-RRT^(*)算法能大大减少迭代时间成本,同时改善路径长度和平滑度. 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 改进粒子群优化算法 目标向量 代价函数 适应度函数
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
13
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于语义相似度与改进PSO算法的云制造能力需求模型与匹配策略研究
14
作者 李晓波 郭银章 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期30-44,共15页
针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能... 针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能力需求模型的基础上,采用领域本体树的概念提出了概念相似度、句子相似度和数值相似度的计算方法,实现了基于语义相似度的云制造能力需求智能化服务搜索;然后,针对云制造能力的服务组合问题,在分析了制造能力服务质量(Quality of Service,QoS)属性的基础上,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)将各个属性进行归一化求和,给出了一种基于改进PSO算法的服务组合方法;最后,通过实验对比发现所提出的方法优于现有方法并实现了云制造能力需求智能匹配原型系统。 展开更多
关键词 云制造能力 任务需求 搜索匹配 服务组合 语义相似度 改进粒子群优化算法
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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
15
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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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
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作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测
17
作者 谢国民 陆子俊 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第4期30-39,共10页
针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集... 针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集成预测模型。首先,对原始电力负荷数据进行变分模态分解,降低数据复杂度,在变分模态分解中,引入白鲸算法对分解层数和惩罚因子寻优,优化分解效果。其次,采用Logistic混沌映射、螺旋搜索和麻雀思想引入的多策略改进方法,增加原始沙猫群优化算法的种群多样性,提升收敛精度和全局搜索能力,并用改进后的算法对BiLSTM中的超参数进行优化。然后,结合AdaBoost集成学习算法构建ISCSO-Bi LSTM-AdaBoost预测模型,将分解后的各分量输入模型预测。最后将各预测值叠加,得到最终预测结果。实验结果表明,本文建立的组合模型预测精度高,稳定性强。 展开更多
关键词 电力负荷预测 变分模态分解 双向长短期记忆网络 改进沙猫群优化算法 集成学习算法
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油田卸水机械臂的设计及其液压控制系统的优化 被引量:2
18
作者 罗明 周建平 +1 位作者 周忠祥 许燕 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期194-201,共8页
为了解决新疆部分地区采用水罐车向油田井口卸水时面临的人员占用较多和效率低的问题,设计一种油田卸水机械臂,以实现水罐车的自动卸水工作。对该机械臂进行结构设计,并优化其液压系统。在AMESim和Simulink中建立控制系统的仿真模型,并... 为了解决新疆部分地区采用水罐车向油田井口卸水时面临的人员占用较多和效率低的问题,设计一种油田卸水机械臂,以实现水罐车的自动卸水工作。对该机械臂进行结构设计,并优化其液压系统。在AMESim和Simulink中建立控制系统的仿真模型,并提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的模糊PID控制策略。该控制策略引入非线性递减权重,对粒子群算法进行改进,采用改进后的PSO对量化因子和比例因子进行更新迭代,实现对模糊PID参数的优化。采用阶跃信号和正弦信号作为激励,通过上升时间、超调量和平均误差等指标来评价该算法的控制效果。最后,制作油田卸水机械臂样机和控制系统进行性能测试。实验结果表明:使用基于PSO的模糊PID控制时,机械臂调整迅速、运动平稳且定位准确度高,能够满足油田卸水的使用需求。 展开更多
关键词 油田卸水机械臂 液压系统 基于PSO的模糊PID 改进粒子群优化算法
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液压拉床双缸IPSO-PID伺服同步驱动控制研究 被引量:10
19
作者 倪敬 邵斌 +1 位作者 蒙臻 陈国金 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1494-1500,共7页
针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经... 针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经典PID控制器结构的IPSO-PID伺服同步控制策略。在液压拉床上的实际应用结果表明,该控制策略比常规PID同步控制策略具有更好的跟踪性能和同步驱动性能,可以较好地解决双缸液压拉床的同步驱动问题。 展开更多
关键词 改进型粒子群优化算法(ipso) ipso-PID同步控制 双缸液压拉床 电液伺服控制
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基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究 被引量:28
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作者 王贺 胡志坚 +2 位作者 张翌晖 张子泳 张承学 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第24期107-112,共6页
风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影... 风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机(IPSO-LSSVM)的风电功率预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 改进粒子群算法 最小二乘支持向量机 ipso-LSSVM 误差分析
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