基于特征选取与TSO-BP短期电力负荷预测研究

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作者 高昕 郑前东 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期57-63,共7页

目的为降低环境因素对电力负荷预测的影响以及提高短期负荷预测精度。方法提出一种结合皮尔逊相关系数(PCC)、主成分分析(PCA)、金枪鱼群优化算法(TSO)改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型。首先,为消除无关变量的影响,利用PCC进行特... 目的为降低环境因素对电力负荷预测的影响以及提高短期负荷预测精度。方法提出一种结合皮尔逊相关系数(PCC)、主成分分析(PCA)、金枪鱼群优化算法(TSO)改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型。首先,为消除无关变量的影响,利用PCC进行特征选取,挑选出与负荷预测有关的气象属性;其次,利用PCA提取气象特征序列中的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入维度,提高训练效率;最后,为解决传统BP神经网络在初始权重和阈值参数上具有随机性的问题,采用TSO来搜寻最优解代替随机参数,获得改进的模型。结果利用某一地区的电力负荷数据进行仿真分析,结果表明所构建模型预测平均绝对百分比误差达到了0.52%。结论证明了经特征选取与TSO优化后模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 特征选取 电力负荷预测 金枪鱼群算法 最优参数

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改进金枪鱼群优化算法的永磁同步电机多参数辨识

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作者 邵克勇 陈威杰 郝晓伟 《电机与控制应用》 2025年第10期1097-1107,共11页

【目的】针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难、辨识精度低的问题,提出了一种改进的金枪鱼群优化(TSO)算法,同时辨识PMSM多个参数。【方法】首先,采用拉丁超立方体采样(LHS)法对金枪鱼种群进行初始化,有效地避免了由随机初始化种群造... 【目的】针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难、辨识精度低的问题,提出了一种改进的金枪鱼群优化(TSO)算法,同时辨识PMSM多个参数。【方法】首先,采用拉丁超立方体采样(LHS)法对金枪鱼种群进行初始化,有效地避免了由随机初始化种群造成的金枪鱼初始种群聚集现象,增强了初始种群的多样性与均匀性;其次,为了改善算法在不同迭代阶段的寻优性能,采用动态非线性权重调整策略,使算法在迭代过程早期阶段有更强的全局搜索能力以更广泛地探索搜索空间,在迭代后期阶段有更强的局部搜索能力以精确地收敛到最优解;最后,采用高斯变异策略,使算法在寻优过程中能够有效地探索新的解空间,改善了算法易陷入局部最优的问题,提高了TSO算法的收敛精度。【结果】为了验证所提方法的有效性,分别在仿真软件和电机平台上进行了仿真和试验分析。仿真和试验结果显示,基于LHS、动态非线性权重调整和高斯变异的改进TSO算法与粒子群优化算法和TSO算法相比,在辨识PMSM电阻、电感和磁链过程中有更快的收敛速度和更高的收敛精度,且所有参数辨识误差均控制在0.89%范围内。【结论】改进TSO算法能够有效地对PMSM的电阻、电感和磁链进行同步辨识,并且显示出了更高的识别精度和良好的收敛特性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 金枪鱼群优化算法 参数辨识 高斯变异

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基于改进TSO算法的局部阴影下光伏阵列MPPT方法

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作者 刘实现 王宏华 《机械制造与自动化》 2025年第1期153-157,共5页

针对在局部阴影条件下,光伏阵列的传统最大功率点跟踪方法易陷入局部最优解的问题,采用改进的金枪鱼群优化算法对局部阴影下的最大功率点进行跟踪,该算法引入了Logistic混沌映射和莱维飞行。在光照突变的情况下,与基于相同光伏阵列模型... 针对在局部阴影条件下,光伏阵列的传统最大功率点跟踪方法易陷入局部最优解的问题,采用改进的金枪鱼群优化算法对局部阴影下的最大功率点进行跟踪,该算法引入了Logistic混沌映射和莱维飞行。在光照突变的情况下,与基于相同光伏阵列模型的传统金枪鱼群优化算法、PSO算法和扰动观察法相比,该算法有更快的搜索速度,较好的鲁棒性,能更准确地寻找局部阴影情况下的最大功率点。 展开更多

关键词 最大功率点跟踪 金枪鱼群算法 局部阴影 混沌映射 莱维飞行

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基于优化支持向量机的用户窃电行为识别方法 被引量：1

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作者 谢伟涛 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2025年第1期20-27,共8页

为了实现对用户窃电行为的精准识别,文章设计了一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的用户窃电行为识别方法。采用TSO算法对SVM的罚系数和核系数进行寻优搜索,以提升SVM... 为了实现对用户窃电行为的精准识别,文章设计了一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的用户窃电行为识别方法。采用TSO算法对SVM的罚系数和核系数进行寻优搜索,以提升SVM的性能,在此基础上构建了TSO-SVM模型。利用TSO-SVM模型对用户窃电行为进行识别,并将识别结果与其他模型进行对比。对比分析结果表明,TSO-SVM模型识别结果的平均准确率高达99.25%,相比其他模型具有更高的精度和更好的稳定性,验证了基于优化SVM的用户窃电行为识别方法的有效性。 展开更多

关键词 窃电行为 识别 支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于TSO-ELM模型的风电机组故障诊断

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作者 于旭 张丹 +4 位作者 高天尧 曾娜梅 何才炯 李彤 朱宇婷 《新能源科技》 2025年第4期34-40,共7页

高效的风电机组故障识别方法有助于降低风电运维成本。针对极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)参数配置失当可能引发分类精度下降的问题,文章提出一种融合金枪鱼群优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)的TSO-ELM模型。该模... 高效的风电机组故障识别方法有助于降低风电运维成本。针对极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)参数配置失当可能引发分类精度下降的问题,文章提出一种融合金枪鱼群优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)的TSO-ELM模型。该模型通过智能优化ELM的权值与偏置参数,显著提升了故障诊断的可靠性。对风电机组运行数据预处理以及特征提取后构建故障库,与不同模型精度做对比。实验结果表明,基于TSO-ELM模型的分类准确度较传统ELM及其两种智能优化改进模型均有显著提升,特别是在复杂工况下展现出更强的模式识别能力,验证了其在提高机组故障诊断精确度方面该优化方法的有效性。 展开更多

关键词 风电机组 极限学习机 故障诊断 金枪鱼群优化算法 参数优化

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基于数据预处理的小样本开关磁阻电机智能方法建模

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作者 赵燕 朱景伟 任萍 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期85-95,共11页

针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降... 针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降低整体建模难度;对数据进行近似线性化处理,大幅降低小角度下的建模难度。然后,将预处理过的数据作训练集,利用金枪鱼群算法优化的最小二乘支持向量机得到精确的磁链模型。最后,利用此模型和遗传算法优化的反向传播神经网络建立准确的电机本体模型。不同工作模式下的硬件实验结果验证了所提建模方法的有效性。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 非线性建模 数据预处理 小样本 最小二乘支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于金枪鱼群算法优化BP神经网络的出水COD浓度预测

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作者 杨文浩 郑明德 黎恒 《工业控制计算机》 2025年第3期123-125,共3页

出水COD是污水处理的一个重要指标,它决定了污水处理排放的质量与安全。现阶段污水处理厂生产运营的管理方式仍然需要凭借先验知识,需依靠人工实践完成生产活动,导致管理方式粗犷、能源药剂浪费。提出一种基于金枪鱼群算法优化BP神经网... 出水COD是污水处理的一个重要指标,它决定了污水处理排放的质量与安全。现阶段污水处理厂生产运营的管理方式仍然需要凭借先验知识,需依靠人工实践完成生产活动,导致管理方式粗犷、能源药剂浪费。提出一种基于金枪鱼群算法优化BP神经网络的污水处理出水COD预测方法,并对其预测结果的准确性进行了评估。表明该模型可以较为准确地预测出水COD浓度,并且模型训练时的迭代次数少,拥有良好的泛化能力,为污水处理的出水水质预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 COD预测 机器学习 污水处理

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基于改进金枪鱼群算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：3

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作者 吴继春 张斋武 +2 位作者 杨永达 张平 范大鹏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4292-4301,共10页

针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自... 针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自适应阈值来提高算法的性能。该方法以6自由度串联机械臂为研究对象,建立时间优化目标数学模型,以3-5-3混合多项式插值函数为基础对其进行轨迹规划。实验结果表明,改进的金枪鱼群算法相比原始算法具有更高的寻优精度和更强的跳出局部最优解能力,其优化后得到的机械臂的位移、速度、加速度曲线平滑,无突变,从而表明改进的金枪鱼群算法能有效地实现机械臂时间最优轨迹规划。 展开更多

关键词 改进金枪鱼群算法 混沌种群初始化 莱维飞行 自适应阈值 轨迹规划

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基于改进金枪鱼群算法PMSM自抗扰控制 被引量：2

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作者 阎馨 李文磊 +1 位作者 屠乃威 侯利民 《电力电子技术》 2024年第1期27-31,35,共6页

针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提... 针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提出了一种改进fal函数,减小了系统的高频抖振。其次,由于ADRC中参数多且不易整定,利用ITSO算法对参数进行寻优整定。为了避免电流环在采用比例积分(PI)控制时电流控制存在抗负载能力差、响应速度慢等问题,将降低电感权值后的改进型无差拍预测控制应用到电流环。最后,进行仿真和半实物实验验证,结果表明所提控制策略具有良好的系统响应和控制精度,明显提高了系统的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 自抗扰控制 金枪鱼群优化算法

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基于网络搜索数据的GDP组合预测研究

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作者 王书平 卢子晗 冀承秀 《黑龙江科学》 2024年第8期44-48,共5页

网络搜索数据(Web Search Data, WSD)是研究宏观经济现象的重要微观信息依据。从需求、供给与政策环境等方面选取和筛选关键词来合成网络搜索指数,采用金枪鱼群(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法优化的最小二乘支持向量回归(Least Squ... 网络搜索数据(Web Search Data, WSD)是研究宏观经济现象的重要微观信息依据。从需求、供给与政策环境等方面选取和筛选关键词来合成网络搜索指数,采用金枪鱼群(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法优化的最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression, LSSVR)模型,对GDP进行预测。结果表明,网络搜索指数与GDP具有强相关性,合成的网络搜索指数能较好地反映GDP的波动走势;网络搜索数据的加入使得预测结果呈现出强时效性,预测效果及预测精度都取决于对最优模型的选择,引入参数智能优化算法可提高模型的预测性能。提出的TSO-LSSVR&WSD模型充分利用网络搜索数据及组合预测优势,提高了GDP的预测精度和时效性,可应用于宏观经济指标预测中。 展开更多

关键词 GDP预测 组合预测 网络搜索数据 金枪鱼群算法 LSSVR模型

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基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划 被引量：1

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作者 孙曦 刘峰 薛晓 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期45-51,80,共8页

金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优... 金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。 展开更多

关键词 航迹规划 金枪鱼优化算法 对立学习 透镜成像 代价函数

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基于改进分数阶快速终端滑模的APF优化控制研究 被引量：1

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作者 虞忠明 陈科宇 +3 位作者 陆柯彤 张宇 孙跃 戴欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期123-132,共10页

电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑... 电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑模控制(improved fractional-order fast terminal sliding mode control, IFOFTSMC)策略。首先,搭建三相并联型APF的数学模型,并考虑其参数扰动。其次,提出一种改进的分数阶快速终端滑模控制策略,其中滑模面采用分数阶快速终端滑模与分数阶PI相结合,并进行了有限时间分析,趋近律采用指数趋近律和幂次趋近律相结合,同时以反双曲正弦函作为切换项。然后,利用TSO算法对所设计控制器的参数和阶次进行优化并获得最优解。最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性。此外,经与相关文献比较进一步证实了所提优化控制算法不仅可以获得最优控制参数和最优分数阶阶次,使系统在有限时间内到达稳定,还能使APF具有更好的电流跟踪性能、滤波效果和更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 有源电力滤波器 分数阶快速终端滑模控制 金枪鱼群优化算法 有限时间稳定 谐波治理

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基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法 被引量：2

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作者 陈晓华 吴杰康 +4 位作者 龙泳丞 王志平 蔡锦健 杨宜豪 周旭展 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期1-5,共5页

针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 极限学习机 电力需求预测 平均绝对百分比误差 均方根相对误差

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基于混沌映射的改进金枪鱼群优化算法对比研究 被引量：7

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作者 尹萍 谈果戈 +3 位作者 宋伟 谢涛涛 姜建彪 宋洪圆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期261-270,共10页

Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna S... Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)作为基础算法,根据混沌映射具有的遍历性、随机性等特点,提出了基于混沌映射的种群初始化优化方案。选择目前研究中普遍涉及的Tent、Logistic等多种混沌映射,分别对金枪鱼种群进行初始化,以提高初始种群的多样性。通过一系列基准测试函数进行仿真实验,对比基于不同混沌映射的改进金枪鱼群优化算法的实验结果,证明了基于混沌映射的优化方案可以有效提高原始TSO算法的收敛速度和寻优精度。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 混沌映射 群智能优化算法 基准测试函数 Kubernetes

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基于TSO-LSTM神经网络的股票收益率均值预测模型及其在智能投资中的应用

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作者 刘和扬 申飞飞 杨柳 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期101-111,共11页

根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情... 根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情况的分布鲁棒模型得到投资方案.该模型提出的方案在未来前10 d的收益明显高于直接使用历史均值的分布鲁棒模型,亏损天数少于直接使用历史均值的分布鲁棒模型和平均分配资金的方案.同时该文提出的决策系统随着时间的推移,可以通过更新历史数据重新训练LSTM网络,使得模型保持良好的效果.TSO-LSTM神经网络能有效地抓住股票收益率的历史数据特征,实时动态地为投资者提供良好的投资决策. 展开更多

关键词 LSTM神经网络 分布鲁棒投资组合优化 金枪鱼群优化算法 CVaR模型约束

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应用TSO-SVM模型分析区域水-土-能源-粮食耦合系统风险

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作者 刘东 张晓建 +2 位作者 张亮亮 李佳民 赵丹 《东北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期232-250,共19页

针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈... 针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈尔滨地区WLEF耦合系统风险时序变化呈先持续下降后渐趋平稳的特征,空间变化呈中西部高、西南部与东北部低的分布格局。依据TSO-SVM内置的权重系数计算得出,有效灌溉面积占比、城市化率、城镇居民人均纯收入、单位GDP能耗、人均粮食产量、万元工业增加值用水量、单位面积化肥施用量为WLEF耦合系统风险特征的关键驱动因子。与传统支持向量机模型(SVM)和基于粒子群算法改进的支持向量机模型(PSO-SVM)相比,研究提出的TSO-SVM模型均方误差分别降低76.47%和33.33%、平均绝对误差分别降低30.65%和8.51%,平均绝对百分比误差分别降低37.04%和15.00%、决定系数分别降低1.19%和0.35%、合理性系数与稳定性系数也均为最高,综合说明TSO-SVM模型在评估精度、拟合性能、合理性、稳定性等方面均更具优势。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 支持向量机模型 水-土-能源-粮食耦合系统 风险测度

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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型 被引量：1

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作者 张雨晨 戴贤春 +2 位作者 刘敬辉 李秋芬 代成烨 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页

针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。 展开更多

关键词 动车组牵引系统 故障率预测 组合模型 BP模型 金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型

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基于LTSO-VP&O算法的光伏系统MPPT控制 被引量：2

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作者 樊立萍 史斌 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期120-127,共8页

针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的... 针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的可能性;设计随功率特性斜率变化而变化的步长更新律对常规扰动观测法进行改进,提高最大功率跟踪速度;融合莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法构建混合优化算法,进一步提高跟踪精度与速度,并抑制扰动信号影响。仿真实验结果表明,本文所提出的算法在均匀全光照、静态局部遮阴、动态局部遮阴3种光照条件下的寻优时间和跟踪误差分别为0.036 s和0%、0.04 s和1.06%、0.05 s和1.06%,均优于其他对比算法,并且更加精准且快速的实现光伏系统的最大功率跟踪。 展开更多

关键词 光伏阵列 局部遮阴 最大功率点追踪 金枪鱼群优化算法 莱维飞行

原文传递

基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究 被引量：3

19

作者 王华秋 李乐天 《计算机测量与控制》 2024年第1期201-208,216,共9页

为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利... 为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并对各机组的能效比(COP)进行预测,同时使用MSTSO算法对网络的初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果;提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型,对多台冷水机组的部分负荷率(PLR)进行合理分配与优化;实验结果表明,优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度,MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率;因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。 展开更多

关键词 多冷水机组 负荷分配 金枪鱼优化算法 双向长短期记忆网络 能耗优化

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基于金枪鱼群优化算法的光伏MPPT控制策略研究 被引量：8

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作者 孙淑琴 李丞 +1 位作者 李再华 祁鑫 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第9期1202-1206,共5页

光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收... 光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收敛速度快。仿真实验表明:在静态和动态阴影条件下,金枪鱼群优化MPPT算法都可高精度、快速追踪到最大功率点。相比于灰狼MPPT算法和改进蝴蝶MPPT算法,其在动态阴影下的仿真结果表明金枪鱼群MPPT算法具有更高的精度、更小的振荡和更快的收敛速度,其追踪精度高达99.9%,收敛仅用0.28 s。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 最大功率点跟踪 局部阴影 光伏发电

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