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Hybrid Marine Predators Optimization and Improved Particle Swarm Optimization-Based Optimal Cluster Routing in Wireless Sensor Networks(WSNs) 被引量:1
1
作者 A.Balamurugan Sengathir Janakiraman +1 位作者 M.Deva Priya A.Christy Jeba Malar 《China Communications》 SCIE CSCD 2022年第6期219-247,共29页
Wireless Sensor Networks(WSNs)play an indispensable role in the lives of human beings in the fields of environment monitoring,manufacturing,education,agriculture etc.,However,the batteries in the sensor node under dep... Wireless Sensor Networks(WSNs)play an indispensable role in the lives of human beings in the fields of environment monitoring,manufacturing,education,agriculture etc.,However,the batteries in the sensor node under deployment in an unattended or remote area cannot be replaced because of their wireless existence.In this context,several researchers have contributed diversified number of cluster-based routing schemes that concentrate on the objective of extending node survival time.However,there still exists a room for improvement in Cluster Head(CH)selection based on the integration of critical parameters.The meta-heuristic methods that concentrate on guaranteeing both CH selection and data transmission for improving optimal network performance are predominant.In this paper,a hybrid Marine Predators Optimization and Improved Particle Swarm Optimizationbased Optimal Cluster Routing(MPO-IPSO-OCR)is proposed for ensuring both efficient CH selection and data transmission.The robust characteristic of MPOA is used in optimized CH selection,while improved PSO is used for determining the optimized route to ensure sink mobility.In specific,a strategy of position update is included in the improved PSO for enhancing the global searching efficiency of MPOA.The high-speed ratio,unit speed rate and low speed rate strategy inherited by MPOA facilitate better exploitation by preventing solution from being struck into local optimality point.The simulation investigation and statistical results confirm that the proposed MPOIPSO-OCR is capable of improving the energy stability by 21.28%,prolonging network lifetime by 18.62%and offering maximum throughput by 16.79%when compared to the benchmarked cluster-based routing schemes. 展开更多
关键词 marine predators optimization algorithm(MPOA) Particle Swarm optimization(PSO) Optimal Cluster-based Routing Cluster Head(CH)selection Wireless Sensor Networks(WSNs)
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基于MPA算法的螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度逆辨识
2
作者 刘鑫 张月 杨建 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期164-172,共9页
针对螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度的逆辨识问题,如何在提高逆辨识精度及效率的基础上有效降低振动测试和时间成本仍面临挑战。为此,提出了一种基于海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)和模态振型识别的螺栓连接硬涂层... 针对螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度的逆辨识问题,如何在提高逆辨识精度及效率的基础上有效降低振动测试和时间成本仍面临挑战。为此,提出了一种基于海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)和模态振型识别的螺栓连接硬涂层圆柱壳弹性约束刚度逆辨识方法,该方法通过建立螺栓连接硬涂层圆柱壳动力学虚拟样机和弹性约束硬涂层圆柱壳动力学有限元模型,利用ANSYS-MATLAB联合仿真技术对不同预紧力条件下的约束刚度进行迭代辨识,数值试验结果表明该方法具有较好的逆辨识综合性能且成本较低。同时,以NiCoCrAlY+YSZ硬涂层圆柱壳为例,着重从单变量和多变量约束刚度影响分析方面进一步完善螺栓连接条件下约束刚度对硬涂层圆柱壳结构振动特性的作用规律。结果表明,随着各向约束刚度的增大,结构固有频率呈现先快速增加后逐渐稳定的变化趋势,当较大的刚度数值将使螺栓连接弹性约束转变为固支约束,且低周向波数固有频率对约束刚度变化较为敏感;轴向约束刚度k u对结构固有频率影响较为显著,而径向约束刚度k_(w)和扭转约束刚度k t影响相对较小,且影响幅度取决于其周向波数n,当扭转约束刚度k t≥1×10^(4)N·m/rad时对结构固有频率影响可忽略不计。 展开更多
关键词 硬涂层圆柱壳 逆辨识 螺栓连接 弹性约束 海洋捕食者算法(mpa)优化
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基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究
3
作者 占贻畅 秦喜文 +2 位作者 陈冬雪 董小刚 徐定鑫 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1143,共11页
旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多... 旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多样性和群体聚集度的海洋捕食者算法,充分发挥MPA算法探索与开发性能。其次,将改进的海洋捕食者算法用于优化正则化极限学习机(IMPA-RELM)的权重与偏置,以归一化均方根误差作为适应度函数,确定最佳权重和偏置参数。最后,将所构建的IMPA-RELM模型应用于九寨沟和查干湖景区单日客流量预测研究。实验结果表明,所提出的IMPA-RELM模型不仅显著提升了RELM的模型性能,相比于LS-SVM、BPNN和LSTM等基线模型,也具有更强的预测性能与泛化能力,能够为景区运营管理和旅游政策制定提供重要参考。 展开更多
关键词 景点客流量预测 海洋捕食者算法 机器学习 正则化极限学习机 参数优化
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基于PCA-MPA-ANFIS模型的年径流预测研究 被引量:24
4
作者 李代华 崔东文 《水电能源科学》 北大核心 2020年第7期24-29,共6页
为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入... 为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入数据简洁且更具代表性;利用MPA优化ANFIS条件参数和结论参数,建立PCA-MPA-ANFIS径流预测模型,并构建PCA-MPA-支持向量机(SVM)、PCA-MPA-BP作对比模型;基于云南省革雷站、新疆伊梨河雅马渡站年径流预测实例对PCA-MPA-ANFIS、PCA-MPASVM、PCA-MPA-BP模型进行验证。结果表明,MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;PCA-MPA-ANFIS模型对两个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.08%、4.49%,平均相对误差较PCA-MPA-SVM模型分别降低了32.5%、37.1%,较PCA-MPA-BP模型分别降低了58.2%、37.6%,具有较好的预测精度和泛化能力。可见将PCA-MPA-ANFIS模型用于径流预测是可行和有效的。 展开更多
关键词 径流预测 自适应神经模糊推理系统 海洋捕食者算法 仿真验证 数据降维 参数优化
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MPA-MMD方法在变转速齿轮箱振动信号特征提取中的应用 被引量:2
5
作者 张亢 麻云娇 +2 位作者 袁志文 陈向民 田泽宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期127-135,共9页
变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine p... 变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine predators algorithm, MPA)求解MMD方法中的关键优化问题,进而提出了基于MPA优化的MMD(MPA-MMD)方法。MPA-MMD方法将每一个分量表示为一组加权特征向量的线性组合,因为不依赖时间尺度特征,所以特别适合分解具有时频重叠或跨频带特征的复杂信号。通过设置具有分量重叠、跨频带和波动性特征的加噪仿真信号,将MPA-MMD与基于其他优化算法的MMD,以及多通道变分模态分解进行了对比分析,结果表明MPA-MMD在分解效果、收敛性和抑噪性方面的优势;在此基础上,针对变转速工况下齿轮箱振动信号具有分量重叠和跨频带的复杂特征,将MPA-MMD应用于变转速工况下齿轮箱振动信号的特征提取,具有针对性的试验信号分析结果表明,MPA-MMD可直接准确地获得受转速影响的故障分量。 展开更多
关键词 多通道多分量分解(MMD) 优化问题求解 海洋捕食者算法(mpa) 变转速工况 齿轮箱 故障特征提取
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基于MPA优化MKL-FSVDD模型的聚合釜设备故障诊断 被引量:1
6
作者 李国友 才士文 +3 位作者 李东朔 张新魁 贾曜宇 宁泽 《高技术通讯》 CAS 2022年第4期379-391,共13页
针对化工流程工业数据具有强非线性、易受噪声影响和故障为多分类的问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)优化多核学习-模糊支持向量机数据描述(MKL-FSVDD)的故障诊断方法。利用MKL构建的多核函数,弥补单核函数的局限性,对非线性故障... 针对化工流程工业数据具有强非线性、易受噪声影响和故障为多分类的问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)优化多核学习-模糊支持向量机数据描述(MKL-FSVDD)的故障诊断方法。利用MKL构建的多核函数,弥补单核函数的局限性,对非线性故障数据分类具有较强的适应性;引入MPA对MKL-FSVDD模型的核参数进行高效寻优,解决核参数选择难题。通过在TE数据平台上的对照实验,验证MPA-MKL-FSVDD模型故障诊断的有效性能;最后将故障诊断模型应用于聚氯乙烯(PVC)聚合反应中,利用70m^(3)的聚合釜设备历史数据集进行仿真验证。结果表明该方法充分利用复杂样本集的数据信息,并在参数寻优阶段快速、稳定获得最优解,保证了故障分类的效率和准确度。 展开更多
关键词 故障诊断 海洋捕食者算法(mpa) 多核学习(MKL) 模糊隶属度 聚合釜
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基于混合优化算法的电磁监测裂缝参数识别 被引量:1
7
作者 曾波 杨扬 +5 位作者 宋毅 陈珂 徐尔斯 王怡亭 徐颖洁 裴婧 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第3期684-693,共10页
压裂实时监测是水力压裂效果评价和工程参数优化的重要保障措施之一。传统电磁监测裂缝参数识别方法的准确性和精度难以保证,影响了监测效果。为了提高裂缝参数识别能力,提出了一种基于海洋捕食者密度聚类混合优化算法的电磁监测裂缝参... 压裂实时监测是水力压裂效果评价和工程参数优化的重要保障措施之一。传统电磁监测裂缝参数识别方法的准确性和精度难以保证,影响了监测效果。为了提高裂缝参数识别能力,提出了一种基于海洋捕食者密度聚类混合优化算法的电磁监测裂缝参数识别方法。利用海洋捕食者算法(MPA)进行多次寻优,以每次寻优结果作为初始数据集,然后,利用密度聚类算法(DBSCAN)进行聚类,构建中间样本数据集,最后,抽取该样本数据中值作为最终输出结果。采用Rastrigin函数进行测试,分析混合优化算法寻优能力。测试结果表明,相对粒子群优化算法(PSO),MPA算法单次寻优效果较佳。但两种算法寻优结果均具有较强随机性,其中,PSO和MPA算法50次寻优精度分别为10^(-7)~10^(2)和10^(-10)~10^(-2),而改进的混合优化算法寻优效果更稳定,寻优精度达10^(-7)。构建缝长、方位压裂模型并进行了数值模拟实验,结果表明,在噪声低于15%时,缝长和方位识别平均绝对误差分别小于1 m和1°。利用改进的算法对四川盆地某井页岩气压裂电磁监测实测数据进行分析,确定了裂缝改造的长度(缝长)与方位。实例分析结果验证了改进算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 水力压裂 电磁法 海洋捕食者算法 密度聚类算法 实时监测 裂缝参数识别
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改进海洋捕食者算法的机器人路径规划
8
作者 戚得众 田晨 +2 位作者 袁丽峰 吴云志 郑拓 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期153-159,共7页
为克服海洋捕食者算法存在的初始种群分布不均、收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,提出一种改进的海洋捕食者算法(GMPA)。首先,在初始化种群时采用Sobol序列和对立学习相结合的策略,得到更加均匀随机的初始解;再引入惯性权重系数和柯... 为克服海洋捕食者算法存在的初始种群分布不均、收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,提出一种改进的海洋捕食者算法(GMPA)。首先,在初始化种群时采用Sobol序列和对立学习相结合的策略,得到更加均匀随机的初始解;再引入惯性权重系数和柯西变异来更新种群,提高算法跳出局部最优的能力;最后,针对更新后的种群,结合随机性学习策略来增加迭代过程中种群的多样性。为验证所提算法的有效性,选用7个标准测试函数对其性能进行评估;并选用3组复杂度不同的栅格地图,对改进后的算法与原始算法开展路径规划对比实验。实验结果表明:改进后的海洋捕食者算法在机器人路径规划问题中表现出良好的性能,显著提高了收敛速度并增强了优化能力。 展开更多
关键词 路径规划 海洋捕食者算法 Sobol序列 对立学习策略 种群分布 随机性学习策略 路径寻优
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基于改进海洋捕食者算法的输电塔结构优化
9
作者 周庆丰 余宗斌 +2 位作者 张树林 鲁杭 周焕林 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期539-547,共9页
为确保输电塔架线施工时取消临时拉线工况下输电塔架线施工安全,需对其结构进行优化设计。文章建立输电塔结构的计算模型,采用罚函数法确定海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的目标函数;考虑到MPA易陷入局部最优、收敛速... 为确保输电塔架线施工时取消临时拉线工况下输电塔架线施工安全,需对其结构进行优化设计。文章建立输电塔结构的计算模型,采用罚函数法确定海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的目标函数;考虑到MPA易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种融合折射反向学习策略和黄金正弦算法的改进海洋捕食者算法(improved marine predators algorithm,IMPA),并将其在6个基准测试函数数值实验中与其他算法进行比较,结果表明IMPA具有更好的收敛性和求解精度。利用IMPA对输电塔结构在特殊工况下进行优化,结果表明IMPA可以对三维杆系结构进行优化设计,优化后的输电塔具有较好的力学性能。 展开更多
关键词 输电塔 海洋捕食者算法(mpa) 结构优化 离散化变量 极限承载力
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多子群改进的海洋捕食者算法 被引量:9
10
作者 张磊 刘升 +1 位作者 高文欣 郭雨鑫 《微电子学与计算机》 2022年第2期51-59,共9页
文章针对海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm,MPA)求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群改进的海洋捕食者算法(Multi-subpopulation Marine Predators Algorithm,MSMPA).根据不同适应度值将海洋捕食者种群分为领导者... 文章针对海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm,MPA)求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群改进的海洋捕食者算法(Multi-subpopulation Marine Predators Algorithm,MSMPA).根据不同适应度值将海洋捕食者种群分为领导者、追随者和衔尾者三个子群.领导者子群保持位置不变,追随者子群进行高斯变异,衔尾者子群由全局最优位置和平均位置矢量生成.使用不同维度的经典基准函数来评估改进海洋捕食者算法的效率.实验结果显示,经过改进的海洋捕食者算法拥有更高的寻优精度和稳定性. 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 多子群 高斯变异 函数优化
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不同车型新能源车在城市冷链物流配送中的路径优化 被引量:8
11
作者 闫淼 初良勇 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第4期51-59,共9页
为解决城市冷链物流所带来的环境污染问题,采用不同车型新能源车进行配送,在客户时间窗、车辆载质量、新能源车电量限制和充电需求等约束下,构建配送总成本最低的不同车型新能源车在冷链物流配送中的路径优化模型。根据该模型的特点,设... 为解决城市冷链物流所带来的环境污染问题,采用不同车型新能源车进行配送,在客户时间窗、车辆载质量、新能源车电量限制和充电需求等约束下,构建配送总成本最低的不同车型新能源车在冷链物流配送中的路径优化模型。根据该模型的特点,设计一种融合海洋掠食者算法(marine predators algorithm,MPA)与蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的算法(记为MPA-ACO)进行求解。该算法能有效提高初期搜索能力和全局搜索能力。由算例对比分析可得:较单一车型配送,采用多种车型进行配送可以合理利用车辆资源,降低物流成本。通过改变一定区域内充电站数量,分析充电站数量的增减对配送总成本的影响,为企业提供车辆分配与充电站布局的新思路。利用实际数据进行实验,证明所构建的模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题(VRP) 冷链物流 多车型新能源车 蚁群算法(ACO) 海洋掠食者算法(mpa)
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基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰方法 被引量:2
12
作者 张荣翔 戴永寿 +1 位作者 李立刚 金久才 《现代电子技术》 2023年第5期119-125,共7页
为提高无人船局部动态避障的规范性、安全性和经济性,提出一种基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰决策方法。首先,根据无人船运动约束、避免碰撞约束与避碰规则约束限定避碰决策的搜索空间;其次,以船舶碰撞的危险程度和航程损失为指标... 为提高无人船局部动态避障的规范性、安全性和经济性,提出一种基于改进海洋捕食者算法的无人船避碰决策方法。首先,根据无人船运动约束、避免碰撞约束与避碰规则约束限定避碰决策的搜索空间;其次,以船舶碰撞的危险程度和航程损失为指标建立避碰目标函数;最后,提出基于种群更新成功率的改进海洋捕食者算法,求取约束范围内的最优避碰决策。仿真实验结果表明:所提方法最优个体适应度曲线在30次迭代内都能稳定收敛,且其最优值最小,优于其余智能算法,具有一定有效性。 展开更多
关键词 无人船 船舶避碰 避碰规划 海洋捕食者算法 全局优化算法 航行规则 仿真验证
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基于出动效率最大的离场优化排序 被引量:1
13
作者 唐鑫磊 沈堤 +1 位作者 张哲 余付平 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期25-32,共8页
飞机离场优化排序对于缓解跑道拥挤现象、提升作战体系出动效率具有重要意义。针对军航双跑道离场优化排序问题,首先建立了基于飞机在预定空域形成“任务包”时间最小为目标函数的优化排序模型,然后设计了一种基于精英反向学习策略和黏... 飞机离场优化排序对于缓解跑道拥挤现象、提升作战体系出动效率具有重要意义。针对军航双跑道离场优化排序问题,首先建立了基于飞机在预定空域形成“任务包”时间最小为目标函数的优化排序模型,然后设计了一种基于精英反向学习策略和黏菌觅食行为的改进海洋捕食者算法进行求解,最后通过一个仿真实验,与其他算法的优化结果进行对比,改进的海洋捕食者算法使得“任务包”形成时间明显缩短,有效提升了作战飞机的出动效率,可以应用于解决飞机离场优化排序问题。 展开更多
关键词 离场优化排序 海洋捕食者算法 精英式反向学习 黏菌觅食行为
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基于邻域粗糙集和海洋捕食者算法的特征选择方法 被引量:1
14
作者 龚荣 谢宁新 +1 位作者 李德伦 何雪东 《微电子学与计算机》 2022年第9期35-45,共11页
针对粗糙集模型中特征选择方法存在计算开销大、不能直接处理连续数据,以及海洋捕食者算法(MPA)处理优化问题仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域粗糙集(NRS)和海洋捕食者算法的特征选择方法.首先,使用基于Tent混沌... 针对粗糙集模型中特征选择方法存在计算开销大、不能直接处理连续数据,以及海洋捕食者算法(MPA)处理优化问题仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域粗糙集(NRS)和海洋捕食者算法的特征选择方法.首先,使用基于Tent混沌映射的反向学习和高斯扰动策略对原算法改进得到IMPA,再构建一种传输机制形成一种二进制算法;然后,基于邻域依赖度和特征子集长度构造适应度函数,使用IMPA不断迭代搜索出最优特征子集,设计一种元启发式特征选择算法.最后,在9个基准测试函数上评估IMPA的优化性能以及在UCI数据集上评估特征选择算法的分类能力.实验结果表明,在9个基准测试函数上IMPA的平均值、标准差明显优于粒子群优化算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA);在UCI数据集上,同基于粗糙集的优化特征选择算法、基于邻域粗糙集的优化特征选择算法相比,所提的特征选择方法在KNN分类器下的分类精度平均值分别提高了10.28~14.13个百分点、2.71~12.11个百分点,在CART分类器下的分类精度平均值分别提高了9.41~13.24个百分点、2.90~12.31个百分点. 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 邻域粗糙集 邻域依赖度 特征选择
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基于改进海洋捕食者算法的配电网储能多目标优化配置 被引量:9
15
作者 肖小龙 史明明 +2 位作者 周琦 魏于凯 赵波 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2565-2574,共10页
分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储... 分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储能规划成本最优三个指标的储能多目标优化配置模型;针对目前侧重改进传统优化算法求解储能配置多目标优化问题性能不足方面,采用一种基于快速非支配排序和边界交叉构造权重设置参考点的方法对海洋捕食者算法改进,进而求解配电网储能多目标优化模型,得出储能在配电网中的最佳并网位置、额定容量和储能电池调度周期内的充放电功率。通过在IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果显示:采用改进的多目标海洋捕食者算法能够有效地求解出在最优储能规划成本下使配电网经济、稳定运行的储能配置方案,及储能电池运行周期内最佳的充放电策略;并且通过对比多种智能优化算法,证明了所提改进海洋捕食者算法在求解储能多目标优化配置问题上具有良好的收敛性能、分布性能。 展开更多
关键词 改进海洋捕食者算法 多目标算法优化 配电网 分布式电源 储能配置
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基于海洋捕食者算法优化的长短期记忆神经网络径流预测 被引量:26
16
作者 胡顺强 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第2期78-82,90,共6页
为提高径流预测精度,研究提出海洋捕食者算法(MPA)与长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的径流预测方法。通过6个仿真函数对MPA、粒子群优化(PSO)算法进行测试,利用MPA优化LSTM隐藏层神经元数、训练次数等关键参数,基于主成分分析(PCA)降... 为提高径流预测精度,研究提出海洋捕食者算法(MPA)与长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的径流预测方法。通过6个仿真函数对MPA、粒子群优化(PSO)算法进行测试,利用MPA优化LSTM隐藏层神经元数、训练次数等关键参数,基于主成分分析(PCA)降维和不降维处理分别建立PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM径流预测模型,利用云南省落却站实测数据对PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM模型进行训练及预测,结果与PCA-LSTM、LSTM、PCA-MPA-SVM、MPA-SVM、PCA-MPA-BP、MPA-BP模型的训练、预测结果进行比较。结果表明:①MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。②PCA-MPA-LSTM、MPA-LSTM模型对实例拟合、预测的平均相对误差分别为1.18%、2.35%和1.94%、1.96%,预测效果优于其他6种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。③采用MPA优化LSTM关键参数能有效提高LSTM泛化能力和预测精度;数据降维模型的预测精度优于对应未降维模型的预测精度,数据降维处理能有效改善模型的预测效果。 展开更多
关键词 径流预测 长短期记忆神经网络 海洋捕食者算法 仿真验证 数据降维 参数优化
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一种用于求解约束优化问题的改进海洋捕食者算法
17
作者 刘勇 许树辉 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2022年第5期16-23,共8页
约束优化问题普遍存在于各科学和工程领域中,研究该类型问题的求解方法具有重要意义。在基本海洋捕食者算法的基础上,首先引入ε约束法,将算法的适用领域拓展到约束优化问题,然后通过引入基于佳点集理论的种群初始化方法、一般反向学习... 约束优化问题普遍存在于各科学和工程领域中,研究该类型问题的求解方法具有重要意义。在基本海洋捕食者算法的基础上,首先引入ε约束法,将算法的适用领域拓展到约束优化问题,然后通过引入基于佳点集理论的种群初始化方法、一般反向学习策略和基于Logisitic混沌映射的局部强化搜索策略,进一步提高了算法的寻优性能,从而构建了一种用于求解约束优化问题的新算法。 展开更多
关键词 约束优化问题 海洋捕食者算法 ε约束法 佳点集 一般反向学习策略 Logisitic混沌映射
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