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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量：5
1
作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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改进鲸鱼优化算法在前向激光散射颗粒测量技术粒径分布反演中的应用 被引量：1
2
作者 刘会玲 韩星星 +2 位作者 赵蓓 高冰 汪加洁 《光子学报》 北大核心 2025年第3期118-131,共14页
颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演... 颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演精度迅速恶化等问题。通过改进鲸鱼优化算法在多维函数求解寻优中的特性,针对前向激光散射法中颗粒粒径分布反演问题提出了一种对数形式的自适应概率阈值和非线性变化的收敛因子,提高了鲸鱼优化算法在反演寻优过程中平衡全局搜索以及局部寻优的能力。通过反向学习方法进行初始化以及借助贪婪原则进行个体更新,可以实现对颗粒粒度分布的精确快速反演。仿真结果表明,该算法对在不同程度随机噪声下服从正态分布、Rosin-Rammler分布和Johnson'S_(B)分布的单峰及多峰分布具有很好的鲁棒性与反演精度。将该算法应用于聚苯乙烯标准颗粒群的实验测量,得到了很好的反演结果,验证了该算法在抗噪性能和测量准确性上的有效性。 展开更多
关键词 前向激光散射 群智能优化算法 鲸鱼优化算法 颗粒粒度分布 多峰分布
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融合多策略改进鲸鱼优化算法及其应用 被引量：6
3
作者 冯增喜 李嘉乐 +1 位作者 葛珣 周瑶佳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期590-603,共14页
针对鲸鱼优化算法存在的收敛精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)。首先在生成初始种群时引入佳点集理论以增加初始种群多样性;然后通过对最优个体采用变异逐维优化策略以增强算法的局部开发能力;... 针对鲸鱼优化算法存在的收敛精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)。首先在生成初始种群时引入佳点集理论以增加初始种群多样性;然后通过对最优个体采用变异逐维优化策略以增强算法的局部开发能力;最后对劣等个体进行混沌干扰,增强算法的全局搜索能力。将IWOA与5种其他群体智能优化算法对测试函数进行仿真实验,并将其应用到优化冷水机组负荷分配问题中,实验结果表明IWOA具有良好的寻优性能。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 多策略 佳点集 混沌干扰 负荷分配
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基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测 被引量：1
4
作者 陈峥 彭月 +3 位作者 胡竞元 申江卫 肖仁鑫 夏雪磊 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期319-330,共12页
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用... 为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 短期充电数据 容量预测 增强鲸鱼优化算法 高斯过程回归
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基于学习型多策略改进鲸鱼算法的路径规划研究 被引量：3
5
作者 岳凡 艾尔肯·亥木都拉 刘拴 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期46-51,56,共7页
为解决机器人在路径规划中路径过长与后期寻优停滞的问题,提出了一种学习型多策略改进鲸鱼优化算法(reinforcement learning multi-strategy improvement whale optimization algorithm,RLMIWOA),并在欧式距离的基础上引入了障碍物信息... 为解决机器人在路径规划中路径过长与后期寻优停滞的问题,提出了一种学习型多策略改进鲸鱼优化算法(reinforcement learning multi-strategy improvement whale optimization algorithm,RLMIWOA),并在欧式距离的基础上引入了障碍物信息与拐点信息,构建了路径规划适应度函数。首先,引入自适应帐篷映射初始化,使得初始化种群更加均匀;其次,引入了非线性收敛策略平衡算法的开发和探索阶段;然后,通过采用非线性加权因子对最优个体进行扰动,避免了其他个体对最优个体的“盲从”;最后,通过采用强化学习结合ε-精英逐维反向学习策略和动态局部最优逃生策略,提高了算法的收敛效率和跳出局部最优的能力。实验结果表明:RLMIWOA算法可以高效地找到最优路径,在路径搜索方面具有显著的优势。 展开更多
关键词 路径规划 强化学习 鲸鱼优化算法 适应度函数 局部最优
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三维无线传感器网络中虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法 被引量：2
6
作者 侯华 周佳明 蔡剑平 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期152-156,共5页
针对如何设计适用于现实物理世界的三维覆盖优化算法并最大化覆盖率问题,本文提出了一种虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法(VFWOA)。利用Halton序列初始化生成均匀分布的鲸鱼种群,增强种群多样性以提升算法跳出局部最优解的能力;采用虚拟力... 针对如何设计适用于现实物理世界的三维覆盖优化算法并最大化覆盖率问题,本文提出了一种虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法(VFWOA)。利用Halton序列初始化生成均匀分布的鲸鱼种群,增强种群多样性以提升算法跳出局部最优解的能力;采用虚拟力算法引导最优个体位置更新,加快算法寻优速度;引入多样性策略,控制种群的变化,提升算法寻优能力。仿真结果表明,与改进鲸鱼优化算法(WOA)、改进麻雀搜索算法和改进人工蜂群算法相比,本文所提算法提高了节点覆盖率并改善了网络的连通性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖优化 鲸鱼优化算法 覆盖率
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基于多目标优化策略的最佳无线传感器布置 被引量：1
7
作者 安葳鹏 刘镕飞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期751-758,共8页
无线传感网络消除了物理电缆,降低了结构健康监测系统收集信息的难度,但通常具有较低的带宽和有限的能量.为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能,将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题,其中信息有效性... 无线传感网络消除了物理电缆,降低了结构健康监测系统收集信息的难度,但通常具有较低的带宽和有限的能量.为了使结构健康监测系统获得最有效的信息和最高的网络性能,将最佳无线传感器布置问题表述为一个多目标优化问题,其中信息有效性被指定为模态保证准则,网络性能通过能量效率与网络连接性相结合来衡量.针对此问题,提出了一种多种群自动学习的鲸鱼优化算法,用整数编码代替二进制编码对解进行编码;采用多种群策略搜索最优解;最后通过自动学习机制加快寻找帕累托最优解集.数值实验表明,优化准则可以在信息有效性和网络性能之间进行权衡,算法能够有效解决最佳无线传感器布置问题,并且优于常用的非支配排序遗传算法. 展开更多
关键词 无线传感网络 结构健康监测 鲸鱼优化算法 最佳传感器布置 多目标优化
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基于BWO和WOA的VMD-LSTM短期风速预测
8
作者 贾世会 刘立夫 +1 位作者 迟晓妮 李高西 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期59-66,共8页
针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到... 针对风电机组组网运行存在的功率波动性和随机性,为提高风速预测的精度和风电机组运行的稳定性,提出了一种基于白鲸优化算法和鲸鱼优化算法的VMD-LSTM短期风速预测模型。首先,利用白鲸优化算法对VMD中的模态数及惩罚因子进行优化,得到分解的子序列;其次,对于LSTM中的隐含层节点数、最大训练次数和初始学习率等参数,使用鲸鱼优化算法进行确定;最后,利用LSTM的非线性拟合能力对数据进行预测。结果表明:所提预测模型在测试集上的RMSE、MAE、MAPE分别为0.2234,0.1727,0.0837,均低于其他对比模型,验证了所提模型在短期风速预测问题上的有效性。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 鲸鱼优化算法 变分模态分解 LSTM 风速预测
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非支配排序鲸鱼优化算法在深圳沿江沉管隧道管节长度优化中的应用
9
作者 苏林王 赵一鸣 +1 位作者 王雪刚 左华楠 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第5期964-974,共11页
为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWO... 为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWOA算法,将非支配排序机制与鲸鱼优化算法相结合,以增强算法的全局搜索能力和解集多样性;最后,选取深圳沿江沉管隧道项目为工程案例,采用NDSWOA优化管节长度,并与NSGA-Ⅱ和MOEA/D等传统优化算法进行对比分析。试验结果表明:1)NDSWOA在处理沉管隧道管节长度优化问题时,展现出更快的收敛速度和更优的解质量,能够生成均匀分布的帕累托前沿解。2)相比于NSGA-Ⅱ和MOEA/D,NDSWOA在优化工期、造价和结构安全性方面表现更优,由此优化得到推荐管节长度为80 m,可在各优化目标之间取得平衡。 展开更多
关键词 沉管隧道 管节长度优化 非支配排序 鲸鱼优化算法 多目标优化
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基于WOA-VMD和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估
10
作者 李振兴 柳灿 +2 位作者 翁汉琍 李振华 龚世玉 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期97-105,共9页
变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,... 变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估方法.针对保护测量回路的电流数据,引入WOA并结合包络熵作为适应度函数确定VMD的关键参数,基于WOA-VMD将原电流数据分解为本征模态;进一步为解决特征数目过多所带来的复杂数据分析问题,引入皮尔逊相关系数方法计算其各组系数优选特征量;最终利用贝叶斯估计法量化分析优选后的特征量信号实现误差判定.实验结果表明,本文的评估方法能够准确监测保护测量回路2%的误差偏移. 展开更多
关键词 保护测量回路 误差评估 鲸鱼优化算法 包络熵 皮尔逊相关系数 贝叶斯估计法
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规模化养殖鸡舍环境温度虚拟采集方法研究
11
作者 贾宇琛 付安楠 +2 位作者 李丽华 胡长增 霍利民 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期644-654,共11页
目前,在畜禽养殖高度集约化发展背景下,禽舍数智化管控尤为重要,海量信息收集支撑数据模型构建与物联网实体节点数量受限之间的矛盾是目前面临的一个问题。提出了一种结合当前参考点和历史数据的鸡舍温度虚拟采集方法。首先,采用计算流... 目前,在畜禽养殖高度集约化发展背景下,禽舍数智化管控尤为重要,海量信息收集支撑数据模型构建与物联网实体节点数量受限之间的矛盾是目前面临的一个问题。提出了一种结合当前参考点和历史数据的鸡舍温度虚拟采集方法。首先,采用计算流体动力学(CFD)模拟来分析和确定鸡舍内部温度分布和环境特点,根据CFD模拟结果初步划分采集区域。然后,结合灰色关联度与余弦相似度分析,有效识别出与关键未监测区域的温度高度相关的参考点。最后,采用XGBoost和WOA-BiLSTM等人工智能算法,预测未直接监测区域的温度。通过在河北省邢台市某蛋鸡养殖场测试,所部署的10个虚拟采集点数据与实际数据平均绝对误差小于0.25℃,保证数据可靠性的同时为禽舍数智化管控建模提供了足够的数据量,为智慧农业实践提供了技术基础。 展开更多
关键词 鸡舍 环境温度 虚拟采集 BiLSTM模型 相似性综合指标 鲸鱼算法
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基于WOA-WNN-LSTM算法的红外CO痕量气体压力补偿与时序浓度分析
12
作者 田富超 张海龙 +3 位作者 苏嘉豪 梁运涛 王琳 王泽文 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期994-1007,共14页
红外光谱分析是工业环境气体定量分析的重要手段,当前红外气体检测仪的测量精度受环境压力变化影响较大,导致检测数据在不同压力条件下偏离实际气体浓度。为提高红外气体传感器的精度,选择了鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,... 红外光谱分析是工业环境气体定量分析的重要手段,当前红外气体检测仪的测量精度受环境压力变化影响较大,导致检测数据在不同压力条件下偏离实际气体浓度。为提高红外气体传感器的精度,选择了鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的压力补偿算法,并结合长短期记忆法(long short-term memory,LSTM)对补偿后的数据进行预测。通过搭建工业环境气体压力补偿实验平台,使用高精度配气仪配置100~900 ppm标准CO气体,在80~120 kPa范围内进行数百组重复实验,发现CO气体传感器在负压条件下测量值小于标气浓度,正压条件下测量值大于标气浓度,并随压力变化呈线性关系,绝对误差最高为86 ppm。将传感器数据使用小波神经网络进行误差降低,初步补偿后的CO误差降至26 ppm,但由于参数可移植性较差,个别数据误差较大。进一步使用鲸鱼优化算法优化小波神经网络的参数后,补偿效果显著提升,传感器测量值与真值之差保持在0.004%以内且数据稳定。最终结合LSTM进行气体浓度预测,预测值与实际值之间的均方根误差(RMSE)均小于0.1,平均绝对误差(MAE)均小于0.020,实验结果表明,WOA-WNN-LSTM算法能够有效提高红外气体传感器的测量精度,成功消除环境压力对测量结果的影响,为工业环境气体检测提供了更为可靠和精准的解决方案。 展开更多
关键词 红外光谱分析 环境压力补偿 鲸鱼优化算法 小波神经网络 时序浓度预测
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复杂山区滑坡监测设备抛投无人机智能路径规划
13
作者 赵丽华 史康怀 瞿伟 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期319-324,共6页
GNSS技术被广泛应用于滑坡监测,但在复杂和高危环境下,监测设备难以安装,而利用无人机抛投有望实现监测设备的无人化部署。针对无人机续航以及复杂环境下地形威胁等问题,抛投无人机的路径规划作为基础任务尤为关键。将复杂山区抛投无人... GNSS技术被广泛应用于滑坡监测,但在复杂和高危环境下,监测设备难以安装,而利用无人机抛投有望实现监测设备的无人化部署。针对无人机续航以及复杂环境下地形威胁等问题,抛投无人机的路径规划作为基础任务尤为关键。将复杂山区抛投无人机路径规划问题分为地质灾害区域三维实景地图构建、代价函数设计、航迹规划算法3个方面展开研究,并将基于自适应权重和Levy飞行策略的鲸鱼优化算法应用于抛投无人机航迹规划。以四川省汉源县红岩子滑坡为研究区,实现了复杂山区GNSS监测装备抛投无人机的路径规划。 展开更多
关键词 滑坡监测 复杂山区 抛投无人机 路径规划 鲸鱼优化算法
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基于NSWOA-ELM算法的水稻冠层氮素含量反演方法
14
作者 于丰华 曹慧妮 +4 位作者 金忠煜 王楠 李世隆 孙道明 许童羽 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期532-540,共9页
以水稻为研究对象,获取波长400~1 000 nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理,并通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择特征波长。在此基础上,提出了一种基于... 以水稻为研究对象,获取波长400~1 000 nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理,并通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择特征波长。在此基础上,提出了一种基于多目标鲸鱼优化算法(Non-dominated Sorting whale optimization algorithm,NSWOA)优化的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型,用于反演水稻冠层氮素含量。利用误差反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和ELM模型,与NSWOA优化后的ELM模型进行对比。结果表明,SPA算法筛选出的特征波长为400、440、487、542、589、660、675、739、766、808、878、912、949 nm。使用筛选后的特征波长反射率构建NSWOA-ELM水稻冠层氮素含量反演模型效果最好,训练集R^(2)为0.859 3,RMSE为0.200 2 mg/g;验证集R^(2)为0.854 3,RMSE为0.206 9 mg/g。与BP神经网络和ELM模型相比,NSWOA-ELM在预测能力和模型稳定性方面具有显著优势。综上,基于NSWOA-ELM的水稻冠层氮素含量反演模型能够为水稻生长状况的描述及精准施肥提供可靠支持。 展开更多
关键词 水稻冠层 氮素 高光谱 多目标鲸鱼优化算法 极限学习机
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考虑物资损毁的应急物资调度问题模型与算法研究
15
作者 王付宇 秦鹏 +1 位作者 李艳 熊士宝 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第6期204-211,共8页
为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理... 为提高应急物资配送效率、加强应急物资保障体系建设,针对应急救援过程中的物资损毁现象,考虑物资损毁对受灾民众心理痛苦效应以及应急救援综合成本的影响,借鉴福利经济学中匮乏成本的定义建立灾民心理痛苦效应函数;构建以受灾民众心理痛苦效应最小和应急救援综合成本最低为目标的应急物资调度多目标优化模型,并设计改进的鲸鱼群算法对模型进行求解。该算法利用Tent混沌映射生成初始种群,结合动态调整概率阈值与对数惯性权重策略,提高算法的寻优性能和求解精度,并通过四川龙门山地震带的相关数据构建算例进行模拟实验。研究结果表明:本文所提出的模型和算法可以有效解决重大灾害事件下考虑物资损毁的应急物资调度问题,优先保障需求紧迫程度较高的受灾点的物资供给,且相对标准鲸鱼群算法和标准粒子群算法,本文改进算法的性能更为优越。结果可为考虑物资损毁影响的应急物资调度实践工作提供决策参考。 展开更多
关键词 应急物资调度 物资损毁 受灾民众心理 改进鲸鱼群算法
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基于WOA-CNN-BiGRU的PEMFC性能衰退预测
16
作者 陈贵升 刘强 许杨松 《电源技术》 北大核心 2025年第4期831-840,共10页
针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影... 针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影响显著的特征,以降低计算复杂度。然后,结合CNN的特征提取能力和BiGRU在处理双向时间依赖性数据上的优势建立CNNBiGRU模型,并通过WOA优化其超参数进一步提升预测的准确性。最后,与传统预测模型进行对比,验证所建模型的优越性。实验结果表明:在训练集占比为60%时,模型在三种不同工况PEMFC老化数据集上的RMSE分别为0.0017、0.0014和0.0110,证明CNN-BiGRU模型具有较高的预测精度以及良好的泛化能力。 展开更多
关键词 PEMFC 性能衰退 鲸鱼优化算法 卷积神经网络 双向门控循环单元
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基于WOA的SOEC-锂离子电池混合储能系统容量优化配置方法
17
作者 武鑫 张李希 +3 位作者 胡超 黄博航 熊星宇 马志勇 《动力工程学报》 北大核心 2025年第9期1453-1462,共10页
建立了固体氧化物电解池(SOEC)和锂离子电池储能系统模型并分析了各自的瞬态响应特性,提出了SOEC系统的前馈模型预测控制方法。然后,基于连续变分模态分解和变分模态分解方法,结合鲸鱼优化算法(WOA),提出了SOEC-锂离子电池混合储能系统... 建立了固体氧化物电解池(SOEC)和锂离子电池储能系统模型并分析了各自的瞬态响应特性,提出了SOEC系统的前馈模型预测控制方法。然后,基于连续变分模态分解和变分模态分解方法,结合鲸鱼优化算法(WOA),提出了SOEC-锂离子电池混合储能系统容量优化配置方法。最后,根据某额定装机容量30 MW风电场实际输出功率数据,通过仿真验证所提出方法的有效性。结果表明:混合储能系统能够有效利用部分风能电解制氢,并实现了风电场-混合储能系统的联合输出功率达到并网标准和系统初始投资成本最低的目标;SOEC系统达到了设定的电解效率,且锂离子电池储能阵列处于健康状态。 展开更多
关键词 固体氧化物电解池 混合储能系统 鲸鱼优化算法 容量优化配置方法
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基于改进U-Net和IWOA-LSSVM的番茄综合品质检测方法研究
18
作者 施利春 边可可 +1 位作者 王松伟 王治忠 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
[目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像... [目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像信息;通过多尺度残差注意力U-Net模型对番茄图像进行分割,完成番茄果径参数测量;通过混沌映射和自适应收敛因子优化的鲸鱼优化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行寻优,完成番茄硬度和番茄红素含量检测,并进行验证试验。[结果]试验方法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。在番茄果径、硬度和番茄红素检测中均取得了较优的决定系数、均方根误差和平均检测时间,决定系数>0.960 0,均方根误差<0.012 5,平均检测时间<0.032 s。[结论]结合机器视觉、深度学习和智能算法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。 展开更多
关键词 番茄 综合品质 无损检测 机器视觉 U-Net模型 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机
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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
19
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) BP神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
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基于改进变分模态分解的飞轮储能辅助火电二次调频控制策略
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作者 王玮 赵俊杰 +1 位作者 高嵩 房方 《动力工程学报》 北大核心 2025年第7期1052-1062,共11页
飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控... 飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控制机理,建立了适配1 000 MW超超临界火电机组的飞轮储能阵列控制系统模型,以及飞轮储能系统与超超临界机组协同控制的二次调频模型;其次,提出了基于鲸群优化算法的改进变模态分解方法,实现了火电机组和飞轮系统响应自动发电控制(AGC)指令的优化分配;最后,针对分配结果设计了一种提升飞轮系统荷电状态(SOC)充放电裕度的控制策略,发展了综合考虑调频性能和飞轮可靠性的飞轮辅助火电二次调频控制策略。结果表明:所提控制策略在减弱飞轮储能SOC和火电机组主蒸汽压力波动的同时,可使机组的AGC性能考核指标提升16.72%。 展开更多
关键词 火电机组 飞轮储能 二次调频 AGC指令 鲸鱼优化算法 变分模态分解
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