基于灰色-马尔科夫-POA组合模型的管道腐蚀速率预测研究

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作者 王秀秀 王瑞行 才辉 《石油工业技术监督》 2026年第2期10-14,73,共6页

油田管道腐蚀泄漏危害巨大,面临安全环保风险,有必要对其进行研究。以腐蚀速率为研究对象,采用灰色理论建立GM(1,1)拟合预测模型,对腐蚀速率进行预测,并针对相对误差较大的问题,利用马尔科夫模型进行结果修正。在某一集输管道进行验证,... 油田管道腐蚀泄漏危害巨大,面临安全环保风险,有必要对其进行研究。以腐蚀速率为研究对象,采用灰色理论建立GM(1,1)拟合预测模型,对腐蚀速率进行预测,并针对相对误差较大的问题,利用马尔科夫模型进行结果修正。在某一集输管道进行验证,结果显示:GM(1,1)模型平均相对误差、平均级比偏差、后验差比和小误差概率分别为0.130、0.064、0.142 5、0.950,其中平均相对误差仅达到一般水平;采用马尔科夫模型结合鹈鹕优化算法POA,以平均相对误差最小为目标,对修正系数λ寻优,并得到修正后的平均相对误差为0.071 1,较修正前降低了45.31%。验证了灰色模型-马尔科夫-寻优算法结合的油田管道腐蚀速率预测方法的可行性、准确性,为相关研究提供借鉴。 展开更多

关键词 管道腐蚀 灰色模型 马尔科夫 寻优算法 鹈鹕优化算法

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基于SARIMA-IPOA-BiLSTM模型的建筑电力碳排放预测

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作者 张旭龙 陈宁 孔维亮 《科技创新与应用》 2026年第9期19-25,共7页

随着全球能源消费持续增长,电力行业碳排放管控面临严峻挑战,特别是天然气发电碳排放因受多重因素影响而呈现高度波动性,给减排政策制定和碳交易机制实施带来巨大困难。针对这一问题,该研究提出一种基于SARIMA-IPOA-BiLSTM的混合预测模... 随着全球能源消费持续增长,电力行业碳排放管控面临严峻挑战,特别是天然气发电碳排放因受多重因素影响而呈现高度波动性,给减排政策制定和碳交易机制实施带来巨大困难。针对这一问题,该研究提出一种基于SARIMA-IPOA-BiLSTM的混合预测模型:SARIMA模型捕捉线性趋势和季节性特征;改进鹈鹕优化算法(IPOA)通过Cubic混沌映射和正余弦策略优化Bi LSTM的超参数;Bi LSTM网络学习SARIMA残差中的非线性模式。实验结果表明,该模型较传统方法具有显著优势,与单一SARIMA-IPOA模型相比,均方根误差降低23.1%,平均绝对误差减少22.1%,拟合度提升至95.24%,研究成果可为电力行业碳排放精准预测和动态管控提供科学依据,为碳交易市场运作和减排政策制定提供数据支撑。 展开更多

关键词 电力生产碳排放 建筑施工 碳排放预测 SARIMA 鹈鹕优化算法

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基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别 被引量：1

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作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期158-163,共6页

刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention... 刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。 展开更多

关键词 刀具磨损 状态监测 改进的鹈鹕优化算法 多尺度卷积神经网络 双向长短时记忆网络

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水库防洪优化调度SA-POA算法研究与应用 被引量：2

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作者 任明磊 张俊彬 +2 位作者 宁亚伟 刘昌军 张静 《中国防汛抗旱》 2025年第3期4-8,共5页

高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,... 高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,从而提升求解质量。为了进一步验证该方法的实用效果,以河北唐县西大洋水库“23·7”流域性特大洪水为例,使用传统的POA算法、粒子群优化算法(PSO)、SA-POA算法进行求解并和规程调度结果进行对比。研究显示,在最大削峰准则下,SA-POA算法比POA算法削峰率提高了6.5%;在最高水位最低化准则下,SA-POA算法的最高库水位比POA算法低0.5 m。两种准则下SA-POA算法均表现出较优的求解性能。 展开更多

关键词 水库防洪优化调度 SA-poa算法 最大削峰准则 改进算法 海河“23·7”流域性特大洪水

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基于特征提取与改进POA的光伏阵列故障诊断 被引量：4

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作者 韩茂林 杨琛 +2 位作者 牛锋杰 周宁 周定璇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期258-269,共12页

光伏阵列常处于复杂恶劣的环境中,易发生多种类型和不同程度的故障。为提高光伏阵列在恶劣环境下的故障诊断准确率,提出一种基于特征提取与改进鹈鹕算法(IPOA)优化支持向量机(SVM)的光伏阵列故障诊断模型算法。首先,在MATLAB/Simulink... 光伏阵列常处于复杂恶劣的环境中,易发生多种类型和不同程度的故障。为提高光伏阵列在恶劣环境下的故障诊断准确率,提出一种基于特征提取与改进鹈鹕算法(IPOA)优化支持向量机(SVM)的光伏阵列故障诊断模型算法。首先,在MATLAB/Simulink仿真平台对15种典型故障状态进行模拟,构建12维故障特征向量,并采用核主成分分析(KPCA)进行特征融合与提取,以增强特征表达能力;其次,针对传统鹈鹕算法在全局搜索与局部开发中的局限性,引入改进的Tent混沌映射、惯性权重、非线性收敛因子及自适应t分布变异策略,较大程度提升算法寻优性能;最后通过IPOA对SVM模型的惩罚因子C与核参数γ进行优化,建立IPOA-SVM光伏阵列故障诊断模型,并分别通过仿真模拟与实验测试对模型进行验证。结果表明,与传统6维特征量相比,采用所提12维特征量的诊断准确率更高;改进的算法模型基于仿真数据和实验数据的故障诊断分类准确率分别达到98.55%和97.93%,明显优于其他对比算法模型,在光伏阵列故障诊断中具有更高的准确率。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障诊断 特征提取 支持向量机 改进鹈鹕优化算法

原文传递

基于TLCE-POA-XGBoost的爆破渣石块度预测模型及其应用

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作者 肖勇卓 雷明锋 +4 位作者 蔡永昌 张运波 旷华江 贾朝军 潘秋景 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第11期5028-5039,共12页

爆破渣石块度尺寸直接影响隧道出渣效率和施工效益,如何通过预测隧道渣石块度以优化爆破设计参数是工程爆破的热点问题。在系统化分析POA(pelican optimization algorithm)算法基本原理的基础上,利用Tent混沌映射、莱维飞行、柯西变异... 爆破渣石块度尺寸直接影响隧道出渣效率和施工效益,如何通过预测隧道渣石块度以优化爆破设计参数是工程爆破的热点问题。在系统化分析POA(pelican optimization algorithm)算法基本原理的基础上,利用Tent混沌映射、莱维飞行、柯西变异和精英保存等多策略改进提出了TLCE-POA算法,并以此为基础对XGBoost算法核心参数寻优,建立TLCE-POA-XGBoost预测模型,进一步依托公开的隧道爆破试验数据训练形成爆破最大渣石块度预测模型,以测试组的预测结果验证模型的可靠性。同时以平均影响值法筛选影响渣石块度的主要参数,分析爆破参数优化方法,最后将模型应用于实际工程中,验证模型的实用性。研究结果表明:TLCE-POA-XGBoost预测模型训练结果的f_(mae)、f_(mape)、f_(mse)和f_(r)^(2)分别为3.299、4.277%、4.329和0.977,预测值贴合于实测值,相对于POA-XGBoost预测模型,各类评价指标得到大幅提升,表明TLCE-POA算法的寻优能力大幅增强,提高了POA算法的全局搜索能力,有效避免了陷入局部最优的情况。同时依据测试组的预测,得到测试组的f_(mae)、f_(mape)、f_(mse)和f_(r)^(2)分别为4.197、3.853%、4.765和0.976,其预测效果优于POA-BPNN模型、POA-SVR模型、POA-Bi-LSTM及其他变体模型,具备更高的预测精度、拟合能力和稳定性以及泛化性能;根据各参数的f_(miv)值认为,为提高隧道出渣效果,应按照光爆层厚度、总装药量、周边孔间距、辅助孔间距、掏槽孔最大单孔装药量和炮孔数量的顺序逐一调整。 展开更多

关键词 块度预测 鹈鹕优化 TLCE-poa-XGBoost模型 参数优化 特征筛选

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基于IGA-POA算法的散料堆双天车调度问题求解方法 被引量：1

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作者 尹鑫 王立亚 +1 位作者 杨爱民 郝星晖 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1309-1320,共12页

针对散料堆双无人天车协同调度中存在的任务划分复杂度高、避碰频率高等问题,构建了多重约束条件下的双无人天车最小路径优化模型,并提出了一种基于遗传算法(GA)和鹈鹕算法(POA)的模型求解方法——融合算法(IGA-POA)。首先,基于调度过... 针对散料堆双无人天车协同调度中存在的任务划分复杂度高、避碰频率高等问题,构建了多重约束条件下的双无人天车最小路径优化模型,并提出了一种基于遗传算法(GA)和鹈鹕算法(POA)的模型求解方法——融合算法(IGA-POA)。首先,基于调度过程中的影响因素,建立了双无人天车调度模型,同时构建了改进自适应各向异性高斯滤波器(IAAGF)任务划分模型,并设计了天车调度优先级规则与避让规则,优化了任务区块划分和避让策略;然后,提出了IGA-POA算法,在遗传算法中使用双层编码和混合选择策略生成了初始种群,对交叉算子进行了分段自适应匹配改进,并对变异算子进行了混合自适应优化;同时,设计了优质种群策略,完成了遗传算法和鹈鹕算法的有效融合,在鹈鹕算法中引入了黄金正弦函数,优化了逼近猎物策略;最后,基于调度任务划分的结果,进行了仿真实验,分析了IGA-POA算法在消融、对比实验和仿真测试中的性能。研究结果表明:IGA-POA算法的平均避让次数低于其他算法,并在最小平均任务路径上取得最优值,分别为25.58、50.34和73.91,且平均耗时仅增加4.63%,验证了IGA-POA算法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 物流装卸和搬运 双无人天车调度模型 遗传算法 鹈鹕算法 分段自适应匹配 优质种群策略 黄金正弦函数

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基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测研究

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作者 郭晓鹏 赵琪 张国维 《现代电力》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页

保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛... 保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛选。其次,通过鹈鹕优化算法改进后的变分模态分解算法对风电功率信号进行分解,从而提高风电序列预测精准性。第三,基于Informer模型对风电功率进行多步预测。最后,通过与其他模型进行对比分析,验证该模型在风电功率多步预测中的优越性。算例结果表明,基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型具有良好的预测性能,可为风电功率的预测提供参考。 展开更多

关键词 风电功率预测 随机森林 鹈鹕优化算法 信号分解 多步预测

原文传递

基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法 被引量：12

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作者 马星河 师雪琳 赵军营 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期53-63,共11页

针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首... 针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。 展开更多

关键词 MEMS传感器 鹈鹕优化算法 变分模态分解 小波阈值 余弦相似度

原文传递

IPOA-BP神经网络锂电池SOH估算 被引量：3

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作者 赵辉 朱文彬 +1 位作者 岳有军 王红君 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第10期255-262,共8页

为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后... 为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后的POA算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优。将所提算法与BP神经网络、粒子群优化算法(PSO)结合BP神经网络、POA算法结合BP神经网络方法进行比较,仿真结果表明:所提方法的均方根误差更小,决定系数更高,具有更好的实际应用价值。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态 改进鹈鹕优化算法 BP神经网络

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基于POA-CNN-REGST的电梯钢丝绳滑移量预测方法 被引量：13

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作者 朱锡山 罗贞 +2 位作者 易灿灿 尤光辉 薛家成 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期928-935,共8页

电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪... 电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪声,分别使用POA-CNN-REGST、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)对仿真数据进行了训练和学习;然后,对试验基地采集的电梯滑移量等相关数据进行了归一化处理,并用POA-CNN-REGST进行了电梯钢丝绳滑移量预测;最后,将结果与传统的统计学模型SVM和RVM进行了比较。研究结果表明:在使用相同的训练集和测试集时,在仿真数据分析中,其均方根误差为0.0496;在真实数据分析中,其均方根误差和平均绝对百分比误差低至0.0661和0.0733。无论是仿真数据或是真实数据分析,该模型预测准确度都远高于SVM和RVM,这表明其在电梯钢丝绳滑移量预测方面具有高度可靠性。 展开更多

关键词 曳引式电梯 钢丝绳 滑移量 鹈鹕优化算法 卷积神经网络 堆叠回归模型

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基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法 被引量：4

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作者 徐浙君 王凯 +1 位作者 罗少杰 崔炳荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期956-968,共13页

常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊... 常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊断对象,提出了一种基于增强多尺度注意熵(EMATE)和鹈鹕优化算法优化极限学习机(POA-ELM)的工程机械故障诊断方法。首先,利用声音传感器采集了工程机械不同故障的声音信号,避免了振动传感器存在的接触式采集缺陷;然后,利用EMATE提取了声音信号中的故障信息,建立了表征工程机械不同故障状态的特征向量;接着,鉴于ELM的参数需要优化的问题,采用POA对ELM的关键参数进行了寻优,建立了参数自适应设置的ELM分类模型;最后,利用POA-ELM分类器对故障特征进行了辨识,实现了工程机械的故障识别,并利用往复压缩机和滚动轴承的声音信号数据集对基于EMATE-POA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:将EMATE方法作为故障特征提取指标能够取得100%和99.23%的识别准确率,且特征提取的时间仅为53.88 s和172.47 s;与多尺度注意熵、复合多尺度注意熵、时移多尺度注意熵等指标相比,EMATE的平均故障识别准确率更高,并具有更好的综合性能。 展开更多

关键词 工程机械 往复压缩机 滚动轴承 故障数据集 增强多尺度注意熵 故障诊断 鹈鹕优化算法优化极限学习机

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基于ICEEMDAN与POA-SVM的感应电机故障诊断 被引量：2

13

作者 刘满强 吴杰 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期127-137,共11页

针对感应电机定子电流故障特征提取困难,支持向量机(SVM)惩罚系数c和核函数参数g的选择对诊断结果影响较大等问题,提出一种改进自适应噪声平均总体经验模态分解(ICEEMDAN)与鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量机(POA-SVM)相结合的感应电机... 针对感应电机定子电流故障特征提取困难,支持向量机(SVM)惩罚系数c和核函数参数g的选择对诊断结果影响较大等问题,提出一种改进自适应噪声平均总体经验模态分解(ICEEMDAN)与鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量机(POA-SVM)相结合的感应电机故障诊断方法。首先,利用ICEEMDAN经陷波器滤除工频的定子电流获得一系列固有模态函数(IMF);然后,选取各状态信号的前7阶IMF分量并计算能量熵作为故障特征向量;最后,将故障特征向量输入POA-SVM模型得到诊断结果。通过仿真软件Ansoft/Maxwell建立电机模型来获得电流数据,诊断准确率达到了100%,实现了感应电机的故障诊断。为进一步验证诊断方法的优越性,搭建电机故障模拟试验台来采集电流信号,结果表明,该方法在空载、半载和满载3种负载情况下诊断准确率均可达到97.5%以上,与其他故障诊断方法相比,所提方法对感应电机电气故障具有更好的识别能力。 展开更多

关键词 改进自适应噪声平均总体经验模态分解 鹈鹕优化算法 支持向量机 感应电机 故障诊断

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基于POA优化支持向量回归模型的航天电磁继电器贮存寿命预测 被引量：3

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作者 朱佳淼 王召斌 李久鑫 《电器与能效管理技术》 2023年第8期61-67,共7页

为了提高航天电磁继电器贮存寿命预测精度,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量回归(SVR)模型的航天电磁继电器贮存寿命预测方法,以解决SVR模型内核参数选择难的问题。随后基于某型号继电器的加速退化试验所得数据,进行了验证... 为了提高航天电磁继电器贮存寿命预测精度,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量回归(SVR)模型的航天电磁继电器贮存寿命预测方法,以解决SVR模型内核参数选择难的问题。随后基于某型号继电器的加速退化试验所得数据,进行了验证。最后,通过POA-SVR方法与SVR方法和SMA-SVR方法对比,平均相对误差分别下降了24.82%、3.69%,说明所提方法可以有效提高继电器贮存寿命的预测精度。 展开更多

关键词 航天电磁继电器 鹈鹕优化算法 支持向量机回归 寿命预测

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基于IPOA-BP的输电塔复合基础极限抗拔承载力预测模型 被引量：1

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作者 杨世强 李小来 +3 位作者 王彦海 曹铖 马立 尹恒伟 《国外电子测量技术》 2024年第4期105-116,共12页

为了实现输电塔复合基础极限抗拔承载力的准确预测,克服传统理论、经验公式误差大,计算慢的问题,提出一种改进鹈鹕智能算法(IPOA)来优化BP神经网络的承载力预测模型。首先,利用SPM混沌映射、Levy飞行以及融合非线性惯性权重因子ω的正... 为了实现输电塔复合基础极限抗拔承载力的准确预测,克服传统理论、经验公式误差大,计算慢的问题,提出一种改进鹈鹕智能算法(IPOA)来优化BP神经网络的承载力预测模型。首先,利用SPM混沌映射、Levy飞行以及融合非线性惯性权重因子ω的正余弦优化策略,对鹈鹕优化算法(POA)改进;然后,利用IPOA对BP神经网络的权值和阈值参数寻优,得到IPOA-BP预测模型;最后,基于验证后的数值试验构建数据集,对IPOA-BP预测模型进行训练和测试。结果表明,IPOA-BP与POA-BP预测模型相比,方根误差下降65.75%,绝对平均误差下降65.79%,平均相对误差下降65.60%,可见IPOA-BP神经网络能够实现复合基础抗拔承载力较准确的预测,为该类型基础的承载力预测提供了新方法。 展开更多

关键词 改进鹈鹕优化算法 复合基础 BP神经网络 SPM混沌映射 正余弦优化策略

原文传递

基于POA-ELM的含煤地层异常构造分类 被引量：5

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作者 高洁 伊雨 +2 位作者 赵雯宇 王元军 王亮 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4135-4144,共10页

为了更准确地对含煤地层异常构造识别分类,提出了一种基于鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm, POA)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的含煤地层异常构造识别分类模型POA-ELM。针对极限学习机随机生成输入权值和... 为了更准确地对含煤地层异常构造识别分类,提出了一种基于鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm, POA)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的含煤地层异常构造识别分类模型POA-ELM。针对极限学习机随机生成输入权值和隐含层偏置导致性能不稳定的缺点,利用鹈鹕优化算法对极限学习机的输入权值和隐含层偏置进行寻优,从而改进极限学习机模型性能,并将POA-ELM应用到含煤地层异常构造的识别分类。首先利用COMSOL Multiphysics5.5建立小断层、冲刷带和陷落柱3种含煤地层仿真模型,以雷克子波作为震源信号,采用透射波法采集3种模型的槽波信号,建立槽波信号数据集。通过z-score法和主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)对槽波数据进行标准化和降维处理。通过MATLAB构建鹈鹕优化算法改进的极限学习机分类模型POA-ELM,对小断层、冲刷带和陷落柱进行分类,并通过准确率、精确率和召回率等评价指标以及交叉验证法对比和评估ELM、POA-ELM的分类性能,结果表明POA能够有效优化ELM,POA-ELM模型具有更高的分类准确率和更好的稳定性,POA-ELM对含煤地层异常构造的分类准确率可达99%以上。为验证POA-ELM的实际应用效果,将实际断层槽波数据进行小波去噪等预处理后,作为测试集导入POA-ELM模型进行识别,结果表明POA-ELM模型对实际断层识别准确率可达97%以上。基于同样的槽波数据集将POA-ELM与ELM、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和BP神经网络进行识别分类效果对比,结果表明POA-ELM模型的识别分类准确率最高。经研究与分析,POA能够有效优化ELM,POA-ELM模型能够准确分类地质构造,并有效识别出实际断层,效果优于其他方法。 展开更多

关键词 极限学习机 鹈鹕优化算法 含煤地层异常构造 识别分类 槽波地震勘探

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多策略改进的IPOA-CNN-BiGRU模型在基坑降水预测中的应用 被引量：1

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作者 于维鹤 黄志强 +1 位作者 王乃毅 张宁 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第S2期286-299,共14页

为提高基坑降水水位预测精度,加强对基坑降水水位的控制,在标准鹈鹕优化算法(POA)的基础上引入Logistic混沌映射、自适应动态权重因子w及萤火虫扰动最优位置3种优化策略,提出改进鹈鹕优化算法(IPOA)。选取4种基准测试函数对IPOA算法进... 为提高基坑降水水位预测精度,加强对基坑降水水位的控制,在标准鹈鹕优化算法(POA)的基础上引入Logistic混沌映射、自适应动态权重因子w及萤火虫扰动最优位置3种优化策略,提出改进鹈鹕优化算法(IPOA)。选取4种基准测试函数对IPOA算法进行仿真测试,并选用其他5种优化算法进行对比分析。以沈阳北站基坑降水工程为实例进行研究,采用IPOA算法优化CNN-BiGRU模型中的隐含层节点个数、初始学习率以及L2正则化系数,形成IPOA-CNN-BiGRU水位预测模型,选用GWO、WOA、POA算法优化CNN-BiGRU模型并搭建Midas GTS NX基坑降水有限元数值模拟模型,进行对比分析,验证本文提出的预测模型在水位预测任务中的优越性。结果表明:1)IPOA优化算法在单峰及多峰函数的寻优任务中均体现出较好的性能,其在4种基准测试函数中的寻优速度更快,寻优结果要明显优于其余5种算法。2)在水位预测任务中,IPOA-CNN-BiGRU水位预测模型的EMAE、ERMSE、EMAPE分别为0.2138、0.2539、0.7713,预测精度比GWO、WOA、POA优化下的CNN-BiGRU模型分别提高了32.36%、20.96%、15.79%。3)相比Midas GTS NX有限元模型,IPOA-CNN-BiGRU模型的参数依赖性更低,其预测精度提高了80.65%,验证了采用IPOA-CNN-BiGRU模型对基坑降水水位进行预测的可行性。 展开更多

关键词 基坑降水预测 改进鹈鹕优化算法 超参数优化 数值模拟 对比验证

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基于IPOA-BP算法的焊接接头抗拉强度预测模型

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作者 王程 赵桂敏 +1 位作者 郑明高 张骁勇 《焊管》 2024年第4期32-38,共7页

为了更加快捷方便的获得X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度,通过IPOA-BP算法构建了X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度预测模型,引入Logistic混沌映射、反向差分进化和萤火虫算法来提高POA算法的寻优能力。模型选择焊接电流、焊接电压... 为了更加快捷方便的获得X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度,通过IPOA-BP算法构建了X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度预测模型,引入Logistic混沌映射、反向差分进化和萤火虫算法来提高POA算法的寻优能力。模型选择焊接电流、焊接电压、焊接热输入、保护气体流量、焊接速度、送丝速度作为焊接工艺输入参数,接头抗拉强度作为输出参数。把IPOA-BP模型和POA-BP模型以及BP神经网络模型进行对比,通过训练集对模型进行训练、测试集对模型进行验证,用均方误差、平均绝对百分比误差和R^(2)来评价模型。最终结果表明,IPOA-BP算法模型预测更加精准,拟合程度更高。 展开更多

关键词 抗拉强度预测 焊接接头 改进鹈鹕优化算法 BP神经网络

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计及低碳需求响应的主动配电网有功无功协同优化

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作者 魏业文 王潇 +2 位作者 雷明 谭林 徐涛 《电子测量技术》 北大核心 2025年第23期87-97,共11页

针对高比例新能源接入配电网引起的电压越限等问题,提出一种考虑低碳需求响应的主动配电网有功无功协同优化策略。首先,为充分挖掘系统碳减排潜力,建立阶梯碳交易模型,激发荷侧调整用电行为实现低碳响应。然后考虑配网运行需求,构建以... 针对高比例新能源接入配电网引起的电压越限等问题,提出一种考虑低碳需求响应的主动配电网有功无功协同优化策略。首先,为充分挖掘系统碳减排潜力,建立阶梯碳交易模型,激发荷侧调整用电行为实现低碳响应。然后考虑配网运行需求,构建以网损、电压偏差和综合运行成本最小为目标,补偿设备和柔性负荷为决策变量的协同优化模型。为克服鹈鹕算法收敛速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进鹈鹕算法。在算法前期,采用Bernoulli混沌映射初始化种群并引入麻雀警戒者机制及非线性惯性权重,均衡并提升算法的探索和开发能力。在迭代后期,通过柯西扰动提升算法跳出局部最优的能力。最后通过改进的IEEE33节点系统仿真,验证所提策略和算法的有效性。 展开更多

关键词 主动配电网 阶梯碳交易 协同优化 新能源并网 改进鹈鹕算法

原文传递

考虑源侧不确定性的水光储系统短期互补调度研究 被引量：2

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作者 余天尘 樊宇堃 +3 位作者 高洁 徐斌 卢鹏 钟平安 《水力发电》 CAS 2025年第1期93-100,共8页

受光伏出力波动性影响,大规模新能源并网给电网的安全、经济运行带来了挑战。以余荷波动最小为目标,考虑光伏出力不确定性,建立了水光储系统短期优化调度模型,提出了光伏出力随机场景生成和典型场景聚类方法,以及耦合动态可行收缩、对... 受光伏出力波动性影响,大规模新能源并网给电网的安全、经济运行带来了挑战。以余荷波动最小为目标,考虑光伏出力不确定性,建立了水光储系统短期优化调度模型,提出了光伏出力随机场景生成和典型场景聚类方法,以及耦合动态可行收缩、对数衰减步长和动态罚函数的改进POA算法。在某多能互补基地实例应用,结果表明,改进POA比传统POA算法迭代次数减少22.9%;总余荷波动从50万kW,降低至10万kW以下;水光储互补调度源荷匹配度高达0.998。模型具备较强的跟踪负荷、平稳余荷的能力。 展开更多

关键词 水光储系统 多能互补 不确定性 优化调度 K-MEANS聚类 改进poa算法

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