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基于IPSO-LSTM的日光温室温湿度预测
1
作者 刘博杰 刘大铭 +2 位作者 沈晖 李波洋 蔡玉琴 《农机化研究》 北大核心 2026年第5期198-206,共9页
针对传统神经网络算法在温室预测方面精度不足等问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化LSTM神经网络的日光温室温湿度预测方法。利用室外气象站和室内传感器获取室内外环境数据,并引入卷膜开度、加热器和喷水器开启功率等人为控... 针对传统神经网络算法在温室预测方面精度不足等问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化LSTM神经网络的日光温室温湿度预测方法。利用室外气象站和室内传感器获取室内外环境数据,并引入卷膜开度、加热器和喷水器开启功率等人为控制因素,将采集数据进行缺失填充、多数据融合、归一化处理和相关性分析,最终以时间序列输入预测模型进行训练和测试。试验结果表明:改进方法对未来12 h温度预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^(2))分别为0.5109℃、0.3755℃、0.9480,相对湿度预测的RMSE、MAE和R^(2)分别为5.1853%、3.6670%、0.8906;在24 h预测中,温度预测的RMSE、MAE、R^(2)分别为0.5672℃、0.4033℃、0.9293,相对湿度预测的RMSE、MAE、R^(2)分别为5.4462%、3.8587%、0.8613。相较于其他模型,IPSO-LSTM预测模型显著提升了温室温湿度的预测精度,可为温室环境控制系统提供高时效的决策依据。 展开更多
关键词 日光温室 温湿度预测 LSTM神经网络 ipso算法
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基于IPSO-BP神经网络的碳排放强度精准估计研究
2
作者 夏彬 管笠 +2 位作者 邵烨楠 汪曦 徐洋 《电子设计工程》 2026年第5期66-69,74,共5页
针对现有碳排放强度估计方法存在的能耗大、精度低等问题,提出一种基于IPSO-BP神经网络的碳排放强度精准估计方法。确定碳排放强度估计指标,并对数据进行异常值修正与归一化处理,以此为基础利用BP神经网络构建碳排放强度估计模型,并采用... 针对现有碳排放强度估计方法存在的能耗大、精度低等问题,提出一种基于IPSO-BP神经网络的碳排放强度精准估计方法。确定碳排放强度估计指标,并对数据进行异常值修正与归一化处理,以此为基础利用BP神经网络构建碳排放强度估计模型,并采用IPSO算法对模型参数进行优化,从而获得精准的碳排放强度估计结果。实验结果表明,该方法碳排放强度估计能耗最低可达3 000 kW·h,估计结果与实际数据吻合度高,具有较高的估计精度。 展开更多
关键词 ipso-BP神经网络 异常值修正 归一化处理 碳排放强度 参数寻优
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基于IPSO-SVR组合算法的城市轨道交通客流预测研究
3
作者 柳雪丽 徐亮 +2 位作者 孔祥飞 魏薇 王蕾 《甘肃科学学报》 2026年第1期25-32,共8页
准确预测不同外部条件下城市轨道交通客流对于轨道交通运营组织、运力调整和资源管理具有重要意义。利用轨道交通自动售检票系统(AFC)数据分析不同时空粒度下轨道交通客流分布特征,提取了时段信息、工作日类型和天气3个城市轨道客流影... 准确预测不同外部条件下城市轨道交通客流对于轨道交通运营组织、运力调整和资源管理具有重要意义。利用轨道交通自动售检票系统(AFC)数据分析不同时空粒度下轨道交通客流分布特征,提取了时段信息、工作日类型和天气3个城市轨道客流影响因素,在改进粒子群算法(IPSO)的基础上优化支持向量回归(SVR)算法,构建了考虑外部条件因素的IPSO-SVR城市轨道交通客流预测组合模型,通过对比分析验证了模型预测的准确性。结果表明:SVR模型的客流预测性能低于基于时序特征学习的LSTM模型及IPSO-SVR混合学习模型,均方误差(MSE)、决定系数(R^(2))和相对精度(RA)分别为9.14%、0.86和85.47%;IPSO-SVR客流预测组合模型相较于常用的SVR、LSTM模型具有更好的预测效果,MSE、R^(2)和RA分别为5.54%、0.96和94.37%;所选时段信息、工作日类型和天气3个外部影响变量可有效刻画城市轨道交通客流耦合影响特征,进而提高轨道交通客流预测精度。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 影响因素 改进粒子群算法 ipso-SVR组合模型
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结合SBAS-InSAR与IPSO-CNN-LSTM优化模型的尾矿库监测与预测研究
4
作者 袁利伟 张舒寒 +2 位作者 李延林 杨四美 聂晗 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第3期980-991,共12页
针对传统尾矿库监测手段的局限性及预测模型处理长时序数据时易丢失信息的问题,融合短基线集干涉合成孔径雷达(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)与改进粒子群算法(Improved Particle Swarm ... 针对传统尾矿库监测手段的局限性及预测模型处理长时序数据时易丢失信息的问题,融合短基线集干涉合成孔径雷达(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)与改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,构建监测预测模型。以云南某铅锌矿尾矿库为例,基于97景哨兵一号影像和SBAS-InSAR技术监测地表形变,结合GNSS数据验证。结果表明:垂向最大沉降形变速率为58.56 mm/a,累计最大沉降量为233.76 mm;并运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)揭示了降雨与沉降的关联。研究表明:IPSO-CNN-LSTM模型的各项误差评价指标均显著低于单一模型及CNN-LSTM模型,且其决定系数均高于97%;IPSO-CNN-LSTM模型在预测尾矿库形变方面展现出更高的精度和稳定性,并能准确捕捉降雨波动性和趋势性的影响,为尾矿库的后续监测与管理提供了坚实的技术支撑。 展开更多
关键词 安全工程 尾矿库 SBAS-InSAR技术 ipso-CNN-LSTM预测模型 形变监测 形变预测
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基于IPSO与LSTM的风光电站发电功率预测优化研究
5
作者 韩琪 《能源与环保》 2026年第1期162-167,共6页
为提升风光电站发电功率预测精度,解决传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)早熟收敛与长短期记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)超参数优化难题,提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Op... 为提升风光电站发电功率预测精度,解决传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)早熟收敛与长短期记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)超参数优化难题,提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与LSTM结合的预测方法。通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)初始化粒子群并引入自适应惯性权重,有效改进PSO算法早熟收敛问题。以江苏省盐城市滨海县某200 MW风光互补电站为研究对象,构建分级协同预测框架,经风速—辐照度双维度相似日划分与密度聚类异常处理,划分风光异质化训练集。实验结果表明,模型经过100次迭代,在风电预测中,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)从初始4.86 MW降至0.81 MW,光伏预测MAE从2.93 MW降至0.38 MW;不同时间尺度下,风电预测MAE随预测时长的增加从0.58 MW上升至1.82 MW,光伏MAE从0.39 MW上升至1.02 MW;月度预测精度分析显示,6个月测试期平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为3.03%,优于行业标准,R 2达0.981,但极端天气制约预测精度。研究表明,该模型在复杂气象下的预测具有有效性与鲁棒性,为风光电站功率预测提供了新路径。 展开更多
关键词 ipso LSTM GA 风光电站 发电功率预测
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基于IPSO算法的光伏多峰MPPT控制研究
6
作者 吕途 卢开钦 +1 位作者 康二兵 杜秋宇 《河南科技》 2026年第6期38-42,共5页
【目的】针对传统最大功率追踪(MPPT)在光伏发电中有多个功率峰值点的工况下,无法追踪到最大峰值功率点且追踪的速度和精度均不高的问题,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)的光伏多峰MPPT控制。【方法】首先,对粒子群优化(PSO)算法进行... 【目的】针对传统最大功率追踪(MPPT)在光伏发电中有多个功率峰值点的工况下,无法追踪到最大峰值功率点且追踪的速度和精度均不高的问题,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)的光伏多峰MPPT控制。【方法】首先,对粒子群优化(PSO)算法进行改进:采用拉丁超立方抽样(LHS)替代传统随机初始化方式,同时在位置更新公式中引入自适应因子,以平衡算法的全局探索能力与局部开发能力。在此基础上,结合初始化后的种群位置确定初始最大功率点;其次,开展全面搜索过程:通过持续迭代更新个体位置,最终获取目标最大功率点。【结果】通过在4种不同光照模式下对IPSO算法、PSO算法和LPSO算法开展仿真对比试验,表明IPSO算法的寻优性能最优。相比PSO算法和LPSO算法,IPSO算法收敛速度更快,追踪精度更高。【结论】所提算法有效克服了传统MPPT算法在光伏多峰情况下无法追踪到最大功率点的问题,提高了追踪的速度和精度。 展开更多
关键词 MPPT 多峰 拉丁超立方抽样 自适应因子 ipso
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基于改进粒子群优化算法(IPSO)控制在大型水电机组调速系统中的研究
7
作者 齐妍杰 郭长卿 +1 位作者 刘益伟 张自学 《电器工业》 2026年第1期21-25,共5页
针对大型水电机组调速系统在负荷扰动与工况变化下,传统PID控制器存在超调大、响应迟缓及鲁棒性差等问题,本文提出一种IPSO算法,优化效率较传统PSO提升约30%。仿真结果表明:在10%负荷突变工况下,系统超调量由15.8%降至8.3%,调节时间由12... 针对大型水电机组调速系统在负荷扰动与工况变化下,传统PID控制器存在超调大、响应迟缓及鲁棒性差等问题,本文提出一种IPSO算法,优化效率较传统PSO提升约30%。仿真结果表明:在10%负荷突变工况下,系统超调量由15.8%降至8.3%,调节时间由12.5s缩短至7.4s,稳态频率误差控制在±0.005Hz以内;在±5%水头波动工况下,频率波动幅度小于±0.01Hz,控制能量消耗降低18.6%。鲁棒性验证结果显示,在±20%初始参数偏差及外部噪声扰动下,最大频率偏差仍维持在±0.02Hz以内。结果表明,该控制策略显著提升了复杂运行工况下的动态响应性能与鲁棒性,为大型水电机组智能调速系统提供了有效的优化控制方案。 展开更多
关键词 PID算法 粒子群优化算法(ipso) MATLAB仿真 超调量
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融合IPSO优化的分布式光伏接入配电网热稳定边界与承载力分析
8
作者 林珊珊 贺飞成 周振宇 《技术与市场》 2026年第2期68-71,共4页
由于光伏出力的波动性和不确定性使得配电网热稳定边界模糊和电压波动,提出一种融合改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)的分布式光伏承载力评估模型。在考虑电压偏差、热稳定、短路电流及谐波等多维约束条件下... 由于光伏出力的波动性和不确定性使得配电网热稳定边界模糊和电压波动,提出一种融合改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)的分布式光伏承载力评估模型。在考虑电压偏差、热稳定、短路电流及谐波等多维约束条件下,构建配电网热稳定性承载力优化框架,并设计配变-线路可开放容量的仿真计算策略。以云和县配电网为研究对象,利用历史运行数据和典型光伏出力曲线开展仿真分析,结果表明:设计方法在收敛速度和寻优精度上均优于传统粒子群优化(PSO),降低弃光率,并增强配电网运行的安全性与稳定性。研究结论验证了IPSO在分布式光伏高渗透率接入下的适用性和优越性。 展开更多
关键词 分布式光伏 改进粒子群优化(ipso)算法 承载力 热稳定边界 配电网
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基于IPSO-PID的北京现代汽车发动机怠速控制
9
作者 赵晴 潘江如 +2 位作者 巴寅亮 郭鸿鑫 董恒祥 《机械设计与制造工程》 2026年第3期85-89,共5页
以北京现代轿车G4GD发动机在传感器故障状态下的怠速为研究对象,将得到的怠速数据进行拟合,利用非线性递减的方式对粒子群算法中的惯性权重因子进行改进,并进一步对PID控制策略进行优化,实现对发动机怠速的动态控制。结果表明,PID控制... 以北京现代轿车G4GD发动机在传感器故障状态下的怠速为研究对象,将得到的怠速数据进行拟合,利用非线性递减的方式对粒子群算法中的惯性权重因子进行改进,并进一步对PID控制策略进行优化,实现对发动机怠速的动态控制。结果表明,PID控制易产生超调且无法在短时间内将怠速稳定于700 r/min,将IPSO-PID应用于控制系统,怠速更易维持在700 r/min且无超调,平均控制时长约为3 s,控制效率比原始ECU提高98%。 展开更多
关键词 燃油发动机怠速 改进粒子群算法 ipso-PID控制 函数拟合 组合传感器故障
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基于IPSO-RVM的行星齿轮箱故障识别方法
10
作者 李广元 王燕山 +1 位作者 贾晨枫 赵凯博 《测控技术》 2026年第3期36-43,共8页
为解决标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在优化相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)核参数时易陷入局部最优,进而导致行星齿轮箱故障诊断模型精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化与相关向量机(Impro... 为解决标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在优化相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)核参数时易陷入局部最优,进而导致行星齿轮箱故障诊断模型精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化与相关向量机(Improved Particle Swarm Optimization and Relevance Vector Machine, IPSO-RVM)的故障识别新方法。该方法通过引入非线性递减惯性权重与非对称自适应学习因子对PSO算法进行深度改进,以系统性地平衡其全局探索与局部开发能力。利用改进后的IPSO算法自适应地搜索RVM模型的最优核函数参数,构建IPSO-RVM智能诊断模型。将该方法应用于行星齿轮箱实测振动信号的故障诊断实验,结果表明:所提模型的平均分类准确率达到92.55%,相较于传统的PSO-RVM和PSO-SVM模型,准确率分别提升了4.91个百分点和10.44个百分点。实验表明,该方法能够有效克服PSO算法易陷入局部最优的问题,寻找到更优的RVM模型参数,显著提升了诊断模型的泛化能力和鲁棒性,为行星齿轮箱的智能故障诊断提供了具有更高精度和效率的解决方案。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 故障诊断 改进粒子群优化 相关向量机 参数优化
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基于IPSO-VMD联合小波阈值的超低空磁异常信号去噪方法
11
作者 杨帆 徐春雨 李肃义 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期204-211,共8页
变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)... 变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)联合小波阈值的去噪方法。首先,通过引入自适应惯性权重和学习因子策略,利用排列熵作为自适应函数,实现了对上述参数自适应。之后,采用最优参数组合对信号进行分解,并对异常分量应用小波阈值去噪处理。最终,将信号重构并获得去噪后的信号。仿真实验结果表明,该方法相比其他方法将信噪比提升了约9.44 dB,相关系数达到约0.74,获得了良好的去噪效果。通过野外实验表明,去噪后的实测信号磁异常位置明显,有效降低了环境噪声对信号的干扰,显示出在野外超低空磁目标勘探中的应用潜力。 展开更多
关键词 超低空磁异常探测 改进粒子群优化(ipso) 变分模态分解(VMD) 参数自适应 小波阈值
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基于IPSO-BPNN的超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度预测
12
作者 武芳竹 刘炳宏 +2 位作者 李雨亭 李浩然 胡为 《机械工程师》 2025年第1期32-34,40,共4页
利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑... 利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑结构的2024-T4铝合金超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度的IPSO-BPNN预测模型。结果表明,优化后的IPSO-BPNN模型具有较高的预测精度和收敛速度,相对预测误差为1.01%。 展开更多
关键词 径向增材搅拌摩擦修复 2024-T4铝合金 ipso-BPNN预测模型 抗拉强度
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基于IPSO⁃BP的消防通信指挥系统效能评价
13
作者 于振江 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期1-7,共7页
为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过... 为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过改进粒子群优化(IPSO)算法优化参数,提出基于IPSO-BP的系统效能评价方法;采用专家打分与层次分析法(AHP)结合的方式获取样本数据,经主成分分析(PCA)方法降维后,分别基于BP神经网络、PSO-BP神经网络、IPSO-BP神经网络这3个模型开展仿真对比。结果表明:IPSO-BP神经网络模型的收敛速度最快,其均方误差相比于BP神经网络模型降低了75.71%,相较于PSO-BP神经网络模型降低了45.96%,为三者中的最小值;IPSO-BP模型能够合理精准地评价支队级消防通信指挥系统效能,具有一定的普适性。 展开更多
关键词 消防通信指挥系统 效能评价 反向传播(BP)神经网络 改进粒子群优化(ipso) 指标体系
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液压拉床双缸IPSO-PID伺服同步驱动控制研究 被引量：10
14
作者 倪敬 邵斌 +1 位作者 蒙臻 陈国金 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1494-1500,共7页
针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经... 针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经典PID控制器结构的IPSO-PID伺服同步控制策略。在液压拉床上的实际应用结果表明,该控制策略比常规PID同步控制策略具有更好的跟踪性能和同步驱动性能,可以较好地解决双缸液压拉床的同步驱动问题。 展开更多
关键词 改进型粒子群优化算法(ipso) ipso-PID同步控制 双缸液压拉床 电液伺服控制
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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量：3
15
作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(ipso)-向后传播(BP)算法 粒子群优化(ipso)机制
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基于CEEMDAN-IPSO-KELM模型的BDS卫星钟差预报
16
作者 边奇海 张莎薇 +2 位作者 雷荣智 刘子巍 刘敏 《地理空间信息》 2025年第3期13-17,共5页
针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列... 针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列,并重构分解结果得到新的钟差序列;再利用改进粒子群优化(IPSO)算法优化KELM的核参数与正则化参数;最后重构不同钟差序列的预报结果,得到最终钟差预报结果。利用iGMAS提供的BDS钟差数据进行短期预报实验,结果表明该组合预报模型的单天和多天钟差预报精度均明显优于对比模型,丰富了现有BDS卫星钟差预报模型。 展开更多
关键词 BDS 钟差预报 CEEMDAN ipso算法 KELM
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电力输电线路IPSO-LS-SVM智能识别模型构建与测试
17
作者 张道俊 耿进龙 《光源与照明》 2025年第12期112-114,共3页
针对电力输电线路的隐患、故障早期识别精度低、特征提取困难的问题,构建集成改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的智能识别模型,并将... 针对电力输电线路的隐患、故障早期识别精度低、特征提取困难的问题,构建集成改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的智能识别模型,并将其用于分类识别雷击、覆冰、悬挂物、山火等潜在故障。测试结果表明,在LS-SVM惩罚因子为0.002、核参数为5.5的最优参数组合下,该模型能精准解析时域特征参数,故障识别误差低于0.06,有效提高了输电线路潜在故障的预警准确性。 展开更多
关键词 电力输电线路 运行维护 故障排除 ipso LS-SVM
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基于IPSO-BP神经网络算法的微高压氧舱氧气浓度控制研究
18
作者 姬鹏飞 王晓芬 金远远 《船电技术》 2025年第1期1-4,共4页
针对目前微高压氧舱内氧气浓度控制效果不佳、自动化程度不高等问题,本文在分析了微高压氧舱供氧系统工作原理的基础上,对舱内氧气浓度控制过程进行建模,并使用IPSO-BP神经网络PID控制算法对氧气浓度进行优化控制。仿真结果表明,与BP神... 针对目前微高压氧舱内氧气浓度控制效果不佳、自动化程度不高等问题,本文在分析了微高压氧舱供氧系统工作原理的基础上,对舱内氧气浓度控制过程进行建模,并使用IPSO-BP神经网络PID控制算法对氧气浓度进行优化控制。仿真结果表明,与BP神经网络PID算法、PSO-BP神经网络PID算法相比,IPSO-BP神经网络PID算法有效结合了IPSO全局搜索最优和BP神经网络非线性映射等优点,控制效果快速、准确,且具有较好的抗干扰能力,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 ipso BP神经网络 氧气浓度控制
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基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法
19
作者 胡程平 车远宏 何国羽 《电工技术》 2025年第11期111-113,117,共4页
常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范... 常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范围,并部署自适应多目标检测节点,进行线损异常特征提取。基于此,构建基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损检测模型,采用二次核验的方式来完成最终线损检测。测试结果表明,对比传统梯度算法输电线路分段线损检测组、传统负荷分类输电线路分段线损检测组,所设计的IPSO-SVM算法输电线路分段线损自适应检测组的自适应检测绝对误差比较低,说明结合IPSO-SVM算法设计的输电线路分段线损自适应检测方法更加高效,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ipso-SVM算法 输电线路 分段线损 自适应检测 线路整合
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基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化
20
作者 信振东 《自动化应用》 2025年第22期66-70,共5页
鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工... 鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工艺参数与主线速度的预测模型;最后,将适应度叠加惩罚函数迭代寻优法加入到改进粒子群优化(IPSO)算法中,以求得最优参数组合。经过现场生产验证,优化后的膜料间隙偏差<0.02 mm,能够达到叠膜质量的要求,验证了所提方法的工程适用性。 展开更多
关键词 LightGBM-ipso算法 叠膜复合线 工艺参数优化 主线速度预测
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