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基于WPD-TSO-ELM模型的月径流时间序列预测 被引量:14
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作者 李新华 崔东文 《水力发电》 CAS 2022年第9期9-15,44,共8页
为提高径流时间序列预测精度,减少计算规模,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-金枪鱼优化(TSO)算法-极限学习机(ELM)组合预测模型,并应用于云南省龙潭站、革雷站月径流预测。结果表明,TSO算法具有较好的寻优精度和全局... 为提高径流时间序列预测精度,减少计算规模,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-金枪鱼优化(TSO)算法-极限学习机(ELM)组合预测模型,并应用于云南省龙潭站、革雷站月径流预测。结果表明,TSO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于HHO、GWO、SFO、PSO算法。WPD-TSO-ELM模型对实例龙潭站、革雷站月径流预测的平均绝对百分比误差分别为0.175%、0.121%,预测误差小于WPD~2-TSO-ELM模型,较WPD~1-TSO-ELM、SSA-TSO-ELM、VMD-TSO-ELM模型降低1个数量级以上。WPD-TSO-ELM模型预测精度高、计算规模小,是一种简洁高效的径流时间序列预测模型。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包分解 金枪鱼优化算法 极限学习机 仿真测试
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基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究 被引量:1
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作者 王华秋 李乐天 《计算机测量与控制》 2024年第1期201-208,216,共9页
为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利... 为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并对各机组的能效比(COP)进行预测,同时使用MSTSO算法对网络的初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果;提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型,对多台冷水机组的部分负荷率(PLR)进行合理分配与优化;实验结果表明,优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度,MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率;因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。 展开更多
关键词 多冷水机组 负荷分配 金枪鱼优化算法 双向长短期记忆网络 能耗优化
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基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划
3
作者 孙曦 刘峰 薛晓 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期45-51,80,共8页
金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优... 金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。 展开更多
关键词 航迹规划 金枪鱼优化算法 对立学习 透镜成像 代价函数
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基于改进金枪鱼优化粒子滤波算法的谐波估计 被引量:1
4
作者 刘道兵 樊煜 李世春 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第4期37-46,共10页
新能源快速发展和电力电子设备不断应用,在推动整个电力系统快速发展的同时,也加重了影响电能质量的谐波污染问题。对谐波的准确估计是有效解决谐波污染的前提,针对目前电力系统的谐波估计精度不高、适用性低、抗干扰性较弱等问题,提出... 新能源快速发展和电力电子设备不断应用,在推动整个电力系统快速发展的同时,也加重了影响电能质量的谐波污染问题。对谐波的准确估计是有效解决谐波污染的前提,针对目前电力系统的谐波估计精度不高、适用性低、抗干扰性较弱等问题,提出了改进金枪鱼群优化粒子滤波算法(TSO-PF)。首先引入Tent混沌映射初始化粒子种群,使其个体分布更均匀;随后将金枪鱼的螺旋觅食和抛物线觅食两种狩猎行为引入粒子滤波算法中,通过加入高斯扰动因子和水波动态自适应因子改进策略,提升金枪鱼优化算法的寻优能力,并指导粒子向高似然区域移动,提高粒子的多样性;最后对IEEE-14节点系统进行仿真,结果表明,所提的算法具有较好的鲁棒性、精度和抗干扰能力。 展开更多
关键词 谐波估计 粒子滤波 Tent混沌映射 金枪鱼优化算法 高斯扰动 算法精度
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混合策略改进的金枪鱼群优化算法 被引量:7
5
作者 李涵 李文敬 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第1期208-218,共11页
针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy,HTSO)。首先,用Circle混沌... 针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy,HTSO)。首先,用Circle混沌映射初始化种群,提高种群的丰富性;其次,利用莱维飞行(Levy flight)在空间随机游走的搜索特点,提高算法在螺旋式觅食时的幅度,减少算法陷入局部最优的次数,帮助其快速找到全局最优。通过14个基准测试函数,在不同维数下比较传统TSO算法、HTSO、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization,HHO)算法的性能。仿真结果表明,不管是在低维还是在高维的情况下,HTSO比其他4种算法有更好的寻优性能和鲁棒性。最后对HTSO进行wilcoxon秩和检验,验证结果表明,HTSO与其他对比算法存在显著性差异。 展开更多
关键词 莱维飞行 Circle混沌映射 金枪鱼优化算法 群智能优化 基准函数
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基于金枪鱼群优化算法的光伏MPPT控制策略研究 被引量:5
6
作者 孙淑琴 李丞 +1 位作者 李再华 祁鑫 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第9期1202-1206,共5页
光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收... 光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收敛速度快。仿真实验表明:在静态和动态阴影条件下,金枪鱼群优化MPPT算法都可高精度、快速追踪到最大功率点。相比于灰狼MPPT算法和改进蝴蝶MPPT算法,其在动态阴影下的仿真结果表明金枪鱼群MPPT算法具有更高的精度、更小的振荡和更快的收敛速度,其追踪精度高达99.9%,收敛仅用0.28 s。 展开更多
关键词 金枪鱼优化算法 最大功率点跟踪 局部阴影 光伏发电
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基于混沌映射的改进金枪鱼群优化算法对比研究 被引量:1
7
作者 尹萍 谈果戈 +3 位作者 宋伟 谢涛涛 姜建彪 宋洪圆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期261-270,共10页
Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna S... Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)作为基础算法,根据混沌映射具有的遍历性、随机性等特点,提出了基于混沌映射的种群初始化优化方案。选择目前研究中普遍涉及的Tent、Logistic等多种混沌映射,分别对金枪鱼种群进行初始化,以提高初始种群的多样性。通过一系列基准测试函数进行仿真实验,对比基于不同混沌映射的改进金枪鱼群优化算法的实验结果,证明了基于混沌映射的优化方案可以有效提高原始TSO算法的收敛速度和寻优精度。 展开更多
关键词 金枪鱼优化算法 混沌映射 群智能优化算法 基准测试函数 Kubernetes
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基于金枪鱼群优化算法的Jensen模型参数求解 被引量:5
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作者 薛萍 刘玲 +1 位作者 王仰仁 孙书洪 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期22-29,共8页
【目的】利用智能优化算法求解Jensen模型参数。【方法】将分布估计引入金枪鱼群优化算法(TSO)中,形成基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)。将改进的基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)与其他算法在CEC2017测试集上进行性能验证,... 【目的】利用智能优化算法求解Jensen模型参数。【方法】将分布估计引入金枪鱼群优化算法(TSO)中,形成基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)。将改进的基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)与其他算法在CEC2017测试集上进行性能验证,并利用山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果对该算法与其他方法求解的精准性进行对比。【结果】(1)在CEC2017测试集上,对比ITSO、TSO、GWO、WOA、SSA和BOA共6种算法的寻优性能表明,ITSO算法寻优能力最强。(2)在山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果上分别将ITSO与SPSS软件中非线性回归分析、TSO计算得出的结果进行对比,平均相对误差分别为7.79%、8.13%和7.79%。TSO算法经过50次迭代后找到最优解,而ITSO算法仅需35次迭代后找到最优解。【结论】基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)求解Jensen模型参数,拟合精度高且寻优速度快。 展开更多
关键词 水分生产函数 JENSEN模型 模型参数求解 分布估计 金枪鱼优化算法
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基于改进分数阶快速终端滑模的APF优化控制研究
9
作者 虞忠明 陈科宇 +3 位作者 陆柯彤 张宇 孙跃 戴欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期123-132,共10页
电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑... 电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑模控制(improved fractional-order fast terminal sliding mode control, IFOFTSMC)策略。首先,搭建三相并联型APF的数学模型,并考虑其参数扰动。其次,提出一种改进的分数阶快速终端滑模控制策略,其中滑模面采用分数阶快速终端滑模与分数阶PI相结合,并进行了有限时间分析,趋近律采用指数趋近律和幂次趋近律相结合,同时以反双曲正弦函作为切换项。然后,利用TSO算法对所设计控制器的参数和阶次进行优化并获得最优解。最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性。此外,经与相关文献比较进一步证实了所提优化控制算法不仅可以获得最优控制参数和最优分数阶阶次,使系统在有限时间内到达稳定,还能使APF具有更好的电流跟踪性能、滤波效果和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 分数阶快速终端滑模控制 金枪鱼优化算法 有限时间稳定 谐波治理
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基于余弦相似度和TSO-BP的短期光伏预测方法
10
作者 陆毅 薛枫 +3 位作者 唐小波 杨坤 李益 马刚 《浙江电力》 2024年第6期22-30,共9页
对光伏出力的精准预测在配电网安全稳定运行中起着至关重要的作用。因此,提出了一种基于余弦相似度和TSO-BP(金枪鱼群优化-反向传播)神经网络的短期光伏预测方法。首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训... 对光伏出力的精准预测在配电网安全稳定运行中起着至关重要的作用。因此,提出了一种基于余弦相似度和TSO-BP(金枪鱼群优化-反向传播)神经网络的短期光伏预测方法。首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训练样本;然后,采用TSO算法寻找BP神经网络的最优初始权值与阈值,训练TSO-BP短期光伏预测模型;最后,利用TSO-BP模型分别预测平缓天气与波动天气下的光伏出力。仿真结果表明:在平稳和波动两种不同天气情况下,该方法相较于传统预测方法精度更高。 展开更多
关键词 光伏预测 皮尔逊相关系数 余弦相似度 金枪鱼优化算法 反向传播神经网络
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基于LTSO-VP&O算法的光伏系统MPPT控制
11
作者 樊立萍 史斌 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期120-127,共8页
针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的... 针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的可能性;设计随功率特性斜率变化而变化的步长更新律对常规扰动观测法进行改进,提高最大功率跟踪速度;融合莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法构建混合优化算法,进一步提高跟踪精度与速度,并抑制扰动信号影响。仿真实验结果表明,本文所提出的算法在均匀全光照、静态局部遮阴、动态局部遮阴3种光照条件下的寻优时间和跟踪误差分别为0.036 s和0%、0.04 s和1.06%、0.05 s和1.06%,均优于其他对比算法,并且更加精准且快速的实现光伏系统的最大功率跟踪。 展开更多
关键词 光伏阵列 局部遮阴 最大功率点追踪 金枪鱼优化算法 莱维飞行
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基于金枪鱼群算法优化极限学习机的混凝土抗压强度预测
12
作者 张博吾 耿秀丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期444-449,共6页
混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新... 混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新式仿生算法金枪鱼群算法优化极限学习机(TSO-ELM)的混凝土抗压强度预测方法。该方法通过对ELM隐藏层初始参数中的连接权值与偏置值使用TSO进行寻优,有效提升了ELM的预测准确度。在仿真实验部分,通过两组混凝土数据集对ELM的预测速度、TSO的寻优能力、TSO-ELM模型的泛化性逐一进行验证。结果表明,该方法可以有效提高预测的速度与精准度,迭代次数更少,同时具有良好的泛化性,为现场施工及时进行混凝土抗压强度的预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度 金枪鱼优化算法 极限学习机 软测量
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基于TSO-LSTM神经网络的股票收益率均值预测模型及其在智能投资中的应用
13
作者 刘和扬 申飞飞 杨柳 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期101-111,共11页
根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情... 根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情况的分布鲁棒模型得到投资方案.该模型提出的方案在未来前10 d的收益明显高于直接使用历史均值的分布鲁棒模型,亏损天数少于直接使用历史均值的分布鲁棒模型和平均分配资金的方案.同时该文提出的决策系统随着时间的推移,可以通过更新历史数据重新训练LSTM网络,使得模型保持良好的效果.TSO-LSTM神经网络能有效地抓住股票收益率的历史数据特征,实时动态地为投资者提供良好的投资决策. 展开更多
关键词 LSTM神经网络 分布鲁棒投资组合优化 金枪鱼优化算法 CVaR模型约束
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基于改进金枪鱼群算法PMSM自抗扰控制
14
作者 阎馨 李文磊 +1 位作者 屠乃威 侯利民 《电力电子技术》 2024年第1期27-31,35,共6页
针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提... 针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提出了一种改进fal函数,减小了系统的高频抖振。其次,由于ADRC中参数多且不易整定,利用ITSO算法对参数进行寻优整定。为了避免电流环在采用比例积分(PI)控制时电流控制存在抗负载能力差、响应速度慢等问题,将降低电感权值后的改进型无差拍预测控制应用到电流环。最后,进行仿真和半实物实验验证,结果表明所提控制策略具有良好的系统响应和控制精度,明显提高了系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 自抗扰控制 金枪鱼优化算法
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基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法
15
作者 陈晓华 吴杰康 +4 位作者 龙泳丞 王志平 蔡锦健 杨宜豪 周旭展 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期1-5,共5页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 金枪鱼优化算法 极限学习机 电力需求预测 平均绝对百分比误差 均方根相对误差
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基于机器空隙的自适应改进金枪鱼群算法在生产排程调度中的研究
16
作者 张东方 常万军 +3 位作者 张洁 郭智 张芊芊 王晓雷 《电脑知识与技术》 2024年第12期107-109,共3页
智能制造生产方式逐渐成为产业发展的主流趋势,文章着眼于当下制造业生产中存在的排程调度不准确问题,提出了一种基于机器空隙的自适应改进金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Machine Gap,TSOAMG)。文章提出基... 智能制造生产方式逐渐成为产业发展的主流趋势,文章着眼于当下制造业生产中存在的排程调度不准确问题,提出了一种基于机器空隙的自适应改进金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Machine Gap,TSOAMG)。文章提出基于空隙的工序机器选择方法,采用混沌映射初始化阵列,设计自适应阵列算子以选择不同的更新策略。为提高种群中的解的质量,将排斥浓度与适应度按一定比例结合,评价该解在种群中的优异度,并融入Levy飞行策略。模型中构建三种不同类型的邻域搜索结构NS1、NS2、NS3,用于增强算法的邻域探索能力,使其能够更为灵活地遍历搜索空间。最终,通过对排程经典案例的实验验证,证明了TSOAMG算法在排程结果和收敛性优于当下5种其他的流行算法,为传统制造业解决排程调度问题提供了解决方案。 展开更多
关键词 生产排程调度 金枪鱼优化算法 机器空隙 自适应算子
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融合SHAP和TSO-XGBoost模型的水路货运量预测
17
作者 温泉 余玉欢 +1 位作者 庄尚德 牟军敏 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期86-96,共11页
水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时... 水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时间粒度不统一与缺失问题,利用层次聚类和SHAP值的可解释性综合筛选关键影响因素特征序列,降低预测模型输入数据的维度和规模,引入Halton低差异序列和准反射学习策略(QRBL)大幅提升金枪鱼群优化算法(TSO)的寻优效能,增强TSO算法对极限梯度提升(XGBoost)模型中决策树数量、决策树的深度、学习速率等决定模型拟合能力的超参组合寻优效果。结果表明,新模型预测精度显著优于对比模型,可更好地适用于多特征影响因素下的水路货运量预测研究。 展开更多
关键词 金枪鱼优化算法(TSO) 极限梯度提升(XGBoost) 水路货运量
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基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择 被引量:1
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作者 赵力 史贤俊 秦玉峰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第8期107-114,共8页
目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价... 目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价;然后,以评价结果为依据,综合考虑测试的数量、可靠性和成本等因素,构建多目标测试优化选择问题,并提出了二进制金枪鱼群优化算法来求解满足测试性指标和故障可诊断性水平的最优测试集合;最后,以某装备的开关电源为实验案例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明:所提方法能够实现以提高系统故障可诊断性为目标的测试优化选择,从根本上提高系统的故障诊断能力。 展开更多
关键词 故障可诊断性 推土机距离(EMD) 测试优化选择 二进制金枪鱼优化算法
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