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基于ISSA-BP的地震灾害救援装备需求预测
1
作者 刘浩 石福丽 +2 位作者 罗雷 李文博 李文渊 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期246-251,共6页
为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行... 为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行策略的改进麻雀搜索算法(ISSA)的预测模型,结合受灾人数与救援装备间的数量关系,间接预测地震救援装备需求量,并以“12·18积石山地震”救援实例进行验证。结果表明:ISSA-BP模型在预测受灾人数方面精度更高,可有效预测震后受灾人数,从而推算所需救援装备数量。“12·18积石山地震”救援实例验证了模型对震后救援装备需求预测的实用性。 展开更多
关键词 改进麻雀优化算法(issa) 反向传播(BP) 地震灾害 救援装备 需求预测
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基于ISSA-BP神经网络的混凝土声发射定位算法 被引量：1
2
作者 黄振宇 郭涛 时英元 《自动化与仪器仪表》 2025年第1期19-23,共5页
针对现阶段声发射技术在混凝土结构健康检测中由于衰减严重而导致的损伤源精度低问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络(ISSA-BP)用于混凝土声发射定位的方法。首先采用BP人工神经网络作为混凝土声发射定位的基础框架,... 针对现阶段声发射技术在混凝土结构健康检测中由于衰减严重而导致的损伤源精度低问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络(ISSA-BP)用于混凝土声发射定位的方法。首先采用BP人工神经网络作为混凝土声发射定位的基础框架,通过对声发射信号进行小波降噪,并将信号的峰值时间,时间差,能量和幅值作为网络的输入参数,然后利用ISSA对BP神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性采用0.5 mm硬度为2H的铅芯进行断铅实验,实验结果表明所提方法算法比传统BP神经网络和麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络在混凝土损伤源声发射定位上平均误差分别减少了43.47%、14.02%,最大误差减少了56.52%、4.41%,最小误差减少了42.82%、72.42%,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 issa-BP 声发射定位 混凝土 BP神经网络
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基于P-ISSA-GRU模型的养殖水体溶解氧含量预测
3
作者 李敬民 陈斯 +1 位作者 唐海晨 杨增汪 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第9期1781-1790,共10页
为了解决养殖水体溶解氧(DO)含量预测精度低的难题,本研究提出了一种基于改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化门控循环单元(GRU)的养殖水体溶解氧含量预测模型(P-ISSA-GRU)。通过皮尔逊(Pearson)相关系数法确定水质中各种因子与溶解氧含量的... 为了解决养殖水体溶解氧(DO)含量预测精度低的难题,本研究提出了一种基于改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化门控循环单元(GRU)的养殖水体溶解氧含量预测模型(P-ISSA-GRU)。通过皮尔逊(Pearson)相关系数法确定水质中各种因子与溶解氧含量的相关系数,选取强关联因子为模型输入特征;通过引入Tent混沌映射改进种群初始化,自适应动态权重因子ω动态改变权重系数以及高斯扰动(GP)改进最优位置更新,增强了麻雀搜索算法(SSA)在寻找全局最优解和局部最优解的能力,加快了其收敛速度;通过ISSA优化GRU网络,进行模型参数的优化搜索,构建了非线性溶解氧含量预测模型(P-ISSA-GRU)。试验结果表明,P-ISSA-GRU模型与其他5个常用的模型相比显示出更好的预测效果,均方误差(MSE)为0.152(mg/L)^(2)、平均绝对误差(MAE)为0.311 mg/L、均方根误差(RMSE)为0.390 mg/L、决定系数(R^(2))为0.984。因此,本研究建立的P-ISSA-GRU模型与传统模型相比在一定程度上提高了对养殖水体溶解氧含量的预测性能。 展开更多
关键词 溶解氧含量预测 皮尔逊相关系数 改进的麻雀搜索算法(issa) 门控循环单元(GRU)
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基于ISSA优化EEMD的用户侧电力负荷预测方法
4
作者 石文娟 凌凡 +2 位作者 张俊权 宋振世 李力 《信息技术》 2025年第2期97-103,共7页
为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分... 为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分解所需的参数建立优化目标函数,依托于ISSA算法求出最优参数组合。通过分析历史电力负荷数据,将其输入基于广义回归神经网络的预测模型,输出电力负荷预测值。实验结果表明:所提方法预测结果的相对误差控制在0.1以下,可满足用户侧电力负荷预测要求。 展开更多
关键词 issa 集合经验模态分解 用户侧 负荷 参数优化
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ISSA PGPR技术在地下水污染原位修复中的应用研究
5
作者 王博 《中国资源综合利用》 2025年第5期271-273,共3页
原位选择性激活植物促生根际细菌(In-Situ Selective Activation of Plant Growth-Promoting Rihzobacteria,ISSA PGPR)定殖于植物根际系统,能促进植物生长。以某河道为研究对象,布设ISSA PGPR技术设备,进行地下水污染原位修复,并监测... 原位选择性激活植物促生根际细菌(In-Situ Selective Activation of Plant Growth-Promoting Rihzobacteria,ISSA PGPR)定殖于植物根际系统,能促进植物生长。以某河道为研究对象,布设ISSA PGPR技术设备,进行地下水污染原位修复,并监测水体中氨氮浓度和化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的消减情况,评价地下水污染原位修复效果。ISSA PGPR技术应用后,地下水中氨氮平均消减率达86.95%,COD平均消减率达86.57%。ISSA PGPR技术在地下水污染原位修复中的应用效果良好,可以有效去除污染物。 展开更多
关键词 原位选择性激活植物促生根际细菌(issa PGPR) 地下水污染 原位修复
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融合ISSA和TA-CapNets的矿井滚动轴承故障诊断方法 被引量：1
6
作者 屈波 张兰峰 +2 位作者 王惠伟 闫明 周超逸 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期226-232,共7页
滚动轴承作为矿井设备的核心部件,其运行状态直接关系到矿山生产安全和经济效益。为提升矿井滚动轴承故障诊断的性能,提出了一种融合改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)和时频自适应胶囊网络(Time-Frequency Ada... 滚动轴承作为矿井设备的核心部件,其运行状态直接关系到矿山生产安全和经济效益。为提升矿井滚动轴承故障诊断的性能,提出了一种融合改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)和时频自适应胶囊网络(Time-Frequency Adaptive Capsule Networks,TA-CapNets)的新型诊断方法。首先,通过采集矿井滚动轴承的运行数据,提取出反映轴承健康状况的特征;然后利用ISSA对特征进行优化选择,该算法通过模拟麻雀觅食行为,提高了全局搜索能力和收敛速度;再将优化后的特征输入TA-CapNets中,能够自适应地学习时频特征,有效捕捉轴承故障的动态变化。通过TA-CapNets的输出,结合故障模式识别,实现了对轴承故障的准确诊断。试验结果表明:该方法在故障诊断的准确性和实时性方面均优于传统方法,具有一定的实用价值和推广前景。 展开更多
关键词 矿井滚动轴承 故障诊断 改进麻雀搜索算法 时频自适应胶囊网络
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基于ISSA-Transformer的电梯制动力矩预测研究
7
作者 苏万斌 江叶峰 +2 位作者 李科 周振超 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第10期2027-2036,共10页
实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸... 实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸沙虫群算法优化Transformer网络(ISSA-Transformer)的电梯制动力矩预测方法。首先,为了提高Transformer的预测精度,在Transformer模型中添加了特征融合门(FFG)以提高模型的特征提取能力,使其能够更有效地捕捉制动力矩的全局与局部特征;然后,利用拉普拉斯交叉算子、混合对立学习方法以及高斯扰动对鲸沙虫群算法(SSA)进行了改进,以增强SSA的搜索能力和全局最优收敛性。并采用ISSA算法优化了Transformer的迭代次数、批次大小和学习率,以提高模型的计算效率并减少训练时间,从而建立了电梯制动器制动力矩的预测模型;最后,对曳引式电梯制动器数据进行了分析,将所得结果与LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型进行了比较。研究结果表明:ISSA-Transformer的均方根误差(RMSE)较LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型分别降低了0.0318、0.0144和0.0133,用于电梯制动力矩预测的准确率达到了98.7%,相较传统方法具有更高的精度和稳定性。该方法可为电梯的安全评估和预测性维护提供更可靠的技术支持。 展开更多
关键词 曳引式电梯 升降台 电梯制动器 改进鲸沙虫群算法 Transformer网络 特征融合门 均方根误差 长短期记忆网络
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ISSA-LSTM和sEMG的绝缘杆法作业人员上肢运动预测研究
8
作者 刘凯 钟垒锋 +1 位作者 吴田 杨展豪 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期16-23,共8页
随着带电作业的智能化进程的深入,尽管配网绝缘杆作业法安全性高但劳动强度大,为了有效减轻作业人员的劳动强度,引入外骨骼人机协同作业,为了准确跟踪作业人员上肢肌肉的运动变化,识别绝缘杆法带电作业肌肉出力特征,加强人机契合度,提... 随着带电作业的智能化进程的深入,尽管配网绝缘杆作业法安全性高但劳动强度大,为了有效减轻作业人员的劳动强度,引入外骨骼人机协同作业,为了准确跟踪作业人员上肢肌肉的运动变化,识别绝缘杆法带电作业肌肉出力特征,加强人机契合度,提出一种利用表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)进行上肢肌肉连续运动预测的方法。采集作业人员在进行三种绝缘杆典型作业时的肱二头肌、肱三头肌sEMG信号,使用经过变模态分解去噪后的sEMG信号作为输入量,利用改进麻雀搜索算法优化LSTM神经网络,并使用状态估计器提高模型性能,实现对肱二头肌、肱三头肌sEMG信号变化的预测。预测结果表明:ISSA-LSTM优化模型的收敛速度快,泛化能力强,均方根误差RMSE、决定系数R 2均达到了非常高的预测精度,同时该模型在GPU占用率和训练时间上也表现出相对优异的性能,显示了基于ISSALSTM优化模型进行sEMG信号预测的优越性,为提供外骨骼更优控制提供依据。 展开更多
关键词 带电作业 人机协同作业 表面肌电信号 连续运动预测 改进麻雀搜索算法 LSTM
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基于ISSA-ELM的土体参数反演与变形预测方法 被引量：6
9
作者 张坤勇 苏政凯 +2 位作者 聂美军 郭楷文 沈小锐 《应用基础与工程科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1434-1448,共15页
基坑工程有限元模拟中土体参数的选取对最终结果的准确性具有重要影响,快速、准确地获取土体参数及预测结构变形,对工程的建设具有重要意义.基于此,提出一种地下空间开发土体参数反演及地下结构变形预测方法,主要包括以下方面:(1)算法改... 基坑工程有限元模拟中土体参数的选取对最终结果的准确性具有重要影响,快速、准确地获取土体参数及预测结构变形,对工程的建设具有重要意义.基于此,提出一种地下空间开发土体参数反演及地下结构变形预测方法,主要包括以下方面:(1)算法改进.在麻雀算法SSA基础上,通过引入Tent混沌扰动映射函数、Cubic混沌映射初始化种群及精英反向学习初始化种群构建改进的麻雀算法ISSA.对ISSA及其他4种算法的性能评估结果表明,ISSA算法在全局搜索以及收敛速度上有明显优势;(2)参数选取.基于能够反映基坑开挖土体应力状态的修正剑桥模型对离散程度较大的参数进行敏感性分析,得到参数关联性排序为κ>e_(0)>M>λ>ν>K_(0);(3)模型构建.设计50组正交试验,进行考虑基坑施工过程的有限元模拟,并提取地连墙的水平位移作为学习样本.构建ISSA-ELM网络模型进行土体参数反演,并利用小样本检验网络模型的精度;(4)工程验证.基于监测数据进行土体参数的反演及地下结构的变形预测,结果表明后续工况下的反演分析预测值相对更接近监测值,数据的更新能让反演和预测更具准确性. 展开更多
关键词 基坑开挖 有限元模型 issa 敏感性分析 本构模型 参数反演 变形预测
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基于ISSA-MSVR的风机并网系统暂态稳定评估
10
作者 范宏 徐勇杰 徐涛 《浙江电力》 2025年第5期53-65,共13页
为解决风电并网后系统暂态稳定分析不准确的问题,提出一种基于ISSA(改进麻雀搜索算法)优化的MSVR(多输出支持向量回归)方法。首先,建立直驱风机并网后的能量函数,针对风机并网系统,提出利用改进的DQN(深度Q网络)算法构建出稳定性可解释... 为解决风电并网后系统暂态稳定分析不准确的问题,提出一种基于ISSA(改进麻雀搜索算法)优化的MSVR(多输出支持向量回归)方法。首先,建立直驱风机并网后的能量函数,针对风机并网系统,提出利用改进的DQN(深度Q网络)算法构建出稳定性可解释的能量函数,并通过BCU(基于稳定域边界的主导不稳定平衡点)方法求解系统的不稳定平衡点,从而得到预测模型的训练集与测试集。接着,针对SSA(改进麻雀搜索算法)易陷入局部最优等缺点,引入反向学习、分段权重以及柯西变异方法对SSA进行改进,并利用ISSA对MSVR中的惩罚因子和核函数宽度两个参数进行最优化组合,通过改进的IEEE 39节点系统验证了预测方法的有效性。实验结果表明,ISSA优化后的MSVR方法相较于其他典型人工智能方法而言,预测误差更小,训练所耗时间相对较少,能够对风机并网系统的不稳定平衡点进行有效预测。 展开更多
关键词 直驱风机并网 虚拟同步机控制 BCU 改进麻雀搜索算法 多输出支持向量回归 不稳定平衡点预测
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基于ISSA-VMD的地铁构架应力谱门槛值自适应确定方法 被引量：1
11
作者 薛海 叶层林 +1 位作者 和永峰 陈江涛 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期180-188,共9页
针对地铁构架应力谱编制过程中小应力循环舍弃缺乏标准可依的问题,提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)和应力-时间历程信号变分模态分解(VMD)的应力谱门槛值自适应确定方法。首先,通过融合Tent混沌映射、鱼鹰优化算法和柯西变异策略改进麻... 针对地铁构架应力谱编制过程中小应力循环舍弃缺乏标准可依的问题,提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)和应力-时间历程信号变分模态分解(VMD)的应力谱门槛值自适应确定方法。首先,通过融合Tent混沌映射、鱼鹰优化算法和柯西变异策略改进麻雀搜索算法,从而避免陷入局部最优,提高分析效率;其次,采用ISSA优化VMD的分解个数和惩罚因子,实现关键参数确定;最后,根据最优参数组合,对应力信号进行VMD分解,并结合疲劳损伤占比、均方根和均方误差等参数对分解得到不同分量信号的中心频率进行综合分析,提取损伤占比较大的信号频率作为截止频率,从频域层面实现小应力门槛值的确定。结果表明:采用此方法确定的小应力门槛值使得应力雨流循环总数降低17.1%,实际损伤较传统方法所得结果减少7.8%,在有效反映应力所造成疲劳效应的同时保留了应力循环特性,提高了应力谱编制效率,从而为地铁构架应力谱编制过程中小应力门槛值的合理确定提供了参考。 展开更多
关键词 地铁构架 应力谱 小应力门槛值 疲劳损伤 issa-VMD
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基于ISSA-SVM的煤矿变压器故障诊断方法研究 被引量：1
12
作者 于瑞业 《机械管理开发》 2024年第1期227-228,231,共3页
为有效提高煤矿变压器故障诊断精度,通过分析变压器油中溶解气体与故障类型的联系,提出基于ISSA-SVM的煤矿变压器故障诊断新方法。采用核主成分分析(KPCA)对煤矿变压器数据进行特征提取;采用Logistic混沌映射和高斯柯西-变异算子对传统... 为有效提高煤矿变压器故障诊断精度,通过分析变压器油中溶解气体与故障类型的联系,提出基于ISSA-SVM的煤矿变压器故障诊断新方法。采用核主成分分析(KPCA)对煤矿变压器数据进行特征提取;采用Logistic混沌映射和高斯柯西-变异算子对传统麻雀算法(SSA)进行改进,基准测试函数实验结果表明ISSA寻优能力和收敛速度均有较大提高。通过ISSA优化SVM的参数建立煤矿变压器故障诊断方法模型,实验结果表明:ISSA-SVM、PSO-SVM、SSA-SVM诊断精度分别为94.91%、80.84、86.33%,ISSA-SVM有效提高煤矿变压器的诊断精度。 展开更多
关键词 煤矿变压器 麻雀搜索算法 issa issa-SVM
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基于ISSA-SVC的配电网高损台区窃电检测方法研究 被引量：8
13
作者 赖健 许志浩 +3 位作者 康兵 王宗耀 丁贵立 袁小翠 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期104-112,共9页
针对现有的基于机器学习的用户窃电行为检测方法检测效率和准确率不高等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量分类机(support vector classification,SVC)参数的ISSA-SVC窃电检测模... 针对现有的基于机器学习的用户窃电行为检测方法检测效率和准确率不高等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量分类机(support vector classification,SVC)参数的ISSA-SVC窃电检测模型。首先,该模型通过分析台区每一天的线损率与窃电电量、窃电用户计量电量与窃电电量、窃电用户计量电量与线损电量、台区供电量与窃电电量、用户最近一天用电量和相邻几天用电量、具有相似特征用户用电量曲线的相关性提取用户窃电特征参量。其次,利用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法计算得到它们的相关系数。最后,采用ISSA优化SVC惩罚参数C和核参数g,并对台区内窃电用户进行检测。仿真算例与实际电网数据分析表明,所提方法与传统的窃电检测方法相比,具有更高的效率和准确率。 展开更多
关键词 机器学习 窃电检测 用户窃电特征参量 相关系数 issa-SVC
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基于MDFF与ISSA的滚动轴承故障声发射诊断 被引量：2
14
作者 魏巍 王之海 +2 位作者 柳小勤 冯正江 李佳慧 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期65-76,共12页
针对滚动轴承早期、复合故障难以准确诊断与智能诊断模型超参数确定严重依赖专家先验知识问题,提出一种基于多维深度特征融合(multi-dimensional depth feature fusion, MDFF)与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, IS... 针对滚动轴承早期、复合故障难以准确诊断与智能诊断模型超参数确定严重依赖专家先验知识问题,提出一种基于多维深度特征融合(multi-dimensional depth feature fusion, MDFF)与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)的滚动轴承故障声发射诊断方法。用一维卷积与线性瓶颈反向残差二维卷积神经网络构建多输入卷积神经网络(convolution neural network, CNN)结构的诊断模型,模型输入为滚动轴承声发射信号及其小波时频图,提出基于布伦纳梯度和信噪比的质量指标,在108种小波基中筛选出最佳时频图以提升输入数据质量。接着,采用特征金字塔网络将模型的一、二维低层与高层特征融合,建立深度融合的诊断模型。然后,将交叉混沌映射、自适应权重及融合的随机游走策略引入麻雀搜索算法中,以自适应获取MDFFCNN最优超参数。试验表明,对比近期多个主流智能诊断算法,所提方法可避免人工选择诊断模型超参数,对滚动轴承早期尤其复合故障具有更高的诊断精度和稳定性,模型诊断过程的智能化水平得到了进一步提高。 展开更多
关键词 滚动轴承 声发射(AE) 深度学习 改进麻雀搜索(issa) 卷积神经网络(CNN) 多维深度特征融合(MDFF) 最佳时频图
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基于ISSA的STATCOM模型参数解耦辨识研究 被引量：3
15
作者 王明超 董佳圆 +2 位作者 李继影 高磊 聂永辉 《东北电力大学学报》 2020年第1期81-89,共9页
为获取准确的静止同步补偿器模型参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,文中提出一种基于改进樽海鞘群算法的静止同步补偿器模型参数解耦辨识方法.首先基于现有静止同步补偿器机电暂态模型,建立满足暂态仿真计算要求的静止同步补偿... 为获取准确的静止同步补偿器模型参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,文中提出一种基于改进樽海鞘群算法的静止同步补偿器模型参数解耦辨识方法.首先基于现有静止同步补偿器机电暂态模型,建立满足暂态仿真计算要求的静止同步补偿器数学模型;然后对樽海鞘群算法进行改进,并将其应用于静止同步补偿器模型参数辨识;最后,针对模型结构耦合导致多参数辨识结果精度不高问题,提出基于STATCOM模型dq轴参数解耦辨识策略,分两步对模型参数进行辨识.仿真算例证明该算法能快速准确的辨识模型参数. 展开更多
关键词 静止同步补偿器 数学模型 改进樽海鞘群算法(issa) dq轴参数解耦 参数辨识
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基于ISSA的燃料电池多电源模糊能量管理策略 被引量：1
16
作者 罗闯 许亮 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期496-504,共9页
为了提高燃料电池(FC)混合动力汽车(HEV)的经济性,提出一种利用模糊逻辑控制(FLC)的方法对其实现能量管理策略(EMS)。以氢耗量最优为目标,加入超级电容器作为辅助能源,考虑汽车驱动与制动2种状态,把需求功率、超级电容荷电状态、燃料电... 为了提高燃料电池(FC)混合动力汽车(HEV)的经济性,提出一种利用模糊逻辑控制(FLC)的方法对其实现能量管理策略(EMS)。以氢耗量最优为目标,加入超级电容器作为辅助能源,考虑汽车驱动与制动2种状态,把需求功率、超级电容荷电状态、燃料电池的工作效率,添加为模糊控制器输入变量,对模糊规则进行改进。引入改进的麻雀搜索算法(ISSA)对模糊控制器的隶属度函数进行优化,采用Circle映射初始化麻雀种群,同时引入随机游走策略对全局最优解扰动。采用Advisor软件和Matlab/Simulink环境建模并进行联合仿真。结果表明:本文能量管理策略,在城市道路循环工况(UDDS)和高速公路燃油经济性测试工况(HWFET)下,等效氢耗量分别减低了29.38%和29.88%,同时,也减少了燃料电池在运行时的变载次数,使得燃料电池寿命得到延长。 展开更多
关键词 混合动力汽车(HEV) 燃料电池(FC) 能量管理策略(EMS) 模糊逻辑控制(FLC) 改进的麻雀搜索算法(issa)
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ISSA PGPR原位生态修复技术在波海湖的应用研究 被引量：3
17
作者 林雨丝 陈西彦 +4 位作者 王名斌 庄雪琦 吴雯慧 蔡小蓉 郭玉娟 《肇庆学院学报》 2020年第5期28-32,共5页
为探讨ISSA PGPR技术在波海湖的应用效果,自2017年7月至2019年4月,连续2年对其水质进行采样与监测.分析监测结果:第二年较第一年总氮降低31.8%,总磷降低40.0%,化学需氧量COD降低42.6%,尽管叶绿素a含量与上一年差异不大,但水体总的营养... 为探讨ISSA PGPR技术在波海湖的应用效果,自2017年7月至2019年4月,连续2年对其水质进行采样与监测.分析监测结果:第二年较第一年总氮降低31.8%,总磷降低40.0%,化学需氧量COD降低42.6%,尽管叶绿素a含量与上一年差异不大,但水体总的营养水平有所下降;第二年营养状态TSI指数为45.49,较上一年降低19.2%.研究结果表明ISSA PGPR技术在波海湖生态修复中可明显降低水质总氮、总磷浓度,但透明度改善不明显,水质营养水平为中营养型,水质稳中向好,扭转了水体富营养化发展趋势. 展开更多
关键词 issa PGPR 生态修复 原位
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ISSA优化Attention双向LSTM的短期电力负荷预测 被引量：31
18
作者 王金玉 金宏哲 +1 位作者 王海生 张忠伟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期111-117,共7页
针对短期电力负荷数据的复杂性和多样性,提出一种含Attention的双向LSTM预测方法,简称Bi-LSTM-AT。该方法将电力负荷历史数据作为输入且考虑温度、湿度和日期类型因素的影响。通过建模学习构建网络模型,挖掘网络特征内部变化规律,通过... 针对短期电力负荷数据的复杂性和多样性,提出一种含Attention的双向LSTM预测方法,简称Bi-LSTM-AT。该方法将电力负荷历史数据作为输入且考虑温度、湿度和日期类型因素的影响。通过建模学习构建网络模型,挖掘网络特征内部变化规律,通过映射加权和学习参数矩阵赋予Bi-LSTM-AT网络隐含状态相应的权重。同时,针对该模型超参数选择困难的问题,提出利用改进麻雀算法实现该模型超参数的优化选择,使得全年最后两天预测值的MAPE为0.42%、RMSE为0.29%和MAE为0.21%,验证了模型线性回归拟合能力的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电力负荷 预测 长短期记忆 注意力机制 改进麻雀搜索算法优化
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基于CNN-GRU-ISSA-XGBoost的短期光伏功率预测 被引量：6
19
作者 岳有军 吴明沅 +1 位作者 王红君 赵辉 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期231-238,共8页
针对光伏功率随机性及波动性大,单一预测模型往往难以准确分析历史数据波动规律,从而导致预测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的极限梯度提升(XGBoost)模型的短期光伏功率... 针对光伏功率随机性及波动性大,单一预测模型往往难以准确分析历史数据波动规律,从而导致预测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的极限梯度提升(XGBoost)模型的短期光伏功率预测组合模型.首先去除历史数据中的异常值并对其进行归一化处理,利用主成分分析法(PCA)进行特征选取,以便更好地识别影响光伏功率的关键因素.然后采用CNN网络提取数据的空间特征,再经过GRU网络提取时间特征,针对XGBoost模型手动配置参数困难、随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优.最后对两种方法预测的结果用误差倒数法减小误差的同时对权重进行更新,得到新的预测值,从而完成对光伏功率的预测.实验结果表明,所提出的CNN-GRU-ISSA-XGBoost组合模型具有更强的适应性和更高的精度. 展开更多
关键词 光伏功率预测 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络 门控循环单元 XGBoost模型
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基于RBFNN-ISSA的特大跨径悬索桥有限元模型修正 被引量：4
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作者 王祺顺 何维 +2 位作者 吴欣 郭伟奇 雷顺成 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期155-167,共13页
针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首... 针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首先,基于桥梁图纸数据采用通用有限元软件建立一座大跨悬索桥的初始有限元模型,并根据拉丁超立方抽样原则生成子结构材料参数-结构响应的训练样本,通过RBF神经网络和子结构模拟方法对初始有限元模型进行解构重组和样本学习,拟合关于材料参数-结构响应的代理模型。其次,建立考虑主梁挠度和模态频率误差最小的有限元模型参数修正数学优化模型,采用Tent混沌映射及黄金正弦策略改进标准麻雀搜索算法,引入柯西分布函数和贪心保留策略对每一代麻雀种群进行扰动,以用于求解联合静、动力特征的有限元模型修正数学优化问题。最后,以杭瑞高速洞庭湖大桥为工程背景,进行了悬索桥荷载试验,利用实测桥梁响应数据验证了该方法的可行性。研究结果表明:基于RBF神经网络与子结构法的模型修正方法,可以建立拟合精度较高的悬索桥结构代理模型;基于子结构RBF神经网络与改进麻雀搜索算法修正后的有限元模型相较于整体RBF神经网络、支持向量机和Kriging模型,大幅提升了对于实际结构的模拟精度,与实测数据相比,修正前后有限元模型在两级静力加载工况下13个有效测点挠度的平均相对误差降低了25%以上,前8阶模态频率的平均相对误差由-6.83%降至-2.38%,MAC值结果表明修正后模型能够准确地反映出大桥的实际振动状态,有效改善了初始有限元模型计算失真的情况;此外,基于混合策略改进后的麻雀搜索算法对于有限元模型修正参数的寻优具有更佳的收敛效率和稳定性。 展开更多
关键词 桥梁工程 有限元模型修正 改进麻雀搜索算法(issa) 悬索桥 径向基神经网络(RBFNN) 柯西变异策略
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