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考虑时变非对称输出约束的机械臂固定时间自适应优化控制
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作者 刘乐 孟德宇 +1 位作者 常刘杰 方一鸣 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期833-842,共10页
针对一类存在建模误差、外部扰动和时变非对称输出约束的机械臂系统位置跟踪控制问题,提出一种固定时间反步自适应优化控制方法.首先,通过设计固定时间干扰观测器来快速准确地估计机械臂系统的建模误差和外部扰动.然后,将反步法与新型障... 针对一类存在建模误差、外部扰动和时变非对称输出约束的机械臂系统位置跟踪控制问题,提出一种固定时间反步自适应优化控制方法.首先,通过设计固定时间干扰观测器来快速准确地估计机械臂系统的建模误差和外部扰动.然后,将反步法与新型障碍Lyapunov函数相结合,并基于一种滚动自适应律完成考虑机械臂输出约束的固定时间控制器设计,同时采用指令滤波器和切换函数解决控制器推导过程中存在的“微分爆炸”和“虚拟控制量奇异”问题.接着,利用改进的北方苍鹰(improved northern goshawk,ING)算法对机械臂系统的控制参数进行优化整定,进一步提高系统的收敛速度和稳态精度.理论分析表明,系统跟踪误差能够在固定时间内收敛至接近0的小邻域内,且始终满足输出约束的要求.最后,通过PUMA560型机械臂的仿真对比研究验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 机械臂 固定时间 时变非对称输出约束 反步自适应控制 固定时间观测器 改进的北方苍鹰算法
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一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法
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作者 张涛 魏彪 +2 位作者 李永健 马赫 何勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期54-60,共7页
针对滚动轴承故障诊断中种群分布不均匀及算法早熟收敛问题,提出一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用折射反向学习方法初始化种群,并生成反向解,有效扩大搜索范围;然后,将正余弦算法(SCA)策略引入北方苍鹰优化算法(NGO... 针对滚动轴承故障诊断中种群分布不均匀及算法早熟收敛问题,提出一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用折射反向学习方法初始化种群,并生成反向解,有效扩大搜索范围;然后,将正余弦算法(SCA)策略引入北方苍鹰优化算法(NGO)勘察阶段,通过非线性加权系数ω动态调节步长搜索因子,降低个体位置更新对局部信息的依赖,显著提高算法收敛速度与精度;最后,构建多尺度均值排列熵(MMPE)与峭度的融合指标作为适应度函数,增强故障特征敏感性。通过对不同的实测信号进行测试,结果表明,在强噪声干扰下,相较传统方法,所提方法可提前300 min(初期故障)和700 min(微弱故障)识别故障特征,验证了其工程实用性。 展开更多
关键词 正余弦算法 滚动轴承 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 多尺度均值排列熵 变分模态分解
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基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法
3
作者 许家昌 郭佳 苏树智 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优... 为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性. 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 P系统 活性膜结构 北方苍鹰优化算法 进化规则
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基于改进北方苍鹰算法优化SVM的轴承故障诊断研究
4
作者 吴晓君 李渠伟 《机械强度》 北大核心 2025年第5期80-89,共10页
针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自... 针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自适应惯性权重因子以及柯西变异策略来改进北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法,并结合SVM构建INGO-SVM故障诊断模型。为评估改进算法的性能,首先,使用基准测试函数进行了试验,并将改进算法与现有的NGO、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)等进行比较,改进算法的性能在一定程度上有所提升。然后,通过小波包分解对原始诊断信号进行特征提取并划分出10种类别,使用第3层各频段的能量作为特征向量,输入到故障诊断模型;最后,比较了改进算法与其他3种算法在优化SVM参数进行故障分类时的性能。结果表明,改进算法能够有效准确地实现不同故障的分类,准确率可达99.39%,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 柯西变异策略 小波包分解 支持向量机
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基于改进NGO算法的LEACH多跳路由优化方法
5
作者 韩冰青 熊培淞 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3167-3173,共7页
针对Leach(low energy adaptive clustering hierarchy)协议在大规模网络中存在着数据传输效率不高和网络生命周期短的问题,提出了一种LEACH-CM-NGO优化算法。该方法通过在簇头选取阶段优化簇头数在所有节点中占比,引进能量密度因子和... 针对Leach(low energy adaptive clustering hierarchy)协议在大规模网络中存在着数据传输效率不高和网络生命周期短的问题,提出了一种LEACH-CM-NGO优化算法。该方法通过在簇头选取阶段优化簇头数在所有节点中占比,引进能量密度因子和能耗因子改进阈值公式优化簇头分布,并在数据传输阶段,由原本的单跳传输改为多跳方式传输数据,引入基于立方映射方法,自适应权重策略和柯西变异的北方苍鹰优化算法改进簇头间数据传输路径,以提高网络的能效和数据传输效率。仿真结果表明,所提出的方法在减少能耗的同时,显著延长了网络的生命周期并提高了数据传输的成功率。 展开更多
关键词 无线传感网 低功耗自适应聚类协议 阈值公式 柯西变异 北方苍鹰优化算法 能量密度因子 多跳传输
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基于改进北方苍鹰算法的永磁同步电机多参数辨识
6
作者 钟义长 郑康康 +2 位作者 李朝洪 刘忠龙 刘宇涛 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2025年第2期17-23,共7页
针对永磁同步电机(Permantent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的参数辨识存在计算烦琐和精度低等问题,提出一种引入正余弦策略和高斯变异的北方苍鹰算法(SCGNGO)来解决这些问题.传统的启发式算法具有容易陷入局部最优的缺点,本文改进... 针对永磁同步电机(Permantent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的参数辨识存在计算烦琐和精度低等问题,提出一种引入正余弦策略和高斯变异的北方苍鹰算法(SCGNGO)来解决这些问题.传统的启发式算法具有容易陷入局部最优的缺点,本文改进的北方苍鹰算法首先引入正余弦策略,根据正余弦周期性波动来扩大初始种群搜索范围,这种策略结构简单不会使算法臃肿;其次在算法运行的后期采用高斯变异,通过调整方差σ,在当前解附近进行更细致的搜索,提高了算法的准确性,正态分布的特性可以帮助算法跳出局部最优解,在更大的搜索空间探索.基于d-q轴两相旋转坐标系构造的永磁同步电机电压方程,在此基础上建立一组满秩的非线性数学模型,该模型测量了PMSM的电流、电压和角速度等参数信息,再结合SCGNGO算法对适应度函数的辨识可以得到参数辨识结果.仿真实验结果表明,改进后的北方苍鹰算法可以准确地将PMSM中的d轴电感、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链参数识别出来. 展开更多
关键词 永磁同步电机 北方苍鹰算法 高斯变异 参数辨识
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基于改进北方苍鹰算法与混合核极限学习机的齿轮箱故障诊断 被引量:2
7
作者 杜董生 王梦姣 +1 位作者 冒泽慧 赵环宇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期796-804,共9页
针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪... 针对行星齿轮箱故障诊断问题,本文提出了一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法与混合核极限学习机(HKELM)的行星齿轮箱故障诊断方法.首先,引入Savitzky-Golay(SG)滤波对齿轮箱原始信号进行去噪.利用时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)将去噪后的信号分解成多个本征模态函数(IMF),使用方差贡献率、相关系数和信息熵筛选出最优的IMF.将最优IMF重构后,对重构信号进行时间同步平均(TSA)去噪以减少故障诊断模型的数据计算量.将Tent混沌映射、混合正弦余弦算法和Levy飞行策略用于改进北方苍鹰优化(NGO)算法,得到一种新的INGO算法.同时,引入余弦因子以平衡正弦余弦算法的全局和局部开发能力.最后,利用INGO算法对HKELM进行优化,用以提高HKELM模型的故障诊断准确率.将所提方法应用于两个案例对模型进行检验,实验结果表明,本文所提方法具有可行性和优越性. 展开更多
关键词 混合核极限学习机 改进北方苍鹰优化算法 时变滤波经验模态分解 故障诊断
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基于特征选择的NGO-RF热轧H型钢水平辊轧制力预测 被引量:2
8
作者 臧德宇 吴龙 +1 位作者 林太阳 潘建洲 《锻压技术》 北大核心 2025年第1期122-133,共12页
为了得到较为精确的水平辊轧制力,收集福建罗源闽光钢铁轧钢厂的实际轧制参数,并进行相关参数计算与预处理,构建包含多输入特征及多规格的H型钢水平辊轧制力数据集。为有效预测H型钢的水平辊轧制力,首先,运用孤立森林算法和树模型进行... 为了得到较为精确的水平辊轧制力,收集福建罗源闽光钢铁轧钢厂的实际轧制参数,并进行相关参数计算与预处理,构建包含多输入特征及多规格的H型钢水平辊轧制力数据集。为有效预测H型钢的水平辊轧制力,首先,运用孤立森林算法和树模型进行离群点检测与特征选择;其次,划分数据集并采用随机森林模型作为基础模型进行训练与验证;再次,应用北方苍鹰优化算法优化随机森林模型;最后,输入处理后的H型钢水平辊轧制力测试集数据,输出轧制力预测值。将所建模型(NGO-RF)与未经优化的随机森林模型、支持向量机模型、多层感知神经网络模型、卷积神经网络模型,以及经过北方苍鹰优化算法优化的支持向量机模型和多层感知神经网络模型对比,结果显示,所建模型在预测性能上优于上述所有模型,具有较高的准确性与适用性。此外,利用所建模型对H型钢588 mm×300 mm×12 mm×20 mm新规格产品的轧制力进行预测,对比模型预测值与实测值,平均误差仅为6.05%,进一步证实了所建模型能够较好地实现对H型钢水平辊轧制力的预测。 展开更多
关键词 H型钢 水平辊轧制力 随机森林 北方苍鹰优化算法 特征选择
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融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用 被引量:1
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作者 赵深 韦根原 +2 位作者 常耀华 陈亮 侯彦辰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期96-110,共15页
针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶... 针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置;最后,采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动,避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合,用于预测光伏发电量的情况,同时应用于两种工程设计问题中,实验结果表明,改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升,并且有效提升了解决复杂问题的性能。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 混沌映射 动态反向学习 减法平均优化器 自适应t分布小波变异 光伏预测
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多策略优化粒子滤波算法的车辆状态估计
10
作者 徐祥书 李广军 张兰春 《机械设计》 北大核心 2025年第8期134-143,共10页
质心侧偏角是汽车控制系统中重要的控制状态参数,一般由汽车行驶状态观测器估计来获取,提高质心侧偏角的估计精度将有助于车辆控制理论的研究。针对分布式电动汽车非线性、非高斯的行驶特点,提出多策略优化的粒子滤波算法,用种群多样性... 质心侧偏角是汽车控制系统中重要的控制状态参数,一般由汽车行驶状态观测器估计来获取,提高质心侧偏角的估计精度将有助于车辆控制理论的研究。针对分布式电动汽车非线性、非高斯的行驶特点,提出多策略优化的粒子滤波算法,用种群多样性改进的北方苍鹰算法更新粒子滤波预测阶段和适应度改进权值组合优化粒子滤波重采样阶段,并基于该算法设计了车辆动力学与运动学相结合的分布式纯电动汽车行驶状态观测器。通过CarSim-Simulink对典型工况下的车辆进行联合仿真,得出了该算法的观测器对质心侧偏角的估计有更高的精度。 展开更多
关键词 分布驱动 粒子滤波 北方苍鹰算法 种群多样性 权值组合
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基于生成对抗网络和NGO-BiLSTM的少样本光伏功率短期预测
11
作者 邵欣洋 杨毅 鲁一宵 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期142-152,共11页
基于诸多光伏发电站存在数据完备性不足、数据样本质量不佳,导致光伏功率预测准确性受限的问题.提出了一种光伏功率超短期组合预测模型,该模型融合了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network w... 基于诸多光伏发电站存在数据完备性不足、数据样本质量不佳,导致光伏功率预测准确性受限的问题.提出了一种光伏功率超短期组合预测模型,该模型融合了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)模型及双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)模型的技术特点.首先,对光伏发电功率与不同天气变量间的相关性进行分析,选取辐射度、温度和风速这三个对光伏发电功率影响较大的天气变量作为特征输入,以提升模型的预测精度;其次,采用WGAN-GP模型来挖掘光伏出力实际数据集的内在结构及与其密切相关的环境和气象因素之间的深层次关联,利用生成的高质量数据样本扩充原有数据集,有效提升预测模型的泛化能力;最后,采用北方苍鹰优化算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)对BiLSTM预测模型进行参数寻优,进一步提了高光伏发电功率的预测精度.实验结果表明:经过数据增强后NGO-BiLSTM模型的预测精度可有效提升. 展开更多
关键词 光伏功率预测 生成对抗网络 北方苍鹰算法 双向长短期记忆网络
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基于VAE-GRU和残差注意力的大坝位移深度学习预测模型
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作者 仵凡 郑浩然 +1 位作者 漆一宁 苏怀智 《水电能源科学》 北大核心 2025年第8期152-156,共5页
针对大坝变形序列中非线性特征对预测精度的影响,提出了一种基于变分自编码器(VAE)、双向门控循环单元(GRU)和残差注意力机制(RA)的深度学习模型。首先,利用VAE对大坝位移数据进行特征提取,将复杂的高维环境数据映射到低维潜在空间。然... 针对大坝变形序列中非线性特征对预测精度的影响,提出了一种基于变分自编码器(VAE)、双向门控循环单元(GRU)和残差注意力机制(RA)的深度学习模型。首先,利用VAE对大坝位移数据进行特征提取,将复杂的高维环境数据映射到低维潜在空间。然后,采用GRU捕捉时间依赖性,并引入残差注意力机制增强模型对关键特征的关注能力。最后,结合北方苍鹰优化算法(NGO)对模型的超参数进行优化,以进一步提高预测精度。工程实例分析结果表明,VAE-RAGRU模型在大坝位移预测中表现优异,显著优于其他机器学习模型,为大坝安全监控提供了一个高效、准确的新方法。 展开更多
关键词 大坝变形预测 变分自编码器 门控循环单元 残差注意力机制 北方苍鹰优化算法
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基于INGO-CSA-LSTMN的变转速齿轮故障智能识别方法
13
作者 陈向民 李博 +3 位作者 张亢 姚鹏 李泳辉 雷瀚霖 《动力工程学报》 北大核心 2025年第6期913-923,共11页
为提高齿轮在变转速工况下的故障识别效率和准确率,提出了一种基于改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法优化卷积自注意力长短期记忆网络(convolutional self-attention long short-term memory network,... 为提高齿轮在变转速工况下的故障识别效率和准确率,提出了一种基于改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法优化卷积自注意力长短期记忆网络(convolutional self-attention long short-term memory network,CSA-LSTMN)的变转速齿轮故障智能识别方法,即INGO-CSA-LSTMN。针对传统北方苍鹰优化算法训练时间过长和容易陷入局部最优的问题,引入正弦脉冲调制混沌映射和随机莱维飞行策略,提出一种INGO算法,并将其应用于所构建的CSA-LSTMN模型的关键参数寻优,以提高该模型的稳定性及训练效率。通过测试函数的检验表明:INGO算法具有更快的收敛速度,可更准确地找到最优解。通过2种不同试验台齿轮数据集的分析表明:相较于其他常用网络模型,INGO-CSA-LSTMN模型对于不同工况下的齿轮故障具有更高的识别精度,准确率均在99.9%以上。 展开更多
关键词 变转速工况 齿轮 北方苍鹰优化算法 卷积自注意力长短期记忆网 智能诊断
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基于改进北方苍鹰算法的RBF-PID海参热泵干燥温度控制
14
作者 肖扬 李占英 张鹏飞 《大连工业大学学报》 2025年第1期73-78,共6页
针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在... 针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在传统北方苍鹰算法加入Tent混沌映射,优化初始种群均匀性、遍历性,在第二阶段采用非线性自适应半径,并在第二阶段结束后加入差分进化算法以增加个体搜索广度的方法,增强了算法搜索最优解的能力。采用改进的北方苍鹰算法(INGO)优化RBF神经网络参数,搭建了INGO-RBF-PID温度控制算法。消融实验结果表明,在2%误差范围内,该算法的稳定性和快速性均优于传统的PID、RBF-PID和未改进的NGO-RBF-PID。在S7-1200 PLC中进行仿真验证,该算法对于温度控制系统具有较好的性能,可为海参干燥系统提供支持。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 RBF神经网络 PID控制 可编程控制器
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基于监测数据驱动的库区滑坡蠕变参数智能反演分析
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作者 董志豪 黄海锋 +4 位作者 字林 葛鹏 杨春旭 赵二峰 黎祎 《水力发电》 2025年第6期31-38,共8页
针对库区滑坡力学参数反演问题,提出一种结合变形趋势分量的蠕变参数智能反演方法。首先,通过滑坡地质和监测资料分析其变形规律和稳定性;然后,结合变分模态分解(VMD)分离出滑坡表面变形的趋势分量,确定考虑滑坡蠕变的本构方程,建立变... 针对库区滑坡力学参数反演问题,提出一种结合变形趋势分量的蠕变参数智能反演方法。首先,通过滑坡地质和监测资料分析其变形规律和稳定性;然后,结合变分模态分解(VMD)分离出滑坡表面变形的趋势分量,确定考虑滑坡蠕变的本构方程,建立变形趋势分量与蠕变参数的代理模型;随后,利用多策略改进的北方苍鹰优化(MSNGO)算法寻优反演滑坡真实蠕变参数。某库区滑坡分析结果表明,分离趋势变量后,通过MSNGO算法反演,结果误差较小,能更准确计算出库区滑坡的蠕变力学参数。 展开更多
关键词 库区滑坡 监测数据 参数反演 蠕变参数 改进北方苍鹰算法 变形趋势分量
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基于改进北方苍鹰算法的氢电热综合能源微电网优化调度
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作者 许可 魏立明 《技术与市场》 2025年第1期8-14,共7页
针对氢电热联供型微电网运行调度的优化问题,为实现多能互补低碳经济的目标,充分利用电解槽和氢燃料电池的余热回收,整合氢电热制备和储存过程,建立了氢电热联供综合微电网优化调度模型,以经济性、环保性为综合目标函数。在此基础上提... 针对氢电热联供型微电网运行调度的优化问题,为实现多能互补低碳经济的目标,充分利用电解槽和氢燃料电池的余热回收,整合氢电热制备和储存过程,建立了氢电热联供综合微电网优化调度模型,以经济性、环保性为综合目标函数。在此基础上提出改进的北方苍鹰算法对优化模型进行求解,融合Tent混沌映射,识别攻击阶段基于最优解进行位置更新,追逐逃避阶段采用分段非线性cos函数修改自适应半径R,通过比较北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)、蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)、改进北方苍鹰算法3种不同算法获得结果。案例研究表明:改进北方苍鹰算法与其他算法相比具有更好的收敛性能、更快的计算速度和更高的精度,有效降低了微电网经济环保的综合成本,实现氢电热之间的能源梯阶利用和互补,提高了能源的利用效率。 展开更多
关键词 氢电热综合能源微电网 优化调度 改进北方苍鹰算法
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基于多策略改进INGO算法短期风速预测
17
作者 张轲钦 魏业文 +1 位作者 谭林 徐涛 《计算机仿真》 2025年第10期174-182,共9页
针对风速预测应用中北方苍鹰算法收敛速度慢和易陷入局部寻优等问题,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法的VMD-INGO-LSSVM短期风速预测模型。首先,采用VMD方法对风速数据进行分解,提高其可预测性。其次利用改进的INGO算法来对LSSVM... 针对风速预测应用中北方苍鹰算法收敛速度慢和易陷入局部寻优等问题,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法的VMD-INGO-LSSVM短期风速预测模型。首先,采用VMD方法对风速数据进行分解,提高其可预测性。其次利用改进的INGO算法来对LSSVM的两个超参数进行寻优,改进北方苍鹰算法在种群初始化阶段采用拉丁超立方抽样以确保样本点分布均匀,接着引入正态云模型以增强种群多样性。为了提升算法的优化精度和稳定性,结合动态位置自适应调整和柯西变异策略,从而提升算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优解。最后构建INGO-LSSVM模型对各分量进行预测叠加得风速预测值。实验结果表明,提出的模型MAE、RMSE、MAPE、R2分别为0.24220、0.31408、10.6123%、0.99278优于其它基准模型,基于多策略改进INGO算法的风速预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 改进北方苍鹰算法 拉丁超立方抽样 正态云模型 动态位置自适应更新 柯西变异 短期风速预测
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基于北方苍鹰算法的微电网优化调度 被引量:1
18
作者 刘佩 陈广 《青海电力》 2025年第2期22-28,共7页
为了保证微电网运行过程中的经济效益和环保效益,将微电网经济效益成本和环保惩罚成本组成综合效益成本,以综合效益成本最低作为优化目标,全面考虑各项约束条件,构建了基于北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)的微电网优... 为了保证微电网运行过程中的经济效益和环保效益,将微电网经济效益成本和环保惩罚成本组成综合效益成本,以综合效益成本最低作为优化目标,全面考虑各项约束条件,构建了基于北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)的微电网优化调度模型。采用小型微电网系统进行仿真分析,并将NGO算法的优化效果与传统寻优算法进行对比,结果表明,NGO算法收敛至最优解对应的运算时间、迭代次数及最低综合效益成本分别为6.25 s、49次和2650.47元,各项指标相比传统寻优算法全面占优,验证了NGO算法求解微电网调度模型的优越性,该算法能够更好的提升微电网运行的经济效益和环保效益。 展开更多
关键词 微电网 优化调度 北方苍鹰优化算法 综合效益成本
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基于多策略改进北方苍鹰算法的多光谱辐射测温方法
19
作者 陈智炜 高山 +3 位作者 韩月 刘海龙 陈立伟 王桐 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第10期2107-2115,共9页
为了解决多光谱辐射测温中发射率先验信息未知且提前假设发射率模型不匹配的问题,本文提出了基于多策略改进北方苍鹰算法的多光谱辐射测温数据处理方法。相比于传统北方苍鹰算法,通过引入最佳值引导策略、减法优化器算法、柯西变异、动... 为了解决多光谱辐射测温中发射率先验信息未知且提前假设发射率模型不匹配的问题,本文提出了基于多策略改进北方苍鹰算法的多光谱辐射测温数据处理方法。相比于传统北方苍鹰算法,通过引入最佳值引导策略、减法优化器算法、柯西变异、动态更新等操作改进算法,方程求解具有更高的精度以及收敛速度。对6种典型发射率模型以及火箭发动机羽焰温度实验的数据进行处理,反演后的温度最大相对误差都小于1%,且单次反演时间小于0.5 s,证明了本文算法是可靠有效的,为多光谱温度在线监测提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 多光谱 发射率 北方苍鹰 数据处理 辐射测温 启发式算法 温度反演 无模型化光谱测温
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基于改进北方苍鹰优化算法的时间卷积网络及其应用
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作者 王丽敏 赵侠 +2 位作者 王丝雨 郭枝威 高铭晗 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1379-1386,共8页
针对时间卷积网络存在的超参数选择困难及预测结果波动性较大的问题,提出一种基于改进北方苍鹰优化算法的时间卷积网络模型.首先,提出一种基于混合策略改进的北方苍鹰优化算法,通过融合Sine混沌映射初始化种群、引入非线性惯性权重调整... 针对时间卷积网络存在的超参数选择困难及预测结果波动性较大的问题,提出一种基于改进北方苍鹰优化算法的时间卷积网络模型.首先,提出一种基于混合策略改进的北方苍鹰优化算法,通过融合Sine混沌映射初始化种群、引入非线性惯性权重调整策略以及结合Lévy飞行机制,增强算法的全局探索与局部开发能力.其次,将时间卷积网络的预测误差作为优化目标,利用改进的北方苍鹰优化算法自动搜索其最优超参数组合,构建时序预测模型.在电力负荷预测任务中的实验结果表明,该预测模型相较于其他改进时间卷积网络,在预测精度和结果稳定性方面均有显著优势,为解决时间卷积网络超参数选择问题提供了一种高效、鲁棒的自动化优化方法,提升了时间卷积网络模型在复杂时间序列预测任务中的精度和可靠性,有实际应用价值. 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 时间卷积网络 电力负荷预测 超参数选择
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