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基于EEMD能量矩与ISSA-SVM算法的GIS局部放电类型识别方法 被引量：20
1
作者 王利福 刘屹江泽 王燚增 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期204-212,共9页
为有效识别气体绝缘开关组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电(partial discharge,PD)类型,进而保障设备安全稳定运行,提出了一种基于集合模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)联合能量矩与改进麻雀群搜索... 为有效识别气体绝缘开关组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电(partial discharge,PD)类型,进而保障设备安全稳定运行,提出了一种基于集合模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)联合能量矩与改进麻雀群搜索算法优化支持向量机(improved sparrow search algorithm-support vector machines,ISSA-SVM)算法的GIS局部放电类型识别方法。首先搭建能产生4种局部放电类型效果的GIS局部放电实验平台,以获取4种局部放电信号,然后利用EEMD联合能量矩算法分别对4种局部放电信号进行模态分解与特征向量提取,最后利用经ISSA算法优化后的SVM算法对GIS局部放电类型进行识别。实验结果表明,所提方法可有效识别GIS不同局部放电类型,且较PSO-SVM与SSA-SVM算法识别精度分别提高了16.7%与8.5%,验证了所提GIS局部放电类型识别方法的有效性以及优越性。 展开更多
关键词 气体绝缘开关组合电器 局部放电 集合模态分解 改进麻雀群搜索算法优化支持向量机(issa-svm)
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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：2
2
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-SVM的无煤柱自成巷技术适应性评价模型
3
作者 王民华 《山西能源学院学报》 2023年第3期7-9,共3页
近年来无煤柱自成巷技术在煤炭工业生产中进行了大量推广应用,提高了资源回收率,降低了掘巷成本,并防控了相关灾害的发生。矿山工程地质条件与无煤柱自成巷技术成功实施有较大关系,虽然目前有关无煤柱自成巷技术力学机理的研究成果较多... 近年来无煤柱自成巷技术在煤炭工业生产中进行了大量推广应用,提高了资源回收率,降低了掘巷成本,并防控了相关灾害的发生。矿山工程地质条件与无煤柱自成巷技术成功实施有较大关系,虽然目前有关无煤柱自成巷技术力学机理的研究成果较多,但在工程实施过程中对无煤柱自成巷技术适应性评价还没有统一的方法,并且相关方法较为复杂繁琐,不利于现场工程技术人员快速准确得到技术适应性评价结果。无煤柱自成巷技术适应性与相关指标因素存在复杂非线性关系,通过群智能优化算法和支持向量机确定无煤柱自成巷技术适应性与相关指标因素的非线性关系,得到无煤柱自成巷技术适应性评价模型。本文通过对比分析ISSA-SVM、SSA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM模型对无煤柱自成巷技术适应性评价性能,得到ISSA-SVM模型能较好进行无煤柱自成巷技术适应性评价,为无煤柱自成巷技术适应性评价提供了一条新途径。 展开更多
关键词 issa-svm 无煤柱自成巷 适应性 评价模型
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基于改进麻雀搜索算法优化SVM的风电功率预测研究 被引量：1
4
作者 王泽华 徐兴国 叶子臣 《技术与市场》 2023年第8期70-74,79,共6页
为提高风电功率的预测精度提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的支持向量机(SVM)的预测模型。首先,针对传统麻雀搜索算法收敛性不强、容易陷入局部最优解、初始解随机性不强等问题,采用了Halton序列模型对麻雀搜索算法的初值进... 为提高风电功率的预测精度提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的支持向量机(SVM)的预测模型。首先,针对传统麻雀搜索算法收敛性不强、容易陷入局部最优解、初始解随机性不强等问题,采用了Halton序列模型对麻雀搜索算法的初值进行改进,并采取了反向学习策略以及柯西变异策略对麻雀个体的位置进行调整扰动,得到了一种收敛性强的改进麻雀搜索算法(ISSA)。随后,利用ISSA对支持向量机的超参数C与g进行寻优,得到了ISSA-SVM预测模型。并对新疆哈密风光基地2022年1—12月风电场采集的风电数据进行预测实验,结果表明:相较于SVM、LSTM以及BP神经网络模型,ISSA-SVM预测精度较高。 展开更多
关键词 改进麻雀搜索算法 issa-svm预测模型 风电数据
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基于ISSA融合SVM的深度网络安全防护系统算法研究
5
作者 苏伟平 《韩山师范学院学报》 2024年第6期16-24,共9页
针对网络安全防护系统可能存在的问题,提出了一种融合改进麻雀算法和支持向量机的混合算法,并基于该算法设计了新型网络安全防护系统.对提出的混合算法进行性能对比测试,结果显示,该算法的精确率和召回率分别为95.6%和92.2%.随后在新型... 针对网络安全防护系统可能存在的问题,提出了一种融合改进麻雀算法和支持向量机的混合算法,并基于该算法设计了新型网络安全防护系统.对提出的混合算法进行性能对比测试,结果显示,该算法的精确率和召回率分别为95.6%和92.2%.随后在新型网络安全防护系统的实证分析中发现,该防护系统对于异常行为的识别准确率为98.28%,显著优于传统防护系统.表明深度网络安全防护系统及算法具有良好的安全防护性能,可利用该系统算法改善网络安全系统防护效果. 展开更多
关键词 ISSA SVM 网络安全 防护系统
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基于ISSA-VMD的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：10
6
作者 刘玉明 刘自然 王鹏博 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1426-1432,共7页
针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚... 针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚因子的选择对变分模态分解(VMD)的分解效果有着很大的影响,为消除人为选择参数的影响,将麻雀搜索算法(SSA)优化为改进麻雀搜索算法(ISSA),利用ISSA参数优化后的VMD方法对信号进行了分解;然后,计算了敏感固有模态函数(IMF)分量的样本熵,构成了特征向量;最后,将特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,进行了滚动轴承早期故障类型的识别。研究结果表明:ISSA-VMD+样本熵特征提取模型的故障诊断准确率为98.3%,与SSA-VMD+样本熵、灰狼优化算法(GWO)-VMD+样本熵、鲸鱼优化算法(WOA)-VMD+样本熵、传统VMD+样本熵、经验模态分解(EMD)+样本熵等特征提取模型相比,故障诊断准确率分别提高了3.3%、6.6%、5%、3.3%、5%;该模型可以准确地提取故障特征,提高故障诊断准确率。 展开更多
关键词 轴承早期故障 故障特征提取 改进麻雀搜索算法-变分模态分解 样本熵 支持向量机 经验模态分解
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