基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网安全稳定控制方法

1

作者 张建新 邱建 +4 位作者 朱煜昆 朱益华 杨欢欢 徐光虎 涂亮 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期845-852,共8页

随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利... 随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利用时序卷积信息损失少、感受野宽以及残差网络深层特征提取能力强的优势,构建基于时序卷积残差网络的电压稳定预测模型,映射出敏感节点电压时序特征和电压稳定之间的关系;其次,构建电压稳定控制模型,利用鹈鹕优化算法收敛速度快、搜索能力强的优势求解控制模型,得出最佳切机和切负荷动作措施;最后,进行了仿真验证。验证结果表明,所提方法提高了新能源电网电压安全稳定预测的准确性,通过最佳的电压稳定控制策略提高了电网故障后的安全稳定运行水平。 展开更多

关键词 新能源 大干扰故障 时序卷积残差网络 鹈鹕优化算法 安全稳定控制

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融合三维螺旋运动和混合反向学习策略的改进鹈鹕优化算法

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作者 李彦苍 李一凡 +1 位作者 王钊 王育德 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4607-4617,共11页

针对鹈鹕优化算法收敛速度较慢、初始化过程随机产生初始种群导致种群多样性差,在后期易陷入局部最优等问题,提出了一种融合三维螺旋飞行和混合反向学习策略的鹈鹕优化算法。首先使用Gauss映射初始化种群,提高种群多样性;其次利用三维... 针对鹈鹕优化算法收敛速度较慢、初始化过程随机产生初始种群导致种群多样性差,在后期易陷入局部最优等问题,提出了一种融合三维螺旋飞行和混合反向学习策略的鹈鹕优化算法。首先使用Gauss映射初始化种群,提高种群多样性;其次利用三维螺旋飞行和混合最优最差反向学习策略,加强算法跳出局部最优的能力;最后,引入自适应平衡因子与自适应步长,提出鹈鹕坠落策略,以模拟捕食过程中群体的微小变化。最后,通过12个基准函数和实际案例对IPOA(improved pelican optimization algorithm)进行测试,并与8个仿生算法进行对比,测试结果与Wilcoxon符号秩和检验结果均表明IPOA收敛精度与稳定性等各项性能都有所提升,具有明显优势。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 GAUSS映射 三维螺旋运动策略 反向学习 自适应平衡因子 自适应步长

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基于混合策略改进的鹈鹕优化算法

3

作者 苏莹莹 任曼铜 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期85-93,共9页

针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,... 针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,改进鹈鹕搜索猎物的方式,增强算法的局部搜索与全局搜索能力;然后,采用Levy飞行机制对鹈鹕位置进行更新,从而提高算法的搜索能力以寻找最优值;最后,引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强鹈鹕种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过12个标准测试函数对改进算法与海鸥优化算法、黑猩猩优化算法、鲸鱼优化算法、蛇群优化算法和基本鹈鹕优化算法进行测试比较,结果表明,IPOA具有更好的收敛速度和稳定性。最后将改进鹈鹕算法应用于压力容器设计优化问题,进一步证实改进后的算法具有较好的求解性能。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 折射反向学习 Levy飞行 正余弦算法 t分布变异

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基于质量扰动鹈鹕优化算法的图像匹配方法研究

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作者 杨光露 胡宏帅 +3 位作者 王小明 冯绍志 王凤仙 孙俊峰 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期81-87,共7页

针对传统群优化算法在图像匹配中存在调节参数多、不易操作等问题,提出了一种基于质量扰动的鹈鹕优化算法(disturbance quality pelican optimization algorithm,DPOA)的图像匹配方法。传统的鹈鹕优化算法(pelican optimization algorit... 针对传统群优化算法在图像匹配中存在调节参数多、不易操作等问题,提出了一种基于质量扰动的鹈鹕优化算法(disturbance quality pelican optimization algorithm,DPOA)的图像匹配方法。传统的鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)在求解多峰函数问题时,其全局收敛性需要进一步改进。首先,引入了一种新的质量扰动方法,通过检测分布点附近的点来收敛到更好的解,提高了在解决多峰函数问题时易陷入局部最优的问题,同时提高了算法的收敛精度。其次,通过数据集CEC2019对算法的有效性进行评价。最后,通过提取图像的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)将DPOA算法在图像匹配中应用,并通过实验仿真,证明了DPOA算法在图像匹配中的可行性与有效性。 展开更多

关键词 图像匹配 鹈鹕优化算法 质量扰动 方向梯度直方图 群优化

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基于改进鹈鹕优化算法的土壤污染预测

5

作者 高玉超 王占刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2852-2858,共7页

针对传统污染扩散模型结构复杂、无法验证等问题,提出一种基于多策略改进鹈鹕优化算法的土壤污染扩散模型。引入拟蒙特卡罗序列优化鹈鹕优化算法初始种群位置,提出一种非线性收敛的e指数余弦因子改进位置更新方式,结合t-分布变异扰动策... 针对传统污染扩散模型结构复杂、无法验证等问题,提出一种基于多策略改进鹈鹕优化算法的土壤污染扩散模型。引入拟蒙特卡罗序列优化鹈鹕优化算法初始种群位置,提出一种非线性收敛的e指数余弦因子改进位置更新方式,结合t-分布变异扰动策略提升算法局部寻优能力。利用改进的鹈鹕优化算法优化高斯扩散模型,构建土壤污染扩散模型。选取某地为研究区域,所构建的土壤污染扩散模型的平均绝对误差与均方根误差最低,验证该模型可以有效应用于土壤污染预测。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 拟蒙特卡罗序列 e指数余弦因子 T-分布 高斯扩散模型 土壤污染预测 参数优化

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基于Circle映射和自适应t分布变异改进的鹈鹕优化算法

6

作者 高猛 曾宪文 《计算机与现代化》 2024年第9期69-73,共5页

针对传统鹈鹕优化算法(POA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于Circle映射初始化和自适应t分布变异的改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,在种群初始化阶段,采用Circle映射生成具有高度多样性的初始解,并结合反向学习策... 针对传统鹈鹕优化算法(POA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于Circle映射初始化和自适应t分布变异的改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,在种群初始化阶段,采用Circle映射生成具有高度多样性的初始解,并结合反向学习策略,提高种群多样性,增强种群的探索能力。其次,在迭代过程中,采用自适应t分布变异操作对个体进行扰动,有助于鹈鹕优化算法跳出局部最优解并提高收敛速度。另外,在鹈鹕优化算法的探索阶段引入自适应因子和改进惯性权重,更好地平衡算法全局探索能力和局部开发能力。最后,在多个测试函数上将IPOA与其他4种经典算法进行比较。实验结果表明,IPOA在收敛速度、全局搜索能力和收敛鲁棒性方面均有显著提升。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 Circle映射 自适应因子 自适应t分布变异

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基于鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的电动汽车充电负荷短期预测

7

作者 陈晓华 吴杰康 +2 位作者 张勋祥 龙泳丞 王志平 《山东电力技术》 2024年第7期1-9,共9页

针对目前电动汽车充电负荷预测精度不足的问题,提出了一种结合互补集合经验模态分解和鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的组合预测方法。首先,利用互补集合经验模态分解将电动汽车充电负荷时间序列分解成多个固有模态函数分量和一个残... 针对目前电动汽车充电负荷预测精度不足的问题,提出了一种结合互补集合经验模态分解和鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的组合预测方法。首先,利用互补集合经验模态分解将电动汽车充电负荷时间序列分解成多个固有模态函数分量和一个残差分量。其次,对于分解后的固有模态分量容易出现冗杂信息,利用样本熵对分解后数值相近的固有模态分量进行相加重构,降低冗杂程度。最后,考虑广义回归神经网络的预测效果与平滑因子的数值有很大关系,利用鹈鹕优化算法优化广义回归神经网络的平滑因子,进而对电动汽车充电负荷进行短期预测。仿真表明,所提出的预测方法可以有效地提高电动汽车充电负荷的预测精度,具有较高的实用性。 展开更多

关键词 广义回归神经网络 鹈鹕优化算法 电动汽车充电负荷 短期预测 互补集合经验模态分解

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鹈鹕优化算法在岩体结构面分组中的应用

8

作者 刘铁新 董自岩 郭怡宁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期117-125,共9页

结构面广泛分布于岩体之中,难以逐一进行分析。现有研究方法存在对初始信息敏感,分组结果可靠性差,以及难以准确对产状相近的结构面进行分组等不足。针对上述问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)的岩体结构面分组方法。首先,利用POA... 结构面广泛分布于岩体之中,难以逐一进行分析。现有研究方法存在对初始信息敏感,分组结果可靠性差,以及难以准确对产状相近的结构面进行分组等不足。针对上述问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)的岩体结构面分组方法。首先,利用POA算法全局寻优初始聚类中心,结合模糊C均值算法(FCM)将结构面产状数据进行完全分组。其次,利用蒙特卡罗模拟技术,生成符合Fisher分布的产状数据。最后,基于正交设计,对比传统FCM算法,以识别错误率为指标,研究了新算法在不同结构面数量、结构面组数、聚类中心、离散度情况下分组精度的变化规律。结果表明:聚类中心对分组精度具有显著影响;所提方法能对产状极点边界不清晰的结构面数据进行有效分组,可有效提高分组精度和分组结果的可靠性。以大连某水库边坡结构面数据为基础,对其进行分组处理,验证了新方法的工程实用性。研究结果可以为结构面三维网络计算机模拟和岩体工程稳定性分析提供依据。 展开更多

关键词 岩体力学 鹈鹕优化算法 模糊C均值算法 结构面分组 正交设计

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融合无迹sigma点变异和交叉反向的鹈鹕优化算法

9

作者 左锋琴 张达敏 +2 位作者 何庆 班云飞 沈倩雯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2954-2968,共15页

针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向... 针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题,提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解,引入无迹sigma点对其反向解进行变异,增强算法在搜索域可见范围内精细开发,避免算法陷入局部最优;利用Levy飞行的随机性对交叉反向策略进行改进,动态探索丰富个体寻优过程,保持算法多样性,增强算法全局搜索能力;引入非线性收敛因子来平衡算法的开发和勘探能力,利用基于SPM的混沌序列扰动非线性收敛因子以增加解的多样性,避免算法在后期陷入局部最优,增强算法稳定性。利用12个基准测试函数、秩和检验和CEC2021函数进行实验仿真,对比分析寻优效果可知,改进算法具有更强的全局搜索能力和更快的寻优速度。将MPOA算法用于优化长短期记忆网络(LSTM)模型的参数,并应用于气候变化预测任务,与其他六种群智能算法优化的LSTM模型进行对比,结果表明,MPOA-LSTM模型具有更好的预测精度。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 无迹sigma点变异 交叉反向 SPM的混沌序列扰动 LSTM神经网络

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基于多策略融合鹈鹕优化算法的特征选择方法

10

作者 叶雨彬 韦文山 《微电子学与计算机》 2023年第12期19-25,共7页

针对鹈鹕优化算法在求解问题时存在随机性的缺陷,提出了一种基于多策略融合鹈鹕算法的特征选择方法.首先,采用佳点集理论对种群进行初始化,替代原鹈鹕算法中的随机策略,使得种群分布均匀,提高了遍历性;其次,利用反向差分进化算法在每一... 针对鹈鹕优化算法在求解问题时存在随机性的缺陷,提出了一种基于多策略融合鹈鹕算法的特征选择方法.首先,采用佳点集理论对种群进行初始化,替代原鹈鹕算法中的随机策略,使得种群分布均匀,提高了遍历性;其次,利用反向差分进化算法在每一轮更新迭代后,对种群个体进行反向优化选择,从而提高全局搜索性能;采用自适应t分布变异策略来扰动最优解,防止其陷入局部最优.选择了6个标准测试函数进行模拟.实验结果证明,改进后的算法比其他算法能更加有效地选取最优特征,并提高分类准确率. 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 特征选择 多策略融合 佳点集理论 反向差分进化 T分布

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基于变分模态分解-排列熵-改进鹈鹕优化算法的长短期记忆网络的短期负荷预测

11

作者 谢文龙 张莲 +2 位作者 王士彬 李多 杨家豪 《湖南电力》 2023年第6期82-92,共11页

针对传统的电力负荷预测模型中出现的模态分解混叠、长短期记忆网络参数难以选择等问题,提出一种新的模型,即基于变分模态分解、排列熵组合和改进鹈鹕优化算法的长短期记忆网络模型。首先,利用变分模态分解将电力负荷数据分解为多个复... 针对传统的电力负荷预测模型中出现的模态分解混叠、长短期记忆网络参数难以选择等问题,提出一种新的模型,即基于变分模态分解、排列熵组合和改进鹈鹕优化算法的长短期记忆网络模型。首先,利用变分模态分解将电力负荷数据分解为多个复杂程度较低的模态,并利用排列熵对子序列进行重组,降低预测难度;接着,引入Logistic混沌映射、融合柯西变异和反向学习两种策略改进鹈鹕优化算法,提高全局寻优能力;然后利用改进后的鹈鹕优化算法对长短期记忆网络参数进行优化,提高模型的泛化能力和实际操作性;最后,对重组后的子模态分别进行预测并叠加,得到最终预测结果,并使用两份不同地区数据集与多种优化算法预测模型进行比较。实验结果表明,变分模态分解-排列熵-改进鹈鹕优化算法的长短期记忆网络模型具有更高的预测精度和稳定性,可以有效地进行短期电力负荷预测。 展开更多

关键词 变分模态分解 排列熵 鹈鹕优化算法 长短期记忆网络 短期电力负荷预测

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鹈鹕算法优化VMD参数与RF的滚动轴承故障诊断

12

作者 纪佳呈 《机械工程师》 2024年第7期59-62,66,共5页

为更好地提取滚动轴承故障特征以及提高故障检测的准确性,建立一种以鹈鹕算法优化变分模态分解(VMD)参数联合随机森林算法的故障诊断模型。首先为解决VMD算法中人为经验选取核心参数可靠性低这一问题,引入鹈鹕优化算法(POA),将最小包络... 为更好地提取滚动轴承故障特征以及提高故障检测的准确性,建立一种以鹈鹕算法优化变分模态分解(VMD)参数联合随机森林算法的故障诊断模型。首先为解决VMD算法中人为经验选取核心参数可靠性低这一问题,引入鹈鹕优化算法(POA),将最小包络熵作为适应度函数,自动搜索理想参数;其次,提取轴承各状态的多种信号特征,构建特征向量,获得重要性排序;最后将其放入随机森林(RF)分类器中,实现滚动轴承故障识别。结果表明,该方法在信号的自适应分解、有效故障信息的提取和故障分类方面具有较高的可行性,故障识别率为99.524%。 展开更多

关键词 变分模态分解(VMD) 鹈鹕优化算法(POA) 随机森林(RF) 轴承故障诊断

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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法 被引量：1

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作者 黄鹤 黄佳慧 +2 位作者 刘国权 王会峰 高涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期214-226,共13页

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时... 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。 展开更多

关键词 C-均值聚类 鹈鹕优化算法 点云简化 信息熵

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基于POA-GWO-CSO 算法的新能源电力系统精准切负荷控制多目标优化方法

14

作者 张建新 邱建 +4 位作者 赵青春 姜拓 李建设 夏尚学 靳文星 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1262-1270,共9页

为解决新能源电力系统因功率缺额引发系统频率、电压偏移等一系列安全问题,文章提出了一种基于POA-GWO-CSO算法的电力系统精准切负荷控制多目标优化方法。首先,从电力系统的安全性和经济性两个方面综合考虑电力系统稳定运行和分布式电... 为解决新能源电力系统因功率缺额引发系统频率、电压偏移等一系列安全问题,文章提出了一种基于POA-GWO-CSO算法的电力系统精准切负荷控制多目标优化方法。首先,从电力系统的安全性和经济性两个方面综合考虑电力系统稳定运行和分布式电源出力特性等各项约束条件,提出一种基于负荷分类的精准切负荷控制多目标优化模型;然后,为了增强传统鹈鹕优化算法(POA)全局与局部搜索能力之间的协调关系,克服优化算法在处理复杂问题时出现收敛过早、寻优范围不够、求解精度不高等问题,引入非线性惯性权重因子、灰狼优化算法(GWO)中狼群领导者策略以及纵横交叉法(CSO),对鹈鹕新的个体的位置进行更新;最后,基于改进后的IEEE33节点进行实证分析。分析结果表明,利用改进的POA-GWO算法对紧急切负荷模型进行求解,实现了系统经济性及稳定性的协调控制。 展开更多

关键词 新能源电力系统 精准切负荷 鹈鹕优化算法 灰狼优化算法 纵横交叉法

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基于鹈鹕优化算法的核环境巡检机器人路径规划 被引量：5

15

作者 张洁 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期27-30,34,共5页

为提高核环境巡检机器人路径规划的效果,将一种新型智能优化算法—鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)应用于解决该问题,并进行了实例分析。介绍了POA基本原理,给出了算法主要流程;利用4个基准测试函数对POA性能进行了验... 为提高核环境巡检机器人路径规划的效果,将一种新型智能优化算法—鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)应用于解决该问题,并进行了实例分析。介绍了POA基本原理,给出了算法主要流程;利用4个基准测试函数对POA性能进行了验证,并与另外3种典型优化算法进行了对比分析;构建了简单和复杂的核巡检机器人两种工作环境,利用POA进行路径规划。结果表明,POA算法的寻优精度更高且计算稳定性好,在耗时更少的情况下,可以获得更短的移动路径,具有一定的优势。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 核环境 巡检机器人 路径规划

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基于鹈鹕优化CNN-BiLSTM的电力负荷预测

16

作者 吴小涛 袁晓辉 +3 位作者 毛玉鑫 王祥 郭乐 舒卫民 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期209-212,172,共5页

为了提高电力负荷的预测精度,基于卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力、双向长短时记忆(BiLSTM)网络的时序预测性能以及鹈鹕优化算法(POA)的寻优能力,提出了一种新的基于CNN、BiLSTM、POA的组合电力负荷预测模型(POA-CNN-BiLSTM)。首... 为了提高电力负荷的预测精度,基于卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力、双向长短时记忆(BiLSTM)网络的时序预测性能以及鹈鹕优化算法(POA)的寻优能力,提出了一种新的基于CNN、BiLSTM、POA的组合电力负荷预测模型(POA-CNN-BiLSTM)。首先利用CNN提取电力负荷时间序列的特征向量,然后输入到BiLSTM网络进行双向循环训练,构建CNN-BiLSTM预测模型,并采用POA优化BiLSTM网络的隐藏层单元数、学习率和正则化系数等参数,最后输出电力负荷预测结果。将提出的模型应用于某区域电力负荷预测,结果表明,BiLSTM、LSTM模型预测精度优于最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;BiLSTM模型预测精度优于LSTM模型;POA的寻优精度优于粒子群优化算法(PSO);CNN-LSTM、CNN-BiLSTM组合预测模型预测精度优于LSTM、BiLSTM模型;POA-CNN-BiLSTM模型预测精度优于POA-LSSVM、PSO-LSTM、POA-LSTM、POA-BiLSTM和POA-CNN-LSTM模型,能更好地追踪电力负荷的变化趋势。 展开更多

关键词 电力负荷预测 鹈鹕优化算法 卷积神经网络 双向长短时记忆网络

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改进鹈鹕算法优化LSTM的加热炉钢坯温度预测 被引量：4

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作者 周建新 郑日成 侯宏瑶 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第5期174-179,共6页

在钢铁生产加工过程中,钢坯出炉温度直接影响着钢材的质量,为了精确预测钢坯出炉温度,因此提出了改进鹈鹕优化算法(IPOA)和长短记忆神经网络(LSTM)相结合的轧钢温度预测模型。首先,通过主成分分析法(PCA)对数据进行处理,其次运用改进鹈... 在钢铁生产加工过程中,钢坯出炉温度直接影响着钢材的质量,为了精确预测钢坯出炉温度,因此提出了改进鹈鹕优化算法(IPOA)和长短记忆神经网络(LSTM)相结合的轧钢温度预测模型。首先,通过主成分分析法(PCA)对数据进行处理,其次运用改进鹈鹕优化算法寻找到LSTM的最优参数,最终建立基于主成分分析的IPOA-LSTM轧钢温度预测模型,并同LSTM模型以及IPOA-LSTM模型进行对比,基于主成分分析的IPOA-LSTM模型的均方根误差为3.276 3,平均绝对误差为2.116 1,决定系数R2为0.958 2,与其他两个模型相比有更高的预测精度。 展开更多

关键词 加热炉 钢坯温度预测 主成分分析 改进鹈鹕优化算法 LSTM神经网络

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利用改进鹈鹕优化算法求解TSP问题

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作者 樊新海 张传清 朱俊臻 《装甲兵学报》 2023年第3期113-117,共5页

为使鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)能够应用于求解旅行商(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,引入2条路径启发式交叉操作和依据概率的倒序变异操作,对鹈鹕优化算法的位置更新方式进行修改,提出一种利用改进鹈鹕... 为使鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)能够应用于求解旅行商(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,引入2条路径启发式交叉操作和依据概率的倒序变异操作,对鹈鹕优化算法的位置更新方式进行修改,提出一种利用改进鹈鹕优化算法求解TSP问题的新方法。应用实例测试分析结果表明:该方法切实可行,求解结果较为满意,运行稳定性较好。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法(POA) 旅行商问题(TSP) 启发式交叉操作 倒序变异操作

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基于优化VMD-GRU的滚动轴承剩余使用寿命预测

19

作者 郗涛 王锴 王莉静 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期101-106,共6页

为了提高滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测精度,提出了一种变分模态分解(VMD)和门控循环神经网络(GRU)融合算法的滚动轴承RUL预测模型VMD-GRU。首先,该模型通过阿基米德优化算法(AOA)优化的VMD算法对原始振动信号进行分解;然后,利用最... 为了提高滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测精度,提出了一种变分模态分解(VMD)和门控循环神经网络(GRU)融合算法的滚动轴承RUL预测模型VMD-GRU。首先,该模型通过阿基米德优化算法(AOA)优化的VMD算法对原始振动信号进行分解;然后,利用最小包络熵准则选择最佳模态分量进行退化特征提取;再通过核主成分分析进行特征降维;最后,为保证模型准确率,通过鹈鹕优化算法(POA)优化GRU中的超参数,并根据不同故障类型建立GRU剩余寿命预测模型。使用XJTU-SY标准数据集进行剩余寿命预测验证,实验结果表明:与传统未结合故障类型提取退化特征和建立预测模型方法相比,VMD-GRU模型均方根误差和平均绝对误差分别降低了26.28%和27.17%。 展开更多

关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 变分模态分解(VMD) 门控循环神经网络(GRU) 阿基米德优化算法(AOA) 鹈鹕优化算法(POA)

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基于鹈鹕优化和极限学习机的锂离子电池健康状态估计 被引量：1

20

作者 王渴心 周军 王岩 《电气应用》 2023年第11期16-25,I0004,I0005,共12页

准确估计锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)对储能系统的安全稳定运行至关重要。针对传统估计方法准确度较低的问题,提出一种基于鹈鹕优化算法和极限学习机(POA-ELM)的SOH估计方法。首先,选取充放电过程中的四个健康特征,并采... 准确估计锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)对储能系统的安全稳定运行至关重要。针对传统估计方法准确度较低的问题,提出一种基于鹈鹕优化算法和极限学习机(POA-ELM)的SOH估计方法。首先,选取充放电过程中的四个健康特征,并采用皮尔逊相关性分析来量化它们与电池SOH的相关性。然后,建立ELM模型来映射健康特征与电池SOH之间的关系。针对ELM模型中超参数寻优问题,采用POA算法进行解决。最后在NASA电池数据集上进行试验分析,并与其他经典超参数寻优算法进行了比较。实验结果表明该方法能够实现SOH的准确估计,具有较高的估计准确度,估计误差稳定在2%以内。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态 鹈鹕优化算法 极限学习机

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