基于IRMO-XGBoost的地表沉陷预计模型研究 被引量：1

1

作者 王军胜 王宏涛 +4 位作者 张文 白宇 金亮星 高志勇 刘娉婷 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第9期3504-3513,共10页

煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化... 煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化极致梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的地表沉陷预计模型,通过IRMO算法选择XGBoost算法中的学习率、正则化等超参数的最优值,提高了地表沉陷预计精度,并与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的XGBoost算法、XGBoost算法的预测结果进行了对比分析,IRMO-XGBoost模型的均方根误差R_(MSE)(0.156)和平均绝对误差M_(AE)(0.126)更低,决定系数R^(2)(0.970)更高。运用IRMO-XGBoost模型对建北煤矿4^(-2)煤305工作面的地表沉陷值进行了预测,结果表明,IRMO-XGBoost模型预测精度明显优于XGBoost算法。最后用Shapley解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)方法量化模型的输入特征对地表沉陷预测的贡献。基于IRMO-XGBoost构建的地表沉陷预计模型精度高,可以极大地帮助矿区掌握地表沉陷对地表环境的破坏程度,为矿区生态环境的保护管理和安全生产措施的制定提供超前预测。 展开更多

关键词 安全工程 地表沉陷预计 改进的径向移动算法 极致梯度提升算法 概率积分法

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基于IAHP-IRMO法的既有路基挡土墙评估指标权重确定 被引量：4

2

作者 金亮星 姚文兵 +1 位作者 苏晶晶 李忠 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3341-3349,共9页

在既有路基挡土墙安全评估中,评估指标权重的确定非常重要。目前,挡土墙评估指标权重的确定大多采用确定型的层次分析法,忽略了评估指标不确定性和模糊性的影响。为了准确反映评估指标权重的不确定性和模糊性,通过分析评估指标权重计算... 在既有路基挡土墙安全评估中,评估指标权重的确定非常重要。目前,挡土墙评估指标权重的确定大多采用确定型的层次分析法,忽略了评估指标不确定性和模糊性的影响。为了准确反映评估指标权重的不确定性和模糊性,通过分析评估指标权重计算方法,采用区间层次分析法(IAHP)构造区间数判断矩阵来确定既有路基挡土墙评估指标的权重。针对区间数判断矩阵中求解权重方法的不足,引入相离度的概念,建立单目标优化模型。将模型中的目标函数作为适应度函数,运用改进径向移动算法(IRMO)进行全局优化搜索,并对IRMO算法中的惯性权重递减模型wk进行改进。采用的曲线递减模型能提高全局优化搜索能力,从而获得评估指标的最优权重。对2个不同算例与其他方法进行对比分析,并结合工程实例进行验证计算。结果表明:IRMO算法运用于区间数判断矩阵权重优化搜索具有稳定性和高效性,能够有效减小不确定性带来的影响,搜索速度快、收敛效率高、搜索结果更为稳定、客观、合理。IAHP−IRMO法应用于既有路基挡土墙评估指标权重计算方面具有可行性、有效性与准确性。工程实例得出的安全评估结果与现场实际情况较为符合,该方法能够广泛应用于铁路、公路等既有路基挡土墙的安全评估指标权重确定,为挡土墙安全评估提供依据。 展开更多

关键词 区间层次分析法 改进径向移动算法 区间数判断矩阵 挡土墙安全评估 指标权重

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基于改进多目标蝗虫算法的压缩机叶轮参数优化研究 被引量：1

3

作者 任云鹏 李臻志 +4 位作者 宋方 李安帅 杨强辉 刘佳豪 邵佳康 《机电工程》 北大核心 2025年第5期856-865,共10页

针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原... 针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原理,对多目标蝗虫优化算法(MOGOA)进行了改进,融合了柯西变异和反向学习改进策略,并利用测试函数与常用优化算法对比验证了其性能;然后,以离心压缩机叶轮部件为研究对象,对其建立了理论数值模型,利用改进的COMOGOA对模型设计参数进行了寻优,并与其他优化算法进行了对比分析;最后,在考虑了数值仿真、模型假设等因素带来的误差影响情况下,利用ANSYS-CFX数值验证了仿真分析,结合叶轮气动特性及原因进一步验证了优化效果。研究结果表明:优化叶轮后,设计工况下的压缩比显著提升了4.370%,等熵效率增强了1.529%,叶轮得到了改善,从而提升了压缩机的整体性能。COMOGOA算法在叶轮部件复杂模型的优化设计中有着更为出色的寻优效果,也为此类复杂部件优化设计提供了合理参考,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 离心式压缩机 参数优化算法 融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法 ANSYS-CFX Cubic混沌模型 随机权重策略

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考虑行调冲突的大型高铁站到发线运用优化研究 被引量：1

4

作者 张毅 李季涛 +1 位作者 孙婉婷 周天阳 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第3期111-121,共11页

配备有动车所的大型高铁站同时承担行车与调车2类作业,编制到发线运用计划时充分考虑行调冲突的影响对确保行车安全、提高车站运转效率具有重要意义。为此,在分析行调作业时空冲突机理基础上,将行调冲突量化整合为列车过站费用的形式,... 配备有动车所的大型高铁站同时承担行车与调车2类作业,编制到发线运用计划时充分考虑行调冲突的影响对确保行车安全、提高车站运转效率具有重要意义。为此,在分析行调作业时空冲突机理基础上,将行调冲突量化整合为列车过站费用的形式,以列车过站费用小、到发线利用均衡性强和到发线运用计划鲁棒性优为优化目标,考虑行调冲突疏解、分段解锁条件下列车进路冲突疏解等安全约束,构建到发线运用多目标优化模型,设计改进遗传算法进行求解。以某大型高铁站为例进行验证,结果表明,模型优化方案比现行方案过站费用降低了15.0%,均衡性和鲁棒性分别提升25.2%和24.9%,相邻列车缓冲时间提高14.3%,在保证行车作业安全及到发线运用计划鲁棒性的情况下,模型可减少行车作业对调车作业的时空干扰,提高车站运转效率,为大型高铁站到发线运用计划编制提供参考。 展开更多

关键词 大型高铁站 到发线运用 行调冲突 改进遗传算法 多目标优化

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基于改进PSO和模糊RBF神经网络的退火炉温控制 被引量：12

5

作者 李界家 李晓峰 片锦香 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期337-341,共5页

为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对... 为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阀值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阀值。仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规PID控制。 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 模糊径向基函数神经网络 退火炉 温度控制 径向基函数 权值 阀值 超调量 响应时间 稳态误差

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基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法 被引量：2

6

作者 魏锋涛 宋俐 +1 位作者 李言 李振 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期273-278,共6页

为了改善协同优化方法的收敛性能并提高求解效率,提出了一种基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法。该方法采用基于光滑参数优化径向基函数代理模型,构造了协同优化方法系统级约束的近似模型,并将置信域和均匀设计方法相结合,完成... 为了改善协同优化方法的收敛性能并提高求解效率,提出了一种基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法。该方法采用基于光滑参数优化径向基函数代理模型,构造了协同优化方法系统级约束的近似模型,并将置信域和均匀设计方法相结合,完成近似模型的不断更新,引入粒子群优化算法完成了系统级和学科级优化问题的求解。利用数值计算和减速器设计两个典型算例对所提方法进行了验证,求解结果表明了改进协同优化方法可行且有效。 展开更多

关键词 改进协同优化方法 径向基函数 代理模型 粒子群优化算法

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用于车辆非线性液压悬架的径向基函数神经网络控制优化与仿真 被引量：5

7

作者 申爱民 贺严松 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第2期148-152,共5页

车辆行驶受到路面噪声激励后,导致车辆行驶的稳定性下降。对此,建立车辆液压悬架振动模型简图,根据牛顿定律建立车辆垂直方向非线性控制方程式。采用液压驱动车辆悬架机构,推导出液压流量控制方程式。设计径向基函数(RBF)神经网络控制器... 车辆行驶受到路面噪声激励后,导致车辆行驶的稳定性下降。对此,建立车辆液压悬架振动模型简图,根据牛顿定律建立车辆垂直方向非线性控制方程式。采用液压驱动车辆悬架机构,推导出液压流量控制方程式。设计径向基函数(RBF)神经网络控制器,引用改进遗传算法对RBF神经网络结构进行优化和调节,给出了车辆液压悬架神经网络控制结构。采用Matlab软件对车辆性能参数进行仿真,并与优化前进行比较。结果表明:车辆液压悬架控制器优化后,轮胎行程最大值、悬架行程最大值和车身加速度最大值分别降低了52.0%,39.2%和44.2%,车辆垂直方向振动幅度较小。采用改进遗传算法优化车辆液压悬架RBF神经网络控制器,能够提高车辆行驶的稳定性和安全性,改善车辆乘坐的舒适度。 展开更多

关键词 改进遗传算法 车辆 液压悬架 RBF神经网络控制 优化

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微带天线设计及在局部放电检测中的应用 被引量：1

8

作者 黄云志 王蕾 韩亮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期95-102,共8页

电气设备的局部放电既是绝缘劣化的主要因素,又是有效表征绝缘缺陷的重要参量。对局部放电进行准确检测,可以及时发现危及设备安全的潜在故障。特高频检测具有实时性好、抗干扰强的优势,在放电检测中应用广泛,但现有微带天线传感器受结... 电气设备的局部放电既是绝缘劣化的主要因素,又是有效表征绝缘缺陷的重要参量。对局部放电进行准确检测,可以及时发现危及设备安全的潜在故障。特高频检测具有实时性好、抗干扰强的优势,在放电检测中应用广泛,但现有微带天线传感器受结构尺寸限制,工作带宽难以提高。本文采用部分接地板技术结合斜切式曲流技术改善结构,综合考虑天线尺寸与工作带宽的非线性关系优化尺寸,在保持天线面积不变的前提下扩展工作带宽,并以聚酰亚胺为基底研制了新型微带天线传感器。针对尺寸优化过程中存在的单尺寸参数调整导致天线性能不稳定的问题,提出利用径向基(RBF)神经网络建立多尺寸与工作带宽之间的关系模型,运用改进白鲸优化(IBWO)算法优化天线尺寸。仿真结果表明新型柔性微带天线尺寸缩小了59.59%;工作带宽由0.598~0.6 GHz增加到0.3~3 GHz,完全满足局部放电检测的应用需求。通过模拟局部放电检测试验,并与阿基米德螺旋天线、立体螺旋天线进行比较测试,结果显示新型柔性微带天线具有更高效的检测性能。 展开更多

关键词 局部放电检测 新型柔性微带天线 斜切式曲流技术 径向基神经网络 改进白鲸优化算法

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虚拟装配下液力变矩器装配体位置公差优化 被引量：2

9

作者 边骥轩 郝青华 +1 位作者 栗丽辉 姚寿文 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期88-96,共9页

液力变矩器装配体公差,即配油套的径向圆跳动量,是反映变矩器能否高速工作的关键指标。配油套径向圆跳动除了受零件公差分配影响,还受装配序列的影响。虚拟现实辅助装配虽可用于产品的可装配性设计,但缺失公差信息,无法反映产品的实际... 液力变矩器装配体公差,即配油套的径向圆跳动量,是反映变矩器能否高速工作的关键指标。配油套径向圆跳动除了受零件公差分配影响,还受装配序列的影响。虚拟现实辅助装配虽可用于产品的可装配性设计,但缺失公差信息,无法反映产品的实际装配质量。基于Unity3D渲染引擎,建立了集成三维信息标注、公差分析、公差优化和试验验证4个模块的虚拟现实辅助公差优化的虚拟装配系统。建立了以提高装配精度为目标,限制装配成本和质量损失的公差优化模型,提出了最大适应度值的一半为判断标准的交叉操作,改进了自适应遗传算法,以2个变量的Schaffer函数进行了算法验证,采用蒙特卡洛法进行了装配体位置公差预测。虚拟装配试验结果表明,虚拟装配系统可实现液力变矩器装配体公差组成环零件设计公差的优化,以及预测不同装配序列下装配体的位置公差,提高了液力变矩器公差设计效率。 展开更多

关键词 虚拟现实辅助装配 液力变矩器 径向圆跳动 公差分析 改进的自适应遗传算法 装配体公差优化

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一种新型算法在光伏最大功率跟踪中应用 被引量：10

10

作者 刘文涛 张容畅 +1 位作者 董雨欣 史丽萍 《电测与仪表》 北大核心 2018年第1期72-77,共6页

最大功率点跟踪算法是实现太阳能利用率的最大化有效途径之一,光伏组件的非线性和光伏阵列的多峰特性导致最大功率点跟踪变得更为困难。传统算法易陷入局部极值,大多智能算法存在计算成本高、时间长和系统振荡等问题,这将进一步导致系... 最大功率点跟踪算法是实现太阳能利用率的最大化有效途径之一,光伏组件的非线性和光伏阵列的多峰特性导致最大功率点跟踪变得更为困难。传统算法易陷入局部极值,大多智能算法存在计算成本高、时间长和系统振荡等问题,这将进一步导致系统不稳定。径向移动算法具有简单、快速和消除振荡等优势,但在搜索过程中,粒子的随机性导致系统振荡大,对此提出一种改进方法。最后,以AD260组件为对象,建立基于BOOST电路的光伏系统模型,分别验证光伏组件在各光照下的最大功率点跟踪和光伏阵列在局部阴影下的最大功率点跟踪,结果发现改进后算法能快速准确地进行最大功率点跟踪。 展开更多

关键词 最大功率点跟踪 径向移动算法 BOOST电路

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基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究 被引量：14

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作者 文常保 马文博 刘鹏里 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期917-923,共7页

针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的... 针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到的温湿度误差较小,拟合精度大于0.95,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 改进遗传算法 RBF神经网络 结构优化 环境预测

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