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Structural reliability analysis using enhanced cuckoo search algorithm and artificial neural network 被引量:6
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作者 QIN Qiang FENG Yunwen LI Feng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1317-1326,共10页
The present study proposed an enhanced cuckoo search(ECS) algorithm combined with artificial neural network(ANN) as the surrogate model to solve structural reliability problems. In order to enhance the accuracy and co... The present study proposed an enhanced cuckoo search(ECS) algorithm combined with artificial neural network(ANN) as the surrogate model to solve structural reliability problems. In order to enhance the accuracy and convergence rate of the original cuckoo search(CS) algorithm, the main parameters namely, abandon probability of worst nests paand search step sizeα0 are dynamically adjusted via nonlinear control equations. In addition, a global-best guided equation incorporating the information of global best nest is introduced to the ECS to enhance its exploitation. Then, the proposed ECS is linked to the well-trained ANN model for structural reliability analysis. The computational capability of the proposed algorithm is validated using five typical structural reliability problems and an engineering application. The comparison results show the efficiency and accuracy of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 structural reliability enhanced cuckoo search(ECS) artificial neural network(ANN) cuckoo search(CS) algorithm
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A hybrid cuckoo search algorithm with feasibility-based rule for constrained structural optimization 被引量:5
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作者 龙文 张文专 +1 位作者 黄亚飞 陈义雄 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第8期3197-3204,共8页
Constrained optimization problems are very important as they are encountered in many science and engineering applications.As a novel evolutionary computation technique,cuckoo search(CS) algorithm has attracted much at... Constrained optimization problems are very important as they are encountered in many science and engineering applications.As a novel evolutionary computation technique,cuckoo search(CS) algorithm has attracted much attention and wide applications,owing to its easy implementation and quick convergence.A hybrid cuckoo pattern search algorithm(HCPS) with feasibility-based rule is proposed for solving constrained numerical and engineering design optimization problems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search algorithm and the exploitation capability of the pattern search method.Simulation and comparisons based on several well-known benchmark test functions and structural design optimization problems demonstrate the effectiveness,efficiency and robustness of the proposed HCPS algorithm. 展开更多
关键词 constrained optimization problem cuckoo search algorithm pattem search feasibility-based rule engineeringoptimization
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Solving material distribution routing problem in mixed manufacturing systems with a hybrid multi-objective evolutionary algorithm 被引量:7
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作者 高贵兵 张国军 +2 位作者 黄刚 朱海平 顾佩华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第2期433-442,共10页
The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency... The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency. A multi-objective model was presented for the material distribution routing problem in mixed manufacturing systems, and it was solved by a hybrid multi-objective evolutionary algorithm (HMOEA). The characteristics of the HMOEA are as follows: 1) A route pool is employed to preserve the best routes for the population initiation; 2) A specialized best?worst route crossover (BWRC) mode is designed to perform the crossover operators for selecting the best route from Chromosomes 1 to exchange with the worst one in Chromosomes 2, so that the better genes are inherited to the offspring; 3) A route swap mode is used to perform the mutation for improving the convergence speed and preserving the better gene; 4) Local heuristics search methods are applied in this algorithm. Computational study of a practical case shows that the proposed algorithm can decrease the total travel distance by 51.66%, enhance the average vehicle load rate by 37.85%, cut down 15 routes and reduce a deliver vehicle. The convergence speed of HMOEA is faster than that of famous NSGA-II. 展开更多
关键词 material distribution routing problem multi-objective optimization evolutionary algorithm local search
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Adaptive allocation strategy for cooperatively jamming netted radar system based on improved cuckoo search algorithm 被引量:3
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作者 De-jiang Lu Xing Wang +1 位作者 Xiao-tian Wu You Chen 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第6期285-297,共13页
The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DA... The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is proposed,whose core is to adjust allocation scheme of limited jamming resource of aircraft formation in real time to maintain the best jamming effectiveness against netted radar system.Firstly,considering the information fusion rules and different working modes of the netted radar system,a two-factor jamming effectiveness evaluation function is constructed,detection probability and aiming probability are adopted to characterize jamming effectiveness against netted radar system in searching and tracking mode,respectively.Then a nonconvex optimization model for cooperatively jamming netted radar system is established.Finally,a dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is constructed by improving path update strategies and introducing a global learning mechanism,and a three-step solution method is proposed subsequently.Simulation results are provided to demonstrate the advantages of the proposed optimization strategy and the effectiveness of the improved algorithm. 展开更多
关键词 cuckoo search algorithm Netted radar system Radar countermeasures Resource allocation Information fusion
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Control allocation for aircraft with input constraints based on improved cuckoo search algorithm 被引量:1
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作者 Yao LU Chao-yang DONG Qing WANG 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期1-5,共5页
The control allocation problem of aircraft whose control inputs contain integer constraints is investigated. The control allocation problem is described as an integer programming problem and solved by the cuckoo searc... The control allocation problem of aircraft whose control inputs contain integer constraints is investigated. The control allocation problem is described as an integer programming problem and solved by the cuckoo search algorithm. In order to enhance the search capability of the cuckoo search algorithm, the adaptive detection probability and amplification factor are designed. Finally, the control allocation method based on the proposed improved cuckoo search algorithm is applied to the tracking control problem of the innovative control effector aircraft. The comparative simulation results demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed improved cuckoo search algorithm in control allocation of aircraft. 展开更多
关键词 Control allocation OPTIMIZATION cuckoo search algorithm Innovative control effector aircraft TRACKING
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Cuckoo search algorithm-based optimal deployment method of heterogeneous multistatic radar for barrier coverage 被引量:1
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作者 LI Haipeng FENG Dazheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第5期1101-1115,共15页
This paper proposes an optimal deployment method of heterogeneous multistatic radars to construct arc barrier coverage with location restrictions.This method analyzes and proves the properties of different deployment ... This paper proposes an optimal deployment method of heterogeneous multistatic radars to construct arc barrier coverage with location restrictions.This method analyzes and proves the properties of different deployment patterns in the optimal deployment sequence.Based on these properties and considering location restrictions,it introduces an optimization model of arc barrier coverage and aims to minimize the total deployment cost of heterogeneous multistatic radars.To overcome the non-convexity of the model and the non-analytical nature of the objective function,an algorithm combining integer line programming and the cuckoo search algorithm(CSA)is proposed.The proposed algorithm can determine the number of receivers and transmitters in each optimal deployment squence to minimize the total placement cost.Simulations are conducted in different conditions to verify the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 heterogeneous multistatic radar(HMR) arc barrier coverage minimum deployment cost optimal deployment sequence cuckoo search algorithm(CSA)
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基于改进布谷鸟搜索算法的压气机特性曲线预测
7
作者 王巍 李哲 +3 位作者 刘祎阳 姜孝谟 刘朋 李士龙 《推进技术》 北大核心 2025年第1期219-227,共9页
为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化... 为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化BP(CS-BP)、径向基函数神经网络(RBF)、极限学习机(ELM)、自优化支持向量机(MSVM)和ICS-BP模型的预测结果。分析显示,ICS-BP模型整体预测结果的相对误差最小,普遍在±1%以内,评价指标展现出最高的精度和鲁棒性,预测结果具有最佳的泛化能力,且优化后的模型解决BP易陷入局部最优的问题;ELM和RBF模型运行速度较快的情况下依然具有良好的整体预测精度,但对于边界工况点预测效果欠佳,适用于对时间成本要求高的场景。针对7F重型燃气轮机和NASA74A型号压气机特性曲线,通过ICS-BP模型预测的压比特性精度较高,整体预测结果的平均绝对百分误差分别为1.129%和0.590%,进一步验证了其在特性预测方面的优势。 展开更多
关键词 压气机特性 曲线预测 改进布谷鸟搜索算法 神经网络 泛化能力
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求解PFSP的布谷鸟搜索算法研究进展
8
作者 亓祥波 王浩毅 +1 位作者 王宏伟 张浩 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期178-182,共5页
置换流水车间调度问题是很多实际制造型企业排产过程的代表性模型,当工件数量超过3时该问题属于NP难问题。布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖的自然启发式优化算法。首先对布谷鸟算法原理以及置换流水车间调度问题进行介绍;其次,综述... 置换流水车间调度问题是很多实际制造型企业排产过程的代表性模型,当工件数量超过3时该问题属于NP难问题。布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖的自然启发式优化算法。首先对布谷鸟算法原理以及置换流水车间调度问题进行介绍;其次,综述了近年来运用布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题的最新成果,总结了连续解向量向离散的工件排序常用的映射规则以及局部搜索常用的算子。最后,探讨了布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题进一步研究的方向。 展开更多
关键词 置换流水车间调度问题 布谷鸟搜索算法 元启发式算法
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基于改进布谷鸟搜索算法的无线传感器网络覆盖优化
9
作者 周恺卿 杨森宇 +1 位作者 康棣文 欧云 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期48-58,141,共12页
目的为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)覆盖率,提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search with multi-strategies,ICS-MS)算法。方法ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析... 目的为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)覆盖率,提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search with multi-strategies,ICS-MS)算法。方法ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析,通过建立马尔可夫模型,分析迭代过程,明确改进方向,降低自转移概率,减少平均理论迭代次数,进行一系列改进策略选择。首先,引入分阶段逐维更新策略,以减轻高维空间中的维度耦合效应,降低解空间的自转移概率;其次,在执行Lévy飞行操作后,依据个体适应度进行精英保留,并通过反向搜索操作扩展搜索域;最后,采用基于多策略的随机偏好游走算法,结合全局最优解的信息,引导种群向最优解方向进化。实验基于节点同构、节点感知范围与通信范围相同、节点实时感知假设,对WSN覆盖优化问题进行建模,并提出布谷鸟个体的构建方法。同时,以最大化WSN覆盖率为目标,实验采用点监测离散化方法,在节点数量20,30场景下,对ICS-MS算法与标准布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)及其6种变体(MACS,DA-DOCS,WCSDE,ICS-ABC-OBL,CSDE,ICS)进行比较。结果结果表明,ICS-MS算法在节点数20时,相较于对比算法,覆盖率平均提升17.12%~17.35%;在节点数30时,覆盖率平均提升10.09%~18.05%。结论ICS-MS算法在WSN覆盖优化领域展现出更均匀的节点分布、更高的覆盖率和更快的收敛速率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 马尔可夫链 布谷鸟搜索算法 逐维更新 反向搜索
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基于迁移学习的燃气管网泄漏定位方法
10
作者 陈岑 纪育博 +2 位作者 王欢 聂荣山 梁晓瑜 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期212-220,共9页
为增强燃气管网运行的可靠性与安全性,提高燃气管网泄漏故障的诊断能力,解决真实燃气管网泄漏数据样本稀缺及工况差异影响问题,提出基于迁移学习的燃气管网泄漏定位方法。首先,采用随机森林特征重要性排序方法,选取出TGNET仿真管网的5... 为增强燃气管网运行的可靠性与安全性,提高燃气管网泄漏故障的诊断能力,解决真实燃气管网泄漏数据样本稀缺及工况差异影响问题,提出基于迁移学习的燃气管网泄漏定位方法。首先,采用随机森林特征重要性排序方法,选取出TGNET仿真管网的5个压力监测点;然后,将3种不同压力工况下的压力监测点数据分别作为源域和目标域,输入特征,改进迁移学习传统联合概率分布适应(JDA)方法,以减小源域与目标域特征距离;最后,采用布谷鸟搜索(CS)算法,优化改进迁移学习算法的参数(映射后维度d'和学习率λ),实现无标签目标域泄漏管段的诊断。结果表明:所提复杂燃气管网泄漏定位方法可以有效提高无标签燃气管网泄漏识别效果,相比传统联合概率分布适应有更高的准确率。 展开更多
关键词 迁移学习 燃气管网 泄漏定位 随机森林 布谷鸟搜索(CS)算法 联合分布自适应(JDA)
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基于改进可学习攻击策略对抗训练轴承故障诊断研究
11
作者 郑爱云 张聪 +1 位作者 刘伟民 郑直 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期24-32,共9页
引入可学习攻击策略对抗训练网络模型(LAS-AT)进行滚动轴承故障诊断时,存在特征提取能力不足、计算效率低和诊断精度低等问题。针对此,提出一种改进的LAS-AT(CDEW-LAS-AT)。为了提升LAS-AT的特征提取能力,将高效通道注意力机制(ECA)嵌... 引入可学习攻击策略对抗训练网络模型(LAS-AT)进行滚动轴承故障诊断时,存在特征提取能力不足、计算效率低和诊断精度低等问题。针对此,提出一种改进的LAS-AT(CDEW-LAS-AT)。为了提升LAS-AT的特征提取能力,将高效通道注意力机制(ECA)嵌入到网络结构的特征提取功能模块中,通过滚动轴承故障实验进行验证分析。结果表明:ECA注意力机制使模型的特征提取能力、收敛性、稳定性、精度均得到了有效提升,其精度提升了14.59%,损失值下降。为了改善模型的计算效率,将LAS-AT中的WideResNet中的普通卷积替换为深度可分离卷积,对模型的权重参数进行优化处理。结果表明:深度可分离卷积有效减少了网络的参数量、计算量和计算时延,降低了网络结构的规模,提高了网络诊断实时性和准确性;最后,为了再次提升模型的诊断精度,利用布谷鸟搜索优化算法(CS)对策略中的参数和生成对抗样本的参数进行优化处理。通过滚动轴承故障实验验证分析通过布谷鸟搜索优化算法进一步提升了模型的收敛性、稳定性和精度,其精度达到了94.52%,整体提升了37.88%。 展开更多
关键词 滚动轴承 对抗训练 注意力机制 深度可分离卷积 布谷鸟搜索算法
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变系数分数阶扩散模型在多孔介质中的应用
12
作者 颜琪 鲁祯昊 +4 位作者 王虹静 范文萍 马铭伟 牛雅楠 王梁俊豪 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对多孔介质中的反常扩散行为,提出了利用变系数的时间分数阶扩散模型模拟煤炭介质中甲烷的反常扩散现象.将常系数时间分数阶分形扩散模型推广至变系数情形,并建立了变系数分数阶模型的非均匀网格数值求解格式;在模型数值解的基础上,... 针对多孔介质中的反常扩散行为,提出了利用变系数的时间分数阶扩散模型模拟煤炭介质中甲烷的反常扩散现象.将常系数时间分数阶分形扩散模型推广至变系数情形,并建立了变系数分数阶模型的非均匀网格数值求解格式;在模型数值解的基础上,基于实验测量数据,提出了高效的布谷鸟搜索算法,同时估计了模型中的多个重要参数.最后通过数值实验,验证了变系数分数阶扩散模型及布谷鸟算法在研究多孔介质中反常扩散现象正反问题中的有效性. 展开更多
关键词 变系数分数阶扩散模型 数值格式 多参数识别 布谷鸟算法
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Application of SVM and PCA-CS algorithms for prediction of strip crown in hot strip rolling 被引量:16
13
作者 JI Ya-feng SONG Le-bao +3 位作者 SUN Jie PENG Wen LI Hua-ying MA Li-feng 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第8期2333-2344,共12页
To make up the poor quality defects of traditional control methods and meet the growing requirements of accuracy for strip crown,an optimized model based on support vector machine(SVM)is put forward firstly to enhance... To make up the poor quality defects of traditional control methods and meet the growing requirements of accuracy for strip crown,an optimized model based on support vector machine(SVM)is put forward firstly to enhance the quality of product in hot strip rolling.Meanwhile,for enriching data information and ensuring data quality,experimental data were collected from a hot-rolled plant to set up prediction models,as well as the prediction performance of models was evaluated by calculating multiple indicators.Furthermore,the traditional SVM model and the combined prediction models with particle swarm optimization(PSO)algorithm and the principal component analysis combined with cuckoo search(PCA-CS)optimization strategies are presented to make a comparison.Besides,the prediction performance comparisons of the three models are discussed.Finally,the experimental results revealed that the PCA-CS-SVM model has the highest prediction accuracy and the fastest convergence speed.Furthermore,the root mean squared error(RMSE)of PCA-CS-SVM model is 2.04μm,and 98.15%of prediction data have an absolute error of less than 4.5μm.Especially,the results also proved that PCA-CS-SVM model not only satisfies precision requirement but also has certain guiding significance for the actual production of hot strip rolling. 展开更多
关键词 strip crown support vector machine principal component analysis cuckoo search algorithm particle swarm optimization algorithm
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四开关三电平半桥LLC变换器的控制策略与效率优化 被引量:2
14
作者 陈杰 刘昌咏 +2 位作者 邓文明 高宇 阮新波 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期7833-7845,共13页
四开关三电平半桥LLC变换器在宽电压范围输入场合应用时具有突出优势。该文首先分析该变换器在定频双模式控制下的工作模态,基于变换器输出增益提出一种模式软切换控制策略,有效地抑制了模式切换过程中的暂态电流过冲现象;进而提出一种... 四开关三电平半桥LLC变换器在宽电压范围输入场合应用时具有突出优势。该文首先分析该变换器在定频双模式控制下的工作模态,基于变换器输出增益提出一种模式软切换控制策略,有效地抑制了模式切换过程中的暂态电流过冲现象;进而提出一种均压策略,抑制了输入侧电容电压不均衡现象。为了提升四开关三电平半桥LLC变换器的变换效率,建立变换器损耗模型,并采用布谷鸟搜索算法对变换器的谐振参数进行智能寻优,得到了最优参数。最后,研制了一台500 W的原理样机,验证了所提出控制策略和参数优化方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 四开关三电平半桥LLC 模式软切换 效率优化 谐振参数 布谷鸟搜索算法
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空间机器人预定义任意时间最优轨迹规划 被引量:4
15
作者 刘宜成 张飞越 严文 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期58-64,共7页
针对双臂自由漂浮空间机器人(FFSR)在太空抓取任务中的轨迹规划问题,设计了一种FFSR系统的可实现误差预定义时间收敛的新型轨迹规划算法,用布谷鸟搜索算法进行参数优化,以实现末端执行器误差的快速收敛并获得平滑轨迹。首先,导出FFSR的... 针对双臂自由漂浮空间机器人(FFSR)在太空抓取任务中的轨迹规划问题,设计了一种FFSR系统的可实现误差预定义时间收敛的新型轨迹规划算法,用布谷鸟搜索算法进行参数优化,以实现末端执行器误差的快速收敛并获得平滑轨迹。首先,导出FFSR的基于姿态误差的运动学模型;然后,将累积危险场避碰算法应用于预定义任意时间轨迹规划,实现高跟踪精度的快速避碰轨迹;最后,利用布谷鸟搜索算法对预定义任意时间参数进行优化,得到机械臂低关节角速度的运动轨迹。仿真结果表明所提算法能够在预定义的时间内实现末端执行器误差快速收敛,而且能够得到更平滑的运动轨迹。 展开更多
关键词 空间机器人 预定义时间 快速避碰 布谷鸟搜索算法 轨迹规划
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高校大学生实验室安全意识评价模型的构建 被引量:2
16
作者 王坚 王清清 +1 位作者 啜鹏杰 黄富贵 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第4期203-208,共6页
为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通... 为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通过主成分分析法(PCA)处理,再选取累计贡献率超过95%的评价指标进行布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS),最后结合混合优化支持向量机(SVM)建立PCA-CS-SVM大学生实验室安全意识评价模型。验证结果表明,与PCA-LS-SVM和PCA-GA-SVM模型相比,PCA-CS-SVM模型的预测值与实际值的误差较小且评价等级与实际值保持一致,具有较高的准确性和可靠性,可用于高校大学生实验室安全意识评价。 展开更多
关键词 实验室安全意识 层次分析法—熵权法 布谷鸟搜索算法 预测模型 PCA-GA-SVM评价模型
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面向动态交通分配的交通需求深度学习预测方法 被引量:5
17
作者 李岩 王泰州 +2 位作者 徐金华 陈姜会 汪帆 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期115-123,共9页
为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中... 为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明:本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%~19.80%,均方根误差降低了11.20%~17.99%,决定系数提升了8.62%~12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%~13.81%,均方根误差降低了4.23%~10.67%,决定系数提升了3.50%~7.01%,且本文模型运行时间最短。说明与对比模型相比,本文所建立的预测方法在面向动态交通分配的交通需求预测中具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 交通需求预测 布谷鸟寻优算法 长短期记忆神经网络 动态交通分配 局部加权回归周期趋势分解
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改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究
18
作者 秦红斌 王玲军 +1 位作者 唐红涛 孔仁杰 《机床与液压》 北大核心 2024年第2期12-17,共6页
针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基... 针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 装配序列规划 改进布谷鸟算法 多目标优化 适应度函数
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基于改进蛇优化算法的永磁同步电机电气参数辨识 被引量:1
19
作者 何伟 陈薄 +1 位作者 贾清健 宁慧铭 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期81-93,共13页
空间天线驱动单元控制器的精确设计依赖于永磁同步电机电气参数的准确获取,高精度的电气参数辨识是电机参数可靠获取的基础。针对标准蛇优化算法在永磁同步电机电气参数辨识时存在的收敛速度较慢、辨识精度不高、易陷入局部最优等缺点,... 空间天线驱动单元控制器的精确设计依赖于永磁同步电机电气参数的准确获取,高精度的电气参数辨识是电机参数可靠获取的基础。针对标准蛇优化算法在永磁同步电机电气参数辨识时存在的收敛速度较慢、辨识精度不高、易陷入局部最优等缺点,引入Tent混沌映射与准反向学习策略增强初始蛇群多样性,改进食物量与环境温度阈值提高算法收敛速度,利用柯西变异布谷鸟搜索算法提升算法全局优化搜索能力及鲁棒性,形成了一种改进蛇优化算法。利用提出的改进蛇优化算法,对某空间天线驱动单元中的永磁同步电机进行电气参数辨识。结果表明,相较于标准蛇优化算法,改进蛇优化算法具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 蛇优化算法 参数辨识 Tent混沌映射 柯西变异布谷鸟算法
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链式回转弹仓区间不确定性动力学模型 被引量:3
20
作者 赵伟 侯保林 +2 位作者 闫少军 鲍丹 林瑜斌 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1991-2002,共12页
针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思... 针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思想的区间优化方法优化第2类区间不确定性参数的区间范围;面向嵌套策略类型方法计算量庞大且效率低的问题,选用贝叶斯优化-粒子群优化(Bayesian Optimization-Particle Swarm Optimization,BO-PSO)方法作为内层算法以提高求解效率。DNI方法的内层利用BO-PSO方法计算区间上下界,外层利用改进型布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)方法辨识特定参数。为进一步缩短求解时间,提出一种ICS多核极限学习机(ICS-Multiple Kernel-Extreme Learning Machine,ICS-MK-ELM)代理模型,ICS-MK-ELM代理模型克服了人工调节每个核函数超参数的困难,并且模型预测精度明显高于核ELM(Kernel ELM,KELM)和MK-ELM;将DNI方法应用于链式回转弹仓的参数辨识,解决了链式弹仓具有区间不确定性参数的辨识困难的问题,参数辨识结果表明所提DNI方法以及基于DNI思想的区间优化方法具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 不确定性 区间可能度 弹仓 参数辨识 多核极限学习机 贝叶斯优化 布谷鸟搜索方法
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