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基于SSA-BP神经网络的库区边坡变形时序预测研究
1
作者 武益民 张成良 张焕雄 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期177-181,共5页
针对库区边坡位移预测中存在的复杂非线性及不确定性难题,构建了一种基于智能优化算法的混合预测模型SSA-BP,旨在克服传统BP网络训练速度慢、易陷入局部最优的局限,从而提升边坡位移预测的精度和鲁棒性。通过麻雀搜索算法SSA对BP神经网... 针对库区边坡位移预测中存在的复杂非线性及不确定性难题,构建了一种基于智能优化算法的混合预测模型SSA-BP,旨在克服传统BP网络训练速度慢、易陷入局部最优的局限,从而提升边坡位移预测的精度和鲁棒性。通过麻雀搜索算法SSA对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局优化,增强其收敛效率和适应性,并基于张家湾边坡历时5个月的真实位移监测数据进行训练。为验证模型优势,将SSA-BP模型与基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化的BP网络进行性能比对。研究表明,模型在24次迭代内快速收敛,显著优于对比模型,其均方根误差(RRMSE)、平均绝对百分比误差(M MAPE)、决定系数(R2)等评价指标均表现最佳。SSA-BP模型为库区边坡位移预测提供了一种可靠且高效的智能方法。 展开更多
关键词 库区边坡 位移变形预测 麻雀搜索算法(ssa) BP网络模型优化
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基于KPCA-ISSA-KELM的铁路隧道煤与瓦斯突出预测模型
2
作者 李时宜 代鑫 +2 位作者 刘骞 左明辉 高旭 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期143-151,共9页
为了能够更为准确地预测铁路隧道煤与瓦斯突出,有效保障铁路隧道施工安全性。首先根据煤与瓦斯突出影响因素,选取瓦斯压力、地质构造、瓦斯放散初速度、煤体结构类型、煤体坚固系数和埋深作为耦合指标,由SPSS 27软件通过皮尔逊相关系数... 为了能够更为准确地预测铁路隧道煤与瓦斯突出,有效保障铁路隧道施工安全性。首先根据煤与瓦斯突出影响因素,选取瓦斯压力、地质构造、瓦斯放散初速度、煤体结构类型、煤体坚固系数和埋深作为耦合指标,由SPSS 27软件通过皮尔逊相关系数矩阵分析各指标间的相关性,而后利于核主成分分析法(KPCA)对原始数据进行主成分提取。其次引入Sine混沌映射、动态自适应权重、Levy飞行策略以及融合柯西变异的反向学习对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,以提升其全局搜索能力,而后利用改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化KELM中核参数γ和正则化系数C,构建一种基于KPCA-ISSA-KELM的铁路隧道煤与瓦斯突出预测模型。引入PSO-BPNN、PSO-SVM、SSA-SVM模型,对比测试原始数据和降维后的数据,表明使用KPCA进行数据处理能够提升模型预测准确率,同时由其预测结果可知,在使用KPCA降维后的数据时,ISSA-KELM模型相较于其他模型在测试样本中的Ac分别提高0.22、0.22、0.11,P分别提高0.2、0.23、0.1,R分别提高0.24、0.25、0.14,F1-Score分别提高0.22、0.24、0.12。最后,将ISSA-KELM模型应用于西南部某铁路隧道,验证该模型的可靠性和稳定性,表明其更适合于铁路隧道煤与瓦斯突出预测,可为相似瓦斯隧道设计与施工提供借鉴。 展开更多
关键词 瓦斯隧道 煤与瓦斯突出 核主成分分析(KPCA) 麻雀搜索算法(ssa) 核极限学习机(KELM) 预测模型
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采用IPCA-SSA-SVM方法的油浸式变压器热点温度预测模型
3
作者 杨泉霖 陈志英 吴紫星 《厦门理工学院学报》 2026年第1期25-32,共8页
针对油浸式变压器热点温度传统预测方法忽略非线性因素、参数优化依赖经验等问题,提出一种采用改进主成分分析(IPCA)法与麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的变压器热点温度预测模型。该模型采用IPCA对高相关性输入参数进行降维,消... 针对油浸式变压器热点温度传统预测方法忽略非线性因素、参数优化依赖经验等问题,提出一种采用改进主成分分析(IPCA)法与麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的变压器热点温度预测模型。该模型采用IPCA对高相关性输入参数进行降维,消除冗余信息;利用SSA优化SVM的惩罚系数与核函数参数,提升模型泛化能力。采用10 kV油浸式变压器温升试验数据进行的热点温度预测结果表明,IPCA-SSA-SVM方法的均方根误差(RMSE)为0.1236℃,较传统SVM法降低71.5%,较SSA-SVM法降低54.6%,较IEEE导则法降低98.0%,显著优于3种对照方法。 展开更多
关键词 油浸式变压器 热点温度 预测模型 改进主成分分析法(IPCA) 支持向量机模型(SVM) 麻雀搜索算法(ssa)
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基于SSA-RF模型的导水裂隙带发育高度的智能预测
4
作者 王忠昶 唐小航 +3 位作者 张文泉 王永军 范家煜 吕文茂 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S2期288-299,共12页
在煤矿开采过程中,导水裂隙带的发育高度直接影响到矿井的水害风险,准确预测导水裂隙带的发育高度是确保采矿安全和有效资源开采的关键问题。然而,厚松散层薄基岩条件下的地质环境复杂,导致传统的预测方法如经验公式、理论分析等在实际... 在煤矿开采过程中,导水裂隙带的发育高度直接影响到矿井的水害风险,准确预测导水裂隙带的发育高度是确保采矿安全和有效资源开采的关键问题。然而,厚松散层薄基岩条件下的地质环境复杂,导致传统的预测方法如经验公式、理论分析等在实际应用中面临较大的局限性。为了精准预测厚松散层薄基岩下导水裂隙带的发育高度,在梳理厚松散层薄基岩条件下影响导水裂隙带发育高度的12个因素基础上,对定性因素(开采方法、底部含水层富水性)进行了量化预处理,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)和随机森林(RF)的导水裂隙带的发育高度复合预测模型(SSA-RF)。模型采用袋外数据误差(OOB error)对随机森林回归模型的超参数进行迭代寻优,快速确定了随机森林回归模型的最优超参数,利用训练好的最优模型进行十折交叉实验,得出R^(2)为0.941,均方误差(MSE)为31.241,平均绝对误差(MAE)为3.56,3个关键性能指标上均优于SVM、BP-Network、Lasso、Elastic-Net和Ridge预测模型,其相对误差的模数值极小,且四分位数间距异常狭窄,SSA-RF模型在重复实验中展现出高度的稳定性和一致性,同时利用SSA-RF对12个影响因素进行重要度分析,通过重要性排序图和相关性热力图深入揭示了开采高度、开采方法、底部含水层水压、底部黏土层厚度等关键因素对导水裂隙带发育高度的影响,验证了SSA-RF模型可提高RF模型的预测指标重要度排序的合理性,能够为厚松散层薄基岩条件下导水裂隙带发育高度的准确预测提供有力的理论支撑。 展开更多
关键词 厚松散层薄基岩 导水裂隙带发育高度 ssa优化RF模型 超参数寻优 十折交叉实验 重要度排序
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基于BP-SSA算法的大学生体质健康水平评价模型研究
5
作者 赵莹 《合肥师范学院学报》 2025年第5期171-174,180,共5页
随着经济和社会的不断发展,大学生体质的培养受到了广泛的关注。然而,传统的身体素质评价方法存在一些不足,如评价指标单一,评价结果不准确等。针对这一问题,研究提出利用误差反向传播算法与麻雀搜索算法,构建一种大学生体质健康水平评... 随着经济和社会的不断发展,大学生体质的培养受到了广泛的关注。然而,传统的身体素质评价方法存在一些不足,如评价指标单一,评价结果不准确等。针对这一问题,研究提出利用误差反向传播算法与麻雀搜索算法,构建一种大学生体质健康水平评价模型。经过对比试验,结果表明,该算法的准确率最高可达到96%,优于对比算法。研究提出的大学生体质健康水平评价模型的F值与G值分别为86%、92%,优于对比模型。综上,研究提出的基于改进麻雀算法的大学生体质健康水平评价模型,能够有效地提高我国大学生体质健康评估的准确率和工作效率。 展开更多
关键词 BP算法 ssa算法 大学生体质 评价模型
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基于VMD-SSA-LSSVM组合的汽车NOx排放预测研究 被引量：1
6
作者 吐尔逊·买买提 刘亚楼 +2 位作者 成思怡 祖绍彭 赵江涛 《汽车电器》 2025年第7期114-116,共3页
汽车尾气排放是城市大气污染的主要来源之一,为提升排放预测模型精度及鲁棒性,文章提出构建VMD降噪和SSA-LSSVM组合预测模型。首先通过OBEAS1000车载尾气分析系统采集国V轻型汽油车在乌鲁木齐市河滩快速路的排放数据,经预处理后,利用VM... 汽车尾气排放是城市大气污染的主要来源之一,为提升排放预测模型精度及鲁棒性,文章提出构建VMD降噪和SSA-LSSVM组合预测模型。首先通过OBEAS1000车载尾气分析系统采集国V轻型汽油车在乌鲁木齐市河滩快速路的排放数据,经预处理后,利用VMD算法对排放序列降噪,结合SSA优化LSSVM模型参数,构建VMD-SSA-LSSVM组合模型,并与LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM模型对比。结果表明,组合模型在NOx预测上RMSE为0.00220、MAE为0.00172、MAPE为2.25%,较单一模型精度显著提升,能有效解析排放瞬态波动特征。 展开更多
关键词 VMD算法 ssa-LSSVM 组合预测模型 排放预测 NOx 鲁棒性
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基于SSA-BP的自压灌溉管网泄漏定位模型研究
7
作者 张辉 刘宁宁 +3 位作者 王振华 张金珠 李淼 尹飞虎 《水利学报》 北大核心 2025年第4期488-498,共11页
针对现有自压管网泄漏定位方法的局限性,本文通过搭建自压灌溉管网水力模型,分析了不同泄漏工况下泄漏点空间分布对管网压力变化的影响,提出了一种基于SSA-BP神经网络的自压灌溉管网泄漏定位模型,建立了泄漏点位置与监测点压力变化率的... 针对现有自压管网泄漏定位方法的局限性,本文通过搭建自压灌溉管网水力模型,分析了不同泄漏工况下泄漏点空间分布对管网压力变化的影响,提出了一种基于SSA-BP神经网络的自压灌溉管网泄漏定位模型,建立了泄漏点位置与监测点压力变化率的非线性关系,并与传统BP神经网络和GA-BP神经网络进行对比。结果表明,SSA-BP模型对于预测泄漏位置的横、纵坐标具有更高的预测精度,决定系数R²分别达到0.991和0.993,相比BP模型和GA-BP模型R2分别提高0.90%、1.71%和3.32%、3.12%,均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE分别为29.45、0.88%和26.76、0.74%,预测误差显著低于后两者,展现出更好的泛化能力。在案例管网随机模拟泄漏定位中,大尺度泄漏条件下的SSA-BP模型平均预测偏差仅为39.93 m,相较BP模型和GA-BP模型分别降低了67.66%和26.99%,小尺度泄漏条件下的SSA-BP模型平均预测偏差仅为66.17 m,相较BP模型和GA-BP模型分别降低了53.70%和37.54%,进一步证明SSA-BP模型具有更高的准确性和稳定性。本研究工作可为自压灌溉管网压力监测点选取及泄漏定位提供可靠依据。 展开更多
关键词 自压灌溉管网 泄漏定位 ssa-BP神经网络 水力模型 压力变化率
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基于Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型的致密砂岩储层岩性识别
8
作者 孙婧 赵军龙 刘军锋 《录井工程》 2025年第1期41-48,共8页
为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性... 为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性识别分类精度更高的特征值送入自适应提升算法(Adaboost)模型进行训练学习;由于Adaboost在建模过程中使用较多超参数,因此采用麻雀优化搜索算法(SSA)对其进行超参寻优以获得最佳参数组合。以J研究区延8段致密砂岩储层测井及岩心数据为基础,训练构建Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型。经Lasso模型特征提取后,Adaboost模型迭代误差率较未使用Lasso算法明显降低,岩性识别准确率提升明显;SSA算法全局优化搜索经较少次数迭代获得Adaboost最优超参数,提升了模型训练精度及效率。与K⁃近邻算法(KNN)模型和随机森林模型识别岩性效果进行对比,Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型在测试集上预测准确率达到90%以上,表明了其在研究区应用效果较好。 展开更多
关键词 致密砂岩储层 岩性识别 Lasso ssa ADABOOST 组合模型
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基于VMD-SSA-LSSVM模型的汽油车CO_(2)排放预测 被引量：1
9
作者 吐尔逊·买买提 成思怡 刘亚楼 《交通科技与经济》 2025年第1期43-49,共7页
以排放标准为国Ⅴ的轻型汽油车为研究对象,运用便携式车载尾气排放测量系统(PEMS)对实际行驶中污染物排放试验数据进行分析。先采用变分模态分解方法(VMD)进行分解降噪处理,再通过麻雀搜索算法(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短... 以排放标准为国Ⅴ的轻型汽油车为研究对象,运用便携式车载尾气排放测量系统(PEMS)对实际行驶中污染物排放试验数据进行分析。先采用变分模态分解方法(VMD)进行分解降噪处理,再通过麻雀搜索算法(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短期记忆网络(LSTM)的方法,构建一种高精度的轻型汽油车CO_(2)排放预测模型。通过随机森林和皮尔逊相关性分析,筛选出影响轻型汽油车CO_(2)排放的关键特征参数,构建数据集。利用VMD算法对数据集进行分解降噪处理,再采用SSA算法优化LSSVM模型,最终建立基于VMD-SSA-LSSVM的轻型汽油车CO_(2)排放量预测模型。结果表明:该模型对CO_(2)的预测精度和拟合效果均优于单一的LSSVM、LSTM以及VMD-LSSVM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM模型,能够为轻型汽油车CO_(2)排放预测提供参照;VMD-SSA-LSSVM模型在轻型汽油车CO_(2)排放预测方面具有显著优势和应用前景。 展开更多
关键词 轻型汽油车排放 PEMS 随机森林 皮尔逊系数 VMD-ssa-LSSVM模型 CO_(2)排放预测 特征参数筛选
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融合TSO与SSA的电网考核规则智能预警系统设计
10
作者 王伟 韦怡 +2 位作者 吴政 王凤祥 赵晟 《微型电脑应用》 2025年第12期58-61,共4页
针对智能预警系统无法快速准确预测出故障数据的问题,将金枪鱼群优化(TSO)算法与麻雀搜索算法(SSA)融合到电网智能预警系统,扩展BP神经网络模型的应用领域。在原有的神经网络模型中,引入SSA算法中的3种数学模型,通过不断地迭代以及系统... 针对智能预警系统无法快速准确预测出故障数据的问题,将金枪鱼群优化(TSO)算法与麻雀搜索算法(SSA)融合到电网智能预警系统,扩展BP神经网络模型的应用领域。在原有的神经网络模型中,引入SSA算法中的3种数学模型,通过不断地迭代以及系统更新,最终确定最佳权重。所提出的系统不仅克服了原有神经网络训练数据速度慢的问题,提高了模型的训练速度,还增加了系统故障预测的准确率。TSO算法在预警系统中的应用,有助于更好地优化模型参数,提高其在时序序列数据预测中的准确性。实验结果表明,使用SSA训练的神经模型相对于其他系统,故障数据的预测准确率提高了10.28%,从而提高了电网智能预警系统的准确性。 展开更多
关键词 ssa算法 TSO算法 BP神经网络模型 智能预警系统
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基于SSA和AR模型的海面变化预测试验 被引量：6
11
作者 俞肇元 袁林旺 +2 位作者 谢志仁 董华军 孙健 《海洋湖沼通报》 CSCD 北大核心 2007年第4期14-20,共7页
以吴淞站1955-2001年月平均潮位序列为基础,采用奇异谱分析(SSA)与自回归模型(AR)相结合的方案(SSA+AR),进行了月平均潮位预测试验。基本思路是对SSA分析的结果选择若干有意义的分量进行序列重建,借助于自回归模型进行分量预测,再对它... 以吴淞站1955-2001年月平均潮位序列为基础,采用奇异谱分析(SSA)与自回归模型(AR)相结合的方案(SSA+AR),进行了月平均潮位预测试验。基本思路是对SSA分析的结果选择若干有意义的分量进行序列重建,借助于自回归模型进行分量预测,再对它们进行叠加,从而建立预测模型。本文以1955-1996年数据为基础建立模型,1997-2001年数据作为验证,检验结果表明,两种方法的结合使用显示了较好的效果。 展开更多
关键词 海平面变化 预测 奇异谱分析(ssa) 自回归模型(AR)
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基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法 被引量：21
12
作者 周兰庭 邓思源 +1 位作者 柳志坤 龚云柱 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期73-80,149,共9页
针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余... 针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 序列分解 奇异谱分析法 LSTM模型 GF算法
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基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测 被引量：4
13
作者 陈亚青 李颖哲 +1 位作者 赵瑞 高浩然 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第7期2813-2820,共8页
国内外相关研究表明,航空器着陆跑道占用时间(aircraft arrive runway occupation time,AROT)是影响机场跑道容量的重要因素,对跑道占用时间的准确预测有利于更准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取... 国内外相关研究表明,航空器着陆跑道占用时间(aircraft arrive runway occupation time,AROT)是影响机场跑道容量的重要因素,对跑道占用时间的准确预测有利于更准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对AROT进行预测,针对CNN容易陷入局部最优等缺点,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对CNN相关参数进行优化。数据采用航空器快速存取记录器(quick access recorder,QAR)的记录作为数据源,涵盖机场数目为34个。根据QAR数据分析AROT影响因素,构建了SSA-CNN预测模型。对QAR数据分析表明AROT与滑行距离、落地气温、跑道入口速度、快速脱离道数量、脱离速度关联性较强,与航空器重量、风速、风向、脱离道角度等影响因素关联性较低。根据影响因素的关联性采用CNN预测模型均方误差为18.35,而优化后的SSA-CNN预测模型均方误差为17.31,预测结果可以为机场评估跑道容量提供参考。 展开更多
关键词 跑道占用时间 跑道容量 ssa-CNN模型 QAR数据
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基于SSA和MGF的海面变化长期预测及对比 被引量：13
14
作者 袁林旺 谢志仁 俞肇元 《地理研究》 CSCD 北大核心 2008年第2期305-313,共9页
海面变化预测受到建模思路、方法选择、数据长度及数据质量等因素的影响,导致了海面变化预测的不确定性。本文以国内6个验潮站自20世纪50年代以来的月平均潮位序列为基础,采用奇异谱分析(SSA)与均值生成函数(MGF)模型相结合的方案,以各... 海面变化预测受到建模思路、方法选择、数据长度及数据质量等因素的影响,导致了海面变化预测的不确定性。本文以国内6个验潮站自20世纪50年代以来的月平均潮位序列为基础,采用奇异谱分析(SSA)与均值生成函数(MGF)模型相结合的方案,以各站位最初20余年数据为基础建立预测模型,以后续年份的实测数据进行了多方案对比验证及检验。预测试验显示MGF模型具有较高的预测精度,并表现出较好的长期预测的稳定性特点。以SSA去噪序列为基础,应用MGF模型预测了各站位至2050年的月尺度海面值,年均值计算结果表明至2050年海面波动上升的幅度不超过20cm,海面变化速率同样表现出阶段性和波动性。与前人相关研究成果对比表明,本文所采用的SSA与MGF相结合的预测结果具有可比性,在方法原理和验证结果上看具有较好的长期预测潜力。 展开更多
关键词 海面变化 预测 奇异谱分析(ssa) 均生函数预测模型(MGF)
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基于SSA-BP算法的道路交通流量预测研究 被引量：20
15
作者 姚洁 邱劲 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期193-201,共9页
由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研... 由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研究的基础上提出一种交通车流量区间预测优化算法,即SSA-BP预测算法.该算法采用SSA算法来优化BP神经网络算法的初始权值和阈值,利用SSA算法寻优能力强、收敛速度快、稳定性高的特点,在一定程度上解决了BP神经网络算法对初始值依赖度高,易陷入局部最优的问题.通过仿真实验,将改进算法的均方误差降至0.0092,拟合度值为0.9704,说明算法具有良好的泛化能力,能够更好地反映交通流量的变化. 展开更多
关键词 车流量区间预测 ssa-BP预测算法 局部最优 泛化能力
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电液伺服系统非线性建模和SSA控制研究 被引量：2
16
作者 倪敬 项占琴 吕福在 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期2166-2169,共4页
以钢管生产过程中的扩轧管电液伺服系统为背景,分析了非对称比例(伺服)阀及其阀控制缸机构的非线性特性,建立了系统非线性数学模型以更加细致地描绘实际系统,并提出了基于一种子集稳定控制方法(SSA)的非线性控制策略。仿真控制和实际系... 以钢管生产过程中的扩轧管电液伺服系统为背景,分析了非对称比例(伺服)阀及其阀控制缸机构的非线性特性,建立了系统非线性数学模型以更加细致地描绘实际系统,并提出了基于一种子集稳定控制方法(SSA)的非线性控制策略。仿真控制和实际系统运行结果表明,该控制策略与常规PID控制相比,具有更好的系统响应性能,为解决工程实际问题提供了一种有用的工具。 展开更多
关键词 电液伺服系统 非对称阀控制非对称缸 非线性建模 ssa控制
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基于SSA-SVR的光纤压力传感器温度补偿研究 被引量：8
17
作者 段松凯 刘守兵 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第5期1268-1274,共7页
针对光纤压力传感器存在的温度漂移问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)的温度补偿模型。对光纤压力传感器进行标定实验,并采用温度传感器LM35实时检测其工作温度,进而建立SVR温度补偿模型。利用SSA优化SVR的超参数... 针对光纤压力传感器存在的温度漂移问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)的温度补偿模型。对光纤压力传感器进行标定实验,并采用温度传感器LM35实时检测其工作温度,进而建立SVR温度补偿模型。利用SSA优化SVR的超参数,以改善温度补偿模型的补偿精度。研究结果表明,利用基于SSA-SVR的温度补偿模型对光纤压力传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数和相对误差系数均提高了两个数量级,而最大绝对误差和最大相对误差只有0.5004 kPa和0.2501%,达到了温度补偿的目的。 展开更多
关键词 光纤压力传感器 温度补偿 麻雀搜索算法(ssa) 支持向量回归机(SVR) ssa-SVR模型
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基于SSA-BP神经网络的车-轨-桥系统随机振动分析 被引量：4
18
作者 何旭辉 赵永帅 蔡陈之 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3225-3236,共12页
轨道及桥梁结构参数随机性对车-轨-桥耦合系统的振动影响不能忽略。基于代理模型研究轨道-桥梁间3层弹簧刚度和弹簧阻尼以及桥梁刚度和阻尼的随机性对竖向车-轨-桥耦合系统动力响应的影响。首先,基于经典的车-轨-桥耦合系统力学模型(没... 轨道及桥梁结构参数随机性对车-轨-桥耦合系统的振动影响不能忽略。基于代理模型研究轨道-桥梁间3层弹簧刚度和弹簧阻尼以及桥梁刚度和阻尼的随机性对竖向车-轨-桥耦合系统动力响应的影响。首先,基于经典的车-轨-桥耦合系统力学模型(没有考虑桥墩),采用Monte-Carlo生成2 000个样本集,作为代理模型的训练集。然后,对比SSA-BP(麻雀优化BP算法)与传统BP神经网络、GA-BP神经网络(遗传优化BP算法)对车辆和桥梁响应的预测精度,同时探讨样本数量以及Levenberg-Marquardt和Bayesian Regulation训练算法对SSA-BP神经网络预测精度的影响。最后,假定各随机参数概率分布规律服从高斯型正态分布,所有随机参数变异系数均分为0.05、0.10、0.15、0.20、0.25等5个级别,采用所提出的SSA-BP神经网络研究轨道及桥梁的刚度和阻尼变化对车辆和桥梁响应极值的影响。结果表明:与经典的车-轨-桥耦合系统力学模型相比,所提出的代理模型具有更高的计算效率;SSA-BP模型对车辆和桥梁响应的预测精度高于GA-BP模型,GA-BP模型的预测精度高于传统的BP模型;SSA-BP模型采用Levenberg-Marquardt训练算法对车辆和桥梁响应的预测精度优于Bayesian Regulation训练算法的预测精度;道砟和桥梁之间弹簧刚度的随机变化对桥梁随机振动响应尤为明显;钢轨和轨枕之间弹簧刚度的随机性对车体响应的影响不可忽视,而桥梁刚度和阻尼随机性对车体的影响可不考虑。研究成果可为车轨桥系统随机振动响应预测进一步研究提供依据和参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 车轨桥系统 ssa-BP 随机振动 代理模型
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基于超声脉冲回波法的绝缘油击穿电压检测
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作者 刘宏 俞华 +2 位作者 王璇 梁基重 李帅 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期266-278,共13页
针对目前绝缘油电气与理化参量检测操作繁琐、实时性差的难题,提出了一种基于超声脉冲回波法与麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化随机森林算法(Random Forest,RF)的SSA-RF预测模型,对绝缘油击穿电压进行检测。首先,以STM3... 针对目前绝缘油电气与理化参量检测操作繁琐、实时性差的难题,提出了一种基于超声脉冲回波法与麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化随机森林算法(Random Forest,RF)的SSA-RF预测模型,对绝缘油击穿电压进行检测。首先,以STM32F407VGT6微控器为核心,搭建了绝缘油超声脉冲回波检测平台,以25#克拉玛依油为例,开展了油样加速热老化实验,并利用该平台采集油样的超声脉冲回波信号。然后,对回波信号进行时域和频域分析,得到162维超声回波信号特征参量,利用最大信息系数(Maximum Information Coefficient,MIC)进行特征参量筛选,获得与油样击穿电压强相关的82维特征参量。最后,构建了基于SSA-RF的绝缘油击穿电压检测模型,采用K折交叉验证进行训练,10次交叉验证的平均预测准确率为95.99%。测试集的预测准确率达到94.43%,相较于优化前的预测模型,其准确率提高了14.80个百分点。 展开更多
关键词 超声脉冲回波法 绝缘油 击穿电压 ssa-RF模型
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基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法
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作者 胡鑫 《计算机与现代化》 2020年第8期89-93,共5页
河流枯季径流量的实时变化影响着对其预测结果的精确性,为得到准确的预测结果,提高预测效率,提出一种基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法。采用SSA-PPR模型构建河流枯季径流量变化预测的大数据统计分析模型,采用量化统计特征... 河流枯季径流量的实时变化影响着对其预测结果的精确性,为得到准确的预测结果,提高预测效率,提出一种基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法。采用SSA-PPR模型构建河流枯季径流量变化预测的大数据统计分析模型,采用量化统计特征分析方法实现对径流量动态变化特征的挖掘,得到变化统计特征量,并结合模糊信息挖掘和自适应学习得到河流枯季径流量变化的动态解析结果。根据解析结果进行流量变化的动态分类识别,完成对河流枯季径流量变化的准确预测。仿真结果表明,本文方法的预测结果准确性较高,自适应性较好,且预测效率较高,有效提高了预测过程的收敛性,对量化分析河流枯季径流量变化具有很好的指导意义。 展开更多
关键词 ssa-PPR模型 河流枯季径流量 变化预测 自适应学习 统计分析 动态解析
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