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基于滑模函数分数阶Rikitake混沌系统3个同步方案设计 被引量：1
1
作者 孟金涛 毛北行 +2 位作者 王东晓 焦建锋 陈灿 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期595-600,共6页
用滑模同步理论和滑模动态方法研究分数阶Rikitake不确定混沌系统滑模同步,绘制Rikitake混沌系统吸引子相图,根据分数阶微积分,构造3个滑模函数,给出3个同步方案,并对3个同步方案进行对比和分析.结果表明:分数阶Rikitake不确定混沌系统... 用滑模同步理论和滑模动态方法研究分数阶Rikitake不确定混沌系统滑模同步,绘制Rikitake混沌系统吸引子相图,根据分数阶微积分,构造3个滑模函数,给出3个同步方案,并对3个同步方案进行对比和分析.结果表明:分数阶Rikitake不确定混沌系统在一定条件下可取得滑模同步. 展开更多
关键词 分数阶 滑模 同步 混沌系统
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Logistic混沌映射与差分进化改进人工蜂群优化水下定位 被引量：3
2
作者 陈嘉兴 刘扬 +1 位作者 刘晓茜 刘志华 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期57-67,共11页
水下节点定位时通常采用距离估算法,在节点之间利用点到点的距离来估计或基于角度估计来完成节点定位。然而,这种算法存在较大的定位误差。为了提升定位的精确度,引入了人工蜂群(ABC)优化算法,该算法通过将节点定位结果优化问题转化为... 水下节点定位时通常采用距离估算法,在节点之间利用点到点的距离来估计或基于角度估计来完成节点定位。然而,这种算法存在较大的定位误差。为了提升定位的精确度,引入了人工蜂群(ABC)优化算法,该算法通过将节点定位结果优化问题转化为对节点目标函数的优化问题,有效地提高了水下节点的定位精度。尽管如此,ABC算法在迭代过程中仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。针对这些问题,提出了一种通过Logistic混沌映射与差分进化改进的人工蜂群优化水下定位算法(improved artificial bee colony optimization underwater localization algorithm by Logistic chaos mapping and differential evolution,LDIABC)。首先,在算法种群初始化阶段,引入了Logistic混沌映射,利用该映射函数产生的混沌序列代替随机数生成器,从而使种群在初始化分布时蜜源位置更均匀,并从理论上证明了Logistic混沌序列的互异性,从而避免由于种群分布过于密集导致算法在迭代过程中陷入局部最优;其次,提出了适应度方差这一标准来验证在算法迭代过程中未陷入局部最优,进一步证明其有效性;然后,在引领蜂搜索阶段,基于差分进化的变异策略,提出了权重因子改进引领蜂邻域搜索方式,提高了引领蜂的全局搜索效率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,LDIABC算法能够有效避免传统ABC算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。相较于Tent-IABC算法、ELOABC算法、CODEGWO算法以及SAPSO算法,LDIABC算法在收敛速度和节点定位成功率上均有显著提升,并且优化定位精度分别提升了6.36%、13.33%、14.16%和16.88%。这些结果证明LDIABC算法能够有效提升水下节点定位精度,具有良好的优化效果。 展开更多
关键词 人工蜂群优化 水下定位 LOGISTIC混沌映射 适应度方差 权重因子
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融合多策略改进鲸鱼优化算法及其应用 被引量：5
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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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量：2
4
作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量：1
5
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法 被引量：1
6
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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急倾斜巨厚煤层掘进巷道冲击危险时序及等级智能预测 被引量：2
7
作者 崔峰 宗程 +3 位作者 来兴平 何仕凤 张随林 贾冲 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期845-861,共17页
实现煤矿冲击地压智能预警对于保障矿井安全作业具有重要意义。以新疆某矿急倾斜巨厚煤层的掘进巷道冲击地压发生时序智能分级预测作为背景,分析了急倾斜巨厚煤层巷道掘进期间各微震信息指标的时空演化规律,利用遗传算法(Genetic Algori... 实现煤矿冲击地压智能预警对于保障矿井安全作业具有重要意义。以新疆某矿急倾斜巨厚煤层的掘进巷道冲击地压发生时序智能分级预测作为背景,分析了急倾斜巨厚煤层巷道掘进期间各微震信息指标的时空演化规律,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的随机森林(Random Forest,RF)对预测冲击发展趋势性能较高的多项指标进行了优选,基于相空间重构技术(Phase Space Reconstruction,PSR)将数据映射至高维空间进行重构,结合长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)训练学习高维度数据特征,构建了基于深度学习与多元混沌时序的急倾斜巨厚煤层冲击地压预测模型(PSR-LSTM),依据现场实际对模型的预测性能进行了评价。结果表明:急倾斜巨厚煤层巷道掘进下各微震信息指标对冲击预警的敏感性较强,彼此之间具有显著的相关性;优选出了预测冲击发展趋势性能较高的6项微震信息指标;多项指标的时间序列具有混沌特性,经过相空间重构后再进行LSTM学习训练,可有效增强模型的数据利用率与预测精度,所构建的PSR-LSTM模型在指定预测时长为1 d的情况下,预测准确率可达0.9135、F1值可达0.9116,均优于未经重构的LSTM模型。模型较好地预测了急倾斜巨厚煤层掘进巷道发生冲击危险的时序趋势及危险等级,研究方法可为急倾斜巨厚煤层掘进巷道冲击地压发生的智能预测预警提供借鉴与参考。 展开更多
关键词 急倾斜巨厚煤层 掘进巷道 冲击地压 多元混沌时序 相空间重构 深度学习
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基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
8
作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
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基于三维混沌系统的图像加密及FPGA实现
9
作者 闫少辉 姜嘉伟 崔宇 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期686-694,共9页
提出一种基于FPGA的混沌系统实现方法,并成功将其应用在图像加密任务。基于改进的Bao混沌系统,利用改进的欧拉算法对混沌系统进行离散化,使用Verilog语言进行硬件设计;通过寄存器传输级RTL电路及ModelSim时序仿真验证混沌系统在软件设... 提出一种基于FPGA的混沌系统实现方法,并成功将其应用在图像加密任务。基于改进的Bao混沌系统,利用改进的欧拉算法对混沌系统进行离散化,使用Verilog语言进行硬件设计;通过寄存器传输级RTL电路及ModelSim时序仿真验证混沌系统在软件设计层面的准确性。利用离散化的混沌序列在FPGA中对图像进行加密和相应密钥的解密,并通过VGA正确显示,验证了加密方案的可行性。在硬件层面成功实现混沌系统及图像加解密,为混沌加密技术在FPGA中的进一步应用奠定了基础。 展开更多
关键词 混沌系统 FPGA实现 Verilog设计 图像加密
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基于循环步长跳跃网络的时间序列预测算法
10
作者 史彦丽 刘鑫 赵金星 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期324-330,368,共8页
传统基于回声状态网络的混沌时间序列预测存在网络结构不确定、储备池内部结构冗余的问题,造成网络预测精度低。针对上述问题,提出一种改进的确定性循环跳跃网络。该文构建单向环形连接的拓扑结构,并共享连接权值,避免储备池中随机连接... 传统基于回声状态网络的混沌时间序列预测存在网络结构不确定、储备池内部结构冗余的问题,造成网络预测精度低。针对上述问题,提出一种改进的确定性循环跳跃网络。该文构建单向环形连接的拓扑结构,并共享连接权值,避免储备池中随机连接造成的网络不稳定性,从而提升预测精度;设计双向步长跳跃模式,减少网络内部连接的冗余,降低储备池的复杂度,有效地提高网络构建的速度。在混沌时间序列上短期预测的实验结果表明,所提出算法在混沌时间序列的单步预测中具有更好的性能。 展开更多
关键词 混沌时间序列 预测模型 回声状态网络 储备池 确定性循环跳跃网络
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融合多策略改进蜜獾优化算法及其应用
11
作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 代晓文 周利东 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期134-139,共6页
针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段... 针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先,引入Sine混沌映射种群初始化,增加了种群初始化的不确定性;其次,融入了反馈共享策略,提高了算法跳出局部最优解的能力;最后在反馈共享阶段结束后引入莱维飞行策略,进一步避免了算法陷入局部最优的风险。选取9个经典测试函数以及四种对比算法,结合秩和检验对算法进行评估,验证了改进后算法的良好优化性能。为进一步评估算法解决实际问题的性能,将其用于随机森林预测模型的参数优化,结果表明,IHBA-RF模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 蜜獾优化算法 Sine混沌映射 反馈共享 莱维飞行 秩和检验
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基于改进樽海鞘群算法的无人机山区巡航
12
作者 谢小正 杜敏 +1 位作者 张子健 赵维吉 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页
针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入... 针对樽海鞘群算法搜索精度低、收敛速度慢和寻优稳定性差等缺陷,提出了基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法.首先,在初始化阶段采用Tent混沌映射种群,使搜索空间分布更均匀;然后,在领导者位置添加Logistic混沌,在追随者位置引入自适应惯性权重,从而增强种群的多样性;最后,对食物源进行Gauss变异操作,使算法跳出局部最优,提升搜索精度.针对改进的樽海鞘群算法进行收敛曲线分析、函数测试结果对比和算法排名评估.结果表明,基于混沌映射的自适应惯性权重樽海鞘群算法搜索精度更高、收敛速度更快、寻优能力更强且稳定性更佳.在复杂山区巡航规划最优路径的仿真实验表明,与樽海鞘群算法相比,改进算法规划质量更高、路径更短且求解更稳定,更适用于山区环境中无人机的路径规划. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 混沌映射 自适应惯性权重 路径规划 无人机
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划
13
作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共6页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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基于IRSA优化轻量级梯度提升机的软件缺陷预测
14
作者 李丛 张晴 +1 位作者 姜枫 朱长水 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1717-1726,共10页
针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法... 针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法进行改进,提高算法寻优能力。在基准函数寻优实验中,IRSA取得更好的寻优效果。使用IRSA对LightGBM主要超参数进行混合优化。使用IRSA-LightGBM算法构建预测模型。软件缺陷预测实验结果表明,所提算法较对比算法具有更好的预测性能。非参数统计检验结果表明,所提算法具有显著性差异。 展开更多
关键词 轻量级梯度提升机 爬行动物搜索 faure序列 混沌进化因子 混合差分变异 软件缺陷预测 非参数统计检验
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多策略改进鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划
15
作者 黄开启 许军 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期121-125,共5页
在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群... 在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群生成机制。引入非线性收敛因子和自适应惯性权重策略,旨在平衡算法初期探索能力和后期精细化寻优能力。引入随机差分策略,以求提高种群多样性与全局搜索水平。实验结果表明:MSIWOA在基准测试函数上展现出更快的收敛速度和更精确的寻优结果。MSIWOA在最短路径长度、耗时以及拐点数等指标上均表现最优,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 路径规划 自适应权重 Logistic-Tent复合混沌映射 随机差分策略
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基于ASCABC的并行DCNN优化算法
16
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 SPARK 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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基于IBWO-IP&O算法的光伏系统多峰MPPT研究
17
作者 任志玲 刘江 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期350-356,共7页
复杂遮荫环境下,光伏阵列P-U曲线呈现多个峰值,常规最大功率跟踪(MPPT)算法不能精确、快速地找到最大功率点。因此提出一种改进白鲸算法(IBWO)与改进扰动观察法(IP&O)结合的MPPT控制策略。IBWO采用Henon混沌映射增加种群多样性,引... 复杂遮荫环境下,光伏阵列P-U曲线呈现多个峰值,常规最大功率跟踪(MPPT)算法不能精确、快速地找到最大功率点。因此提出一种改进白鲸算法(IBWO)与改进扰动观察法(IP&O)结合的MPPT控制策略。IBWO采用Henon混沌映射增加种群多样性,引入自适应步长因子和最优个体引导策略,增强跳出局部最优和进行全局寻优的能力,进而提高追踪精度。首先IBWO追踪到最大功率点周围,再利用IP&O提高追踪的精度。仿真实验表明,与金枪鱼算法(TSO)和白鲸算法(BWO)相比,IBWO-IP&O算法在各种复杂遮荫环境下均具有更快的追踪速度、更高的追踪精度和更低的功率振荡。 展开更多
关键词 太阳电池 最大功率点跟踪 光伏发电 自适应步长因子 混沌映射
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基于线性回归和灰狼优化的电力工程成本及工期预测方法
18
作者 徐宁 李维嘉 +2 位作者 洪崇 刘云 周波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期295-301,共7页
【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速... 【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法被引入成本和工期预测中,但由于电力工程领域的数据集规模较小,传统机器学习模型易出现过拟合问题,预测性能受限。基于该背景提出了一种结合支持向量回归(SVR)、分类与回归决策树(CART)、多变量线性回归模型(MLR)和灰狼优化算法(GWO)的混合模型,通过改进更新策略和参数搜索方法,以提升模型在小数据集上的预测精度和泛化能力。【方法】方案结合机器学习模型和改进的灰狼优化算法,搭建了一个高效的电力工程成本和工期预测框架。采用支持向量回归、分类与回归决策树和多变量线性回归模型作为基线机器学习方法,并利用灰狼优化算法对上述模型的参数进行搜索以防止过拟合,同时提出两项改进措施:采用混沌序列初始化狼群位置,确保种群多样性;优化灰狼位置的更新策略,通过周围群体信息共享提升搜索能力。【结果】实验结果表明,与传统方法相比,所提出的混合模型在成本和工期预测上具有较明显的优势。在训练和测试集上的性能结果对比显示,传统机器学习模型容易产生过拟合问题,导致泛化能力不足,而结合GWO的模型改善了该问题。其中,MLR+GWO混合模型在训练集和测试集上的表现均优于其他模型。进一步实验结果表明,通过改进灰狼优化算法(iGWO),混合模型的收敛速度显著加快,仅需6~8次迭代即可达到较优的适应度,而传统GWO算法需迭代11~12次才能达到类似效果。此外,改进算法有效避免了传统GWO算法容易陷入局部最优的问题。【结论】所提出基于线性回归和改进灰狼优化算法的混合模型在电力工程成本和工期预测领域展现出较为明显的性能优势。改进的灰狼优化算法通过优化初始化序列及更新策略,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。提出的混合模型泛化性能优于传统的机器学习模型,与传统方法相比,该方法在预测精度和训练效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 电力工程 成本预测 工期预测 支持向量回归 决策树 线性回归 灰狼优化算法 混沌序列
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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用
19
作者 赵小强 顾鹏 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 自适应t分布 动态选择策略 精英反向学习
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准PR调节H6结构并网逆变器的非线性行为
20
作者 陶慧 艾朋伟 +1 位作者 贺国帅 王坤 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第1期100-110,共11页
准比例谐振(QPR)控制能有效抑制网侧电压波动带来的干扰,研究该控制下H6结构并网逆变器的动力学行为,并对系统出现的混沌现象进行控制。首先根据系统的工作原理,利用频闪映射法建立系统离散迭代模型。然后结合分岔图、折叠图、时域波形... 准比例谐振(QPR)控制能有效抑制网侧电压波动带来的干扰,研究该控制下H6结构并网逆变器的动力学行为,并对系统出现的混沌现象进行控制。首先根据系统的工作原理,利用频闪映射法建立系统离散迭代模型。然后结合分岔图、折叠图、时域波形以及频谱图等分析系统的非线性行为,发现系统存在着Hopf分岔、倍周期分岔以及边界碰撞分岔等丰富的动力学行为,并给出了各参数的稳定工作范围。之后引入二阶带阻滤波器对进入混沌状态的系统进行控制,结果表明二阶带阻滤波器具有很好的控制效果,并提高了输入电压E、滤波电感L的稳定工作域。最后通过半实物仿真平台进行了实验验证,研究所得结论可为准PR调节下H6结构并网逆变器的实际工程设计及调试提供理论依据。 展开更多
关键词 并网逆变器 非线性行为 混沌控制 准比例谐振 频闪映射法 分岔图
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