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WPT-HPO-ELM径流多步预报模型研究 被引量：12
1
作者 许建伟 崔东文 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期69-76,共8页
为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取... 为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对HPO进行仿真验证;利用2层WPT将径流时序数据分解为4个子序列分量,达到降低径流序列数据复杂性和不平稳性的目的;采用HPO优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-HPO-ELM模型对实例月径流和日径流进行多步预报。结果表明:HPO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-HPO-ELM模型对预见期为1~3个月的月径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤2.43%,合格率≥99.2%,确定性系数≥0.999;对预见期为4~6个月的月径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.0%,合格率≥73.3%,确定性系数≥0.991;当预见期≥7个月时,预报效果较差。对预见期为1~3 d的日径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤1.23%,合格率为100%,确定性系数≥0.999;对预见期为4~7 d的日径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.3%,合格率≥73.0%,确定性系数≥0.947;当预见期≥8 d时,预报效果较差。WPT-HPO-ELM模型能充分发挥WPT、HPO和ELM的优势,表现出较高的预报精度和稳定性能,预报误差随着预见期的增加而增大,该模型及方法可为径流时间序列多步预报提供新途径。 展开更多
关键词 径流预报 小波包变换 猎人猎物优化算法 极限学习机 多步预报 仿真测试
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无线充电传输效率优化
2
作者 韦金柱 曹珍贯 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期12-15,共4页
以LCC-S型磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)系统为研究对象,建立其数学模型,从工作频率、互感系数和负载电阻三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对高阶拓扑的参数难以实现最优配置问题,以提高系统的传输效率为目标,建立优化模型... 以LCC-S型磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)系统为研究对象,建立其数学模型,从工作频率、互感系数和负载电阻三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对高阶拓扑的参数难以实现最优配置问题,以提高系统的传输效率为目标,建立优化模型,对参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优,提出一种基于飞行策略的改进猎人猎物算法(HPO),仿真结果表明改进算法可有效避免优化结果陷入局部最优。 展开更多
关键词 无线电能传输 猎人猎物算法 传输效率优化
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改进猎人猎物优化算法在WSN覆盖中的应用
3
作者 杨乐 张达敏 +2 位作者 何庆 邓佳欣 左锋琴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期2506-2513,共8页
针对传统无线传感器网络(WSN)节点部署覆盖盲区大、分布不均等问题,提出一种改进的猎人猎物优化(IHPO)算法优化网络覆盖。首先,在猎物位置更新阶段,引入差分进化(DE)思想并借助动态比例因子进行交叉变异,从而增强种群信息交流;其次,在... 针对传统无线传感器网络(WSN)节点部署覆盖盲区大、分布不均等问题,提出一种改进的猎人猎物优化(IHPO)算法优化网络覆盖。首先,在猎物位置更新阶段,引入差分进化(DE)思想并借助动态比例因子进行交叉变异,从而增强种群信息交流;其次,在全局最优位置更新阶段,由α稳定分布提出自适应α变异对全局最优位置进行扰动,从而平衡不同时期算法的性能需求;最后,利用自适应α变异扰动的全局最优位置引导种群完成动态反向学习,从而增加种群的全局搜索能力和多样性。在WSN覆盖问题中,使用IHPO优化的网络节点分布更均匀、覆盖率更高,在传感器感知能力不足时能达到92.56%的覆盖率,对比原始HPO算法优化的节点提高了25.74%,对比改进粒子群优化(IPSO)算法、改进灰狼优化算法(IGWO)优化的节点分别提高了13.98%、16.41%。同时,IHPO算法优化的节点能耗更均衡,在路由测试中的网络工作时间可以延长至2500轮次。 展开更多
关键词 猎人猎物优化算法 差分进化 自适应α变异 动态反向学习 无线传感器网络覆盖
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多策略改进的猎人猎物优化算法及其应用
4
作者 唐天兵 李继发 严毅 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期153-164,共12页
针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用... 针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用精英池策略和非线性步长相结合的方法,以防止算法陷入局部最优,并提升其收敛精度。在10个大规模(10 000维)测试函数上对改进后的算法和其他6种经典或最新的优化算法进行性能评估,结果显示,该算法在全局优化能力、寻优精度和稳定性方面均表现出色,能有效解决高维优化问题。最后,将多策略改进猎人猎物优化算法应用于三维无人机路径规划问题,仿真实验结果表明,该算法能求解到最优的无人机三维规划路径。 展开更多
关键词 猎人猎物优化算法 差分进化 高维优化 多策略 路径规划
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