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基于混沌反馈乌燕鸥优化算法的随机配置网络参数优化 被引量：2
1
作者 严爱军 于小 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期746-757,共12页
为了解决随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)隐含层参数的选择与分配会影响其预测精度的问题,提出一种基于混沌反馈乌燕鸥优化算法(chaotic feedback sooty tern optimization algorithm,CFSTOA)的SCN参数优化方法。首... 为了解决随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)隐含层参数的选择与分配会影响其预测精度的问题,提出一种基于混沌反馈乌燕鸥优化算法(chaotic feedback sooty tern optimization algorithm,CFSTOA)的SCN参数优化方法。首先,利用Tent映射、线性因子调节策略、劣势种群反馈原则来改进乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA),以增强算法的局部搜索能力,得到一种具备更快收敛速度和更高收敛精度的CFSTOA;然后,将CFSTOA用于优化SCN的正则化参数和权重偏差的尺度因子,从而得到最优的隐含层参数;最后,利用10个基准函数和4个标准回归数据集分别对CFSTOA的性能进行了测试。结果表明,CFSTOA具有更快的收敛速度且不易陷入局部最优,可以提高SCN算法的预测精度和训练速度。 展开更多
关键词 随机配置网络(stochastic configuration network SCN) 乌燕鸥优化算法 反馈机制 TENT映射 参数优化 回归预测
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基于多机制优化螺旋飞行特征的乌燕鸥算法 被引量：2
2
作者 李光泉 刘欣宇 +1 位作者 王龙飞 邵鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第26期11299-11308,共10页
乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而,STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低... 乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而,STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低,并且容易陷入局部最优等缺点。因此,提出了一种融合混沌映射、自适应惯性权重与高斯变异的多机制乌燕鸥优化算法(multi-mechanism sooty tern optimization algorithm incorporating chaotic mapping,adaptive inertia weight and gaussian mutation,GT-STOA),以促进群体多样性并增强算法全局搜索和局部寻优的能力。同时,为验证算法寻优效果的显著性,基于12个具有不同特征的测试函数,选取9种典型的优秀元启发式算法进行对比验证。实验结果表明GT-STOA相较于其他9种算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度,并且易跳出局部最优找到全局最优解。此外,为了研究GT-STOA解决实际问题的能力,对压力容器设计问题进行优化求解,所得实验数据显示GT-STOA较传统STOA算法在求解精度上提升了42.54%。 展开更多
关键词 乌燕鸥优化算法 混沌映射 自适应惯性权重 高斯变异
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基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择 被引量：31
3
作者 贾鹤鸣 李瑶 孙康健 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1601-1615,共15页
针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题,将支持向量机分类方法与特征选择同步结合,并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究.首先将遗传算法(Genetic algorithm,GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization a... 针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题,将支持向量机分类方法与特征选择同步结合,并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究.首先将遗传算法(Genetic algorithm,GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization algorithm,STOA)进行混合,先通过对平均适应度值进行评估,当个体的适应度函数值小于平均值时采用遗传算法对其进行局部搜索的加强,否则进行乌燕鸥本体优化过程,同时将支持向量机内核函数和特征选择目标共同作为优化对象,利用改进后的STOA-GA寻找最适应解,获得所选的特征分类结果.其次,通过16组经典UCI数据集和实际乳腺癌数据集进行数据分类研究,在最佳适应度值、所选特征个数、特异性、敏感性和算法耗时方面进行对比研究,实验结果表明,该算法可以更加准确地处理数据,避免冗余特征干扰,在数据挖掘领域具有更广阔的工程应用前景. 展开更多
关键词 乌燕鸥优化算法 混合优化 特征选择 支持向量机 数据分类
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基于参数优化变分模态分解的电缆故障点中点行波测距 被引量：1
4
作者 胡业林 杨杰 《电工技术》 2023年第17期17-24,共8页
针对传统的电缆行波测距方法中由计算得到的行波速度与实际速度间存在误差及行波波头标定不准确的问题,提出了一种新的相模变换来获取行波模值分量,并采用了中点行波测量法,使用乌燕鸥优化算法优化的变分模态分解对行波特征进行分解,用T... 针对传统的电缆行波测距方法中由计算得到的行波速度与实际速度间存在误差及行波波头标定不准确的问题,提出了一种新的相模变换来获取行波模值分量,并采用了中点行波测量法,使用乌燕鸥优化算法优化的变分模态分解对行波特征进行分解,用Teager-Kaiser能量算子来进行波头标定。在MATLAB/Simulink仿真模型中进行测试,所提方法与小波变换及经验模态分解相比,在一定的噪声范围内均具有优异的准确度。 展开更多
关键词 行波测距 中点行波测量法 乌燕鸥优化算法 变分模态分解 Teager-Kaiser能量算子
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基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断
5
作者 高淑芝 范策 《计算技术与自动化》 2024年第1期32-37,共6页
聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,... 聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,使用拉普拉斯特征映射算法(Laplace Feature Mapping Algorithm,LE)对故障数据进行降维。然后,使用改进乌燕鸥优化算法(Improved Sooty Tern Optimization Algorithm,ISTOA)优化SVM(Support Vector Machine,SVM)的参数来提高其性能。最后,利用聚合釜的实验数据做仿真测试。测试结果表明,该方法有较好的诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 乌燕鸥优化算法 聚合釜
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基于STOA-XGBoost的风电机组滚动轴承故障诊断
6
作者 贺欢 《黑龙江科学》 2024年第12期30-33,共4页
为保证风电机组的正常运行,提高风电机组滚动轴承故障诊断的可靠性,提出了一种基于STOA-XGBoost的风电机组滚动轴承故障诊断方法,提取振动信号时域特征作为故障特征,使用乌燕鸥优化算法对极端梯度提升树的超参数进行优化,提高模型的泛... 为保证风电机组的正常运行,提高风电机组滚动轴承故障诊断的可靠性,提出了一种基于STOA-XGBoost的风电机组滚动轴承故障诊断方法,提取振动信号时域特征作为故障特征,使用乌燕鸥优化算法对极端梯度提升树的超参数进行优化,提高模型的泛化能力和预测精度,利用训练好的模型进行故障诊断。实例表明,此诊断模型可以更加高效地识别风电机组滚动轴承故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 风电机组 极端梯度提升树 乌燕鸥优化算法
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基于多尺度模糊熵和STOA-SVM的风机轴承故障诊断 被引量：13
7
作者 汤占军 孙润发 《电机与控制应用》 2021年第12期66-70,共5页
针对风机轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)特征提取,并结合乌燕鸥优化算法(STOA)优化支持向量机(SVM)的风机轴承故障诊断方法。首先采集原始振动信号并计算其多层次模糊熵,其次构造故障特征向量集... 针对风机轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)特征提取,并结合乌燕鸥优化算法(STOA)优化支持向量机(SVM)的风机轴承故障诊断方法。首先采集原始振动信号并计算其多层次模糊熵,其次构造故障特征向量集合作为SVM的输入,最后采用STOA优化SVM对轴承故障进行分类诊断。通过凯斯西储大学轴承振动数据进行仿真,结果显示轴承故障诊断准确率达到了99.3%,证明了所提方法具有较高的准确度和有效性。 展开更多
关键词 风机轴承 多尺度模糊熵 乌燕鸥优化算法 支持向量机 故障诊断
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基于STOA-VMD的串补输电线路故障测距
8
作者 商立群 裴超 《广东电力》 2022年第8期104-112,共9页
由于串补电容的存在,串补输电线路中发生故障时,故障行波过程十分复杂,行波波头检测困难;故障行波信号中存在较大噪声时,传统的故障特征提取方法无法准确提取故障行波的特征信号。为此在串补线路中故障行波信号存在噪声条件下,提出一种... 由于串补电容的存在,串补输电线路中发生故障时,故障行波过程十分复杂,行波波头检测困难;故障行波信号中存在较大噪声时,传统的故障特征提取方法无法准确提取故障行波的特征信号。为此在串补线路中故障行波信号存在噪声条件下,提出一种基于乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)优化的故障行波特征提取方法。该方法利用最大峭度准则对STOA的目标函数不断优化,从而选取VMD中更合适的模态量和惩罚因子值,避免人为设定模态量和惩罚因子值时,VMD对故障行波信号的分解不足或分解过剩造成的故障定位误差。通过对称差分能量算子(symmetric differential energy operator,SDEO)提取VMD后最佳的模态分量的能量突变点,结合双端行波测距方法,实现故障测距。仿真结果表明,所提方法能够实现串补输电线路的故障测距,测距精度高,且不受故障类型、过渡电阻的影响。 展开更多
关键词 变分模态分解 峭度 乌燕鸥优化算法 对称差分能量算子 行波故障测距
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