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基于Levy飞行和麻雀搜索算法优化集成学习模型的水质估算 被引量：3
1
作者 李爱民 康轩 +3 位作者 袁铮 王海隆 闫翔宇 许有成 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期450-461,共12页
由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素a 总悬浮物 集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法 城市河流
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基于SSA-XGBoost的综合型商业建筑停车需求预测研究
2
作者 李聪颖 贠开拓 +4 位作者 张浩星 张洪涛 袁锴璐 李坤 吴佳西 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第1期15-20,27,共7页
文中基于综合型商业建筑停车需求与机动车吸引量的关系,构建综合型商业建筑停车需求影响因素体系;运用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的超参数,建立综合型商业建筑停车需求预测组合模型;以西安市58个综合型商业建筑的停车需求预测为例... 文中基于综合型商业建筑停车需求与机动车吸引量的关系,构建综合型商业建筑停车需求影响因素体系;运用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的超参数,建立综合型商业建筑停车需求预测组合模型;以西安市58个综合型商业建筑的停车需求预测为例,对比SSA-XGBoost模型与支持向量回归模型、XGBoost模型、lasso回归模型的预测结果.结果表明:SSA-XGBoost模型的R2值为0.963、平均绝对误差为75.584、均方根误差为85.749,相较于其他几种预测模型有更高的R2值和更小的预测误差. 展开更多
关键词 停车需求预测 综合型商业 XGBoost 麻雀搜索算法 组合模型
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基于SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型 被引量：1
3
作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
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机理-数据融合与残差修正的土石坝渗压预测模型研究 被引量：3
4
作者 黄昊冉 谷艳昌 +2 位作者 陈斯煜 王士军 黄海兵 《水利学报》 北大核心 2025年第3期398-410,共13页
机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)... 机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)将残差序列进行分解,并通过长短时记忆网络(LSTM)进行训练得到残差序列修正模型;将机理模型与数据驱动模型叠加构建得到SSA-RBF-VMD-LSTM融合模型,并实现对渗压水位准确预测。工程实例表明:本文提出的模型具有较高预测精度,相比于统计模型、LSTM模型和SSA-RBF-LSTM模型,其预测精度提高了89.64%、69.59%、60.45%,且在过程线出现较大幅度变动时,该模型仍能够及时给出准确的预测值,模型稳定性与外推能力较好,具有推广使用价值。 展开更多
关键词 土石坝 代理模型 麻雀搜索算法 变分模态分解 LSTM神经网络 机理-数据驱动融合
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SPARROW模型研究及应用进展 被引量：6
5
作者 解莹 李叙勇 +1 位作者 王慧亮 杨春生 《水文》 CSCD 北大核心 2012年第1期50-54,共5页
SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes)模型是由美国地质调查局开发的一个基于空间的计算流域营养物质污染负荷的非线性回归模型。它使用机理函数和空间分布模块来计算流域的污染负荷,从而弥补了许多经验... SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes)模型是由美国地质调查局开发的一个基于空间的计算流域营养物质污染负荷的非线性回归模型。它使用机理函数和空间分布模块来计算流域的污染负荷,从而弥补了许多经验回归模型的缺陷。基于模型的特性,其在流域污染负荷核算、水质响应模拟、采样点空间优化、流域最大日最大污染负荷计算与水环境管理等方面有较好的应用前景。对SPARROW模型的机理、结构、输入输出变量、应用现状及在我国的应用发展前景和可能的问题进行了全面阐述和讨论,并对SPARROW模型的改进模型—贝叶斯-SPARROW模型进行简要介绍。以期为该模型在中国水环境管理中的应用提供参考。 展开更多
关键词 sparrow模型 污染负荷 流域统计模型 水环境管理
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基于混合模型的多类型机场航班过站时间预测 被引量：1
6
作者 李国 王伟倩 曹卫东 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期633-640,F0003,共9页
为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。... 为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 多类型机场 航班过站时间预测 客流量差异 天气差异 混合轻量级梯度提升机算法模型 自适应鲁棒损失函数 离群值 麻雀搜索算法
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SPARROW模型的传输过程研究——以新安江流域总氮为例 被引量：9
7
作者 卢诚 李国光 +1 位作者 齐作达 王玉秋 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第1期7-13,共7页
建立新安江流域总氮的SPARROW模型,以土-水传输因子(LDF)表示降雨、坡度、气温3个土-水传输变量的影响,结合农业源、林草地源、生活源3个污染源排放系数,分析总氮经过土-水传输之后到达河道的比例(LDR),由此揭示总氮的非点源污染特征。... 建立新安江流域总氮的SPARROW模型,以土-水传输因子(LDF)表示降雨、坡度、气温3个土-水传输变量的影响,结合农业源、林草地源、生活源3个污染源排放系数,分析总氮经过土-水传输之后到达河道的比例(LDR),由此揭示总氮的非点源污染特征。结果显示坡度的影响在整个流域范围内差异相对较大,LDF为0.86~1.06,因而对3类污染源进入河道的传输比差异亦较大。综合考虑3个土-水传输变量作用下,子流域60土-水传输因子最大,而子流域225最小,因此若制定减排措施要求入河减少量相同,管理上会优先考虑子流域60所在的地区。研究采用改进的河流衰减方程同时描述水文和非水文因素的影响,代替河流分级衰减系数,引进传质系数作为模型模拟参数,削减速率与流量呈负相关关系,且大部分河段削减速率均在以往文献研究范围之内,表明改进的传质速率用于新安江流域总氮模型具有可行性。 展开更多
关键词 总氮 sparrow模型 土-水传输 河流衰减方程 新安江流域
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中小机场空管应急处置能力评估研究
8
作者 何昕 王煜涵 孙文霞 《航空计算技术》 2025年第1期59-64,共6页
随着我国民航业的快速发展,不安全事件发生的频率逐渐上升。为科学评估中小机场空管单位应急处置能力,提出了一种基于改进麻雀搜索算法和灰云模型的综合评估方法。从预防、准备、响应和恢复四个维度构建应急处置能力评估指标体系,利用... 随着我国民航业的快速发展,不安全事件发生的频率逐渐上升。为科学评估中小机场空管单位应急处置能力,提出了一种基于改进麻雀搜索算法和灰云模型的综合评估方法。从预防、准备、响应和恢复四个维度构建应急处置能力评估指标体系,利用多种赋权方法确定指标权重,结合改进麻雀搜索算法优化指标权重;其次,引入灰云模型绘制综合评估云图,实现应急处置能力全过程评估;最后,以国内某机场进行实例分析,验证模型的有效性。结果表明:改进麻雀搜索算法能够更准确地反映指标的重要程度,将优化后的指标权重应用于灰云模型,可以有效进行中小机场空管应急处置能力的评估,并为后续应急处置能力提升研究提供参考。 展开更多
关键词 空管应急 中小机场 全过程评估 改进麻雀搜索算法 灰云模型
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基于改进SSA-BPNN的煤层气直井井底流压预测研究
9
作者 余洋 董银涛 +3 位作者 李云波 包宇 张立侠 孙浩 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第2期250-256,共7页
煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中... 煤层气资源广泛应用直井开发,采用控压控水的排采制度,井底流压是排采方案设计与设备选型的重要参数,因此,煤层气直井井底流压预测具有重要的意义。为了便捷、准确地预测煤层气直井井底流压,指导煤层气井的控压排采,引入机器学习领域中的反向传播神经网络(BPNN)模型,同时对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,耦合构建基于改进麻雀搜索算法-反向传播神经网络(SSA-BPNN)的煤层气直井井底流压预测模型。选取了生产现场常规测量的5个影响井底流压的参数作为井底流压预测模型的输入参数,相对应的井底流压数值作为井底流压预测模型的输出参数。将600组实测数据划分为训练集、验证集与测试集,完成了煤层气直井井底流压预测模型的建立与校验工作。BPNN模型与改进SSA-BPNN模型的验证集平均绝对百分比误差分别为3.10%与0.53%,可以看出利用改进SSA与BPNN的耦合建模,能够解决BPNN易陷于局部最优的问题,提高了煤层气直井井底流压的预测精度。同时将改进SSA-BPNN模型与遗传算法-支持向量回归机(GA-SVR)模型和物理模型解析方法进行对比,结果显示:3种不同模型的平均绝对百分比误差分别为1.318%、4.971%、18.156%,改进SSA-BPNN模型的误差最低,且在井底流压较低时,改进SSA-BPNN模型的预测精度显著提高,展现出较高的准确性与良好的适用性。改进SSA-BPNN模型仅需5个输入参数,减少了输入与计算参数的复杂度,且无须考虑井筒内流体分布情况,可覆盖排采各阶段,在不同压力区间都有较高准确性。 展开更多
关键词 煤层气 麻雀搜索算法 神经网络 井底流压 预测模型
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基于麻雀优化算法的热压焊模糊控制器设计 被引量：1
10
作者 李香兴 滕瑞 +2 位作者 张瑞 黄海松 杨凯 《热加工工艺》 北大核心 2025年第16期38-43,共6页
针对热压焊传统PID温度控制超调量过大、响应时间较长的问题,设计了模糊PID控制器,并采用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)对控制器参数进行优化,以提高控制器的动态性能和适应性。结合热压焊工作原理,采用麻雀算法对热压焊控制... 针对热压焊传统PID温度控制超调量过大、响应时间较长的问题,设计了模糊PID控制器,并采用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)对控制器参数进行优化,以提高控制器的动态性能和适应性。结合热压焊工作原理,采用麻雀算法对热压焊控制系统的数学模型进行辨识,并验证了辨识模型的精度;基于辨识模型建立了模糊PID控制系统,并采用麻雀算法对量化因子和比例因子进行优化。仿真结果表明,上述方法与传统PID和传统模糊PID相比,调节时间更短和超调量更小。为验证该算法的有效性,在热压焊电源中对比三种控制算法的应用效果,结果表明该控制器在热压焊温度控制过程中温度的稳定性和上升的快速性方面比传统PID和传统模糊PID算法效果更显著,更能适用于该温度控制系统。 展开更多
关键词 麻雀算法 模糊PID 热压焊 模型辨识
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流域空间统计模型SPARROW及其研究进展 被引量：10
11
作者 吴在兴 王晓燕 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期87-90,139,共5页
SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes流域属性基于空间的回归模型)是美国地质调查局(USGS)开发的经验统计和地表过程相结合的流域空间统计模型。模型通过对河流水质数据和流域属性建立空间回归实现污染... SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes流域属性基于空间的回归模型)是美国地质调查局(USGS)开发的经验统计和地表过程相结合的流域空间统计模型。模型通过对河流水质数据和流域属性建立空间回归实现污染负荷产生和迁移的定量化。模型的最大特色是其空间特性非常显著,可以将上游的营养盐污染源数据和下游的营养盐负荷数据联系起来,同时可以将河流中的水质监测数据或污染物通量数据和流域的空间属性特征(比如土地利用类型、河网、大气沉降等)联系起来。模型除了一般水质模型所具有的水质模拟和流域污染源的分析功能外,还可在模拟过程中对流域中每个污染源、流域属性和污染物迁移过程对水质监测结果的影响进行显著性检验。文章简要介绍了SPARROW模型的结构和原理、功能和应用发展前景。 展开更多
关键词 sparrow 流域统计模型 空间回归 污染负荷定量
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基于VMD-TCN的短期负荷预测方法研究
12
作者 王树东 李润清 曹万水 《计算机与数字工程》 2025年第1期96-102,共7页
为了提高模型的预测准确率,论文采用了一种基于最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),麻雀算法(SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),并结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network)和时... 为了提高模型的预测准确率,论文采用了一种基于最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),麻雀算法(SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),并结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network)和时间模式注意力机制(Temporal Pattern Attention)的预测模型。首先针对原始负荷信号的波动性和非平稳性,利用麻雀算法优化的VMD将原始负荷序列分解为不同的模态分量,并通过样本熵重构来降低神经网络的预测难度。考虑到天气、电价等影响因素,采用MIC对与当前时刻负荷信号关联性强的外部特征进行筛选,实现特征的选优与降维。其次将分解的模态分量分别与MIC筛选后的外部特征构成训练集。最后,构建基于时间模式注意力机制的时间卷积网络TPA-TCN模型进行预测。实际算例表明,所提预测模型能够有效提高预测准确性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 时间卷积网络 变分模态分解 最大互信息系数 样本熵 时间模式注意力机制 麻雀算法
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基于自适应模型降阶的三维非线性磁场快速计算方法
13
作者 刘禹彤 任自艳 +2 位作者 迟连强 张殿海 张艳丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法... 为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)计算RBF的最优宽度参数组合,构建更适配高阶系统的降阶模型。以TEAM24标准问题——非线性时变旋转实验装置的磁场模型和一台单相牵引变压器模型为算例,验证降阶模型的高效性能。结果表明:该方法在具有较高精度的同时具有高加速比,建立的模型具有较好的可泛化性。 展开更多
关键词 本征正交分解 改进的麻雀搜索算法 模型降阶 贪婪算法 三维非线性磁场
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四轮机器人差速控制问题研究
14
作者 吕文艳 《微特电机》 2025年第5期65-70,共6页
针对传统四轮机器人差速控制效果不佳的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化模糊PID控制器的机器人差速控制方法。构建四轮机器人差速控制运动模型,采用SSA对模糊PID控制器的比例、积分和微分三个增益参数进行有效优化,将SSA-模糊PI... 针对传统四轮机器人差速控制效果不佳的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化模糊PID控制器的机器人差速控制方法。构建四轮机器人差速控制运动模型,采用SSA对模糊PID控制器的比例、积分和微分三个增益参数进行有效优化,将SSA-模糊PID控制器输入至四轮机器人运动模型中进行差速控制。仿真结果表明,相较于常规PID控制器、模糊PID控制器、BP-NSGA-Ⅱ控制器和PSO-PID控制器,该控制器可对四轮机器人运行速度进行迅速控制,修正偏差的波动较小,其在3.1 s时的偏差取值为0。结果验证了该模型在四轮机器人差速控制中的响应速度较快、波动少,可使四轮机器人的行驶过程更具稳定性。 展开更多
关键词 四轮机器人 差速控制 麻雀搜索算法 模糊PID控制 运动模型
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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量：1
15
作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
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多策略改进SSA优化KELM的边坡稳定性预测模型 被引量：13
16
作者 祁云 薛凯隆 +3 位作者 李绪萍 汪伟 白晨浩 吉准泽 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期92-98,共7页
为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡... 为了能够更加精准地预测边坡稳定状态,从而有效预防边坡失稳事故,提出改进麻雀搜索算法(ISSA)与核极限学习机(KELM)相结合的ISSA-KELM边坡稳定性预测模型。首先,将边坡失稳特征中的容重、黏聚力等6个主要影响因素作为预测指标,建立边坡稳定性评价数据集;其次,引入Sine混沌映射、Levy飞行策略、动态自适应权重以及融合最优爆炸策略和反向学习改进麻雀搜索算法(SSA),以提高其全局搜索能力和稳定性;而后利用ISSA优化KELM中的核参数ψ和正则化系数C,提升其预测精度,同时避免KELM出现过拟合现象;最后,对比分析ISSA-KELM模型与SSA-KELM、粒子群优化算法(PSO)-KELM以及PSO-支持向量机(SVM)模型的预测结果,并将ISSA-KELM模型应用于山西某露天煤矿。结果表明:ISSA-KELM模型的准确率、精确率、召回率和F 1分数分别达到了0.9459、1、0.8667和0.929,均优于SSA-KELM、PSO-KELM和PSO-SVM模型,模型的预测结果与实际值最为接近,表明所建ISSA-KELM模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 边坡稳定性 预测模型 改进麻雀搜索算法(ISSA) 核极限学习机(KELM) 预测指标 混淆矩阵
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量：2
17
作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 BP神经网络 参数寻优 建模仿真
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基于深度学习集合优化模型的径流区间预测研究 被引量：6
18
作者 黄靖涵 王兆才 +1 位作者 吴俊豪 姚之远 《水利学报》 北大核心 2025年第2期240-252,265,共14页
由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先... 由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选出影响径流的关键驱动变量;接着将原始数据通过变分模态分解(VMD)分解为多个模态分量(IMFs);然后利用互补集合经验模态分解法(CEEMD)对分量进行二次分解,捕捉更多的数据细节;径流的点预测结果由融合注意力机制的门控循环单元(AM-GRU)来取得,并使用改进的麻雀优化算法(ISSA)优化GRU的学习率、隐藏层维数等超参数以提升模型性能;最后,引入了非参数核密度估计(NKDE)进行径流区间预测。采用构建的组合模型VMD-CEEMD-ISSA-AM-GRU(VCIAG)对嘉陵江流域的9个水文站点进行多期预测。计算结果表明:本文模型在短期尺度表现优异,多个站点的纳什效率系数(NSE)接近1;在洪水预报方面,模型在东津沱站、武胜站、金溪站的NSE分别为0.73、0.92和0.92;此外,通过沙普利值法(Shapley)量化了输入变量对径流的影响。本研究提出的VCIAG模型不仅在径流点预测精度方面表现出色,而且在不确定性的区间预测方面也有显著优势,可为管理者提供更加准确、可靠的径流信息,从而在实践中更好地支持径流风险评估和科学决策方案的制定。 展开更多
关键词 深度学习集合模型 径流区间预测 模态分解 改进的麻雀优化算法 注意力机制
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基于SCSSA-BiLSTM的卧式加工中心主轴热误差预测建模
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作者 赵添翼 汤赫男 +3 位作者 柏爽 周冉 徐方超 孙凤 《机床与液压》 北大核心 2025年第20期30-35,共6页
为进一步提升传统麻雀搜索算法的预测精度,针对某卧式加工中心主轴的热误差补偿问题,建立BiLSTM预测模型并引入麻雀搜索算法(SSA)与正余弦和柯西变异策略(SC)对模型进行优化。利用五点法测试多转速下主轴温度与热误差数据。以温升数据... 为进一步提升传统麻雀搜索算法的预测精度,针对某卧式加工中心主轴的热误差补偿问题,建立BiLSTM预测模型并引入麻雀搜索算法(SSA)与正余弦和柯西变异策略(SC)对模型进行优化。利用五点法测试多转速下主轴温度与热误差数据。以温升数据为输入,预测主轴热误差。结果表明:随着主轴转速提升,主轴温升与轴向热误差变化更加剧烈,各轴承位置温升变化趋势基本相同;径向热误差较小,且影响因素较多,因此误差补偿应主要考虑Z向热伸长。与SSA-BiLSTM模型、BiLSTM模型相比,优化后的SCSSA-BiLSTM模型预测拟合度最好,精度最高。在多工况下,SCSSA-BiLSTM模型的各项指标均高于其他两种模型且提升明显,证明其具有良好的泛化能力,为多工况下的热误差预测补偿提供了参考。 展开更多
关键词 主轴 热误差建模 BiLSTM神经网络 麻雀搜索算法 泛化能力
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北方农牧交错带干旱高精度估算模型构建
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作者 刘洪伟 李鹏程 +1 位作者 张敏 孙燕飞 《节水灌溉》 北大核心 2025年第2期53-61,共9页
为构建区域干旱的高精度简化估算模型,以中国北方农牧交错带为研究区域,选择该区域12个气象站点,计算不同站点3个月、6个月、12个月的标准化降雨蒸散指数(SPEI-3、SPEI-6、SPEI-12),以表征区域干旱,使用时间卷积神经网络模型(TCN)来提... 为构建区域干旱的高精度简化估算模型,以中国北方农牧交错带为研究区域,选择该区域12个气象站点,计算不同站点3个月、6个月、12个月的标准化降雨蒸散指数(SPEI-3、SPEI-6、SPEI-12),以表征区域干旱,使用时间卷积神经网络模型(TCN)来提取序列数据的特征,同时输入到双向长短期记忆神经网络模型(BiLSTM)中进行进一步的处理,构建组合模型(BT),采用麻雀搜索算法(SSA)和Attention机制对组合模型进行优化,构建SSA-BiLSTM-TCN-Attention模型(SBTA),同时计算了SBTA模型精度,基于均方误差(MSE)、决定系数(R^(2))和效率系数(E_(NS))以及GPI指数的模型精度评价体系进行精度验证,结果表明:SBTA模型MSE值仅为0.041~0.200,R^(2)和E_(NS)在全区取值均在0.9以上,在全区的误差最低、一致性最高,在所有模型中精度排名第1,可推荐SBTA模型用于北方农牧交错带干旱估算当中。 展开更多
关键词 干旱估算模型 北方农牧交错带 标准化降雨蒸散指数 组合模型 麻雀搜索算法 Attention机制
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