基于SMA-CNN-GRU-Attention组合模型的矿区地表三维形变预测

1

作者 彭毅博 杨维芳 +3 位作者 闫香蓉 高墨通 侯宇豪 张德龙 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期8-14,20,共8页

矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西... 矿区地表形变监测与预测研究对于矿区安全生产与灾害防治预警具有重要意义。现有研究偏向于对地面垂直沉降的监测与预测,对三维方向形变预测研究较少。针对以上问题,本文基于小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对金川矿区西二采区进行多轨道数据地表形变监测,并提出一种加入黏菌优化算法(SMA)的SMA-CNN-GRU-Attention组合网络模型,利用该模型对该区域地表三维形变进行预测研究。结果表明,加入SMA进行最优参数求解后,垂直向预测结果的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较CNN-GRU网络模型分别降低30%和46%;南北向预测结果的MAE与RMSE分别降低37%、39%;东西向预测结果的精度提升较小,MAE、RMSE分别降低6%和10%。SMA算法不仅可以加快模型最优参数选取效率,还能较大程度地提升CNN-GRU-Attention模型预测性能。SMA-CNN-GRU-Attention多特征输入预测模型相较其他预测模型具有优越性,为地表三维形变预测研究提供了一种有效方法。 展开更多

关键词 SBAS-InSAR 形变监测 三维形变预测 sma优化算法 组合模型

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基于CEEMDAN-ISMA-BiLSTM网络的中期电力负荷预测

2

作者 侯荣荣 刘辉 +3 位作者 文武洲 马苗洁 孟昭亮 黄健 《西安工程大学学报》 2025年第4期89-96,共8页

针对不同用电行业负荷存在波动以及神经网络在处理非线性问题时存在精度不足的问题,文中给出了一种新的中期电力负荷预测方法。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive... 针对不同用电行业负荷存在波动以及神经网络在处理非线性问题时存在精度不足的问题,文中给出了一种新的中期电力负荷预测方法。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),结合双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络,建立了CEEMDAN-BiLSTM网络模型。其次,通过Sin混沌映射、Tent混沌映射、高斯变异及自适应惯性权重对黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)进行优化,得到了改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。最后,使用ISMA动态调整BiLSTM网络参数。该实验以城乡居民的用电负荷为例,结果表明:CEEMDAN-ISMA-BiLSTM网络模型相比CEEMDAN-SMA-BiLSTM网络模型,拟合度R 2提升了约1.24%,均方根误差(root mean square error,RMSE)、均方误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了约16.91%、14.61%、0.69%,同时,连续预测了两个月份全社会总用电负荷,预测误差在2%以内,符合预期要求。 展开更多

关键词 中期负荷预测 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 黏菌算法(sma)

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基于VMD-SMA-SVR的改扩建道路沉降预测模型研究

3

作者 张源远 刘雪平 +1 位作者 叶春林 祝敏刚 《科技和产业》 2025年第23期117-123,共7页

针对高速公路改扩建工程中路基沉降的小样本、非平稳性特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)与黏菌优化算法(SMA)的优化支持向量回归(SVR)预测模型。以广西某高速公路改扩建段为研究对象,通过VMD将沉降监测数据自适应分解为3个本征模态分... 针对高速公路改扩建工程中路基沉降的小样本、非平稳性特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)与黏菌优化算法(SMA)的优化支持向量回归(SVR)预测模型。以广西某高速公路改扩建段为研究对象,通过VMD将沉降监测数据自适应分解为3个本征模态分量(IMF),利用SMA同步优化输入步长与SVR的核参数,建立多尺度预测框架。实验表明,相较于单一SVR模型,该模型决定系数(R^(2))从0.8946提升至0.9869(相对提升10.3%),均方误差(MSE)从0.1321 mm^(2)降低至0.0164 mm^(2)(降幅达87.6%),能更好预测路基沉降变化趋势。该方法能够实现路基施工过程中沉降的高精度预测,为施工方案的优化提供了有效支持。 展开更多

关键词 道路沉降预测 变分模态分解(VMD) 黏菌优化算法(sma) 支持向量回归(SVR)

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基于遗传算法优化的SMABP神经网络本构模型 被引量：13

4

作者 余滨杉 王社良 +1 位作者 杨涛 樊禹江 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期248-256,共9页

系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的... 系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的影响程度,基于SMA实验结果,本工作采用BP神经网络智能算法(一种利用误差反向传播训练的神经网络算法)对其进行非线性建模,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,进而获得了一种基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型。利用该模型对SMA实验结果进行模拟,所得结果平均误差仅为1.13%,优于未优化的SMA BP神经网络模型。结果表明,基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型,能够精确地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性性能,避免由于初始权/阈值取值不当引起的BP网络振荡而产生不收敛的问题,同时也充分考虑了加/卸载速率的动态影响,是一种良好的速率相关型动力本构模型。 展开更多

关键词 形状记忆合金(sma) 遗传算法 BP神经网络 动力本构模型

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基于RF-LSMA-SVM模型的中小微企业信用风险评价研究 被引量：6

5

作者 姚定俊 顾越 陈威 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2023年第7期85-94,共10页

针对中小微企业的融资难问题,应对传统的信用风险评级方法进行改进。本文以我国2021年新三板中小微企业为样本,加入管理层角度的新指标,使信息更加完整。另外改进了经典的黏菌算法(SMA),结合基础支持向量机模型(SVM)进行参数优化,建立了... 针对中小微企业的融资难问题,应对传统的信用风险评级方法进行改进。本文以我国2021年新三板中小微企业为样本,加入管理层角度的新指标,使信息更加完整。另外改进了经典的黏菌算法(SMA),结合基础支持向量机模型(SVM)进行参数优化,建立了RF-LSMA-SVM模型,考察信用风险判定问题。结果表明,管理层各角度、企业偿债能力和企业盈利能力等方面的指标对于信用风险均具有一定的解释能力,而企业的客户结构和企业性质是冗余信息。在大数据背景下,银行和中小微企业可以利用所构建的RF-LSMA-SVM模型进行信用风险评级来增强分类能力。本文研究结果补充了信用风险评级指标,也完善了评级模型,对提高评级准确性具有启示意义。 展开更多

关键词 中小微企业 信用风险评价 支持向量机算法 黏菌算法 随机森林算法 管理层角度

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基于SMA神经网络本构模型的结构地震响应控制 被引量：1

6

作者 刘洋 展猛 +1 位作者 王社良 杨涛 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第2期166-171,共6页

利用遗传算法优化BP神经网络初始权/阀值,建立SMA神经网络本构模型,并将优化配置后的SMA应用到一空间杆系结构,通过MATLAB编写Newmark-β算法程序求解结构动力反应,与振动台试验结果进行对比。结果表明,相比未优化的SMA神经网络本构曲线... 利用遗传算法优化BP神经网络初始权/阀值,建立SMA神经网络本构模型,并将优化配置后的SMA应用到一空间杆系结构,通过MATLAB编写Newmark-β算法程序求解结构动力反应,与振动台试验结果进行对比。结果表明,相比未优化的SMA神经网络本构曲线,优化后本构曲线能更好地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性恢复力,是一种稳定性较高的速率相关型动态本构模型。应用优化配置的SMA丝进行振动控制后,结构地震反应峰值仿真结果与试验结果基本吻合,且得到有效地抑制,验证了SMA神经网络本构模型的适用性和采用MATLAB进行SMA被动控制仿真的可行性。 展开更多

关键词 振动与波 遗传算法 sma神经网络 本构模型 振动台试验 振动控制

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基于SMA-压电摩擦智能阻尼器的空间杆系结构优化控制 被引量：4

7

作者 王社良 黄鑫 展猛 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2016年第6期86-91,共6页

基于形状记忆合金(SMA)的超弹性特性和压电陶瓷(PZT)逆压电效应,设计了一种SMA-压电摩擦智能阻尼器。针对遗传算法局部搜索能力差,容易陷入早熟的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,并以多模态控制性能指标作为优化准则,对一空间杆系结构... 基于形状记忆合金(SMA)的超弹性特性和压电陶瓷(PZT)逆压电效应,设计了一种SMA-压电摩擦智能阻尼器。针对遗传算法局部搜索能力差,容易陷入早熟的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,并以多模态控制性能指标作为优化准则,对一空间杆系结构的阻尼器布置进行了优化分析。采用线性二次型最优控制(LQR)算法,选取4个阻尼器,分析了未改进和改进后的两种最优布置方案对结构地震反应的控制效果。结果表明,改进后的遗传算法有更好的收敛性,更强的寻优能力,能使阻尼器得到更优的布置位置;改进的遗传算法得到的阻尼器优化布置方案可以更加有效地降低结构的地震峰值反应。 展开更多

关键词 sma-压电摩擦智能阻尼器 遗传算法 多模态控制 优化分析 地震峰值反应

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基于多目标优化的ISMA-CNN-BiLSTM短期负荷预测 被引量：7

8

作者 马苗洁 孟昭亮 +2 位作者 张乐 孙宁 郭家桢 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第12期116-122,共7页

为提高短期负荷的稳定预测能力,提出一种基于多目标的改进黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)的卷积神经网络-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM)短期负荷预测模型。针对现有黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优且... 为提高短期负荷的稳定预测能力,提出一种基于多目标的改进黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)的卷积神经网络-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM)短期负荷预测模型。针对现有黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优且全局搜索能力存在一定局限的问题,首先,采用Sin混沌映射生成初始黏菌种群;其次,引入Tent混沌映射和高斯变异来提高种群的多样性,增强寻找局部最优解的概率;同时,还引入了新的自适应惯性权重和融合随机扰动、贪心策略等改进方法,以优化算法的全局搜索能力。此外,为了验证ISMA的优势,基于不同类型的测试函数进行实验,相较于其他算法,ISMA具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。最后,对某区域的真实负荷数据进行分析,结果表明,在预测一周负荷时,所提出的模型相较于CNN-BiLSTM和SMA-CNN-BiLSTM模型,其平均绝对百分比误差分别降低了1.79%和1.04%,进一步验证了ISMA-CNN-BiLSTM模型在短期负荷预测方面具有较高的准确性。 展开更多

关键词 负荷预测 sma算法 Sin混沌映射 自适应惯性权重 高斯变异

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SMA柔性扭转驱动器的结构设计与优化研究 被引量：2

9

作者 邹秀清 董二宝 +2 位作者 张世武 许旻 杨杰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第13期1582-1586,共5页

设计了一种基于柔性结构的SMA扭转驱动器,通过加热SMA丝收缩带动柔性结构变形从而实现驱动器的扭转输出。柔性结构在SMA丝拉力作用下的变形情况对驱动器的转角输出有很大的影响,为获得最大的输出转角,需对柔性结构的形状和SMA丝的作用... 设计了一种基于柔性结构的SMA扭转驱动器,通过加热SMA丝收缩带动柔性结构变形从而实现驱动器的扭转输出。柔性结构在SMA丝拉力作用下的变形情况对驱动器的转角输出有很大的影响,为获得最大的输出转角,需对柔性结构的形状和SMA丝的作用点位置进行优化设计。采用三次B样条曲线描述柔性结构的形状,通过有限元法分析柔性结构的变形,并应用遗传算法进行柔性结构的形状优化和SMA丝作用点位置优化。实际算例表明,利用优化方法可快速有效地获得使SMA柔性扭转驱动器输出转角最大的柔性结构形状与SMA丝作用点位置。 展开更多

关键词 扭转驱动器 柔性结构 形状记忆合金 形状优化 遗传算法

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基于SMA方法的人脸校验 被引量：2

10

作者 何丹 周激流 何坤 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期341-344,共4页

提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人... 提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人脸、非人脸的软间隔判决函数.这种方法允许在样本训练过程中有错误分类,从而更具推广性,且得到的判决函数更加简单,进而使实时处理系统效率更高.实验表明,该方法对图象中含有较多噪声点或者明显附属物的人脸、非人脸图象正确率较高. 展开更多

关键词 ADABOOST算法 主分量分析 径向基函数 软间隔 sma

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基于改进层次基本熵融合SMA-SVM模型的轴承故障诊断方法 被引量：6

11

作者 张捷 王华 孙顺红 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1047-1053,1129,共8页

针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用... 针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用于捕捉不同状态下,煤矿机械轴承振动信号中的多维故障特征,构建了特征向量;然后,采用具有优异全局寻优性能的黏菌算法,对支持向量机的惩罚系数和核函数的最佳值进行了搜索,提出了黏菌算法—支持向量机(SMA-SVM)模型;最后,利用部分特征样本对诊断模型进行了训练,并采用训练完毕的具有最佳参数的SMA-SVM分类器,进行了轴承故障类型和严重程度的判断。研究结果表明:所提出的煤矿机械轴承故障诊断方法可以有效地识别煤矿机械轴承的运行状态,分类准确率达到了1,而在多次实验下的平均准确率也高于0.98,对实际工程应用具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 煤矿机械轴承 故障诊断 改进层次基本熵 黏菌优化算法 支持向量机 故障状态识别

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基于BP网络本构模型的SMA拉索系统优化控制分析 被引量：2

12

作者 展猛 王社良 王德利 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2016年第3期187-192,共6页

通过试验测试了SMA材料的超弹性性能,以材性试验数据作为BP网络的训练样本,建立了SMA经遗传算法优化的BP网络本构模型。在MATLAB中直接调用该本构模型,利用改进的遗传算法,对一空间模型结构进行了SMA位置和数量的优化,并对最优布置方案... 通过试验测试了SMA材料的超弹性性能,以材性试验数据作为BP网络的训练样本,建立了SMA经遗传算法优化的BP网络本构模型。在MATLAB中直接调用该本构模型,利用改进的遗传算法,对一空间模型结构进行了SMA位置和数量的优化,并对最优布置方案进行了地震反应分析。结果表明,相比未优化的BP网络,优化后的BP网络本构模型与试验曲线吻合地更好,稳定性更高;BP网络本构模型调用简单,精度高,便于SMA控制系统的MATLAB仿真分析。改进的遗传算法能够保证遗传过程中SMA根数的不变,提高全局搜索的效率,获得更优的布置位置;经优化配置后的SMA控制系统可以更加有效发、地降低结构的地震反应,布置4根SMA拉索时,模型结构的层间位移之和即可减少44.51%。 展开更多

关键词 sma材料 BP网络 本构模型 遗传算法 地震反应

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基于EG-SSMA-DELM的数控铣床刀具RUL预测研究 被引量：5

13

作者 张天骁 谷艳玲 安文杰 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1464-1470,共7页

在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EO... 在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EOBL)与黄金正弦(GSA)算法优化初始黏菌种群,提高了初始种群的多样性,改进了初始SMA搜索个体位置的更新方式,提高了算法的收敛速度与全局搜索能力,得到了最优参数;然后,利用改进的SMA算法,对深度极限学习机(DELM)中编码器的偏置与输入权重进行了联合优化,定义了不同数量的隐藏层神经元,利用ReLU激活函数对DELM的参数进行了理想排列;最后,根据最优参数,将投影特征输入DELM中进行了训练和预测,从而对刀具进行了剩余使用寿命预测。研究结果表明:相比于经典的深度极限学习机方法,EG-SSMA-DELM方法的均方根误差(RMSE)平均下降了19.60%,预测精度提高了16.00%;与其他深度学习算法相比,该算法模型具有更好的可行性、单调性和更强的鲁棒性。该算法模型对实际工程刀具磨损剩余寿命研究有一定的应用价值。 展开更多

关键词 剩余使用寿命 刀具寿命预测 精英反向学习 黄金正弦算法 黏菌算法 深度极限学习机

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基于SMA-Elman的IGBT寿命预测研究 被引量：1

14

作者 周昂 帕孜来·马合木提 +2 位作者 李高原 赵智强 刘行行 《微电子学与计算机》 2023年第3期117-124,共8页

绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值... 绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值和阈值的自适应选择,并将其用于IGBT的寿命预测.首先,对NASA研究中心老化试验数据集中的栅射极关断电压尖峰峰值进行平滑处理.其次,对处理后的数据进行时域特征提取.再次,用核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)进行优选降维。最后,利用SMA-Elman神经网络模型实现IGBT的寿命预测.结果表明,提出的SMA-Elman神经网络模型相比Elman、BP神经网络及SVR模型具有更优的性能,均方误差为0.021%,均方根误差为0.014,拟合度为0.998,可以更好地实现IGBT剩余使用寿命的预测. 展开更多

关键词 绝缘栅双极晶体管 寿命预测 黏菌优化算法 ELMAN神经网络 时域特征

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基于SMA-LSSVM的径流中长期预测 被引量：5

15

作者 田景环 李丛鑫 李昂 《人民珠江》 2022年第6期101-107,共7页

径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次... 径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次,利用SMA优化LSSVM的惩罚参数和核参数,并构建LSSVM、PSO-LSSVM对比模型;最后,通过漫湾水电站水库入库月径流和莺落峡水文站月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明,SMA-LSSVM模型相比LSSVM、POS-LSSVM模型,对漫湾站月径流预测的均方误差分别降低了29.26%、7.42%,对莺落峡站月径流预测的均方误差分别降低了32.61%、6.61%,预测精度更高。提出的SMA-LSSVM模型综合预测性能更好,也为中长期径流预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 黏菌算法(sma) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 径流预测 参数优化

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基于AVMD与Teager能量算子的风电机组故障诊断方法

16

作者 时培明 伊思颖 +2 位作者 张慧超 范雅斐 韩东颖 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第2期390-397,418,共9页

为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decompositi... 为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,简称AVMD)算法的风电机组故障诊断方法。首先,将包络熵-峭度-互信息准则(envelope entropy,kurtosis and mutual information,简称EKM)作为黏菌算法(slime mold algorithm,简称SMA)的适应度函数来寻找最优解,并按照最优解对故障信号进行分解;其次,计算每个固有模态函数分量(inherent modal function,简称IMF)的峭度和与原信号的互信息,选择具有故障特征的分量进行重构;最后,通过Teager能量算子解调来识别风电机组故障特征频率。仿真信号和实际风电机组故障信号表明,所提方法能够找到故障频率及其倍频,验证了其在风电机组故障诊断领域中的有效性。 展开更多

关键词 自适应变分模态分解 黏菌算法 包络熵-峭度-互信息准则 TEAGER能量算子

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基于单片机的危化品运输监控系统优化研究

17

作者 孙静 《粘接》 2025年第9期49-52,共4页

为提高危化品运输监控的可靠性,设计一套基于单片机的危化品运输监控系统。首先根据系统功能需求,构建了系统整体框架;然后以STM32F103ZET6单片机为主控制器,采用多传感器采集危化品运输信息数据,并通过无线通信进行数据传输;其次利用... 为提高危化品运输监控的可靠性,设计一套基于单片机的危化品运输监控系统。首先根据系统功能需求,构建了系统整体框架;然后以STM32F103ZET6单片机为主控制器,采用多传感器采集危化品运输信息数据,并通过无线通信进行数据传输;其次利用粘菌算法(SMA)对双向长短期记忆网络(BiLSTM)超参数进行优化,并用优化后的BiLSTM网络对多传感器采集的危化品运输信息数据进行处理与分析,实现了危化品运输状态监控。结果表明,本系统硬件选型合理,软件采用改进SMA算法优化的BiLSTM网络对多传感器数据处理与分析表现出良好的效果。由此得出,本系统实现了危化品运输状态监控,提高了危化品运输监控的可靠性。 展开更多

关键词 单片机 危化品运输 监控系统优化 sma算法 BiLSTM网络

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基于改进黏菌算法的反铲液压挖掘机工作装置设计模型研究

18

作者 梁德宝 王晓琳 +3 位作者 农博文 李剑辉 黄珠芹 宋小驹 《现代制造工程》 北大核心 2025年第12期145-157,共13页

针对现有挖掘机工作装置设计过程中需要已知尺寸参数而导致设计周期长的问题,提出了基于改进黏菌算法的反铲液压挖掘机工作装置设计模型。利用最优领导者策略、无反馈过程以及麻雀引领搜索策略对标准黏菌算法进行改进,并以改进黏菌算法... 针对现有挖掘机工作装置设计过程中需要已知尺寸参数而导致设计周期长的问题,提出了基于改进黏菌算法的反铲液压挖掘机工作装置设计模型。利用最优领导者策略、无反馈过程以及麻雀引领搜索策略对标准黏菌算法进行改进,并以改进黏菌算法为搜索算法,以设计目标损失最小化为目标函数,构建采用分阶段设计方式的工作装置设计模型。通过与标准黏菌算法、麻雀搜索算法以及其他改进算法进行对比,表明了改进黏菌算法具有更优越的性能。通过试验选取设计模型各设计阶段的改进黏菌算法的最优参数。运用设计模型对实际数据进行设计,结果表明了改进黏菌算法与设计模型具有较优的性能,能运用于实际的反铲液压挖掘机工作装置的设计工作。 展开更多

关键词 黏菌算法 智能优化算法 算法改进 液压挖掘机 工作装置设计

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基于自适应黏菌算法优化的无人机三维路径规划 被引量：15

19

作者 黄鹤 高永博 +2 位作者 茹锋 杨澜 王会峰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1282-1291,共10页

针对无人机在三维路径规划时存在搜素范围和寻优性能不足等问题,以及现有黏菌算法(SMA)寻优精度不足,易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于自适应黏菌算法(GSMA)优化的无人机三维路径规划方法.首先,根据无人机经过的实际环境,建立三维... 针对无人机在三维路径规划时存在搜素范围和寻优性能不足等问题,以及现有黏菌算法(SMA)寻优精度不足,易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于自适应黏菌算法(GSMA)优化的无人机三维路径规划方法.首先,根据无人机经过的实际环境,建立三维地形、威胁源和无人机自身约束条件;其次,针对搜素范围不足的问题,设计改进的Logistic混沌映射增加种群的多样性并扩大搜索范围,提升了SMA的全局搜索能力;然后,设计一种非线性自适应惯性权重因子,将线性收敛方式改进为非线性收敛,利用权重值更新黏菌位置,提高了收敛速度;最后,在算法后期中设计自适应柯西变异,增大了黏菌的搜索空间,寻优精度也得到了提高.实验结果表明,GSMA相比于灰狼优化(GWO)算法、SMA和海鸥算法(SOA)3种算法,路径更短且更平滑,收敛速度更快,寻优精度更高,同时能耗更低,进一步提升了无人机的路径规划能力. 展开更多

关键词 无人机 路径规划 黏菌算法 混沌映射 自适应柯西变异 自适应权重

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具有分段和变异特性的蚁群算法求解TSP问题 被引量：5

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作者 汪采萍 胡学钢 《计算机技术与发展》 2008年第6期90-93,170,共5页

常规蚁群算法具有搜索时间较长,易于过早地收敛于非最优解的缺陷。为了提高蚂蚁一次周游的质量,采用具有轮盘赌方式的最大最小蚁群算法(MMAS+RW),即在依据概率选择下一个城市时采用轮盘赌的方式。提出一种具有分段和变异特性的蚁群算法... 常规蚁群算法具有搜索时间较长,易于过早地收敛于非最优解的缺陷。为了提高蚂蚁一次周游的质量,采用具有轮盘赌方式的最大最小蚁群算法(MMAS+RW),即在依据概率选择下一个城市时采用轮盘赌的方式。提出一种具有分段和变异特性的蚁群算法。该算法融合了分段的分而治之思想和遗传算法中的变异,有利于保持群体多样性的特性,是在采用轮盘赌方式的最大最小蚁群算法陷入局部最优解的情况下,引入随机分段和遗传算法的变异操作来优化当前最优解,改善解的质量,改进蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验表明取得了较好的效果。 展开更多

关键词 TSP 蚁群算法 最大最小蚁群算法 分段变异蚁群算法

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