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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
1
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
2
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
3
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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基于CEEMDAN-IPSO-KELM模型的BDS卫星钟差预报
4
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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基于IPSO-BP神经网络算法的微高压氧舱氧气浓度控制研究
5
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
6
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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IPSO-Stacking双驱动集成学习自适应模型的致密砂岩储层渗透率预测
7
作者 陈雪菲 辛显康 喻高明 《石油物探》 北大核心 2025年第5期946-956,共11页
传统的致密砂岩储层渗透率预测通常采用物理模型与拟合模型,物理模型难以获取精准的物理参数,纯数据驱动的拟合模型对非均质性较强的储层渗透率的预测准确性较差。为此,从耦合物理模型和机器学习拟合模型入手,首先引入Stacking集成学习... 传统的致密砂岩储层渗透率预测通常采用物理模型与拟合模型,物理模型难以获取精准的物理参数,纯数据驱动的拟合模型对非均质性较强的储层渗透率的预测准确性较差。为此,从耦合物理模型和机器学习拟合模型入手,首先引入Stacking集成学习模型预测储层流动单元指数(FZI),并结合Kozeny-Carman模型以及离散岩石类型(DRT)对储层进行划分,然后使用改进的粒子群优化(IPSO)算法对物理模型和机器学习拟合模型的参数同步进行动态优化,得到IPSO-Stacking双驱动集成学习自适应模型(简称IPSO-Stacking模型),利用江汉WG油田的测井数据测试IPSO-Stacking模型对致密砂岩储层的渗透率预测的能力。试验结果表明:利用由耦合物理模型与机器学习拟合模型得到的IPSO-Stacking模型预测的FZI准确度达到98%,预测的渗透率准确度为93%,证明了IPSO-Stacking模型较强的预测能力;IPSO算法较传统元启发式优化算法能更有效地调整物理模型和机器学习模型的参数;利用IPSO算法进行迭代,得到的DRT经验系数更具适应性。IPSO-Stacking模型通过物理与数据驱动的协同优化,实现了致密砂岩储层渗透率的高精度预测。 展开更多
关键词 渗透率 耦合 离散岩石类型 流动单元指数 改进的粒子群优化 集成学习
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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
8
作者 潘鹏程 荣梦杰 +1 位作者 香静 徐恒山 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化... 针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 交直流混合微网 经济性 环保性 改进粒子群优化算法 改进天牛须搜索算法 运行优化
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基于IPSO的B样条插值航空器轨迹重构算法研究
9
作者 李宏赢 任艳丽 邓雪云 《工业控制计算机》 2025年第1期82-84,共3页
在民用航空器飞行轨迹实时预测和重构研究中,针对航空器轨迹仿真在三维空间下的飞行运动方程计算复杂,普通B样条轨迹重构算法拟合度差的问题,提出了基于B样条插值与改进粒子种群算法结合的航空器轨迹重构的方法。首先,对飞行器三维飞行... 在民用航空器飞行轨迹实时预测和重构研究中,针对航空器轨迹仿真在三维空间下的飞行运动方程计算复杂,普通B样条轨迹重构算法拟合度差的问题,提出了基于B样条插值与改进粒子种群算法结合的航空器轨迹重构的方法。首先,对飞行器三维飞行轨迹重构进行样条函数建模,在真实航迹点上随机获取节点,采用B样条插值方法对飞行器轨迹重构,然后使用混沌初始化和自适应学习因子策略相结合的改进粒子种群算法优化样条节点,实现重构飞行轨迹的优化。最后,针对三维空间下的飞行器轨迹重构算法进行仿真。仿真结果对比表明,该方法有效提升了重构轨迹的精度和效率。 展开更多
关键词 混沌初始化 自适应学习因子策略 改进型粒子种群算法 B样条插值 轨迹仿真
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基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 被引量：5
10
作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页
针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 变速箱轴承 MCKD算法 ipso算法 故障诊断
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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估 被引量：1
11
作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页
突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多
关键词 突发水污染 风险评估 RBF神经网络 ipso算法 内陆河流域
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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究 被引量：5
12
作者 王红尧 房彦旭 +3 位作者 吴钰晶 吉正平 赫海全 鲜旭红 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期393-403,共11页
提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。 展开更多
关键词 井下动目标 改进的粒子群优化算法 ipso-LSTM模型 平均定位误差
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IPSO-BPNN:一种结合粒子群优化的BP神经网络透射光谱水质亚硝酸盐含量定量化模型
13
作者 王彩玲 张国浩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3172-3178,共7页
亚硝酸盐是一种常见的水质污染物,主要来源为废水、肥料和污水处理厂等。水质中亚硝酸盐浓度大小是评估水体健康程度的一个重要指标,但传统的亚硝酸盐浓度检测方法操作复杂且容易受到检测环境的干扰,无法直观和准确的反映出水质健康程... 亚硝酸盐是一种常见的水质污染物,主要来源为废水、肥料和污水处理厂等。水质中亚硝酸盐浓度大小是评估水体健康程度的一个重要指标,但传统的亚硝酸盐浓度检测方法操作复杂且容易受到检测环境的干扰,无法直观和准确的反映出水质健康程度。为了探究一种新的方式来评估水体的健康程度,使用IPSO-BPNN模型对亚硝酸盐透射光谱数据进行浓度预测。首先选择10种浓度的亚硝酸盐标准溶液(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16、0.18和0.20 mg·L^(-1),使用OCEAN-HDX-XR微型光谱仪在相同的时间间隔下对十个浓度的亚硝酸盐溶液进行扫描,并通过白板校正得到光谱数据的光谱透射率值。使用最大最小归一化、均值中心化两种预处理方法将光谱数据进行维度和中心点的统一,使得不同样本之间的光谱数据具有可比性和可解释性。由于原始光谱数据维度较高,采用核主成分分析进行数据降维,选择代表原始数据97.94%信息的6个主成分进行IPSO-BPNN模型的训练。在预测亚硝酸盐浓度时,对原始粒子群优化算法进行了改进,引入了自适应学习因子和惯性权重更新公式以及粒子种群多样性引导策略,并在BP神经网络的基础上引入了学习率自适应公式,提高了算法的性能。通过比较不同粒子数进行迭代的函数适应度值变化曲线,选择使用100个粒子进行30次迭代来寻找最优权重和偏置组合。结果显示,IPSO-BPNN预测模型的决定系数为0.984360,均方根误差为0.006920,平均绝对误差为0.004103,与当前预测性能较好的随机森林模型、线性回归模型、BP-ANN模型、PSO-BPNN模型和PSO-SVR模型相比,该模型的拟合效果更好,精确度更高。基于以上结果,提出了一种基于IPSO-BPNN模型的高光谱水质亚硝酸盐浓度预测方法,为水体健康程度的评估提供了新的思路。 展开更多
关键词 高光谱 亚硝酸盐 ipso-BPNN模型 KPCA 水质检测
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结合光谱降维的IPSO-SVR水体总磷浓度预测模型
14
作者 王彩玲 张国浩 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期196-204,共9页
[目的]选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。[方法]以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预... [目的]选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。[方法]以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。[结果]提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R^(2))为0.973920,均方根差(RMSE)为0.003012,平均绝对误差(MAE)为0.002105。[结论]使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。 展开更多
关键词 高光谱 ipso-SVR模型 KPCA降维 长江水质 总磷浓度检测
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基于IPSO-SVR的反导装备体系效能评估方法研究 被引量：5
15
作者 赵海燕 周峰 +2 位作者 杨文静 王瑞君 刘迪 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期82-89,共8页
鉴于反导装备体系运行机理复杂、结构不清难以选择合适的效能评估模型等问题,采用“数据驱动+深度学习”的方法对反导装备体系效能评估展开研究。结合反导装备体系作战过程,从探测跟踪、指挥控制、火力拦截和综合保障4个方面构建了反导... 鉴于反导装备体系运行机理复杂、结构不清难以选择合适的效能评估模型等问题,采用“数据驱动+深度学习”的方法对反导装备体系效能评估展开研究。结合反导装备体系作战过程,从探测跟踪、指挥控制、火力拦截和综合保障4个方面构建了反导装备体系效能评估指标;针对PSO算法容易陷入局部极值、早熟收敛等问题,提出改进型粒子群优化算法,对SVR参数进行优化,建立了IPSO-SVR效能评估模型;在大量反导装备体系实验数据抽取、处理、分析的基础上,对IPSO-SVR模型进行训练和学习,以此获得对反导装备体系效能的非线性拟合。实验结果表明:所提效能评估方法期望输出和实际输出之间误差非常小,拟合精准度高,具有较高的可靠性和可行性。 展开更多
关键词 反导装备体系 效能评估 深度智能 ipso SVR
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基于AMGA与IPSO算法的42Cr Mo超声滚挤压工艺参数优化 被引量：1
16
作者 石青松 徐红玉 +1 位作者 王晓强 付浩然 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期67-75,共9页
为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分... 为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分别采用存档微遗传算法(AMGA)和改进粒子群(IPSO)算法进行多目标优化,对优化后的Pareto前沿图与计算效率进行对比分析,结果表明:在Pareto前沿图中, AMGA最优迭代2000次优于IPSO算法最优迭代3600次;得到超声滚挤压工艺参数最优解集:转速[250, 355]r·min^(-1)、进给速度[13, 24]mm·min^(-1)、振幅[16, 22]μm、静压力[488, 650]N;表层性能评价指标最优解集:表面粗糙度[0.398, 0.501]μm、残余压应力[823, 986]MPa、硬度[713, 742]HV。通过试验验证了算法优化的可靠性和精确性。 展开更多
关键词 超声滚挤压 多元回归法 方差分析 AMGA ipso算法
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基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测 被引量：6
17
作者 肖威 方娜 邓心 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6734-6741,共8页
为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LS... 为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)和门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,进而合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明:相对于其他模型,所提混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变分模态分解(VMD) 长短时记忆神经网络(LSTM) 门控循环单元(GRU) 改进的粒子群优化算法(ipso)
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大坝运行安全在线监控IPSO-LSTM模型研究 被引量：1
18
作者 戴霈霖 李艳玲 周子玉 《人民长江》 北大核心 2024年第12期229-236,共8页
构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度... 构建合理在线监控模型是实时掌控大坝安全性态的重要保障。针对LSTM模型受多参数组合影响、最优参数泛化能力弱、人工选取参数难的问题,深入分析了学习率、分块尺寸、最大迭代次数和隐藏层单元数等关键参数对大坝安全在线监控模型精度的影响规律,提出了融合非线性惯性权重、收缩因子及柯西扰动项的粒子群优化改进算法(IPSO),并与LSTM模型耦合构建了针对大坝安全监控的IPSO-LSTM模型。工程校验表明:该模型能自动搜寻最优参数、精度高、鲁棒性强,适用于不同类型、不同长度的大坝安全监测数据序列,相对人工定参的LSTM模型误差至少能降低30%。相关经验可为大坝运行安全在线监控提供技术支持。 展开更多
关键词 大坝安全 监控模型 粒子群优化改进算法(ipso) 长短时神经网络(LSTM) 自动寻优
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基于IPSO-NESN算法的输电线路接地电阻预测 被引量：3
19
作者 马智峰 韩吉军 +3 位作者 王垒 张波 孙宽 陈鑫 《智慧电力》 北大核心 2024年第6期116-122,共7页
为解决求解输电线路接地电阻值精度不足的问题,提出了1种基于改进粒子群算法(PSO)优化非线性回声状态网络(NESN)的预测模型,对输电线路的接地电阻进行预测分析。首先,通过引入读出层,将标准回声状态网络进行改进得到NESN。其次,将PSO算... 为解决求解输电线路接地电阻值精度不足的问题,提出了1种基于改进粒子群算法(PSO)优化非线性回声状态网络(NESN)的预测模型,对输电线路的接地电阻进行预测分析。首先,通过引入读出层,将标准回声状态网络进行改进得到NESN。其次,将PSO算法加入动态惯性权重,动态学习因子和变异扰动后得到改进的粒子群优化算法(IPSO),以提高种群的多样性,并提升了种群的全局搜索能力与局部开发能力。最后,利用IPSO算法优化NESN的参数,建立基于IPSO-NESN的预测模型。算例分析结果表明,IPSO-NESN模型预测效果优于回声状态网络(ESN)和PSO-NESN模型,可应用于输电线路接地电阻预测。 展开更多
关键词 输电线路 ipso NESN 接地电阻 预测
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集成NSGA-Ⅱ与IPSO算法的仓储货位分配多目标优化策略 被引量：1
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作者 冷文娟 《电工技术》 2024年第12期72-74,78,共4页
优化仓储货位分配直接影响仓库运作效率和物流成本,为此提出了一种结合非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与改进粒子群优化算法(IPSO)的多目标优化策略。通过深入分析货位分配的复杂性,构建了一个综合考量货物存取效率与存储空间利用率的... 优化仓储货位分配直接影响仓库运作效率和物流成本,为此提出了一种结合非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与改进粒子群优化算法(IPSO)的多目标优化策略。通过深入分析货位分配的复杂性,构建了一个综合考量货物存取效率与存储空间利用率的多目标优化模型。对传统粒子群优化算法(PSO)进行改进,通过动态调整粒子的速度更新策略,显著提升了算法的全局搜索效率。将改进后的PSO算法与NSGA-Ⅱ算法集成,有效增强了解决方案的多样性和质量。经过对比分析,所提出策略在提高仓储效率和空间利用率方面有显著优势。 展开更多
关键词 仓储货位分配 多目标优化 NSGA-Ⅱ ipso
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