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基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究 被引量：15
1
作者 吴云 吴梦烟 +2 位作者 杨侃 仲晓林 张天衍 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第9期8-13,共6页
为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的... 为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的搜索耗时较长、易陷入局部最优的问题,改进其烛火更新公式及对数螺旋函数。通过对群智能算法中常用的测试函数做仿真实验,对比分析了改进前后MFO算法的寻优结果,并采用改进的MFO算法对模型进行求解。实例结果表明,所构建的区域水资源优化配置模型合理有效,改进的飞蛾扑火算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置领域。 展开更多
关键词 改进mfo算法 水资源优化配置 多目标优化 群智能优化算法 自适应权重
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基于改进MFO优化Attention-LSTM的超短期风电功率预测
2
作者 宋立业 鞠亚东 张鑫 《电气工程学报》 CSCD 2023年第3期358-368,共11页
针对风电功率的不确定性问题,提出一种基于改进飞蛾扑火算法(Moth-flame optimization,MFO)优化注意力机制长短时神经网络(Attention long short-term memory,Attention-LSTM)的风电功率超短期预测方法。首先利用自适应噪声完全集合经... 针对风电功率的不确定性问题,提出一种基于改进飞蛾扑火算法(Moth-flame optimization,MFO)优化注意力机制长短时神经网络(Attention long short-term memory,Attention-LSTM)的风电功率超短期预测方法。首先利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)将原始功率数据分解为多个模态分量(Intrinsic mode functions,IMF),以消除不同分量间的影响,再计算各个分量的样本熵,将样本熵近似的值合并,以降低运算规模;然后,通过引入Chebyshev混沌映射、柯西变异、基于Sigmoid函数的惯性权值来对传统的飞蛾扑火算法进行改进,并将改进的飞蛾扑火算法与传统MFO、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)进行比较,证明其寻优能力有了很大提升;最后,将Attention机制用于计算LSTM神经网络隐层状态的不同权重,利用改进飞蛾扑火优化算法优化Attention-LSTM的超参数,分别对合并后的IMF分量进行建模,将各分量模型叠加得到最终功率预测曲线。对锦州某风电场的功率实测数据进行仿真分析,结果表明,所提模型具有较高的预测精度,对实际工程具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 风电功率 Attention机制 混沌映射 柯西变异 改进mfo算法 LSTM
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基于改进MFO算法的水资源优化配置方法研究 被引量：2
3
作者 吴国新 翟思贝 《水利科学与寒区工程》 2021年第3期122-124,共3页
为解决传统水资源优化配置方法配置净收益率低的问题,基于改进MFO算法求解水资源优化配置,通过自适应权重表示改进MFO算法中的烛火,以自适应权重数值越小为模型最优解,完成水资源优化配置。设计应用实例分析,试验结论为设计的配置方法... 为解决传统水资源优化配置方法配置净收益率低的问题,基于改进MFO算法求解水资源优化配置,通过自适应权重表示改进MFO算法中的烛火,以自适应权重数值越小为模型最优解,完成水资源优化配置。设计应用实例分析,试验结论为设计的配置方法水资源配置净效益率最高为5.478%,而对照组仅为2.439%,设计配置方法水资源配置净效益率明显高于对照组,水资源优化配置收益更大,可以解决传统水资源优化配置方法配置净收益率低的问题。 展开更多
关键词 改进mfo算法 水资源 配置方法
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