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基于灰狼-鸟群算法的特征权重优化方法
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作者 严爱军 严晶 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1088-1098,共11页
针对特征权重难以准确量化的问题,提出一种基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法和鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)的混合算法,用于特征权重的寻优。首先,将Chebyshev映射、反向学习与精英策略用于混合算法的初始种群生成;... 针对特征权重难以准确量化的问题,提出一种基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法和鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)的混合算法,用于特征权重的寻优。首先,将Chebyshev映射、反向学习与精英策略用于混合算法的初始种群生成;其次,将改进后的GWO算法位置更新策略融入BSA的觅食行为中,得到一种新的局部搜索策略;然后,将BSA的警觉行为与飞行行为用作混合算法的全局搜索平衡策略,从而得到一种收敛的灰狼-鸟群算法(grey wolf and bird swarm algorithm, GWBSA),通过GWBSA的迭代寻优可获得各特征的权重值。利用标准测试函数和标准分类数据集进行了对比实验,与遗传算法、蚁狮算法等方法相比,GWBSA具有较快的收敛速度且不易陷入局部最优,可以提高模式分类问题的求解质量。 展开更多
关键词 特征权重 灰狼优化(grey wolf optimizer gwo)算法 鸟群算法(bird swarm algorithm BSA) 混合算法 问题求解 模式分类
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基于矩阵算法的有源配电网故障定位容错方法 被引量:13
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作者 梅飞 陈子平 +1 位作者 裴鑫 郑建勇 《电力工程技术》 北大核心 2022年第6期109-115,共7页
故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与供电恢复具有重要意义。有源配电网故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差,智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,在此背景下提出将矩阵算法和... 故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与供电恢复具有重要意义。有源配电网故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差,智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,在此背景下提出将矩阵算法和智能优化算法优点相结合的定位方法。首先,在有源配电网发生故障后,利用馈线终端(FTU)上传的告警信息,运用矩阵算法快速定位故障区段。然后,运用开关函数对矩阵算法的定位结果进行校验,避免因矩阵算法容错性差而输出错误的定位结果。校验不通过的定位结果将全部列入可疑故障集合,该集合的维度大幅低于配电网的维度,再运用灰狼优化(GWO)算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。最后,在Matlab上进行仿真测试,结果表明所提方法能实现有源配电网中故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。 展开更多
关键词 有源配电网 故障定位 矩阵算法 容错性 信息校验 灰狼优化(gwo)算法
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基于RS-GWO-GRNN的充填管道失效风险研究 被引量:9
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作者 骆正山 王文辉 张新生 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2019年第6期76-83,共8页
为克服充填管道失效风险评判指标间的复杂性,传统方法预测精度低及适用性差等缺陷,提出基于粗糙集(RS)和灰狼优化(GWO)算法融合广义回归神经网络(GRNN)的充填管道失效风险评价模型。选取10项风险评价指标,通过属性约简提取影响充填管道... 为克服充填管道失效风险评判指标间的复杂性,传统方法预测精度低及适用性差等缺陷,提出基于粗糙集(RS)和灰狼优化(GWO)算法融合广义回归神经网络(GRNN)的充填管道失效风险评价模型。选取10项风险评价指标,通过属性约简提取影响充填管道失效的主要风险因素,运用GWO优化GRNN的参数,构建预测模型,以国内某具体矿山充填系统为例进行实证研究,结果表明:与其它预测模型相比,RS-GWO-GRNN模型的预测精度更高,泛化能力更强,为充填管道失效风险研究提供了新思路,具有较好的借鉴意义。 展开更多
关键词 粗糙集(RS)理论 灰狼优化(gwo)算法 广义回归神经网络(GRNN) 充填管道 失效风险
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基于GWO-HMM的空中交通网络流系统态势预测研究
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作者 张兆宁 杨刚 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第4期50-55,共6页
针对空中交通流量管理部门如何更高效地实施流量管理的问题,本文将态势感知理论应用于空中交通网络流系统(ATNFS,air traffic network flow system),建立空中交通网络流系统的运行态势预测模型。首先,给出了空中交通网络流系统的态势感... 针对空中交通流量管理部门如何更高效地实施流量管理的问题,本文将态势感知理论应用于空中交通网络流系统(ATNFS,air traffic network flow system),建立空中交通网络流系统的运行态势预测模型。首先,给出了空中交通网络流系统的态势感知过程,从节点和航线的角度筛选出航线饱和度、不正常航班率、节点饱和度、节点延误架次比、节点航班取消率5个态势要素,使用态势值作为态势理解的指标;其次,分析隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)的优势与不足,建立了基于灰狼优化(GWO,grey wolf optimization)算法和改进隐马尔可夫模型的态势预测模型;最后,使用某空中交通网络流系统的实际运行数据进行算例验证。结果表明,改进后的预测模型相较于原本的隐马尔可夫预测模型精度更高,预测结果更准确。 展开更多
关键词 空中交通流量管理 空中交通网络流系统 隐马尔可夫模型(HMM) 灰狼优化(gwo)算法 态势感知 态势预测
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基于改进型灰狼优化算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合
5
作者 陶奎 王斌 +1 位作者 田雪 尹波 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期492-501,共10页
针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非... 针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。 展开更多
关键词 阵列天线 稀布平面阵列 灰狼优化(gwo)算法 窗函数 峰值旁瓣电平
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节流槽结构参数对阀开启压力冲击及空化特性的影响研究
6
作者 陈远玲 欧阳崇钦 +3 位作者 彭卓 陈承宗 石浩 王梦乔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期50-56,66,共8页
液压控制阀阀芯节流槽的结构对阀的动态特性影响强烈,不良节流槽结构将导致极大的液压阀开启瞬间压力冲击。针对某型号负载敏感多路阀在甘蔗联合收割机的应用中出现啸叫和液压冲击的问题,结合动网格与RNG-k-ε湍流模型,对U+T型节流槽和... 液压控制阀阀芯节流槽的结构对阀的动态特性影响强烈,不良节流槽结构将导致极大的液压阀开启瞬间压力冲击。针对某型号负载敏感多路阀在甘蔗联合收割机的应用中出现啸叫和液压冲击的问题,结合动网格与RNG-k-ε湍流模型,对U+T型节流槽和V型节流槽的压力冲击及空化进行了对比分析,发现同等条件下V型槽的阀芯较U+T型槽的阀芯的压力冲击下降了19.37%,最大空化程度降低了43.7%。选取V型节流槽开展进一步研究,通过正交试验获取不同节流槽结构参数下的压力峰值;采用BP神经网络建立V型节流槽结构参数与压力冲击的代理模型,结合灰狼优化(GWO)算法得到节流槽结构参数的最优配置;依据优化结果制作阀芯并进行试验,结果显示,抑制压力冲击效果显著,系统压力超调下降至原来52.4%。 展开更多
关键词 流场仿真 BP代理模型 灰狼优化(gwo)算法 节流槽优化 冲击抑制
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基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化 被引量:1
7
作者 高敏 刘海荣 朱燕飞 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2023年第2期256-263,共8页
针对无线传感器网络(WSN)节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化(GWO)算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索... 针对无线传感器网络(WSN)节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化(GWO)算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化(DE)算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能. 展开更多
关键词 无线传感网络(WSN) 网络覆盖 灰狼优化(gwo)算法 非线性收敛因子 差分进化(DE)算法
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一种基于组合模型的地心运动预测方法
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作者 柯能 朱新慧 +1 位作者 王刃 肖凯 《导航定位学报》 CSCD 2023年第6期22-27,共6页
为了提高地心运动时间序列预测的精度,提出一种基于组合模型的地心运动预测方法:结合灰狼优化(GWO)算法获取最优参数的能力与长短时记忆(LSTM)神经网络处理长时间跨度时间序列的优势,给出调和分析和GWO-LSTM神经网络的组合预测模型;采... 为了提高地心运动时间序列预测的精度,提出一种基于组合模型的地心运动预测方法:结合灰狼优化(GWO)算法获取最优参数的能力与长短时记忆(LSTM)神经网络处理长时间跨度时间序列的优势,给出调和分析和GWO-LSTM神经网络的组合预测模型;采用调和分析方法分离地心运动时间序列中的模型化成分(长期项和周期项)和未模型化成分,并分别利用调和分析模型和GWO-LSTM模型对2种成分进行预测;然后将2个预测结果进行叠加得到最终的地心运动预测结果。实验结果显示,在预测步长为20d时,该组合模型预测结果的平均绝对误差在1mm左右;相比GWO-LSTM模型和调和分析模型,该组合模型的预测精度至少提高了24%和52%;表明提出的方法可以用于地心运动参数预报中。 展开更多
关键词 地心运动 调和分析 长短时记忆(LSTM)神经网络 灰狼优化(gwo)算法 时间序列预测
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邻域粗糙集与GWO-SVM联合应用下的变压器故障诊断方法研究
9
作者 程荣森 《办公自动化》 2023年第24期10-12,共3页
文章根据域名生成算法(DGA)研究变压器故障数据和变压器故障类型之间的必然联系,将诊断模型优化和故障数据处理相互结合,全面提高变压器故障诊断的准确率。并通过研发变压器故障诊断系统,将两者进行整合,实施检测变压器运行过程,构建领... 文章根据域名生成算法(DGA)研究变压器故障数据和变压器故障类型之间的必然联系,将诊断模型优化和故障数据处理相互结合,全面提高变压器故障诊断的准确率。并通过研发变压器故障诊断系统,将两者进行整合,实施检测变压器运行过程,构建领域粗糙集约简模型,研究变压器故障数据比值与故障之间的关系,将比值数据作为故障诊断样本,及时发现变压器故障问题,采取合理解决方案,将变压器故障出现问题控制在合理范围。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 油中溶解气体 邻域粗糙集(NRS) 灰狼优化器(gwo)算法 支持向量机(SVM)
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基于CP结合DE-GWO-SVR的海上风电基础结构损伤识别 被引量:3
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作者 杜尊峰 邵玄玄 王晓梅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第22期110-118,共9页
结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR... 结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR)用于解决复杂结构的模态与损伤识别;CP算法基于信号预测性函数通过使分离信号的时间预测性度量最大化找到其线性混合矩阵,使分离分量具有最小复杂度并据此估计源信号。利用CP算法对结构响应信号进性分离得到信号分布向量(SDV)与分离源信号,通过定义差值曲率分布向量可以对结构损伤位置进行准确定位;对于损伤程度的识别,提出了一种DE改进的GWO对SVR进行优化的算法,即在GWO算法迭代过程中利用差分进化思想引入动态缩放因子以及交叉概率因子提高搜索和收敛速度,扩大种群所搜范围;利用不同工况下CP算法提取的差值曲率分布向量对结构损伤程度进行识别。通过对海上风电基础结构数值模型的分析,结果表明:CP算法对于高阶模态参数识别较fastICA表现出较强的适应性与优越性;同时,DE-GWO能够提高收敛速度,通过SVR算法对损伤的识别结果相比于BP神经网络更加准确。 展开更多
关键词 盲源分离(BSS) 复杂度追踪(CP)算法 差分进化(DE) 灰狼优化(gwo)算法 海上风电基础结构 损伤识别 支持向量机(SVR)
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基于非线性和遗传变异的灰狼优化算法 被引量:3
11
作者 王伟 何东之 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期199-205,共7页
灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法是模拟灰狼的种群活动而提出的群智能算法,该算法因其在高维度的求解精度较高而受到广泛关注,但是它与其他群智能算法一样存在收敛慢和易陷入局部最优的缺点。针对GWO算法所存在的问题,文章基... 灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法是模拟灰狼的种群活动而提出的群智能算法,该算法因其在高维度的求解精度较高而受到广泛关注,但是它与其他群智能算法一样存在收敛慢和易陷入局部最优的缺点。针对GWO算法所存在的问题,文章基于非线性控制因子和遗传算法中的变异思想,提出了一种改进的基于非线性控制因子和遗传变异的GWO算法(grey wolf optimization algorithm based on the nonlinear control factor and genetic variation,NGGWO),并提出一种基于余弦变换的非线性收敛因子,用于平衡算法的全局与局部搜索能力;同时,在算法中引入遗传变异策略,用于解决算法陷入局部时的停滞现象;通过一组基准测试函数,将NGGWO与GWO和其改进算法进行比较。实验结果表明,NGGWO基本优于GWO算法,相比于该文提出的3种改进GWO算法,NGGWO也具有性能上的优势。 展开更多
关键词 群智能算法 灰狼优化(gwo)算法 非线性控制 遗传变异
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基于改进PSO-GWO算法的油气悬架参数优化 被引量:1
12
作者 冯勇 周旸 +2 位作者 李阁强 毛波 王帅 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期317-324,共8页
为了改善工程车辆的车身姿态、舒适性与稳定性,协调三者之间的关系,以某三轴运输车为例,建立九自由度整车动力学模型。以车身加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷3个性能指标为优化目标,非线性刚度与阻尼为优化变量,结合Simulink仿真模型,... 为了改善工程车辆的车身姿态、舒适性与稳定性,协调三者之间的关系,以某三轴运输车为例,建立九自由度整车动力学模型。以车身加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷3个性能指标为优化目标,非线性刚度与阻尼为优化变量,结合Simulink仿真模型,提出了一种基于改进PSO-GWO混合算法的油气悬架系统参数优化策略。结果表明,与标准PSO算法相比,改进PSO-GWO算法的收敛速度与最优解精度均有较大提升;在不同路面等级下,优化后悬架系统的动载荷指标有所恶化,但基本不影响车辆的操纵稳定性;加速度均方根与动挠度均方根降低,舒适性与车身姿态明显改善。 展开更多
关键词 油气悬架 PSO-gwo混合算法 多目标优化 稳定性 舒适性 车身姿态
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基于灰狼优化算法的微电网并网控制器参数优化设计 被引量:1
13
作者 牛成玉 傅仲文 《电器与能效管理技术》 2017年第20期51-55,62,共6页
提出一种基于灰狼优化(GWO)算法的微电网并网控制器参数优化方法。将并网控制器参数设计问题转换为以控制误差为目标函数的优化问题,采用GWO算法进行优化,从而简化控制器参数设计的过程。针对微电网电磁暂态仿真的数学模型复杂、仿真时... 提出一种基于灰狼优化(GWO)算法的微电网并网控制器参数优化方法。将并网控制器参数设计问题转换为以控制误差为目标函数的优化问题,采用GWO算法进行优化,从而简化控制器参数设计的过程。针对微电网电磁暂态仿真的数学模型复杂、仿真时间长等缺点,提出采用微电网的动态相量模型对控制器进行参数优化。最后,通过基于GWO算法和微电网动态相量模型得到并网控制器优化参数,并将参数优化的动态相量模型与电磁暂态模型进行对比。仿真结果证明了提出的微电网控制器参数优化方法的可行性、准确性。 展开更多
关键词 并网控制器 参数优化 灰狼优化(gwo)算法 动态相量模型
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基于GWO-EEMD-BP神经网络的光伏发电功率短期预测 被引量:9
14
作者 文爽 马逸骋 孙志强 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期4799-4808,共10页
为了实现复杂气象条件下光伏电站发电功率的准确预测以减少并网冲击,基于GWO算法耦合EEMD技术和BP神经网络算法构建复杂天气情形下光伏电站发电功率有效预测模型。引入EEMD技术降低极端天气下历史发电功率的波动性,利用GWO算法优化BP神... 为了实现复杂气象条件下光伏电站发电功率的准确预测以减少并网冲击,基于GWO算法耦合EEMD技术和BP神经网络算法构建复杂天气情形下光伏电站发电功率有效预测模型。引入EEMD技术降低极端天气下历史发电功率的波动性,利用GWO算法优化BP神经网络算法随机分布的权重和阈值以提升预测结果的精度,并利用所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型和传统的EEMD-BP神经网络预测模型对不同复杂气象条件下的光伏发电功率进行预测。研究结果表明:相较于传统的EEMD-BP预测模型,本文所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型通过阈值和权重优化及分解重组可有效提升不同复杂气象条件下预测结果精度。 展开更多
关键词 gwo算法 EEMD BP神经网络 光伏发电短期功率预测
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基于Newton插值与混合灰狼优化SVR的RFID定位算法 被引量:8
15
作者 徐杨杰 王艳 +1 位作者 严大虎 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1921-1929,共9页
针对RFID定位系统中,传统的LANDMARC定位算法定位精度不高且需要布置大量参考标签的问题,提出了一种基于牛顿插值和差分进化改进灰狼优化支持向量回归机(Newton-HGWOSVR)的定位算法。该算法采用高斯滤波对参考标签的采样数据进行预处理... 针对RFID定位系统中,传统的LANDMARC定位算法定位精度不高且需要布置大量参考标签的问题,提出了一种基于牛顿插值和差分进化改进灰狼优化支持向量回归机(Newton-HGWOSVR)的定位算法。该算法采用高斯滤波对参考标签的采样数据进行预处理;通过牛顿插值法对其它位置的信号强度进行估值来扩充信号数据库;通过HGWOSVR构建物理位置和信号接收强度值之间的非线性关系来完成定位。实验结果表明,该算法提升了室内定位的精度,并且能减少布置参考标签的工作量,提高了室内定位方法的工作效率。 展开更多
关键词 RFID Newton插值 DE算法 gwo算法 SVR算法
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基于EMD-GWO-SVR组合模型的短期风速预测 被引量:3
16
作者 蔺琳 王万雄 《电子科技》 2023年第5期1-8,共8页
风速预测对风电场进行调度与控制具有重大意义。针对风速序列的随机性与间歇性,文中提出了EMD-GWO-SVR组合预测模型。先对原始序列进行经验模态分解,并应用GWO算法对支持向量回归模型的参数进行寻优。随后将寻优得到的最佳参数代入支持... 风速预测对风电场进行调度与控制具有重大意义。针对风速序列的随机性与间歇性,文中提出了EMD-GWO-SVR组合预测模型。先对原始序列进行经验模态分解,并应用GWO算法对支持向量回归模型的参数进行寻优。随后将寻优得到的最佳参数代入支持向量回归模型,并对分解后的本征模函数及残差项分别进行预测,将得到的各预测结果相加从而对风速进行预测。以甘肃省酒泉市的历史气象数据为例,建立BP神经网络、SVR、PSO-SVR、GWO-SVR、EMD-PSO-SVR和EMD-GWO-SVR6种预测模型,对该地的风速进行预测。仿真结果表明,文中提出的EMD-GWO-SVR模型预测精度相比SVR提高了61.759 8%,且其MAE、MAPE和RMSE等误差指标评价值显著低于其它5种模型。 展开更多
关键词 风速预测 BP神经网络 经验模态分解 粒子群优化算法 gwo算法 参数寻优 支持向量回归 预测精度
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互感谐振耦合式电涡流扭矩传感器设计与研究 被引量:3
17
作者 陈希良 谢正宇 李宁 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第3期10-17,共8页
为进一步提升基于涡流效应的电磁扭矩传感器灵敏度,文中以互感线圈为研究对象,根据传感器工作原理及线圈耦合谐振等效电路模型,提出一种以最优互感线圈耦合效率为目标的优化方法。选用平面螺旋线圈作为传感器激励线圈,通过单因素实验法... 为进一步提升基于涡流效应的电磁扭矩传感器灵敏度,文中以互感线圈为研究对象,根据传感器工作原理及线圈耦合谐振等效电路模型,提出一种以最优互感线圈耦合效率为目标的优化方法。选用平面螺旋线圈作为传感器激励线圈,通过单因素实验法和中心复合实验原理建立多元二次响应面模型,由灰狼优化算法(GWO)获得最优传感器结构参数并进行样机试制。经仿真与实验验证,优化后传感器仿真互感线圈耦合效率为37.465%,仿真输出电压峰值为841.5862 mV,分别为初始对照组的3.007、2.421倍,仿真线性度为0.432%,在较粗糙的装配、定位条件下,传感器实际量程为0~±50 N·m,灵敏度为14.438 mV/(N·m),线性度为2.4%。 展开更多
关键词 扭矩传感器 涡流效应 互感谐振耦合 耦合效率 响应面法 gwo算法
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高温季节大坝混凝土仓面喷雾措施优选研究
18
作者 周俊杰 樊仕文 +4 位作者 庄维 蔺满刚 魏海东 付雨晨 黄耀英 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期13-19,共7页
高温季节浇筑仓喷雾措施受多种复杂因素影响,本文提出基于正交设计-现场试验-Attention-LSTM神经网络模型-GWO算法优化多目标规划方法进行高温季节混凝土仓面喷雾措施优选.首先采用正交设计构建不同喷雾因素组合工况;然后针对每个喷雾... 高温季节浇筑仓喷雾措施受多种复杂因素影响,本文提出基于正交设计-现场试验-Attention-LSTM神经网络模型-GWO算法优化多目标规划方法进行高温季节混凝土仓面喷雾措施优选.首先采用正交设计构建不同喷雾因素组合工况;然后针对每个喷雾因素组合工况进行喷雾试验,监测获得喷雾区域内温度时空分布规律,将喷雾因素组合工况和相应的实测温度时空分布组成学习样本;进而对Attention-LSTM神经网络模型进行训练和检验,获得预测效果好的Attention-LSTM神经网络模型;最后根据设计确定喷雾降温效果评价指标建立多目标规划模型,通过GWO算法的快速寻优确定最佳喷雾措施.结合实际喷雾试验展示了本文所提仓面喷雾措施优选方法的可行性. 展开更多
关键词 仓面喷雾 高温季节 正交设计 Attention-LSTM神经网络模型 gwo算法
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基于GWO-CNN的刮板输送机减速器故障诊断
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作者 曹帅 《煤矿机械》 2024年第5期162-165,共4页
刮板输送机减速器故障诊断对于井下正常有序生产至关重要。首先基于振动分析、温度检测与油液分析建立刮板输送机减速器故障诊断指标体系;然后运用深度学习中的卷积神经网络(CNN)搭建模型框架,结合灰狼优化(GWO)算法优化模型超参数,建... 刮板输送机减速器故障诊断对于井下正常有序生产至关重要。首先基于振动分析、温度检测与油液分析建立刮板输送机减速器故障诊断指标体系;然后运用深度学习中的卷积神经网络(CNN)搭建模型框架,结合灰狼优化(GWO)算法优化模型超参数,建立基于GWO-CNN的刮板输送机减速器故障诊断模型;最后建立BP、GWO-BP、支持向量机(SVM)、GWO-SVM、CNN模型进行对比验证,GWO-CNN模型预测结果的准确率最高,能够有效地挖掘数据中的关联特征,并具备强大的泛化能力,能够有效减少刮板输送机事故的发生并保障矿工的安全。 展开更多
关键词 刮板输送机减速器 故障诊断 指标体系 gwo算法 CNN预测模型
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基于GWO-Prophet的商品销售预测研究
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作者 曾文烜 高永平 《计算机与数字工程》 2024年第3期659-664,699,共7页
零售企业的各项经营活动都离不开商品的销售情况,对商品的销售预测为企业制定生产计划与经营决策等活动提供重要的依据。针对企业销售额预测中销售额时间序列受外界条件影响大,预测精度低等问题,论文提出了一种基于GWO-Prophet的商品销... 零售企业的各项经营活动都离不开商品的销售情况,对商品的销售预测为企业制定生产计划与经营决策等活动提供重要的依据。针对企业销售额预测中销售额时间序列受外界条件影响大,预测精度低等问题,论文提出了一种基于GWO-Prophet的商品销售预测方法。基于某零售企业2015年-2018年销售额数据,通过Prophet模型将高维的销售额数据分别构建对应趋势项、季节项、节假日项、残差项的低维时序特征分量,分别用这些低维特征分量进行拟合后通过加法模型累加来预测未来一年的销售额数据;通过灰狼寻优算法(GWO)对Prophet模型参数进行智能寻优,防止模型陷入局部最优从而提高模型的精确度,通过灰狼寻优算法优化后的Prophet模型能更好地拟合突变点,季节项,节假日项等外界因素对销售额的影响。以MAE、MAPE和RMSE作为模型评估的指标,结果表明,基于GWO-Prophet模型的预测精度不仅优于单一的Prophet模型,还优于其他如ARIMA、SARIMA、LSTM对比模型。 展开更多
关键词 Prophet模型 gwo算法 时间序列 销售预测 可分解模型
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