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基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量:3
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作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT方法 被引量:1
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作者 梁秋艳 孙井也 +2 位作者 迟佳 田文豪 赵子瀚 《电源技术》 北大核心 2025年第3期662-668,共7页
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算... 光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪 麻雀搜索算法 改进算法
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基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量:2
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作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量:1
4
作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
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基于UWB的矿井下人员协同定位算法
5
作者 王磊 张文博 +3 位作者 于金霞 贺军义 袁瑞甫 高岩 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期201-208,共8页
目的针对矿井下定位盲区、工作面人员定位精度不足以及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差等问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)技术的矿井人员协同定位算法,旨在显著提升定位精度,优化基站部署方案,并为矿井安全管理提供高... 目的针对矿井下定位盲区、工作面人员定位精度不足以及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差等问题,提出一种基于超宽带(ultra-wideband,UWB)技术的矿井人员协同定位算法,旨在显著提升定位精度,优化基站部署方案,并为矿井安全管理提供高效、可靠的技术支持。方法首先,算法利用矿井人员携带的移动节点作为中继节点,构建协同定位机制,通过信号中继有效降低UWB基站在井下工作面的部署密度和通信半径要求。这种设计不仅适应复杂巷道环境,减少定位盲区,还可显著提升信号覆盖范围,克服空间狭窄和基站布设受限的挑战。其次,为解决NLOS误差对定位精度的影响,算法采用两阶段误差消减策略:通过高斯模型对NLOS误差进行初步建模与校正,有效削弱由墙体、设备等障碍物引起的信号传播偏差;结合网格筛选策略,通过划分网格并剔除异常值,进一步提高定位数据的可靠性。最后,算法引入一种改进的麻雀搜索算法,通过自适应步长和动态权重机制优化全局寻优过程,显著提升收敛速度和定位精度。结果仿真结果表明,所提算法平均定位精度达到0.19 m,相较于同类型效果较优的相关算法具有更高的精度和稳定性,且在基站数量较少时仍能保持优异性能,计算效率满足实时需求。结论所提算法有效解决了井下定位的技术难题,为矿井人员的安全监控提供了高效、精准的解决方案,具有重要的理论和应用价值。 展开更多
关键词 超宽带 人员辅助协同定位 通信半径 网格筛选 改进麻雀算法
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基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
6
作者 池小波 续泽晋 +1 位作者 贾新春 张伟杰 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1387-1394,共8页
碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利... 碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)算法将信号按频率特性分解为子序列,再将全部分量增广(component augmentation,CA)作为模型输入,以减少模型的训练时间。其次,考虑到该模型超参数选择困难,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的超参数进行寻优。以山西某发电厂2×25 MW锅炉的历史数据为样本,利用5种评价指标将所提模型与BP、LSTM、CNN及其混合模型进行对比。结果表明,所提混合模型在预测火力发电碳排放中各指标均有最佳的准确度且模型训练速度明显提升。 展开更多
关键词 碳排放预测 小波包分解 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络
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基于改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化与数字孪生实现
7
作者 毛海杰 赵楠 冯小林 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1822-1832,共11页
针对传统直流电机调速方法在可靠性、智能化和调试效率等方面的不足,提出了一种改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化方法,并将优化结果应用于基于数字孪生技术的虚拟调试中。首先,分别采用黄金正弦和柯西变异策略改进麻雀搜索算法中发... 针对传统直流电机调速方法在可靠性、智能化和调试效率等方面的不足,提出了一种改进麻雀搜索算法的直流电机调速优化方法,并将优化结果应用于基于数字孪生技术的虚拟调试中。首先,分别采用黄金正弦和柯西变异策略改进麻雀搜索算法中发现者和加入者的位置更新,以增加搜索的多样性和全局搜索能力;其次,将改进麻雀搜索算法应用于直流电机调速系统中,以优化转速环的比例积分(proportional integral,PI)控制器参数;最后,构建了直流电机调速系统的数字孪生模型,并基于OPC服务器实现了优化算法与数字孪生模型之间的交互。实验结果表明,改进麻雀搜索算法提高了直流电机调速系统的控制精度和鲁棒性;仿真得到的控制参数优化结果可以应用于数字孪生模型中,以提高直流电机的调试效率。 展开更多
关键词 改进麻雀搜索算法 直流电机调速 数字孪生 OPC通信
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基于SD-ISSA-DALSTM的交通运输业碳排放预测
8
作者 王庆荣 王俊杰 +1 位作者 朱昌锋 郝福乐 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期66-81,共16页
针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,... 针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,将交通碳排放数据序列分解为不同频率的模态分量,再利用样本熵对各分量复杂度进行量化,并利用变分模态分解对熵值最高的分量进行二次分解,进一步弱化交通碳排放数据序列的波动性和非线性;然后,为挖掘交通碳排放量与其影响因素间的关联性,构建基于双重注意力机制优化的LSTM(DALSTM)模型,在LSTM模型的输入端嵌入特征注意力机制,突出关键输入特征;同时,在输出端嵌入时间注意力机制,提取关键历史时刻信息;最后,结合Circle混沌映射、动态惯性权重因子和混合变异算子策略改进SSA算法,并对各模态分量分别建立ISSA-DALSTM模型,接着对各模态分量预测值进行重构。用所测算的中国交通运输业1990—2019年碳排放数据来对模型进行验证,结果表明,所提模型的均方根误差、均方误差、平均绝对百分比误差分别为5.3088、3.5661、0.4439,均优于其他对比模型,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 交通运输业 碳排放预测 二次分解 双重注意力机制 改进麻雀搜索算法
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计及小概率场景能源管线风险的综合能源系统多目标扩展规划
9
作者 黄南天 赵暄远 +1 位作者 蔡国伟 郭玉 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期197-207,共11页
随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩... 随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩展规划方法。建立基于耦合对抗变分自编码器的场景生成模型,生成冷-热-电-气负荷场景,获取典型场景与小概率高用能场景;在此基础上,以系统扩展规划成本最低及小概率高用能场景能源管线风险最低为目标,建立计及小概率高用能场景的冷-热-电-气综合能源系统扩展规划模型;采用改进麻雀搜索优化算法进行算例求解,实现冷-热-电-气综合能源系统扩展规划,提升综合能源系统扩展规划经济性与运行可靠性。 展开更多
关键词 综合能源系统 扩展规划 小概率高用能场景 耦合对抗变分自编码器 改进麻雀搜索优化算法
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分布式光伏功率预测的时空特征融合方法研究
10
作者 张晓辉 刘钰婷 +1 位作者 马锴 钟嘉庆 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第S1期231-244,共14页
准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该... 准确的光伏功率预测对电网调度和电站运行具有重要意义。由于分布式光伏(distributed photovoltaics,DPV)系统受多种时空因素影响,传统基于单一模型的方法难以充分挖掘其时序变化规律与空间相关特性,导致预测精度低、模型适应性弱。该文提出一种融合时空特征,结合麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和差分移动自回归平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型的DPV功率预测方法。首先,提出基于斯皮尔曼相关系数筛选与历史光伏功率高度相关的气象因素,并将其输入到SSA优化的XGBoost模型中,以提取和预测时间相关性特征;然后,结合日累计发电量与功率变化率,提出一种基于天气类型的光伏功率数据分类方法,并进一步提出利用斯皮尔曼分析识别与目标站点功率高度相关的参考电站;在此基础上,构建结合动态权重的ARIMA模型,实现对空间相关性特征的建模与预测;最后,提出一种基于信息熵加权的时空特征融合框架模型,根据时间与空间预测模型的误差动态调整其贡献度,生成融合预测结果。以f1电站为研究对象的对比实验结果表明,该文所提出的方法在预测精度与鲁棒性方面均优于传统单一模型,验证了其在DPV功率预测中的实用性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 时空特征融合 功率预测 麻雀搜索算法-极端梯度提升算法-差分移动自回归平均模型 信息熵
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基于改进麻雀搜索算法的微电网容量优化配置
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作者 李圣清 高泽华 +1 位作者 乔靖潇 吴京航 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期424-433,共10页
为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针... 为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针对麻雀搜索算法出现的收敛精度不足及易陷入局部最优的问题,提出改进麻雀搜索算法,首先采用混沌反向学习策略使初始种群分布均匀;其次加入黄金正弦公式提高算法收敛精度;再引入动态权重因子改善算法动态性能,提高全局搜索能力;最后利用混合变异扰动策略、贪心策略跳出局部最优。将ISSA与麻雀搜索算法、灰狼算法以及鲸鱼算法进行对比测试,验证了该文所提算法具有更高的收敛精度以及更快的收敛速度,并选取某地区实际数据进行算例仿真,所求取的综合发电成本相比其他3种算法分别降低了6.39%、7.35%、11.68%,验证了ISSA的有效性和优越性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能 改进麻雀搜索算法 容量优化
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基于SSA-VMD-LIESN的短期风电功率预测方法研究
12
作者 杨宁宁 王怡昕 +1 位作者 吴朝俊 马芝瑞 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期440-447,共8页
短期风电功率预测精度提升可增强电力系统调节能力与消纳水平,并为风电优化决策提供数据支撑。为了提高短期风电功率的预测精度,提出一种基于SSA-VMD-LIESN的预测模型。首先通过麻雀搜寻算法(SSA)求解最优的变分模态分解(VMD)参数,将复... 短期风电功率预测精度提升可增强电力系统调节能力与消纳水平,并为风电优化决策提供数据支撑。为了提高短期风电功率的预测精度,提出一种基于SSA-VMD-LIESN的预测模型。首先通过麻雀搜寻算法(SSA)求解最优的变分模态分解(VMD)参数,将复杂的风电功率历史数据分解为不同频率的模态分量。随后通过样本熵计算反映其复杂程度,并将具有相似特征的分量融合重构。最后结合具有良好非线性预测能力的泄漏积分型回声状态网络(LIESN),构成SSA-VMD-LIESN预测模型,并将预测结果与传统LIESN、长短期记忆网络(LSTM)以及BP神经网络进行对比分析。研究结果表明,该模型训练快速,具有较好的短期风电功率预测能力。 展开更多
关键词 风电 预测 变分模态分解 麻雀搜索算法 泄漏积分型回声状态网络
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液压伺服系统的改进自抗扰控制
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作者 魏立新 秦鹏帅 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第5期429-435,470,共8页
液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法... 液压伺服系统具有输出功率大的特点,因此在工业领域得到了广泛的应用,但液压伺服系统的建模不确定性和外界扰动影响了系统的位置跟踪控制性能。针对该问题,本文提出一种基于径向基函数神经网络的自抗扰控制器,并结合改进的麻雀搜索算法对参数进行调整。首先,利用AMEsim-Simulink软件对液压伺服系统进行协同仿真,完成控制对象的构建,通过物理仿真降低数学建模不确定性的影响。其次,构建径向基函数神经网络对被控对象受到的扰动进行补偿,近似地认为原对象受到的扰动变化范围变小,从而提高控制品质。最后,针对自抗扰控制器参数较多且相互耦合、参数调整困难问题,采用改进的麻雀搜索算法对自抗扰控制器的参数进行优化。仿真结果表明,复合控制系统可以大大降低超调量,提高控制精度。 展开更多
关键词 自抗扰控制 神经网络 改进麻雀搜索算法 液压伺服系统控制
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多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究 被引量:1
14
作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
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多策略改进的SSA-VMD和BiLSTM的水泵机组特征识别 被引量:1
15
作者 张兼博 曾云 李想 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第6期588-594,共7页
提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合... 提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合特征向量.最终,将多维特征向量输入故障诊断模型进行特征分类.试验结果表明,在给定数据集下,所提故障诊断方法准确率高达98.75%.同时,为探究所提模型的良好效果,引入SSA,WOA,GTO进行对比分析,结果显示在相同模型条件下,ISSA算法效果明显优于其他优化算法.并且,采用多维统计指标构建特征向量的效果也明显优于利用单一指标作为故障特征.研究成果为处理实际振动信号提供了一种有效解决方案. 展开更多
关键词 水泵机组 特征提取 改进的麻雀搜索算法 多维特征指标 故障诊断
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基于相似日与ISC-BiLSTM的短期光伏功率预测方法 被引量:1
16
作者 杨轶航 韩璐 +3 位作者 史华勃 邓鑫隆 陈梓桐 孙如田 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期676-685,共10页
针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首... 针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首先通过相关性计算,筛选出影响光伏功率的主要气象因子;再使用模糊C均值聚类(FCM)方法对存在相似天气特征的相似日进行聚类;然后通过加入SE的CNN对主要气象参数与历史功率的时空特征进行充分提取;接着利用BiLSTM对数据序列间的依赖关系进行捕捉;最后通过ISSA对模型的超参数进行寻优,并选择超参数最优的模型进行功率预测。对比实验与仿真结果表明,该方法预测误差较低,能实现日前分钟级短期光伏功率的准确预测。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 神经网络 注意力机制 改进麻雀算法 模糊聚类
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小样本条件下车削加工工艺碳排放多目标预测研究 被引量:1
17
作者 杨历夏 王宇钢 +2 位作者 唐祎晖 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期73-79,共7页
针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向... 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。 展开更多
关键词 小样本条件 车削加工工艺 碳排放多目标预测 反向传播神经网络 改进麻雀搜索算法
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基于SSA优化的变论域模糊PID控制器及其污水处理过程应用 被引量:1
18
作者 李志峰 熊伟丽 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期339-347,共9页
由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行... 由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行跟踪控制。首先利用SSA优化第5单元和第2单元的变论域模糊PID控制器的PID初始参数值;然后进行二次寻优,即对量化因子和比例因子进行优化,并设计基于模糊规则的论域自适应调整策略在线整定控制器参数,以提高控制器的跟踪精度;最后应用污水处理过程国际基准仿真平台进行恒值和动态变值跟踪控制的实验验证。实验结果表明,与基于自适应伸缩因子变论域模糊PID控制器、模糊PID控制器、常规PID控制器相比,所设计控制器的绝对误差积分指标明显降低,在有效降低能耗的同时提升了出水水质。 展开更多
关键词 污水处理过程 麻雀搜索算法 变论域模糊 比例、积分、微分控制器 参数优化
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基于改进麻雀优化算法的概率积分法参数反演
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作者 白纪成 王建敏 +2 位作者 李晓 李延辉 张治军 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期395-402,共8页
为解决麻雀优化算法(SSA)在开采沉陷预测模型参数反演计算中收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种改进的麻雀优化算法(ISSA)。该算法在种群初始化过程加入Kent映射,增强种群个体的均匀分布;在发现者位置更新中引入鹦鹉优化算法的... 为解决麻雀优化算法(SSA)在开采沉陷预测模型参数反演计算中收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种改进的麻雀优化算法(ISSA)。该算法在种群初始化过程加入Kent映射,增强种群个体的均匀分布;在发现者位置更新中引入鹦鹉优化算法的觅食行为,并根据适应度调整安全值;融合t扰动分布和透镜反向学习策略,提高算法的性能。分别采用鲸鱼优化算法(WOA)、SSA、ISSA对概率积分法(PIM)的参数进行反演,利用含有反演参数的PIM对实验工作面的沉降值、抗粗差干扰能力、抗随机误差进行仿真实验。研究结果表明:与WOA、SSA相比,采用ISSA反演参数的PIM仿真效果最优。将ISSA应用于工程实例,反演参数的PIM计算值更接近实际值。研究成果为提高沉陷预计精度与矿区灾害检测提供参考。 展开更多
关键词 概率积分法 麻雀优化算法 鹦鹉优化算法 Kent映射 透镜反向学习 开采沉陷
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多策略改进SSA优化KELM的边坡稳定性预测模型 被引量:13
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作者 祁云 薛凯隆 +3 位作者 李绪萍 汪伟 白晨浩 吉准泽 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期92-98,共7页
为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡... 为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡稳定性评价数据集;其次,引入Sine混沌映射、Levy飞行策略、动态自适应权重以及融合最优爆炸策略和反向学习改进麻雀搜索算法(SSA),以提高其全局搜索能力和稳定性;而后利用ISSA优化KELM中的核参数ψ和正则化系数C,提升其预测精度,同时避免KELM出现过拟合现象;最后,对比分析ISSA-KELM模型与SSA-KELM、粒子群优化算法(PSO)-KELM以及PSO-支持向量机(SVM)模型的预测结果,并将ISSA-KELM模型应用于山西某露天煤矿。结果表明:ISSA-KELM模型的准确率、精确率、召回率和F 1分数分别达到了0.9459、1、0.8667和0.929,均优于SSA-KELM、PSO-KELM和PSO-SVM模型,模型的预测结果与实际值最为接近,表明所建ISSA-KELM模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 边坡稳定性 预测模型 改进麻雀搜索算法(ISSA) 核极限学习机(KELM) 预测指标 混淆矩阵
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