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基于Holt-Winters-HPO-LSTM的电力系统短期负荷预测
1
作者 林滔 黄俊翔 +3 位作者 王祎鎏 徐子桓 佘林昕 王赛娇 《自动化应用》 2025年第12期149-153,共5页
基于电力系统短期负荷预测在能源管理中的重要性,提出了一种结合Holt-Winters季节性分解与猎人猎物优化算法(HPO)的长短期记忆网络(Holt-Winters-HPO-LSTM)预测方法。首先,利用Holt-Winters模型对负荷时间序列进行分解,提取趋势、季节... 基于电力系统短期负荷预测在能源管理中的重要性,提出了一种结合Holt-Winters季节性分解与猎人猎物优化算法(HPO)的长短期记忆网络(Holt-Winters-HPO-LSTM)预测方法。首先,利用Holt-Winters模型对负荷时间序列进行分解,提取趋势、季节性和随机性成分,从而降低数据复杂性。随后,引入猎人猎物优化算法,对LSTM模型的超参数进行全局搜索与优化,以提升模型性能和预测准确度。基于澳大利亚某地区实际电力负荷数据进行实验,结果表明,该方法在预测精度和鲁棒性上明显优于传统预测模型,判定系数(R~2)显著升高,均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均显著降低。研究结果验证了该方法在捕捉电力负荷非线性与季节性特征方面的有效性,为电力系统负荷预测与优化提供了重要参考。 展开更多
关键词 Holt-Winters季节性分解 猎人猎物优化算法 长短期记忆模型 短期负荷预测
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基于HPO-XGBoost算法模型的支护参数计算
2
作者 王育峰 《能源与节能》 2025年第9期229-232,共4页
支护参数的确定和优化能够确保煤矿巷道的稳定性,防止因支护不当导致的巷道坍塌等安全事故,从而保障生产过程的顺利进行和人员的安全。针对传统的巷道支护参数计算和模拟方法的局限性,提出一种新的利用机器学习模型进行参数反演的方法... 支护参数的确定和优化能够确保煤矿巷道的稳定性,防止因支护不当导致的巷道坍塌等安全事故,从而保障生产过程的顺利进行和人员的安全。针对传统的巷道支护参数计算和模拟方法的局限性,提出一种新的利用机器学习模型进行参数反演的方法。选用贝叶斯优化作为超参数优化的方法,对XGBoost算法进行优化,对优化后模型进行训练。将相似地质条件下已支护巷道的顶底板相对移近量、两帮相对移近量等5个参数作为输入变量,反推出巷道支护方案中锚杆长度、锚杆直径、顶板锚杆间排距、两帮锚杆间排距,并通过数值模拟和现场监测对这组支护参数进行验证。结果表明,该支护方案下锚杆能够对巷道顶板和两帮围岩变形起到控制的作用,并且巷道实测位移量、离层量、受力变化均在合理范围内。说明利用HPO-XGBoost算法模型计算出的巷道支护参数能够满足现场生产要求,为煤矿巷道支护参数的计算提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支护参数优化 超参数优化 hpo-XGBoost算法 机器学习
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基于HPO-SVM的拖拉机柴油机故障诊断研究 被引量：1
3
作者 周俊博 肖茂华 +2 位作者 朱烨均 宋宁 张婕 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期416-427,共12页
[目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性,本研究提出一种HPO-SVM(hybrid population optimization-support vector machine)拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]采用SVM(support vector machine)作为故障诊断模型的... [目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性,本研究提出一种HPO-SVM(hybrid population optimization-support vector machine)拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]采用SVM(support vector machine)作为故障诊断模型的基体,针对SVM优化问题,以PSO(particle swarm optimization)和GWO(grey wolf optimization)算法为基础提出了HPO(hybrid population optimization)算法对SVM的重要参数c、g进行优化;分析柴油机的故障机制,确定反映故障发生的数据信号;基于CAN(controller area network)总线和Arduino UNO-MCP 2551组合模块采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对HPO-SVM的性能进行测试,并将测试结果与SVM、PSO-SVM、GWO-SVM、GWOPSO-SVM和LWD-QPSO-SOMBP(linear weight decrease-quantum particle swarm optimization-self organizing maps back propagation)神经网络的测试结果进行对比。[结果]相比于其他4种SVM模型,HPO-SVM充分发挥了GWO算法和PSO算法在SVM参数寻优方面的优势,故障诊断准确率大幅度提升,相比于SVM,诊断总准确率由80%上升至100%,提高20%;HPO算法提高了单种群优化算法的寻优性能,相较于PSO算法,HPO算法最佳适应度由70提升至90,提高22.22%,达到最佳适应度时的迭代次数由105下降至27,下降74.29%;为避免偶然性,对5种SVM模型采取6次重复试验,试验结果表明,相较于其他4种模型HPO-SVM模型的性能更稳定,HPO-SVM的6次诊断总准确率均为100%;HPO-SVM采用SVM作为故障诊断模型,缓解优化算法的寻优压力,提高模型的效率,相比于LWD-QPSO-SOMBP神经网络,HPO-SVM模型的运行时间由45 s降低至15 s,下降66.67%。[结论]本文研究结果可为高效率拖拉机柴油机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 农业机械 柴油机 故障诊断 支持向量机 PSO算法 GWO算法 hpo算法
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多策略改进的猎人猎物优化算法及其应用 被引量：1
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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改进猎人猎物优化算法在WSN覆盖中的应用 被引量：3
5
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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