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基于多策略改进的金豺优化算法
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作者 杜晓昕 牛翔慧 +2 位作者 王波 郝田茹 王振飞 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期39-48,I0007,I0008,共12页
金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型... 金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型的多值Circle混沌映射,以增进种群多样性及初始解的品质;其次,基于特定的收缩指数函数,将能量方程优化为非线性形式,实现全局与局部搜寻的有效协调;然后,引入基于t-分布的变异策略增强搜索广度,提升全局搜索效能,有效避免局部最优问题;最后,通过调整Levy飞行参数进行细致优化,确立了一个优化值,从而显著提升了算法的收敛速度和精确度.通过9项测试函数的实验验证表明,改进后的IGJO算法在多个方面超越了若干现有的经典或新兴算法. 展开更多
关键词 群智能优化算法 金豺优化算法 多值circle混沌映射 任意收缩指数函数 自适应t分布突变
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基于改进DBO-BP神经网络的烟叶复烤出口含水率和温度的预测
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作者 孙勇乾 汤守国 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期309-315,共7页
为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型... 为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型的预测精度和稳定性,引入Circle搜索策略来优化蜣螂算法,使其能够更有效地探索解空间,避免陷入局部最优。其次,用改进的蜣螂算法优化BP神经网络的权重和阈值。最后,建立Circle-DBO-BP复烤烤机出口含水率和温度预测模型。通过MATLAB对Circle-DBO-BP模型进行仿真,并与XGBOOST模型、Tent-DBO-BP模型和SSA-BP模型的预测结果进行了比较。实验结果表明,改进后的Circle-DBO-BP模型络在烟叶复烤出口含水率和温度的预测中,MSE分别达到了0.046 7和0.038 4,从而为烟叶复烤过程的控制提供了有力的支持。 展开更多
关键词 烟叶复烤 BP神经网络 circle混沌映射 出口含水率 出口温度
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
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作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 circle混沌映射 故障预测 火控系统 BP神经网络 麻雀搜索算法
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基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究 被引量:7
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作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 孔得盛 杨建刚 张玉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-90,共10页
针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 故障诊断 改进麻雀搜索算法-支持向量机 circle混沌映射 自适应t分布 小波包能量熵 多维尺度缩放法
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基于VMD-CSSA-LSTM组合模型的股票价格预测 被引量:1
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作者 黄后菊 李波 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期332-340,共9页
针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题,建立一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-Circle混沌映射的麻雀搜索算法(Circle Sparrow Search Algorithm,CSSA)-长短期记忆(Long Short-Term... 针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题,建立一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-Circle混沌映射的麻雀搜索算法(Circle Sparrow Search Algorithm,CSSA)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型——VMD-CSSA-LSTM.首先,利用VMD将原始股票收盘价数据分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量.然后,采用Circle混沌映射的SSA算法对LSTM神经网络的隐含层神经元、迭代次数、学习率进行优化,将最优参数拟合至LSTM网络中.最后,对每个IMF分量建模预测,将各分量预测结果叠加得到最终结果.实验结果表明,与其他模型相比,本文模型在多支股票数据集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及平均绝对百分比误差(MAPE)均达到最小,预测股票收盘价格误差在0附近波动,稳定性更优、拟合更佳、精确度更高. 展开更多
关键词 股票价格预测 变分模态分解 麻雀搜索算法 circle混沌映射 长短期记忆网络
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振动锤的数学模型与全局分叉 被引量:12
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作者 谢建华 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期456-463,共8页
用现代动力系统方法,将振动锤的动力学等价地简化为圆周上的分段连续自映射,并描述了此映射的性质.随着激振频率的增加,系统产生的分叉过程与普通的一维连续映射有本质差异.在极限状态下,振动锤的运动是混沌的.
关键词 振动锤 圆周映射 全局分叉 混沌 动力学分析
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透镜成像对立学习的SMA算法及舆情预测应用 被引量:2
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作者 李菲 陈燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1547-1554,共8页
网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索... 网络舆情具有小样本特征,而传统方法预测准确率低,容易得到局部最优。为此,提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性;利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索与局部开发;设计透镜成像对立学习机制对最优个体变异,扩展搜索空间并避免算法陷入局部最优。利用改进黏菌优化算法优化支持向量机模型,构建网络舆情预测模型。以若干舆情热点百度指数作为样本进行实证研究,结果表明,改进模型具有更高的数据拟合度,预测准确度更高。 展开更多
关键词 网络舆情 支持向量机 黏菌优化算法 混沌circle映射 透镜成像 对立学习 新冠肺炎
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基于混沌粒子群优化的支持向量机训练方法
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作者 王燕 孙向风 李明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第23期189-191,共3页
为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子... 为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进的CPSO-SVM方法比CPSO-SVM和PSO-SVM方法有更好的识别性能。 展开更多
关键词 支持向量机 circle映射 混沌粒子群优化 惯性权重 人脸识别
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三阶张弛振子的临界行为
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作者 何大韧 王大凯 +3 位作者 石康杰 杨振海 赵来远 张纪岳 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1990年第3期21-26,共6页
本文报道最简单三阶张弛振子的实验电路、映象描述,及对其从准周期向混沌过渡的临界行为的实验研究,并说明了这些临界行为的普遍意义。我们测得沿临界线准周期集的分数维为:D=0.88±0.01;以及当绕数逼近黄金分割比时,映象参数的收... 本文报道最简单三阶张弛振子的实验电路、映象描述,及对其从准周期向混沌过渡的临界行为的实验研究,并说明了这些临界行为的普遍意义。我们测得沿临界线准周期集的分数维为:D=0.88±0.01;以及当绕数逼近黄金分割比时,映象参数的收敛比平均值为:■-2.85±0.1。这些结果与圆映象理论很好地符合,从而对Cumming等人得出的D=0.795±0.005及δ_n 的值在-3.3±0.1与-2.7±0.2之间的结论作了较圆满的解释。 展开更多
关键词 三阶张弛振子 临界行为 圆映象
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