期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于混合引导策略的高精度萤火虫优化粒子滤波算法 被引量：7
1
作者 毕晓君 胡菘益 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期232-238,共7页
针对现有群智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度较慢的问题,提出了一种基于混合引导策略的萤火虫优化粒子滤波算法(MSFA-PF).通过在萤火虫寻优过程中加入混沌扰动搜索策略,以权衡粒子的寻优能力与开发能力;提出一种动态视觉搜索策略... 针对现有群智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度较慢的问题,提出了一种基于混合引导策略的萤火虫优化粒子滤波算法(MSFA-PF).通过在萤火虫寻优过程中加入混沌扰动搜索策略,以权衡粒子的寻优能力与开发能力;提出一种动态视觉搜索策略,以提高粒子向高似然区域移动的寻优利用率;根据粒子滤波机制设计了新的荧光亮度计算公式,以扩展观测信息,从而提高了粒子质量.仿真结果表明,所提出的MSFA-PF算法能够有效提高智能优化粒子滤波对非线性系统状态估计的精度和速度. 展开更多
关键词 粒子滤波 萤火虫算法 混沌扰动 动态视觉 搜索策略
下载PDF
基于SDAE预测模型和改进SSA的NO_(x)排放优化 被引量：3
2
作者 马良玉 孙佳明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期5194-5201,共8页
为降低锅炉燃烧系统氮氧化物(nitrogen oxide,NO_(x))的排放浓度,基于某1000MW火电机组采集的真实历史运行数据,采用堆叠降噪自编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)建立了NO_(x)排放浓度的预测模型,进而提出一种基于改进麻雀... 为降低锅炉燃烧系统氮氧化物(nitrogen oxide,NO_(x))的排放浓度,基于某1000MW火电机组采集的真实历史运行数据,采用堆叠降噪自编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)建立了NO_(x)排放浓度的预测模型,进而提出一种基于改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的锅炉配风配粉优化策略。为提高SSA的寻优能力,提出一种引入萤火虫扰动的混沌优化麻雀搜索算法(chaotic optimized sparrow search algorithm with the introduction of firefly perturbation,FCOSSA),该算法采用Tent混沌映射使初始个体尽可能分布均匀,以增加初始种群的多样性,利用萤火虫扰动方式对所有麻雀位置进行更新。经典测试函数优化试验表明了FCOSSA的优越性。针对某给定负荷稳态运行工况,以降低NO_(x)排放为目标,利用方法对锅炉各磨煤机的给煤量及二次风门开度等进行寻优,结果表明优化后锅炉的NO_(x)排放浓度可有效降低,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 锅炉运行优化 NO_(x)排放 堆栈式降噪自编码器 麻雀搜索算法 混沌映射 萤火虫扰动
下载PDF
求解旅行商问题的萤火虫遗传算法 被引量：16
3
作者 张立毅 高杨 费腾 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1939-1944,共6页
为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机... 为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机制,提出萤火虫遗传算法。运用旅行商问题对改进遗传算法进行计算机测试仿真,仿真结果表明,改进遗传算法在求解精度和收敛速度上优于基本遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 萤火虫算法 变邻域扰动机制 萤火虫遗传算法 旅行商问题
下载PDF
基于萤火虫扰动麻雀搜索算法-极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究 被引量：8
4
作者 赵靖英 吴晶晶 +2 位作者 张雪辉 张文煜 姚帅亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1612-1622,共11页
光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功... 光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功率点电压Um与短路电流Isc、最大功率点电流Im分别表征短路与断路故障;U-I特性曲线二阶导数零点数表征局部阴影故障,并利用遗传模拟退火算法优化的模糊C均值聚类算法(the fuzzy C-means clustering algorithm optimized by the genetic simulated annealing algorithm,GSA-FCM)验证Um、Im表征不同程度局部阴影故障的有效性;并网电流总谐波畸变率表征雨天接地故障。引入萤火虫扰动的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm with firefly perturbation,FSSA)优化传统极限学习机(extreme learning machine,ELM),建立FSSA-ELM模型,解决传统故障诊断方法实现复杂、收敛速度慢的问题。基于现场数据驱动,建立考虑对地寄生电容的光伏系统仿真模型和实验平台,设计2种不同辐照度范围的仿真方案和实验方案进行方法验证,结果表明,FSSA-ELM模型结合ELM实现简单且FSSA收敛速度快的特点,利用6维故障特征向量,可准确识别光伏阵列故障类型。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 并网电流总谐波畸变率 故障特征量 萤火虫扰动麻雀搜索算法–极限学习机 寄生电容
下载PDF
基于优化算法的CNN-BiLSTM-attention的月径流量预测 被引量：5
5
作者 朱豪 胡圆昭 +2 位作者 尹明财 贾慧 张济世 《人民长江》 北大核心 2023年第12期96-104,共9页
为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合,构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流... 为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合,构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流域中游汉口站径流量数据进行模拟验证,对比分析BiLSTM,CNN,BiLSTM-attention,CNN-BiLSTM和CNN-BiLSTM-attention 5种径流预测模型模拟月径流的误差特征,利用FA-SSA,GWO和BAO 3种优化算法分别对CNN-BiLSTM-attention组合模型的卷积核个数、BiLSTM隐藏层神经元个数、全连接隐藏层神经元个数、dropout层、批量大小和学习速率6个超参数优化,探究3种优化算法对CNN-BiLSTM-attention月径流预测性能的影响。结果表明:BiLSTM-attention预测误差最大,BiLSTM次之,CNN-BiLSTM-attention组合模型整体预测精度最高;CNN-BiLSTM-attention径流组合模型能有效捕获关键信息和掌握径流时序变化规律,预测径流值与实际值能够较好吻合;FA-SSA优化算法优于GWO和BAO,更能优化CNN-BILSTM-attention的超参数值,并进一步提高该模型的预测精度。 展开更多
关键词 径流量时间序列 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制 萤火虫改进的麻雀搜索算法
下载PDF
基于改进麻雀搜索算法的无人机航路规划研究 被引量：5
6
作者 王玲玲 孙磊 +2 位作者 丁光平 王加刚 段誉 《弹箭与制导学报》 北大核心 2022年第6期55-60,共6页
针对三维复杂地形环境中无人机航路规划时存在的求解效率低、易陷入局部最优值等问题,提出了一种基于融合多策略改进的麻雀搜索算法(CFSSA)的实时航迹规划方法。为解决麻雀搜索算法收敛速度慢、寻优精度低等问题,首先,采用Circle混沌映... 针对三维复杂地形环境中无人机航路规划时存在的求解效率低、易陷入局部最优值等问题,提出了一种基于融合多策略改进的麻雀搜索算法(CFSSA)的实时航迹规划方法。为解决麻雀搜索算法收敛速度慢、寻优精度低等问题,首先,采用Circle混沌映射初始化种群,使种群分布更加均匀,提高了麻雀种群位置的多样性;其次,对麻雀的位置信息进行优化,采用萤火虫扰动策略使得算法的灵活性和搜索范围增加,抑制群体过早的收敛,提高了算法的收敛速度和精度。最后,通过6个标准测试函数验证了CFSSA算法的有效性,能够突破局部最优解的限制,获得更高的精度。仿真结果显示CFSSA算法较其他算法代价最优且方差较小。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 萤火虫扰动策略 航路规划
下载PDF
基于改进密度聚类算法的语音信号欠定盲分离 被引量：4
7
作者 王晶 李炜 +1 位作者 洪心睿 吴宸之 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期784-796,810,共14页
针对密度聚类算法在欠定盲源分离应用中,存在对参数设置敏感、分离精度差等问题,提出了一种基于改进樽海鞘群密度聚类算法。首先,利用小波阈值降噪将含噪观测信号进行降噪,去除干扰点,提高基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)的性能;其次,... 针对密度聚类算法在欠定盲源分离应用中,存在对参数设置敏感、分离精度差等问题,提出了一种基于改进樽海鞘群密度聚类算法。首先,利用小波阈值降噪将含噪观测信号进行降噪,去除干扰点,提高基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)的性能;其次,利用融合萤火虫扰动策略的樽海鞘群算法寻找密度空间聚类算法的邻域半径,克服了算法对参数设置敏感问题,提高算法的鲁棒性,得到最优混合估计矩阵;最后通过最小L_(1)范数法对源信号进行重构。仿真结果表明,加入小波阈值降噪预处理,能有效地减少干扰点。与传统的密度聚类算法相比,所提算法估计混合矩阵较优,分离精度较好。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 小波阈值降噪 密度聚类 樽海鞘群算法 萤火虫扰动策略
原文传递
基于ISSA−LSTM的浓缩池溢流浓度预测 被引量：2
8
作者 张洋洋 樊玉萍 +3 位作者 马晓敏 董宪姝 金伟 王大卫 《工矿自动化》 北大核心 2022年第11期63-72,共10页
浓缩池溢流浓度监测是实现煤泥水智能加药的关键。针对基于传感器的溢流浓度监测方式会导致絮凝剂调节滞后的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)−长短期记忆(LSTM)的浓缩池溢流浓度预测方法。首先,对浓缩生产过程中的多参数时... 浓缩池溢流浓度监测是实现煤泥水智能加药的关键。针对基于传感器的溢流浓度监测方式会导致絮凝剂调节滞后的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)−长短期记忆(LSTM)的浓缩池溢流浓度预测方法。首先,对浓缩生产过程中的多参数时间序列进行相关性分析和预处理,得到输入变量。其次,采用多策略联合改进麻雀搜索算法(SSA):引入Tent混沌映射对麻雀种群进行初始化,以保证种群多样性,加快算法收敛速度;用螺旋捕食策略改进SSA的寻优过程,以兼顾局部开发和全局搜索能力;用萤火虫扰动策略对麻雀搜索结果进行扰动,以提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优。然后,采用ISSA优化双层LSTM网络模型的超参数。最后,构建基于ISSA−LSTM的浓缩池溢流浓度预测模型,进行在线监测。实验结果表明:①选取Ackley函数和Rastrigin函数作为测试函数,得出ISSA的全局寻优性能和收敛速度均优于粒子群优化(PSO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)和标准SSA。②3种改进策略中,螺旋捕食策略对ISSA性能的提升起主导作用,混沌映射和萤火虫扰动策略协调算法的收敛速度和全局搜索能力,进一步提升算法寻优性能。③采用ISSA优化LSTM的超参数,解决了依靠主观经验取值时存在的欠拟合或过拟合问题,ISSA−LSTM模型的溢流浓度预测精度达97.26%,高于双层LSTM、SSA−LSTM、最小二乘支持向量机(LSSVM)等模型。④数据预处理可以提升模型的精度,降噪后溢流浓度预测精度比降噪前提升了30.25%。 展开更多
关键词 选煤智能化 智能加药 溢流浓度预测 麻雀搜索算法 LSTM 混沌映射 螺旋捕食策略 萤火虫扰动策略
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部