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基于HHO-LSSVM的露天煤矿抛掷爆破效果预测研究 被引量：2
1
作者 李天翔 李江 卢亚峰 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期110-116,共7页
为提高露天矿抛掷爆破效果预测精度,进而反馈优化爆破参数设计。建立HHO-LSSVM(哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机)模型,预测抛掷爆破效果;将该模型所得预测精度及效率与未经优化的LSSVM(最小二乘支持向量机)、ELM(极限学习机)、GA-BP... 为提高露天矿抛掷爆破效果预测精度,进而反馈优化爆破参数设计。建立HHO-LSSVM(哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机)模型,预测抛掷爆破效果;将该模型所得预测精度及效率与未经优化的LSSVM(最小二乘支持向量机)、ELM(极限学习机)、GA-BP(遗传算法优化BP神经网络)、PSO-LSSVM(粒子群算法优化最小二乘支持向量机)模型进行对比。研究结果表明:采用HHO-LSSVM模型相较于未经优化的LSSVM和ELM模型所得到的有效抛掷率、松散系数、最远抛掷距离的预测精度均具有更高的决定系数值,更小的均方根误差值;HHO-LSSVM模型预测的有效抛掷率、松散系数、最远抛掷距离与实测数据之间的平均误差分别为2.7015%,2.9834%,2.8345%,均在5%以内,说明HHO-LSSVM模型对抛掷爆破效果具有较好的预测精度。研究结果可为通过准确预测爆破效果进而反馈抛掷爆破的优化设计提供一定参考。 展开更多
关键词 露天煤矿 预测模型 抛掷爆破 hho-lssvm
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基于KPCA与IHHO-LSSVM的电力变压器故障诊断方法研究 被引量：4
2
作者 宋立业 范抑伶 王燚增 《电气工程学报》 CSCD 2022年第1期95-103,共9页
为提高电力变压器故障识别精确度,提出基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)与改进哈里斯鹰算法(Improved Harris hawk algorithm,IHHO)优化最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LSSVM)的... 为提高电力变压器故障识别精确度,提出基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)与改进哈里斯鹰算法(Improved Harris hawk algorithm,IHHO)优化最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LSSVM)的电力变压器故障诊断方法。首先,利用核主成分分析对变压器原始故障数据进行预处理,去除冗余数据;其次,结合Sigmoid变形函数以及点对称策略改进传统哈里斯鹰算法(HHO),并与HHO和遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行性能对比,证明求解精度和网络收敛速度有所提升;最后,采用IHHO对LSSVM的相关超参数进行优化求解,获取KPCA与IHHO-LSSVM相结合的变压器故障诊断模型。结果表明所提模型的诊断精度为95.6%,同其他故障诊断模型相比分别提高了8.9%、16.7%,证明了所提方法能够有效地提升变压器故障诊断性能。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 核主成分分析 哈里斯鹰算法 最小二乘支持向量机
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