基于共振稀疏分解和松鼠优化算法的滚动轴承故障诊断 被引量：12

1

作者 夏俊 贾民平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期250-254,共5页

共振稀疏分解方法在滚动轴承故障诊断方面得到广泛应用,分解参数的选取对故障分离效果起决定性影响。为保证参数选择的准确性,提出基于松鼠算法的自适应共振稀疏分解多参数优化方法。以信号低共振分量峭度最大作为目标,使用松鼠算法同... 共振稀疏分解方法在滚动轴承故障诊断方面得到广泛应用,分解参数的选取对故障分离效果起决定性影响。为保证参数选择的准确性,提出基于松鼠算法的自适应共振稀疏分解多参数优化方法。以信号低共振分量峭度最大作为目标,使用松鼠算法同时优化共振稀疏分解的品质因子与权重系数;利用最优品质因子和权重系数对滚动轴承振动信号进行共振稀疏分解,得到高低共振分量;对低共振分量进行希尔伯特包络谱分析。通过仿真试验和应用实例证明,所提方法可以有效提取轴承的微弱故障信息,实现共振稀疏分解小波基函数库与耗散函数之间的最优匹配,具有较高的分离精度。 展开更多

关键词 共振稀疏分解 可调品质因子小波变换 松鼠算法 故障诊断

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混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法 被引量：7

2

作者 冯增喜 何鑫 +3 位作者 崔巍 赵锦彤 张茂强 杨芸芸 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期604-615,共12页

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采... 针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。 展开更多

关键词 松鼠搜索算法 Tent混沌映射 随机反向学习 高斯变异 Wilcoxon符号秩检验

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基于小波包分解与相空间重构的SSA-ELM水文时间序列预报模型 被引量：8

3

作者 李禄德 崔东文 《人民珠江》 2022年第8期100-108,共9页

针对水文时间序列非线性、多尺度等特征,提出基于小波包分解(WPD)和相空间重构的松鼠搜索算法(SSA)-极限学习机(ELM)预报模型,并应用于云南省上果水文站月径流和月降水量预报。首先利用WPD对径流和降水时序数据进行分解,并采用Cao方法... 针对水文时间序列非线性、多尺度等特征,提出基于小波包分解(WPD)和相空间重构的松鼠搜索算法(SSA)-极限学习机(ELM)预报模型,并应用于云南省上果水文站月径流和月降水量预报。首先利用WPD对径流和降水时序数据进行分解,并采用Cao方法对各子序列分量进行相空间重构;其次简要介绍SSA原理,通过各分量训练样本构建目标函数,利用SSA对目标函数进行寻优,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较;最后利用SSA、WOA、GWO、PSO算法寻优获得的ELM输入层权值和隐含层偏值建立SSA-ELM、WOA-ELM、GWO-ELM、PSO-ELM模型及未经优化的ELM模型对各子序列分量进行预报,将预报结果加和重构得到最终预报结果。结果表明:SSA对各分量目标函数的寻优效果优于WOA、GWO、PSO算法,具有更好的寻优精度。SSA-ELM模型对月径流、月降水量预报的平均相对误差、平均绝对误差、圴方根误差、预报合格率分别为5.32%和3.84%、0.078 m3/s和0.169 mm、0.103 m3/s和0.209 mm、97.5%和95.8%,预报精度优于WOA-ELM等其他模型。 展开更多

关键词 水文预报 小波包分解 相重间重构 松鼠搜索算法 极限学习机

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基于多种群竞争松鼠搜索算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：6

4

作者 赵业和 刘达新 +1 位作者 刘振宇 谭建荣 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2321-2329,2402,共10页

针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法.在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的... 针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法.在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解.与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级. 展开更多

关键词 关节空间 轨迹规划 松鼠搜索算法 多项式插值 机械臂

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基于卷积神经网络和松鼠优化算法的机翼结构混合优化设计 被引量：6

5

作者 唐佳栋 娄斌 +2 位作者 叶尚军 王高峰 黄志龙 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期217-226,共10页

针对大展弦比机翼的结构轻量化优化设计,提出了一种高效的布局和尺寸混合优化方法.在CFD/CSD气动弹性计算的基础上,对不同的结构变量进行统一编码,使用一维卷积神经网络建立代理模型,并使用松鼠优化算法建立了混合优化模型进行搜索寻优... 针对大展弦比机翼的结构轻量化优化设计,提出了一种高效的布局和尺寸混合优化方法.在CFD/CSD气动弹性计算的基础上,对不同的结构变量进行统一编码,使用一维卷积神经网络建立代理模型,并使用松鼠优化算法建立了混合优化模型进行搜索寻优.以某型太阳能无人机的机翼结构优化为例,优化结果表明翼肋的布局变量和翼梁的尺寸变量之间存在着耦合关系,使用松鼠优化算法相比于遗传算法节省了35%~45%的计算成本,且混合优化后的结构比原始结构减重4.1%,验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 大展弦比机翼 结构优化设计 混合优化 卷积神经网络 松鼠优化算法

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基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测 被引量：1

6

作者 杨赫然 李帅 +2 位作者 孙兴伟 董祉序 刘寅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期60-69,共10页

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜... 为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证,结果表明改进前的神经网络预测误差为12.23%,改进后的模型预测误差为8.92%,精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。 展开更多

关键词 进给系统 热误差 松鼠搜索算法 神经网络

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改进松鼠搜索算法求解分布式节能柔性调度

7

作者 曾亮 石俊洋 +1 位作者 王珊珊 李维刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期848-853,共6页

为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主... 为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主动的解码策略。针对不同优化目标设计了三种种群初始化策略。同时提出了动态捕食者策略来更好地协调算法的全局探索和局部开发能力。设计了四种领域搜索策略用于增加种群多样。20个实例上的实验结果验证了改进后的算法求得解的质量和多样性更好,从而证明了其可有效求解分布式节能柔性调度问题。 展开更多

关键词 松鼠搜索算法 分布式柔性车间调度 节能调度 多目标优化 优化算法

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基于ISSA和IA^(*)的AGV集成作业调度及其路径规划

8

作者 张天瑞 刘悦 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期186-192,共7页

针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法... 针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法建立考虑能耗的AGV集成作业调度上层模型;其次,将安全距离因子引入A^(*)算法,构建AGV路径规划下层模型,并通过梯度下降法进行路径平滑;进而,运用6个测试函数和kacem实例验证ISSA的寻优能力,结果表明ISSA的其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;最后,基于栅格法建模进行对比仿真实验,IA^(*)比A^(*)算法拐点数量降低了22%,同时节约了21%的行驶时间,ISSA和IA^(*)均得到了良好的验证。结果表明,ISSA和IA^(*)能够更有效求解AGV集成作业调度及其路径规划问题。 展开更多

关键词 A^(*)算法 飞鼠搜索算法 AGV集成作业调度 AGV路径规划 贪婪策略

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虚拟同步发电机参数设计及优化研究

9

作者 卢宇昊 潘庭龙 +2 位作者 许德智 周喜超 李建林 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期858-864,共7页

虚拟同步发电机的参数众多,参数设计较为复杂,常规方法难以保证设计效果。针对该问题,采用控制变量的方法改变阻尼系数、转动惯量、下垂系数和积分系数值大小,在分析比较不同参数值下虚拟同步发电机的有功、无功动态响应效果的基础上,... 虚拟同步发电机的参数众多,参数设计较为复杂,常规方法难以保证设计效果。针对该问题,采用控制变量的方法改变阻尼系数、转动惯量、下垂系数和积分系数值大小,在分析比较不同参数值下虚拟同步发电机的有功、无功动态响应效果的基础上,通过建立以系统动态响应稳定性能为目标的优化函数,提出了一种基于松鼠搜索算法的虚拟同步发电机参数优化设计方法。仿真结果表明,提出的参数优化设计方法能够更准确地选择出合理参数,有效提升了虚拟同步发电机的动态响应性能,具有较好实用性。 展开更多

关键词 虚拟同步发电机 控制变量法 参数优化设计 松鼠搜索算法 动态稳定

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基于ISSA的有杆泵抽油井产量计量方法

10

作者 李翔宇 闫浩 袁春华 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第3期55-62,共8页

油井产量计量是油田开采过程中最重要的工作之一,准确计量产量对提高油田开采效率和经济效益至关重要。传统翻斗、两相分离式和示功图等量油技术存在投入大、维护成本高和适应性差等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进松鼠搜索算法(... 油井产量计量是油田开采过程中最重要的工作之一,准确计量产量对提高油田开采效率和经济效益至关重要。传统翻斗、两相分离式和示功图等量油技术存在投入大、维护成本高和适应性差等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进松鼠搜索算法(improved squirrel search algorithm, ISSA)的油井产量计量方法。通过分析抽油井的工作过程,提出一组描述抽油泵漏失和充满度的故障参数,建立故障条件下的抽油系统过程仿真模型。针对油井故障参数优化问题,提出一种基于食物定位因子的改进松鼠搜索算法,建立基于ISSA的产量计量模型。采用大庆油田数据验证模型,算法平均预测精度为94.52%,表明本方法可为低成本数字油田建设提供支撑。 展开更多

关键词 抽油井 产量计量 松鼠搜索算法 电功图

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基于SSA-VMD和BiLSTM的刀具磨损状态识别 被引量：1

11

作者 刘子旭 刘德平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第1期119-123,共5页

针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动... 针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动信号得到4组模态分量,并进行信号重构;其次,构建BiLSTM网络模型,并把信号模态分量、原始信号和重构信号一起构成特征矩阵输入模型当中,利用BiLSTM提取信号特征;最后,通过全连接层和Softmax层对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明,SSA能够找到VMD最优参数组合,降低信号噪声,提出的SSA-VMD-BiLSTM模型在准确率和适应性方面优于传统的LSTM模型。 展开更多

关键词 刀具磨损预测 双向长短期记忆网络 松鼠搜索算法 变分模态分解

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松鼠搜索算法优化SVM的液体火箭动力系统故障诊断 被引量：1

12

作者 陈占国 薛薇 许亮 《航天控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期82-88,共7页

为了对液体火箭动力系统的故障进行诊断,提出了一种基于松鼠搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。将支持向量机的两个重要参数惩罚因子和核函数参数作为松鼠位置矢量,由输出的最佳参数构成SSA-SVM预测模型。实验选取某液... 为了对液体火箭动力系统的故障进行诊断,提出了一种基于松鼠搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。将支持向量机的两个重要参数惩罚因子和核函数参数作为松鼠位置矢量,由输出的最佳参数构成SSA-SVM预测模型。实验选取某液体火箭动力系统的846组数据进行诊断。结果表明,对于168组测试样本集,诊断预测错误为4个,测试集分类错误率较低。 展开更多

关键词 液体火箭发动机 支持向量机 松鼠搜索算法 故障诊断

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基于ISSA-SVR的短期光伏发电量预测

13

作者 李沛隆 《科学技术创新》 2023年第1期34-37,共4页

为提升光伏电站的发电量预测精度,提出一种基于改进松鼠搜索算法优化支持向量机回归的光伏发电量预测模型。首先提出适用支持向量机回归作为基础预测模型,然后提出一种改进的松鼠搜索算法对SVR中参数进行寻优,最后在测试ISSA寻优性能后... 为提升光伏电站的发电量预测精度,提出一种基于改进松鼠搜索算法优化支持向量机回归的光伏发电量预测模型。首先提出适用支持向量机回归作为基础预测模型,然后提出一种改进的松鼠搜索算法对SVR中参数进行寻优,最后在测试ISSA寻优性能后,构建发电量预测模型,仿真结果证明本文所提模型的预测效果较好,为相关研究也起到参考作用。 展开更多

关键词 光伏发电量预测 支持向量机回归 松鼠搜索算法 非线性因子

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基于粒子群算法策略改进的飞鼠优化算法 被引量：2

14

作者 朱群锋 王璐 汪超 《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 2020年第4期52-58,共7页

为提升飞鼠优化算法的密集搜索能力和收敛速度,提出一种基于粒子群算法策略改进的飞鼠优化算法。受粒子群算法策略的启发,引入惯性权重和学习因子,设计了一种新的飞鼠个体位置更新公式,可以实现飞鼠优化算法在全局探索和局部开发之间的... 为提升飞鼠优化算法的密集搜索能力和收敛速度,提出一种基于粒子群算法策略改进的飞鼠优化算法。受粒子群算法策略的启发,引入惯性权重和学习因子,设计了一种新的飞鼠个体位置更新公式,可以实现飞鼠优化算法在全局探索和局部开发之间的平衡,加快了算法的收敛速度。同时为了抑制飞鼠优化算法的过早收敛,引入概率判断函数,提高了算法的密集搜索能力。该改进算法经过12个基准函数测试,并与其他5个智能优化算法结果进行了对比,在平均收敛值、收敛方差和收敛速度方面显示了该改进算法的有效性与优越性。 展开更多

关键词 飞鼠优化算法 粒子群算法 学习因子 概率判断函数

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采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法 被引量：1

15

作者 李昀轩 秦亮曦 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期164-173,共10页

针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA)。首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性。其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、... 针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA)。首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性。其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、选择机制扩大飞鼠搜索范围,以此增强算法的全局勘探能力。最后再次利用反向学习生成所有搜索个体的反向解,进一步增强算法的全局勘探能力和算法的求解精度,并将ODESSA与其他3种智能算法在12个基准函数上进行性能比较。结果表明,ODESSA有着最佳的寻优结果,收敛速度也快于SSA。 展开更多

关键词 飞鼠搜索算法 差分进化 反向学习 智能算法

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基于松鼠搜索算法与IHS变换的遥感图像融合 被引量：1

16

作者 阮理念 董燕 《贵州大学学报（自然科学版）》 2022年第2期89-96,124,共9页

图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral,MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic,PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation,IHS)变换的融合后图像会出... 图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral,MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic,PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation,IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法。首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标。其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm,SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力。最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像。将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真。 展开更多

关键词 图像融合 松鼠搜索算法 IHS变换 自适应步长

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基于松鼠搜索算法的跨孔电阻率溶洞探测 被引量：1

17

作者 梁森 陈建华 +4 位作者 李宏涛 罗威力 罗盈洲 艾姣姣 廖伟 《物探与化探》 CAS 北大核心 2022年第5期1296-1305,共10页

针对在基建工程前期探测中,传统物探反演方法对溶洞等不良地质条件的探测精度低的问题,提出了一种基于松鼠搜索算法的跨孔电阻率溶洞探测反演方法,用于改善传统的基于Tikhonov正则化的灵敏度迭代法对初值、噪声敏感、容易陷入局部最优... 针对在基建工程前期探测中,传统物探反演方法对溶洞等不良地质条件的探测精度低的问题,提出了一种基于松鼠搜索算法的跨孔电阻率溶洞探测反演方法,用于改善传统的基于Tikhonov正则化的灵敏度迭代法对初值、噪声敏感、容易陷入局部最优等缺陷。采用小型、大型和串珠状溶洞3种数值算例,对不同智能搜索算法和灵敏度迭代法的探测结果进行了对比分析,并开展了室内模型试验和现场实验验证。研究结果表明:基于松鼠搜索算法的反演方法收敛速度快、精确度高,可显著提高跨孔电阻率溶洞的探测精度。 展开更多

关键词 跨孔电阻率法 松鼠搜索算法 溶洞 探测精度

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基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测 被引量：36

18

作者 商立群 李洪波 +3 位作者 侯亚东 黄辰浩 张建涛 杨雷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期138-148,共11页

针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extrem... 针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extreme learning machine,ISSA-KELM)的预测模型。首先,利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)将光伏发电功率数据进行聚类,得到不同天气类型下的相似日样本。其次,利用VMD对原始光伏发电功率序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列。然后,对不同子序列构建KELM预测模型,并使用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数。最后,将不同子序列的预测值进行重构,得到最终预测结果。结合实际算例,结果表明:所提出的VMD-ISSA-KELM模型在不同天气条件下均能得到满意的预测精度,且明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。 展开更多

关键词 光伏发电 短期功率预测 相似日 高斯混合模型 变分模态分解 改进松鼠觅食算法 核极限学习机

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基于自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM方法的滚动轴承故障诊断 被引量：13

19

作者 张天瑞 李金洋 《机械设计》 CSCD 北大核心 2022年第7期63-73,共11页

为降低滚动轴承故障特征维度,更好地选取算法参数,提高故障诊断率,提出了自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用飞鼠搜索算法(SSA)对VMD中分解层数k和惩罚因子α的最优组合进行寻优,形成自适应的VMD... 为降低滚动轴承故障特征维度,更好地选取算法参数,提高故障诊断率,提出了自适应VMD-KPCA特征提取与SSA-SVM相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用飞鼠搜索算法(SSA)对VMD中分解层数k和惩罚因子α的最优组合进行寻优,形成自适应的VMD对振动信号进行分解;其次,利用SSA对SVM中核函数参数g和惩罚因子c进行寻优,构建了SSA-SVM故障诊断模型;最后,对利用自适应VMD分解出的时域、频域、能量熵等IMF分量的故障特征进行计算,并经KPCA降维后输入SSA-SVM模型中,与多种故障诊断模型进行仿真对比分析。结果表明,SSA-SVM从适应度、准确率、运行时间上,都具有优越性;同时将用KPCA降维与未降维的SSA-SVM进行对比,证明用KPCA降维的SSA-SVM虽牺牲了少量准确率,却换取了运行时间上的大幅度提高。 展开更多

关键词 变分模态分解 飞鼠搜索算法 核主成分分析 支持向量机 故障诊断 多域故障特征

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改进飞鼠搜索算法的自适应图像增强 被引量：1

20

作者 高婕 王秋萍 李晓丹 《计算机系统应用》 2023年第3期282-290,共9页

为了实现灰度图像增强最佳参数的自动寻优,提出一种改进飞鼠搜索算法的自适应图像增强方法.在普通树上的飞鼠位置更新中引入双向搜索策略,提高获得最好解的可能性;利用螺旋觅食策略更新位于橡子树上的飞鼠位置,提升算法的收敛速度和搜... 为了实现灰度图像增强最佳参数的自动寻优,提出一种改进飞鼠搜索算法的自适应图像增强方法.在普通树上的飞鼠位置更新中引入双向搜索策略,提高获得最好解的可能性;利用螺旋觅食策略更新位于橡子树上的飞鼠位置,提升算法的收敛速度和搜索精度.在CEC 2017测试集上,将所提算法BCSSA与蝙蝠算法、鲸鱼优化算法、基本的SSA和2种改进的SSA进行对比分析,结果表明, BCSSA具有更高的稳定性和更快的收敛速度.最后,将所提出的BCSSA应用于灰度图像增强,与经典的直方图均衡化方法和SSA进行了4种评价指标的性能比较,证明了BCSSA的优越性. 展开更多

关键词 飞鼠搜索算法 自适应图像增强 双向搜索策略 螺旋觅食策略 直方图均衡化

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