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基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型
1
作者 王冬萌 文斌 +3 位作者 李晓燕 徐越 刘书慧 付世军 《成都信息工程大学学报》 2024年第5期527-533,共7页
气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)... 气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)-深度置信网络(DBN)-长短时记忆网络(LSTM)的气温预测模型。首先利用Pearson相关系数对众多的气象参数进行选择,DBN网络对输入的多站点气象数据特征进行提取和降维,LSTM对提取的特征进行建模和预测。由于模型初始化参数众多,提出改进麻雀算法优化DBN-LSTM网络参数,提高模型的预测精度和稳定性。实验表明:所提模型的RMSE为0.527,精度高于单一模型和同类模型。 展开更多
关键词 气温预测 皮尔逊积矩相关系数 深度置信网络 改进麻雀算法 长短时记忆网络
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基于改进麻雀算法的风光水储优化配置方法
2
作者 张海涛 李文娟 +3 位作者 李雪峰 谢长青 朱其虎 向春勇 《电工技术》 2024年第2期40-44,共5页
再生能源发电是构建我国清洁能源体系的核心,风光水可再生能源发电系统是新型电力系统的重要特征。针对风光水分布式可再生能源发电系统的随机性、不确定性等特点,提出了综合考虑风光水不确定性的风光水储优化配置及调度策略,并利用改... 再生能源发电是构建我国清洁能源体系的核心,风光水可再生能源发电系统是新型电力系统的重要特征。针对风光水分布式可再生能源发电系统的随机性、不确定性等特点,提出了综合考虑风光水不确定性的风光水储优化配置及调度策略,并利用改进麻雀算法进行求解。针对麻雀算法的早熟和收敛性慢等问题,从改善种群多样性、增强全局探索能力和边界处理机制等方面对麻雀搜索算法进行改进;并利用改进的麻雀算法结合实际电网风光水互补特性进行优化配置计算。结果表明,所构建的风光水联合优化调度模型能够较好地提升风光消纳水平,提出的算法具有较高的求解效率。 展开更多
关键词 风光水储 优化调度 改进麻雀算法 新型电力系统
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基于ISSA-KELM的电动汽车动力电池SOC估算
3
作者 陈柏寒 杨威 +1 位作者 万文欣 刘闯 《东北电力技术》 2024年第8期1-5,12,共6页
为了提高电动汽车动力电池荷电状态(state of charge, SOC)估算结果的准确性,提出了一种基于改进麻雀算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的电动汽车动力电池SOC估... 为了提高电动汽车动力电池荷电状态(state of charge, SOC)估算结果的准确性,提出了一种基于改进麻雀算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的电动汽车动力电池SOC估算方法。首先,以电压、电流、温度为输入量,以电池SOC为输出量,采用Logistic混沌初始化、惯性权重非线性递减和莱维飞行等策略改进得到的ISSA算法对KELM进行优化;其次,建立了基于ISSA-KELM的电动汽车动力电池SOC估算模型;最后,采用磷酸铁锂电池充放电数据进行仿真分析,并与其他电池SOC估算方法进行对比。仿真结果表明,所提ISSA-KELM模型对测试集预测结果的最大相对误差、平均相对误差和均方根误差分别为6.232%、3.964%和0.0197,诊断精度和模型稳定性均优于其他方法,验证了所提电池SOC估算方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 动力电池 荷电状态 核极限学习机 改进麻雀算法
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基于ISSA-XGBoost模型的多特征融合露天矿卡车行程时间预测
4
作者 顾清华 王燕 +1 位作者 王倩 魏瑾瑜 《有色金属（矿山部分）》 2024年第1期1-10,共10页
针对露天矿运输系统卡车行程时间预测问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀算法优化XGBoost的露天矿卡车行程时间预测模型。模型充分考虑了卡车特征、道路特征、气象特征以及时间特征对卡车行程时间的影响,并使用皮尔逊系数法深入分... 针对露天矿运输系统卡车行程时间预测问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀算法优化XGBoost的露天矿卡车行程时间预测模型。模型充分考虑了卡车特征、道路特征、气象特征以及时间特征对卡车行程时间的影响,并使用皮尔逊系数法深入分析影响因素的贡献度。针对麻雀算法中全局搜索能力薄弱的问题引入反向学习和螺旋搜索策略,以提高算法的收敛性能。最后,使用改进的麻雀算法对XGBoost的关键参数进行寻优,进而构建露天矿卡车行程时间预测模型。选取国内某大型露天矿卡车调度系统采集的数据进行仿真模拟,并将所提出模型与SVM、BP、RBF和RF等其他机器学习模型进行对比。结果表明:所提出模型的预测误差均低于其他模型,相关系数可达0.9819。开发的模型和分析结果可以极大地帮助决策者规划、运营和管理更高效的露天矿运输系统。 展开更多
关键词 行程时间预测 露天矿卡车 XGBoost 改进麻雀算法 均值滤波
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基于PCA-ISSA-GRU的燃煤电厂供电煤耗计算研究
5
作者 赵钊 茅大钧 陈思勤 《汽轮机技术》 北大核心 2024年第5期353-357,共5页
随着国内电力体制与市场交易机制的变革,燃煤电厂之间的竞争压力越来越激烈,供电煤耗作为衡量电厂经济效益的重要指标,其精准计算就显得愈发重要。提出一种基于PCA-ISSA-GRU方法的供电煤耗计算模型,首先采用滑动窗口法对数据进行稳态筛... 随着国内电力体制与市场交易机制的变革,燃煤电厂之间的竞争压力越来越激烈,供电煤耗作为衡量电厂经济效益的重要指标,其精准计算就显得愈发重要。提出一种基于PCA-ISSA-GRU方法的供电煤耗计算模型,首先采用滑动窗口法对数据进行稳态筛选,采用主成分分析法(PCA)对处理的数据进行特征筛选,选择最相关的输入参数。其次对机组的外部环境进行分析,采用K-means方法最终确定8种不同的工况。最后为了使模型计算更加精确,采用改进的麻雀算法(ISSA)对门控循环单元(GRU)的超参数进行寻优。以上海某600MW机组的历史数据进行验证,并对不同组合模型之间的预测精度进行对比。结果表明,本文的模型供电煤耗计算与实际相吻合,平均误差为1.32g/(kW·h),相对误差在±1%,模型计算精度高,泛化能力强,适用于燃煤电厂供电煤耗的计算。同时,综合评价指标对比显示,本文构建的预测模型比其它的预测模型精度更高,效果更好。 展开更多
关键词 供电煤耗 火电机组 大数据处理 改进麻雀算法 门控循环单元
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改进麻雀算法在列车ATO多目标优化中的应用
6
作者 王一栋 肖宝弟 +2 位作者 岳丽丽 李茂青 林俊亭 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第7期192-199,共8页
针对列车自动驾驶(ATO)运行过程多目标优化问题,以列车运行安全性、列车动力学模型等因素为约束条件,考虑列车准时性、能耗、舒适性等指标,使用模糊隶属度法建立多目标优化模型。利用罚函数处理约束条件,将停车误差与限速作为惩罚项并... 针对列车自动驾驶(ATO)运行过程多目标优化问题,以列车运行安全性、列车动力学模型等因素为约束条件,考虑列车准时性、能耗、舒适性等指标,使用模糊隶属度法建立多目标优化模型。利用罚函数处理约束条件,将停车误差与限速作为惩罚项并构造出适当的惩罚函数加入到目标函数中,从而得到增广目标函数,提出基于改进麻雀算法(ISSA)的求解策略。为提高麻雀算法(SSA)的全局寻优能力,避免收敛于局部最优,引入Logistic映射、自适应超参数、变异算子对传统麻雀算法进行改进,通过测试函数对算法性能进行验证,表明ISSA算法的收敛速度、寻优精度比传统SSA算法好。以工况转换点为决策变量,通过ISSA算法对工况转换点的位置及速度进行寻优,进而获得目标速度-距离曲线。最后选取城轨车辆参数与线路数据进行仿真验证,仿真结果表明:所提优化策略相较于未优化前,舒适性提高了21.22%,能耗降低了22.41%,准时性与停车误差满足要求;与PSO优化方法相比,收敛速度更快,运行时间几乎一样的情况下能耗降低了12.74%,节能效果更佳;停车误差降低了20.45%,舒适性保持在舒适范围之内;对于速度-距离曲线,巡航距离更长、惰行距离变短、最高运行速度降低。由此可见,达到了综合优化ATO的目的,验证了ISSA优化策略的有效性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车自动驾驶 多目标优化 目标速度曲线 改进麻雀算法 模糊隶属度 罚函数
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基于改进麻雀算法的非完备信息博弈策略研究 被引量：4
7
作者 王琳蒙 王玉惠 +1 位作者 陈谋 刘昊天 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第4期589-599,共11页
针对空战信息的非完备问题,基于改进麻雀算法进行无人机非完备信息攻防博弈策略研究。通过分析敌我双方空战信息,在确定敌我双方的空战态势优势函数、空战性能优势函数以及收益函数的情况下建立攻防博弈模型。结合博弈模型给出博弈支付... 针对空战信息的非完备问题,基于改进麻雀算法进行无人机非完备信息攻防博弈策略研究。通过分析敌我双方空战信息,在确定敌我双方的空战态势优势函数、空战性能优势函数以及收益函数的情况下建立攻防博弈模型。结合博弈模型给出博弈支付函数并计算敌我双方的支付矩阵,提出基于反向学习的改进麻雀算法,求解出敌我双方攻防博弈的纳什均衡解。通过仿真验证了所提方案的可行性和所提算法的有效性,该方案能初步解决空战对抗过程中所遇到的信息非完备问题。 展开更多
关键词 无人机 攻防博弈 非完备信息 改进麻雀算法 反向学习
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改进麻雀算法和Q-Learning优化集成学习轨道电路故障诊断 被引量：1
8
作者 徐凯 郑浩 +1 位作者 涂永超 吴仕勋 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4426-4437,共12页
无绝缘轨道电路的故障具有复杂性与随机性,采用单一的模型进行故障诊断,其性能评价指标难以提高。而采用集成学习方式,则存在各基学习器结构、参数设计盲目,集成模型中各基学习器组合权重难以分配的问题。针对以上问题,提出一种改进麻... 无绝缘轨道电路的故障具有复杂性与随机性,采用单一的模型进行故障诊断,其性能评价指标难以提高。而采用集成学习方式,则存在各基学习器结构、参数设计盲目,集成模型中各基学习器组合权重难以分配的问题。针对以上问题,提出一种改进麻雀算法和Q-Learning优化集成学习的轨道电路故障诊断新方法,该方法有机地将集成学习与计算智能和强化学习相结合,充分挖掘轨道电路故障特征,提高性能评价指标。首先,使用卷积神经网络、长短期记忆网络和多层感知器深度学习模型,以及支持向量机和随机森林传统机器学习模型,共同构成集成学习基学习器,解决单一学习模型的不足,不同基学习器的使用保证集成学习的多样性。从自动化机器学习角度出发,采用改进麻雀算法优化该集成学习模型的结构和参数,克服其结构和参数难以确定的问题。在此之上,引入强化学习Q-learning对集成模型中各基学习器组合权重进行优化,智能地确定集成学习各基学习器的组合权重。最后,将集成学习模型的预测结果与真实结果比较后得到误差,再采用BP神经网络对预测结果进行补偿修正,进一步提高轨道电路的故障诊断性能评价指标。仿真结果表明,利用所提方法进一步改善了轨道电路故障诊断的准确度、精确度、召回率和F1值等性能评价指标。 展开更多
关键词 无绝缘轨道电路 故障诊断 集成学习 改进麻雀算法 Q-LEARNING 误差修正
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需求侧响应下主动配电网优化调度 被引量：1
9
作者 高金兰 孙永明 +2 位作者 薛晓东 刁楠 侯学才 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第2期207-216,共10页
针对电网运行中能量调度不佳的问题,首先基于需求侧响应不确定性特点,引入非经济因素以及消费心理学特征,建立需求侧响应模型;其次使用拉丁超立方抽样(LHS:Latin Hypercube Sampling)改善初始种群质量,引入正弦因子提高局部搜索能力,并... 针对电网运行中能量调度不佳的问题,首先基于需求侧响应不确定性特点,引入非经济因素以及消费心理学特征,建立需求侧响应模型;其次使用拉丁超立方抽样(LHS:Latin Hypercube Sampling)改善初始种群质量,引入正弦因子提高局部搜索能力,并实行变异操作优化全局搜索精度,以解决麻雀算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)的早熟等问题;最后需求侧响应以电网运行成本和环境成本最小为目标建立主动配电网优化调度模型,并使用改进的麻雀算法进行求解。仿真结果验证了提出模型的准确性,算法的高效性,有效解决了能量调度不佳的问题。 展开更多
关键词 需求侧响应 改进麻雀算法 主动配电网 非经济因素
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基于GRA-ISSA-SVR-EC模型的风电功率组合预测方法 被引量：1
10
作者 王珊珊 何嘉文 +2 位作者 吴霓 朱威 兰欣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期61-73,共13页
针对风电功率的非线性特征,本文提出一种结合灰色关联度分析(GRA)、改进麻雀算法(ISSA)、支持向量回归(SVR)和误差修正模型(EC)的风电功率组合预测方法。应用GRA筛选出与风电功率关联度较大的影响因素作为模型的输入;引入自适应权重因子... 针对风电功率的非线性特征,本文提出一种结合灰色关联度分析(GRA)、改进麻雀算法(ISSA)、支持向量回归(SVR)和误差修正模型(EC)的风电功率组合预测方法。应用GRA筛选出与风电功率关联度较大的影响因素作为模型的输入;引入自适应权重因子和Levy飞行策略提升传统SSA的性能,建立ISSA-SVR模型得到初始预测值;建立误差修正模型进行预测得到误差预测值,最后将初始预测值与误差预测值用加法器合并得到最终结果。仿真结果表明,该模型在对2个风电场的风电功率进行预测时,平均确定系数分别达到0.9996和0.9985,平均绝对误差分别为0.2266 kW和0.0146 MW,均方根误差分别为0.2777 kW和0.0213 MW,相比于其他传统模型预测精度更高。 展开更多
关键词 风电功率预测 灰色关联度分析 改进麻雀算法 支持向量回归 误差修正
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基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化设计 被引量：1
11
作者 周敬 《煤矿机械》 2023年第5期128-132,共5页
为合理优化对辊散煤联合制样设备破碎机齿形,获取最佳齿形结构参数,提升散煤破碎质量,设计基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化方法。以最高散煤破碎质量为目标函数,齿高与齿顶宽等齿形结构参数为设计变量,建立对辊散煤... 为合理优化对辊散煤联合制样设备破碎机齿形,获取最佳齿形结构参数,提升散煤破碎质量,设计基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化方法。以最高散煤破碎质量为目标函数,齿高与齿顶宽等齿形结构参数为设计变量,建立对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型;利用融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法,求解齿形优化模型,获取最高散煤破碎质量值,以及对应的齿形优化结构参数。实验证明:该方法可有效优化齿形结构参数;在不同破碎层数与不同散煤粒度时,应用该方法优化齿形后,可有效提升散煤破碎压缩比,即提升散煤破碎质量。 展开更多
关键词 近似模型 对辊散煤 联合制样设备 破碎机 齿形优化 改进麻雀算法
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基于改进SSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断 被引量：1
12
作者 杨森 王恒迪 +2 位作者 崔永存 李畅 唐元超 《机械传动》 北大核心 2023年第10期162-168,共7页
针对滚动轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取导致故障分类效果差的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)进行自适应参数优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多层特征向量融... 针对滚动轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取导致故障分类效果差的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)进行自适应参数优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多层特征向量融合的极限学习机(Extreme Learning Ma⁃chine,ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,根据适应度函数值和迭代次数自适应改变SSA的寻优步长;随后,将改进后的SSA对VMD算法的重要参数(分解个数K和惩罚因子α)进行自动寻优,适用度函数采用最小包络谱熵;接着,提取经SSA-VMD分解后的包络谱熵最小的内蕴模态函数(In⁃trinsic Mode Function,IMF)分量作为最优分量,并计算其特征值;最后,通过变异系数法筛选,构造均方根值和峰值为第一层二维特征值向量,构造样本熵、峭度和均方根为第二层三维特征值向量,分别送入极限学习机ELM进行滚动轴承故障的训练分类。试验结果表明,本文算法具有良好的故障诊断效果且最终可实现98.25%的分类准确率和93.36%的实际诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障诊断 变分模态分解 改进麻雀算法 变异系数法 极限学习机
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基于ISSA-ELM的垃圾发电厂焚烧过程建模方法研究 被引量：1
13
作者 赵征 王金 +2 位作者 周孜钰 李倬舸 魏强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1649-1656,共8页
为建立精确有效的垃圾发电厂焚烧过程多输入多输出模型,提出一种改进麻雀算法(ISSA)与极限学习机(ELM)相结合的垃圾发电厂焚烧过程建模方法。首先,选择变量,并基于滑动窗口筛选稳定数据;其次,采用ISSA对ELM的输入层权重和隐含层偏置进... 为建立精确有效的垃圾发电厂焚烧过程多输入多输出模型,提出一种改进麻雀算法(ISSA)与极限学习机(ELM)相结合的垃圾发电厂焚烧过程建模方法。首先,选择变量,并基于滑动窗口筛选稳定数据;其次,采用ISSA对ELM的输入层权重和隐含层偏置进行优化,以消除输入层权重和隐藏层偏置随机选取对模型稳定性的影响;最后,将ISSA-ELM模型与传统反向传播(BP)神经网络、ELM模型、麻雀算法-极限学习机(SSA-ELM)模型进行比较。结果表明:基于ISSA-ELM的垃圾发电厂焚烧过程模型相比于BP神经网络、ELM模型、SSA-ELM模型更加精确有效,可为操作人员提供最佳操作变量以调整焚烧工况。 展开更多
关键词 垃圾发电厂 焚烧炉 极限学习机 改进麻雀算法
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基于改进麻雀算法的混合储能容量配置 被引量：1
14
作者 王广宇 刘伟 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第3期512-520,共9页
针对传统的分配策略在混合储能系统中存在可用容量差异,且混合储能系统会因为可用容量不够而停运的问题,提出一种采用改进麻雀算法的功率分配策略。该策略将混合储能体系内有效存储容量占总体容量之比最优化作为目标,并利用改进麻雀算... 针对传统的分配策略在混合储能系统中存在可用容量差异,且混合储能系统会因为可用容量不够而停运的问题,提出一种采用改进麻雀算法的功率分配策略。该策略将混合储能体系内有效存储容量占总体容量之比最优化作为目标,并利用改进麻雀算法能更好地解决锂电池跟超级电容之间的功率分配问题。并且利用超级电容器高功率、低能量密度的特点,针对实际工作中会发生可用容量不够的问题,提出运用锂离子电池根据转移电流调整超级电容器的残余有效储能容量的方法,并利用模糊控制的转移电流求解方法,使超级电容器始终保持一定的有效储能容量,从而增强了超级电容器的持续运营能力。仿真实验结果表明,该策略具有快速性、稳定性及有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏发电 混合储能 容量配置 改进麻雀算法 模糊控制
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基于改进麻雀算法的主动配电网储能系统选址定容
15
作者 杨明月 王海云 《现代电子技术》 2023年第22期75-82,共8页
储能系统在提高主动配电网的低碳经济性和稳定性中起着重要作用。针对低碳背景下的储能优化配置,提出一种考虑碳交易的主动配电网储能系统选址定容方法。首先建立一个以最小化配电网有功损耗、电压偏差、综合成本为目标的优化配置模型,... 储能系统在提高主动配电网的低碳经济性和稳定性中起着重要作用。针对低碳背景下的储能优化配置,提出一种考虑碳交易的主动配电网储能系统选址定容方法。首先建立一个以最小化配电网有功损耗、电压偏差、综合成本为目标的优化配置模型,并在计算综合成本时纳入阶梯式碳交易,分析碳交易对主动配电网经济性的影响;其次采用混沌初始化、正余弦算法和Levy飞行策略增强麻雀算法多样性和全局搜索能力,引入Pareto解集,设计多目标改进麻雀搜索算法;最后通过熵权法-TOPSIS法确定最优的主动配电网储能系统配置方案。算例结果表明改进后的麻雀算法显著提高了求解精度和效率,同时考虑碳交易的储能系统优化配置方案能有效促进新能源消纳,显著降低主动配电网的有功网损和电压波动。 展开更多
关键词 主动配电网 储能选址定容 改进麻雀算法 碳交易机制 Levy飞行策略 多目标优化 熵权-TOPSIS法
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高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化
16
作者 徐慧 蔡光斌 +2 位作者 崔亚龙 侯明哲 姚二亮 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期44-55,共12页
为提高高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题求解速度和精度,提出了一种将改进的麻雀智能优化同参数化设计相结合的再入轨迹方法。首先,通过Tent混沌映射和精英反向种群方法初始化种群,利用黄金正弦策略进行种群的位置更新,并通过余弦策... 为提高高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题求解速度和精度,提出了一种将改进的麻雀智能优化同参数化设计相结合的再入轨迹方法。首先,通过Tent混沌映射和精英反向种群方法初始化种群,利用黄金正弦策略进行种群的位置更新,并通过余弦策略减少侦察者数量,采用贪婪策略对种群的最优解进行选择和更新,在增强算法全局搜索能力的同时,不影响收敛速度。然后,将高超声速再入轨迹优化问题转化为攻角剖面和倾侧角剖面的参数化设计问题,将路径约束转化为阻力加速度再入飞行走廊,保证再入过程中始终满足路径约束,利用罚函数法处理终端约束,从而使得飞行器精确命中目标。最后,采用改进的麻雀智能优化算法对设计参数进行寻优,使得目标函数最优。仿真实验表明:本研究所提出的改进麻雀算法相较于原始麻雀算法、鲸鱼算法和粒子群算法收敛速度快,得到的高超声速滑翔飞行器再入轨迹精度有了进一步的提高;蒙特卡洛仿真实验说明,本研究所提出的高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化算法具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 高超声速滑翔飞行器 再入轨迹优化 改进麻雀算法 参数化设计 蒙特卡洛仿真
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基于CSSOA的多船智能避碰决策研究
17
作者 徐言民 律建辉 +2 位作者 刘佳仑 李龙浩 关宏旭 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2023年第6期88-96,共9页
[目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法(CSSOA)。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群... [目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法(CSSOA)。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群,提高其多样性,并对适应能力差和搜索停滞的麻雀个体进行混沌映射,利用高斯变异提升局部搜索能力和鲁棒性,改进方案优化启发式算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。综合考虑船舶间船速比、最小会遇距离、相对距离、最小会遇时间、相对方位等因素,利用模糊隶属度函数建立船舶碰撞风险模型,并通过多船典型会遇场景进行实例验证。[结果]实验结果显示,改进算法的平均迭代次数较粒子群算法和原麻雀算法分别减少了77.97%和53.57%。[结论]改进后的麻雀优化算法能以更优的收敛速度寻到安全经济的避碰路径,为船舶驾驶员提供避碰决策参考。 展开更多
关键词 多船智能避碰决策 碰撞危险度模型 改进麻雀算法 避碰目标函数
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基于改进麻雀算法的深度信念网络短期光伏功率预测 被引量：2
18
作者 常东峰 南新元 《现代电子技术》 2022年第17期135-140,共6页
为进一步提高光伏发电预测精度,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,为提高麻雀算法的收敛速度和避免陷入局部最优,将精英反向学习策略和Metropolis准则引入麻雀算法用于初始化SSA种群和改进SSA更新策... 为进一步提高光伏发电预测精度,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,为提高麻雀算法的收敛速度和避免陷入局部最优,将精英反向学习策略和Metropolis准则引入麻雀算法用于初始化SSA种群和改进SSA更新策略。其次为提高DBN模型的性能,运用ISSA对DBN模型的权值进行优化选择,同时为避免冗余的气象因子影响光伏输出,采用最大相关信息系数的特征选择法(NFCBF),选择与光伏输出相关性最好的气象特征向量作为模型输入;基于NFCBF法选好的特征向量,采用一种结合欧氏距离和灰色关联度的综合相似指数法,选择相似日作为训练集。最后建立ISSA-DBN预测模型,并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。结果表明在训练集的选择方法相同的情况下,与DBN模型、PSO-DBN模型、SSA-DBN模型相比,ISSA-DBN的平均绝对百分比误差指标在晴天仅为3.69%,晴转多云天为5.23%,雨天为9.53%,预测精度均高于其他三种模型。由此验证了ISSA-DBN模型良好的预测精度。 展开更多
关键词 DBN模型 NFCBF法 改进麻雀算法 综合相似指数 光伏发电 功率预测 精英反向学习策略 METROPOLIS准则
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基于CEEMD-ISSA-LSTM的空气质量预测
19
作者 朱菊香 谷卫 +2 位作者 罗丹悦 潘斐 张赵良 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第11期120-129,共10页
针对传统空气质量(AQI)预测模型精度较低的问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆网络(LSTM)的预测模型。首先,针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题,利用CEEMD算法将原... 针对传统空气质量(AQI)预测模型精度较低的问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆网络(LSTM)的预测模型。首先,针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题,利用CEEMD算法将原始AQI数据进行模态分解,以降低噪声对预测结果的影响。其次,针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,利用正弦混沌、动态自适应惯性权重、高斯变异和反向学习策略改进麻雀算法,降低了SSA陷入局部最优解的概率,提高了麻雀算法的收敛速度和寻优能力。最后,利用ISSA对LSTM模型的参数进行寻优,构建ISSA-LSTM模型进行预测,得到最终的AQI预测结果。实验结果表明,与其他传统预测模型相比,基于CEEMD-ISSA-LSTM模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方根误差为1.24μg/m^(3),平均绝对误差为0.98μg/m^(3),拟合度为98.5%。 展开更多
关键词 空气质量预测 CEEMD 改进麻雀算法 长短期记忆网络
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