基于改进海鸥优化算法的可见光室内定位研究 被引量：3

1

作者 刘双 余学祥 刘宇 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第2期129-134,共6页

为提高室内定位精度,提出了一种基于黄金正弦与Sigmoid连续化海鸥优化算法(GSCSOA)的接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)可见光室内定位技术。传统的海鸥优化算法(SOA)收敛速度慢、寻优精度低,在海鸥搜寻过程中引... 为提高室内定位精度,提出了一种基于黄金正弦与Sigmoid连续化海鸥优化算法(GSCSOA)的接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)可见光室内定位技术。传统的海鸥优化算法(SOA)收敛速度慢、寻优精度低,在海鸥搜寻过程中引入Sigmoid函数使算法在后期快速收敛,在海鸥扑食过程中加入黄金正弦机制能提高算法的寻优能力。在6 m×6 m×3 m的房间顶板上按3×3的网格状布设9盏LED灯,经过实验表明:利用传统的RSSI定位估计算法得到的定位精度为1.28 m,改进的海鸥优化算法结合RSSI的定位算法得到的定位精度为7.17 cm。显然,改进后的室内定位算法精度更高,可应用于大部分的室内定位场所。 展开更多

关键词 可见光室内定位 改进海鸥优化算法 接收信号强度 三边定位法

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基于改进海鸥优化算法的履带式拉挤机牵引装置控制研究

2

作者 李祥杰 孙志军 +1 位作者 孟婥 孙以泽 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第6期144-149,共6页

履带式拉挤机拉挤速度波动影响牵引装置的稳定运行,对管材质量也会造成影响。为了满足恒定拉挤速度的控制要求,以履带式拉挤机牵引装置的驱动系统为研究对象。首先,建立驱动系统数学模型,画出传递函数方块图,并提出随机权重的改进海鸥... 履带式拉挤机拉挤速度波动影响牵引装置的稳定运行,对管材质量也会造成影响。为了满足恒定拉挤速度的控制要求,以履带式拉挤机牵引装置的驱动系统为研究对象。首先,建立驱动系统数学模型,画出传递函数方块图,并提出随机权重的改进海鸥优化算法控制策略;然后,在MATLAB/Simulink软件中搭建驱动系统仿真模型,并对其在不同工况下的稳定性进行仿真,仿真结果表明,采用随机权重的改进海鸥优化算法后,驱动系统响应速度快、控制精度高,更能满足恒定拉挤速度的控制要求;最后在履带式拉挤成型试验平台进行试验验证,结果表明,仿真拉挤速度与试验拉挤速度的变化趋势基本一致,验证了仿真结果的正确性。 展开更多

关键词 履带式拉挤机 驱动系统 SIMULINK仿真 比例积分微分 改进海鸥优化算法

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基于改进海鸥算法的新能源接入配电网继电保护定值优化方法 被引量：3

3

作者 徐宇 杨鹏杰 李磊 《电工技术》 2023年第21期36-41,共6页

随着分布式新能源接入电网容量不断提升,配电网潮流分布更加复杂,而传统的继电保护方法无法满足现有的新能源配电网需求,导致继电保护装置可靠性、灵敏性进一步降低。针对这一问题,提出一种基于改进海鸥算法的新能源接入配电网继电保护... 随着分布式新能源接入电网容量不断提升,配电网潮流分布更加复杂,而传统的继电保护方法无法满足现有的新能源配电网需求,导致继电保护装置可靠性、灵敏性进一步降低。针对这一问题,提出一种基于改进海鸥算法的新能源接入配电网继电保护定值优化方法。首先,分析新能源接入配电网对继电保护的影响;然后,以分布式新能源接入配电网下的保护灵敏性、速动性、可靠性为约束条件,构建灵敏度最优、整定时间最短的定值优化模型;最后,对海鸥优化算法进行改进,提高了算法的全局搜索能力、收敛速度及收敛精度,并使用改进海鸥算法求解定值优化模型,得出最优的保护定值以提高新能源配电网安全稳定运行水平。经过实验验证,所提方法与常见的粒子群算法、遗传算法整定方法相比,具有更快的收敛速度和更高的寻优效率,能很好地应用于新能源配电网继电保护中。 展开更多

关键词 新能源 配电网 继电保护 改进海鸥算法 定值优化

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改进海鸥优化算法在光伏系统MPPT中的应用 被引量：8

4

作者 李大华 聂前 +2 位作者 田禾 付文成 杜洋 《电源技术》 CAS 北大核心 2022年第5期556-559,共4页

针对光伏阵列处于阴影状况下功率电压(P-U)特性曲线的非线性、多极值特点以及传统最大功率跟踪算法无法取得良好效果的问题,提出了一种改进海鸥优化算法的最大功率跟踪方法。该方法对海鸥优化算法的附加控制因子进行改进,提出非线性搜... 针对光伏阵列处于阴影状况下功率电压(P-U)特性曲线的非线性、多极值特点以及传统最大功率跟踪算法无法取得良好效果的问题,提出了一种改进海鸥优化算法的最大功率跟踪方法。该方法对海鸥优化算法的附加控制因子进行改进,提出非线性搜索控制应用到最大功率点跟踪(MPPT)中;并将混沌序列引入算法,增加种群位置的多样性,以此来克服过早收敛的缺陷,增强算法在全局搜索与跳出局部搜索的能力。建立仿真模型,在不同环境下与SOA、PSO进行对比,结果表明该算法可实现复杂环境条件下的最大功率跟踪,并具备较快的响应速度和稳定的寻优效果。 展开更多

关键词 光伏阵列 局部阴影 最大功率点跟踪 改进海鸥优化算法

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基于多策略ISOA优化SVM的变压器故障诊断研究 被引量：19

5

作者 郑业爽 李世春 鲁玲 《智慧电力》 北大核心 2023年第2期38-44,共7页

针对由支持向量机(SVM)参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法(SOA)易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法(ISOA)优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优... 针对由支持向量机(SVM)参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法(SOA)易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法(ISOA)优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优性能;然后,利用ISOA对SVM内部参数进行优化,构建基于ISOASVM的变压器故障诊断模型;最后,将油中气体溶解分析(DGA)数据的特征提取结果输入到ISOA-SVM模型中进行变压器故障诊断。实例分析表明,所提ISOA-SVM模型诊断精度更优。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 多策略改进方法 海鸥优化算法 支持向量机

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基于Kriging-ISOA的大跨度RC拱桥施工阶段扣索索力优化研究 被引量：4

6

作者 付慧建 邓超骞 +1 位作者 孙傲 彭文平 《公路工程》 2023年第3期18-25,共8页

针对大跨度悬臂浇筑钢筋混凝土拱桥一次成桥的扣索力优化问题,提出了一种Kriging模型与ISOA算法的联合求解优化方法。首先基于ANSYS有限元模型和Kriging模型基本理论建立了大跨度钢筋混凝土拱桥扣索索力-弯曲应变能响应的非线性映射代... 针对大跨度悬臂浇筑钢筋混凝土拱桥一次成桥的扣索力优化问题,提出了一种Kriging模型与ISOA算法的联合求解优化方法。首先基于ANSYS有限元模型和Kriging模型基本理论建立了大跨度钢筋混凝土拱桥扣索索力-弯曲应变能响应的非线性映射代理模型,其次融合Tent混沌映射、非线性收敛和高斯变异策略对标准海鸥优化算法进行改进,使其适应高维的索力优化问题,最后设计了联合Kriging-ISOA的大跨度拱桥索力优化流程,以某主跨为240 m的钢筋混凝土拱桥为背景,验证了优化方法的可行性。结果表明:基于Kriging理论建立的大跨度拱桥代理模型预测值和真实值的复相关系数为0.981;ISOA算法对单峰测试函数和多峰测试函数均有更高的收敛精度和速度,且对大跨度拱桥的索力优化问题具有良好的适应性;基于Kriging-ISOA索力优化后的拱桥主拱圈截面弯矩最大降幅为13.61%,截面轴力最大降幅为1.25%,挠度最大降幅为16.61%,证明了优化方法合理性。 展开更多

关键词 钢筋混凝土拱桥 悬臂浇筑 KRIGING模型 改进海鸥算法 索力优化

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计及可再生能源不确定性的储能系统优化配置方法研究

7

作者 刘军福 张怀鹏 +3 位作者 马耀东 周伟昌 魏鹏 陈雨 《电气自动化》 2024年第3期8-11,17,共5页

为减少配电网的功率损耗,提升系统的可靠性和灵活性,提出了计及可再生能源不确定性的的储能系统多目标优化配置方法。首先,通过概率密度函数对光伏、风电等可再生能源的不确定性进行了分析,并基于可再生能源的不确定性构建储能系统优化... 为减少配电网的功率损耗,提升系统的可靠性和灵活性,提出了计及可再生能源不确定性的的储能系统多目标优化配置方法。首先,通过概率密度函数对光伏、风电等可再生能源的不确定性进行了分析,并基于可再生能源的不确定性构建储能系统优化配置模型;其次,提出改进海鸥优化算法求解优化配置模型,通过引入Logistic映射模型、非线性移动系数和局部收敛挖掘算子以克服传统算法中早熟收敛和局部最优问题;最后,在IEEE 14节点系统中进行案例分析。案例分析结果验证了所提模型的可行性和所提算法的有效性,配电网运行的可靠性和灵活性得到了有效的提高。 展开更多

关键词 配电网 可再生能源 储能系统 改进海鸥优化算法 优化配置

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基于ISOA-RBPNN的埋地管道剩余强度预测 被引量：3

8

作者 骆正山 彭红发 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期143-148,共6页

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络,并融合改进海鸥优化算法(ISOA),构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优,首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群... 为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络,并融合改进海鸥优化算法(ISOA),构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优,首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群的分布,提升寻优能力,优化SOA的搜索方向和攻击形式,增强其全局搜索能力并提高收敛速度,然后用ISOA对弹性BP神经网络(RBPNN)模型中的权值和阈值进行寻优,最后构建ISOA-RBPNN预测模型。以管道爆破数据为例,利用MATLAB进行仿真模拟,并与PSO-BPNN模型和IFA-BPNN模型预测结果进行对比分析。研究结果表明:ISOA-RBPNN模型的各项评价指标均优于其他2个模型,预测结果较实际值误差更小,在预测腐蚀管道剩余强度领域具有更好的性能,可为后续研究腐蚀管道剩余寿命和制定维修策略提供参考依据。 展开更多

关键词 安全工程技术科学 弹性BP神经网络 改进海鸥优化算法 剩余强度 管道腐蚀

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基于CGSOA-BPNN优化AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数

9

作者 李赞 张长胜 +1 位作者 马涛 王卓 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期311-324,共14页

目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进lo... 目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进logistic混沌序列实现网络参数初始化种群的全局搜索,提高权值和阈值初始质量。引入改进logistic映射跳出局部最优,通过加强局部搜索能力,以提高算法收敛精度。引入高斯变异增加种群多样性,提高全局搜索能力。选取6个基准函数,对BAS、PSO、ACO、SOA及CGSOA算法进行测试,仿真结果表明,所提算法具有较快收敛速度、较高寻优精度和稳定性。结果CGSOA算法优化BP神经网络得出最佳控制量为:喷涂距离99.7 mm,喷涂电流649.6 A,喷涂电压56.3 V,送粉载气203.1 L/h,送粉电压5.1 V。以其进行喷涂试验,涂层结合强度和显微硬度分别为25.2 MPa和616.8HV,与模型预测值的相对误差分别为3.02%和2.91%,验证了CGSOA-BPNN应用到实际喷涂过程的可行性。结论CGSOA-BPNN对AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数进行优化,进而提高涂层力学性能,具有一定的现实指导意义。 展开更多

关键词 等离子喷涂 高熵合金涂层 工艺参数优化 BP神经网络 海鸥优化算法 改进logistic混沌 高斯变异

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基于PCA-SOA-ELM的空调系统负荷预测 被引量：6

10

作者 闫秀英 李忆言 +1 位作者 杜伊帆 闫秀联 《分布式能源》 2022年第2期56-63,共8页

针对参与需求响应的空调系统负荷预测方法存在预测精度低、预测时间长等问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化极限学习机(extreme learning machine,... 针对参与需求响应的空调系统负荷预测方法存在预测精度低、预测时间长等问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)空调负荷预测模型。通过PCA提取影响空调系统负荷数据的主要特征,建立空调系统ELM负荷预测模型,并采用SOA对模型参数进行迭代寻优。为了验证算法的有效性,以某办公建筑的空调负荷数据为例进行实例分析,实验结果表明:经PCA特征提取后得到包含98.00%原信息的6项主成分,SOA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差为0.0137,平均绝对百分比误差为0.8392%,决定系数高达0.9910,训练时长为3.482s,相较于其他3种对比模型性能更优。证明了所建模型泛化性能强、预测精度高,能够有效预测空调系统需求响应时段负荷的变化情况。 展开更多

关键词 需求响应 负荷预测 主成分分析(PCA) 海鸥优化算法(soa) 极限学习机(ELM)

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考虑系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池优化控制方法 被引量：9

11

作者 蔡良东 李奇 +3 位作者 刘强 王天宏 杨文 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3670-3679,共10页

为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorit... 为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)与无源控制(passive-based control,PBC)结合,实时优化每个单堆燃料电池系统输出功率,降低MFCS氢耗量,并兼顾约束功率波动率,提高MFCS耐久性,进而延长MFCS使用寿命。最后基于RT-LAB平台,搭建一套由3个不同性能的110kW质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统组成的MFCS实验硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)半实物平台,并从系统氢耗量和运行压力2个方面,与平均分配、链式分配、和基于运行性能衰减程度分配3种MFCS控制方法进行对比验证。结果表明,所提方法能够有效减小系统氢耗量,同时降低PEMFC输出功率波动率,进而提升MFCS耐久性,延长MFCS运行寿命。 展开更多

关键词 多堆燃料电池系统 海鸥优化算法(soa) 无源控制 耐久性 氢耗

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工业大气环境下架空管道腐蚀增重预测 被引量：1

12

作者 骆正山 汪静静 +1 位作者 骆济豪 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4318-4324,共7页

架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimiz... 架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)的种群,避免SOA过早收敛,并改进收敛因子B以提高全局搜索能力;然后建立区间灰数NGM(1,1)模型,根据反余割函数变换、平均弱化缓冲算子和自适应初始条件优化对模型进行改进,并利用多策略下的海鸥优化算法(Multi-Strategy Seagull Optimization Algorithm,MSSOA)对改进后的INGM(1,1,δ)模型中的时间参数δ进行寻优;最后以某架空管道腐蚀数据为基础进行仿真试验。优化后新模型的预测结果与实际值高度吻合,表明该模型的预测精度得到较大提高,在架空管道腐蚀增重预测方面具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 安全工程 工业大气环境 架空管道 改进海鸥优化算法(soa) INGM(1 1 δ)模型

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基于双向长短期记忆网络的公交到站时间预测模型 被引量：5

13

作者 张兵 周丹丹 +1 位作者 孙健 倪训友 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期148-160,共13页

为实现准确预测公交到站时间,提高城市公交出行分担率,本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超... 为实现准确预测公交到站时间,提高城市公交出行分担率,本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超参数寻优,并增加Attention机制以提高双向LSTM处理信息能力,构建改进海鸥算法优化增加Attention机制的双向LSTM(ISOA-BiLSTM-Attention)预测模型。使用中国江西省南昌市220路公交GPS数据分方向和分时段预测车辆到站时间,验证模型预测精度。结果表明:整体上来说,Attention机制优化后的双向LSTM模型比单独采用双向LSTM模型预测精度更好;改进的海鸥算法可对双向LSTMAttention模型实现较好的优化效果,相较于现有模型及标准海鸥算法(SOA)优化双向LSTMAttention模型,ISOA-BiLSTM-Attention对于不同方向及不同时段公交到站时间预测的平均绝对百分比误差、均方根误差及平均绝对误差至少分别降低5.96%、9.87%及7.99%;同时,ISOABiLSTM-Attention具有最大的模型决定系数R2值,体现了该预测模型泛化能力及稳定性较好,可针对公交到站时间进行较为准确地拟合。 展开更多

关键词 城市交通 公交到站时间预测 改进海鸥优化算法 双向LSTM模型 Attention机制

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改进海鸥算法的多阈值图像分割算法 被引量：12

14

作者 卢建宏 刘海鹏 王蒙 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期932-939,共8页

为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在... 为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优。利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试。最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比。仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100%取得了最优值,且80.9%的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化。 展开更多

关键词 改进海鸥算法(Isoa) 多阈值 图像分割 cubic混沌映射 鹰栖息优化算法(EPO)

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