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基于多特征融合和WOA-SVM算法的低压台区户变关系识别方法
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作者 曾通 李文鹏 +3 位作者 杨燚莹 王冬阳 林杰 王辉 《电力信息与通信技术》 2025年第8期82-90,共9页
低压配电网的户变关系指的是用户电表与配电变压器之间的连接关系,其对于实现线损分析、故障诊断、窃电预警、需求响应等应用功能有重要意义,针对当前低压配网户变关系有误以及识别准确率低的问题,文章提出了一种基于多特征融合和基于... 低压配电网的户变关系指的是用户电表与配电变压器之间的连接关系,其对于实现线损分析、故障诊断、窃电预警、需求响应等应用功能有重要意义,针对当前低压配网户变关系有误以及识别准确率低的问题,文章提出了一种基于多特征融合和基于鲸鱼优化算法的支持向量机(whale optimization algorithm-support vector machine,WOA-SVM)低压台区户变关系识别方法。首先基于电流相似机理和电压相似机理,提出电气特征关联度计算方法,融合多特征形成电气特征关联度特征向量。其次,根据鲸鱼算法优化支持向量机,建立基于WOA-SVM算法的户变关系识别模型,可快速准确识别用户连接变压器关系。最后,在试验配电台区验证了所提方法,户变关系识别准确率达到100%,能够准确有效地识别低压配网户变关系。 展开更多
关键词 低压配电网 户变关系 电气特征关联度 多特征融合 woa-svm
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基于WOA-SVM算法的矿井水源识别——以东坡矿为例
2
作者 刘凯祥 王利新 +3 位作者 李哲 史海峰 冯洁 王颂 《中国煤炭地质》 2025年第7期59-63,共5页
针对矿井水源识别中传统模型参数优化效率低、复杂地质条件下预测准确率不足的问题,以平朔矿区东坡矿为研究对象,基于其构造复杂的水文地质特征,构建了融合鲸鱼优化算法(WOA)与支持向量机(SVM)的矿井水源识别模型。通过系统采集老空水(4... 针对矿井水源识别中传统模型参数优化效率低、复杂地质条件下预测准确率不足的问题,以平朔矿区东坡矿为研究对象,基于其构造复杂的水文地质特征,构建了融合鲸鱼优化算法(WOA)与支持向量机(SVM)的矿井水源识别模型。通过系统采集老空水(42组)、煤系地层砂岩裂隙水(41组)及奥灰水(29组)共112组水化学样本,对TDS、Ca^(2+)、SO_(4)^(2-)等8项关键指标进行Z-Score标准化处理,利用WOA仿生智能机制全局寻优SVM惩罚因子(C)与核函数参数(g),突破传统网格搜索的局部最优限制。交叉验证结果表明:WOA-SVM模型预测准确率达75%,较传统SVM与BP神经网络模型(准确率41.7%)明显提升。研究表明,基于仿生智能的WOA-SVM模型可有效提升矿井水源识别中参数优化效率与预测准确率,为矿井水害防治提供了技术支撑。 展开更多
关键词 矿井水源识别 woa-svm模型 水化学特征 平朔矿区
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基于IWOA-SVM质量预测的木材钻削加工参数优化研究 被引量:1
3
作者 苏顺兰 袁媛 《机械设计与制造工程》 2025年第6期16-20,共5页
为提高木材钻削加工精度,提出一种基于IWOA-SVM质量预测的木材钻削加工参数优化方法。首先,引入自适应惯性权重改进鲸鱼优化算法(WOA),得到IWOA;然后,利用IWOA对支持向量机(SVM)的惩罚因子和核宽度进行寻优,以提高SVM对木材钻削加工质... 为提高木材钻削加工精度,提出一种基于IWOA-SVM质量预测的木材钻削加工参数优化方法。首先,引入自适应惯性权重改进鲸鱼优化算法(WOA),得到IWOA;然后,利用IWOA对支持向量机(SVM)的惩罚因子和核宽度进行寻优,以提高SVM对木材钻削加工质量的预测精度;最后,以最小化圆柱度误差和无效厚度为目标函数,结合IWOA-SVM的加工预测结果,采用粒子群算法对目标函数进行求解。结果表明,该方法可提高钻削加工主轴转速和进给速度,降低木材圆柱度误差和无效厚度,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 木材钻削 加工质量 鲸鱼优化算法 支持向量机算法 粒子群算法
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基于WOA-SVM的引水隧洞岩爆烈度评估模型 被引量:10
4
作者 靳春玲 姬照泰 +2 位作者 贡力 安祥 周一 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期41-48,共8页
为减少引水隧洞施工过程中岩爆事故的发生,在施工前做好岩爆烈度评估,选取4项评价指标作为岩爆的评价指标,分别为:岩石单轴饱和抗压强度R_(c)、岩石单轴抗拉强度R_(t)、围岩最大切向应力σ_(θ)和岩石弹性能量指数W_(et);基于前人研究成... 为减少引水隧洞施工过程中岩爆事故的发生,在施工前做好岩爆烈度评估,选取4项评价指标作为岩爆的评价指标,分别为:岩石单轴饱和抗压强度R_(c)、岩石单轴抗拉强度R_(t)、围岩最大切向应力σ_(θ)和岩石弹性能量指数W_(et);基于前人研究成果,选取120组岩爆实例作为机器学习样本数据,构建基于鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)的评估模型;并以滇中引水工程香炉山深埋长引水隧洞为例进行岩爆烈度评估的验证。结果表明:机器学习可以较好避开人为因素,完全由数据驱动,WOA-SVM评估精度达到97.22%;经过对比,所构建的模型比PSO-SVM、GA-SVM和WOA-BP神经网络模型在评估精度、泛化程度上均更优;同时,WOA-SVM模型在处理岩爆问题上可以更好地捕捉岩爆等级与指标之间的联系。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 支持向量机(SVM) 引水隧洞 岩爆烈度 机器学习
原文传递
WOA-SVM算法在钛合金端铣刀具磨损预测的研究 被引量:8
5
作者 梁柱 宋小春 《机床与液压》 北大核心 2022年第15期166-174,共9页
针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征... 针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征作为监测特征,利用邻域保持嵌入(NPE)对监测特征实现降维,提高了WOA-SVM模型的建模效率。实验结果表明:在保证预测精度的前提下,NPE的使用使WOA-SVM的建模时间减少了90%以上;与PSO-SVM和GSA-SVM等常用方法相比,WOA-SVM具有较高的预测精度,建模时间减少了30%以上;所建模型能有效预测钛合金加工刀具的磨损状态。 展开更多
关键词 刀具磨损估计 邻域保持嵌入(NPE) 支持向量机(SVM) 钛合金 鲸鱼优化算法(WOA)
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基于VMD和WOA-SVM的变压器绕组松动故障诊断 被引量:11
6
作者 薛健侗 马宏忠 《电机与控制应用》 2023年第8期84-90,共7页
为了更加准确有效地诊断变压器绕组松动故障,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)的变压器绕组松动故障诊断方法。首先,对某10 kV变压器进行模拟故障试验,测量其振动信号;随后,采用VMD将非平稳的振动信号分... 为了更加准确有效地诊断变压器绕组松动故障,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)的变压器绕组松动故障诊断方法。首先,对某10 kV变压器进行模拟故障试验,测量其振动信号;随后,采用VMD将非平稳的振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),并计算各层IMF的能量熵,构成特征向量;最后,将特征向量输入鲸鱼算法(WOA)优化的支持向量机(SVM)中训练出分类模型,实现变压器绕组松动故障诊断。结果表明,所提方法适用于变压器绕组松动故障诊断,并且相较于传统的改进SVM分类模型,所提方法的故障识别准确率更高。 展开更多
关键词 变压器绕组松动 振动信号 变分模态分解 鲸鱼优化支持向量机 故障诊断
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基于WOA-SVM的智能变电站二次系统故障参数映射模型 被引量:12
7
作者 郑翔 杜奇伟 +3 位作者 阮黎翔 王海园 周坤 王义波 《浙江电力》 2024年第1期36-44,共9页
目前通过人工分析大量运行信息难以快速精确定位智能变电站二次系统故障,无法适应智能电网高可靠性运行要求。为此,提出一种智能变电站二次系统故障参数映射模型。首先根据特征信息建立故障定位推理知识库,对故障类型进行编码。然后基... 目前通过人工分析大量运行信息难以快速精确定位智能变电站二次系统故障,无法适应智能电网高可靠性运行要求。为此,提出一种智能变电站二次系统故障参数映射模型。首先根据特征信息建立故障定位推理知识库,对故障类型进行编码。然后基于智能变电站的历史运行数据构建模型训练集,引入多分类器对SVM(支持向量机)算法进行改进,用WOA(鲸鱼优化算法)优化其参数,以设备状态为输入,二次系统故障类型为输出,建立了智能变电站二次系统设备参数与运行状态之间的映射关系。最后以实际数据作为测试集对所提模型进行检验,证明了此故障参数映射模型的有效性。 展开更多
关键词 智能变电站 二次系统 故障参数映射 鲸鱼优化算法 支持向量机
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一种基于KPCA-WOA-SVM火控系统故障诊断方法 被引量:7
8
作者 李英顺 阚宏达 +1 位作者 王德彪 刘海洋 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2023年第4期14-19,共6页
针对目前坦克火控系统维修成本高、人力投入大、状态评估涉及指标多等问题,为了提高故障诊断的准确率并降低成本,提出了一种基于核主元分析和鲸鱼算法结合支持向量机的故障诊断方法。首先应用核主元分析对火控计算机的性能参数进行特征... 针对目前坦克火控系统维修成本高、人力投入大、状态评估涉及指标多等问题,为了提高故障诊断的准确率并降低成本,提出了一种基于核主元分析和鲸鱼算法结合支持向量机的故障诊断方法。首先应用核主元分析对火控计算机的性能参数进行特征提取,减少数据维度,其次应用鲸鱼优化算法参数寻优的支持向量机构建多分类的故障诊断模型,同时与遗传算法和粒子群算法优化的支持向量机进行对比,最后以火控计算机及传感器分系统的电源模块为研究对象进行实验验证。结果表明,该方法可以在较短时间内对火控系统的故障做到准确诊断,提高装备可靠性。 展开更多
关键词 火控系统 故障诊断 核主元分析 鲸鱼优化算法 支持向量机
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基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断 被引量:66
9
作者 赵春华 胡恒星 +2 位作者 陈保家 张毅娜 肖嘉伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期31-37,48,共8页
针对滚动轴承故障诊断问题,利用深度学习神经网络、鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量机(SVM)等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别相结合的故障诊断模型。先通过深度学习自适应提取故障频谱特征,并将其与数理统计方法提... 针对滚动轴承故障诊断问题,利用深度学习神经网络、鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量机(SVM)等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别相结合的故障诊断模型。先通过深度学习自适应提取故障频谱特征,并将其与数理统计方法提取的时域特征相融合,再通过WOA-SVM对融合后的联合特征进行故障诊断。该模型在对滚动轴承试验台的故障诊断中实现了不同工况下多种故障类型的可靠识别,并且在一定程度上提高了故障分类的准确性。为了验证WOA-SVM在深度学习提取特征的轴承故障识别中的可行性和有效性,对比了粒子群支持向量机和遗传支持向量机,结果表明WOA-SVM具有较高的收敛精度和收敛速度。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 支持向量机(SVM) 轴承故障 深度学习
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基于WOA-SVM模型的电磁继电器贮存寿命预测研究 被引量:4
10
作者 乔青云 王召斌 +1 位作者 刘百鑫 陈康宁 《电器与能效管理技术》 2023年第2期1-5,10,共6页
可靠预测弹用电磁继电器的贮存寿命,对国防系统的运行有着重要现实意义。为了提高弹用电磁继电器贮存寿命的预测精度,提出一种基于鲸鱼优化算法支持向量机(WOA-SVM)的预测模型。在传统的支持向量机(SVM)模型的基础上,引入鲸鱼优化算法(W... 可靠预测弹用电磁继电器的贮存寿命,对国防系统的运行有着重要现实意义。为了提高弹用电磁继电器贮存寿命的预测精度,提出一种基于鲸鱼优化算法支持向量机(WOA-SVM)的预测模型。在传统的支持向量机(SVM)模型的基础上,引入鲸鱼优化算法(WOA),对惩罚因子c和核函数参数g两个参数进行寻优,构建WOA-SVM预测模型,同时与基于飞蛾火焰优化算法支持向量机(MFO-SVM)模型和单一SVM模型进行对比研究。仿真结果表明,WOA-SVM预测模型对于弹用电磁继电器的贮存寿命预测结果更为准确,精度优于对比模型。 展开更多
关键词 贮存寿命预测 鲸鱼优化算法 支持向量机 接触电阻
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基于WOA-VMD与WOA-SVM的PMSM退磁故障诊断策略 被引量:5
11
作者 葛荣太 熊新红 +1 位作者 吴宇伦 冯伟 《自动化与仪表》 2023年第2期111-115,共5页
为解决高温和退磁磁场引起的永磁同步电机退磁问题,该文提出一种基于变模态分解和支持向量机的退磁故障诊断策略。首先分析了永磁同步电机退磁故障的故障机理和传播路径,并利用Matlab/Simulink建立了退磁故障模型;然后选取不同退磁程度... 为解决高温和退磁磁场引起的永磁同步电机退磁问题,该文提出一种基于变模态分解和支持向量机的退磁故障诊断策略。首先分析了永磁同步电机退磁故障的故障机理和传播路径,并利用Matlab/Simulink建立了退磁故障模型;然后选取不同退磁程度下的相电流信号作为故障信号,采用鲸鱼算法优化变模态分解(whale optimization algorithm variable mode decomposition,WOA-VMD)的方法提取退磁故障特征;最后利用鲸鱼算法优化支持向量机(whale optimization algorithm support vector machine,WOA-SVM)的方法对故障数据进行诊断分类,并与未优化的支持向量机和其他故障诊断算法对比,说明其有效性和准确性。 展开更多
关键词 退磁 鲸鱼算法 变模态分解 支持向量机
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基于IGM-WOA-SVM的埋地管道腐蚀深度预测技术研究 被引量:6
12
作者 李金松 赵元东 +2 位作者 宋明垚 田东海 梁昌晶 《石油工程建设》 2021年第6期1-6,共6页
为避免因腐蚀造成的油气管道泄漏,及时对管道进行维护和维修,利用灰色系统和SVM模型具有处理小样本、非线性数据的能力,对GM(1,1)模型的背景值和初始值进行改进,形成IGM(1,1)模型,将IGM(1,1)模型的预测结果作为WOA-SVM模型的输入变量,... 为避免因腐蚀造成的油气管道泄漏,及时对管道进行维护和维修,利用灰色系统和SVM模型具有处理小样本、非线性数据的能力,对GM(1,1)模型的背景值和初始值进行改进,形成IGM(1,1)模型,将IGM(1,1)模型的预测结果作为WOA-SVM模型的输入变量,将残差序列作为输出变量,形成WOA-SVM误差补偿器,并结合实例实现了对埋地管道腐蚀深度的预测。结果表明,使用传统GM(1,1)模型的平均相对误差为25.03%,IGM(1,1)模型的平均相对误差为6.86%,而IGM-WOA-SVM模型的预测效果最好,平均相对误差为1.21%,说明该模型对于腐蚀发展趋势的预测具有很好的适用性。研究结果可为管道延寿提供理论依据和实际参考。 展开更多
关键词 灰色系统 SVM WOA 腐蚀深度 预测技术
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基于鲸鱼优化支持向量机的柔性架空接触线测量方法
13
作者 许冀阳 吴学勤 《自动化技术与应用》 2026年第4期73-77,共5页
架空接触线的位置是否合理直接影响受电弓-接触线的接触工况,关系到受流稳定、磨耗以及列车供电与行驶安全,需要定期对其进行测量与调整。为了进一步提高柔性架空接触线识别方法的准确性,提出了一种基于线激光扫描技术的接触线测量方法... 架空接触线的位置是否合理直接影响受电弓-接触线的接触工况,关系到受流稳定、磨耗以及列车供电与行驶安全,需要定期对其进行测量与调整。为了进一步提高柔性架空接触线识别方法的准确性,提出了一种基于线激光扫描技术的接触线测量方法,用于获取接触线的导高、拉出值、磨耗深度。该方法利用面阵相机采集线激光在接触线表面的反射光斑图像并进行位置解算,然而吊弦等附属装置会导致图像中容易夹杂异常光斑干扰目标提取,导致测量数据失真。为了解决该问题,提出鲸鱼算法优化支持向量机算法(whales optimization algorithm and support vector machine,WOA-SVM)对线激光图像进行识别与粗定位,以锁定正常的接触线光斑区域,实现对架空接触线的位置测量。实验证明,WOA-SVM算法在接触线连通域识别中具有高可靠性,其准确度为99.86%,特异性为95.65%,可有效抑制异常光斑干扰,满足实际工程应用需求。 展开更多
关键词 架空接触线 线激光扫描 woa-svm HU矩 图像进识别 位置测量
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基于鲸鱼优化算法-支持向量机判别模型的风化基岩富水性评价:以神府煤田张家峁煤矿为例 被引量:2
14
作者 侯恩科 吴家镁 +1 位作者 杨帆 张池 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
为实现风化基岩含水层富水性的准确预测,以张家峁井田内的28组风化基岩抽水试验钻孔数据作为训练及验证样本,选取风化基岩的岩性组合指数、风化指数、厚度、岩芯采取率、埋深作为评价指标,提出基于鲸鱼优化算法-支持向量机(whale optimi... 为实现风化基岩含水层富水性的准确预测,以张家峁井田内的28组风化基岩抽水试验钻孔数据作为训练及验证样本,选取风化基岩的岩性组合指数、风化指数、厚度、岩芯采取率、埋深作为评价指标,提出基于鲸鱼优化算法-支持向量机(whale optimization algorithm-support vector machines,WOA-SVM)的风化基岩含水层富水性判别模型。该模型可对无抽水试验资料区域的风化基岩的富水性级别进行预测,综合利用井田内249组勘探钻孔的地质信息,实现井田的风化基岩富水性分区。研究表明,张家峁井田风化基岩整体富水性较弱,且空间分布不均;井田中部和乌兰不拉沟沿线的局部地区存在强富水性区域,但其分布范围较小,中西部和东南部有部分中等富水性区域,东北部及西南部区域几乎全为弱和极弱富水性。该方法预测的结果与实际较为吻合,研究成果可为矿井安全生产提供参考,也为风化基岩富水性预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 风化基岩 支持向量机(SVM) 鲸鱼优化(WOA) 富水性分区
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基于矿工视觉搜索模式的隐患识别结果预测模型研究
15
作者 田水承 林维 +2 位作者 王清焱 毛俊睿 马磊 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第8期3103-3111,共9页
为探究矿工视觉搜索模式对隐患识别的影响机制,通过设计开展隐患识别视觉认知试验,利用眼动仪获取矿工眼动数据。运用Mann-Whitney U检验矿工各项眼动特征的差异,揭示视觉搜索眼动特征对隐患识别结果的影响;优选9项眼动指标作为特征向量... 为探究矿工视觉搜索模式对隐患识别的影响机制,通过设计开展隐患识别视觉认知试验,利用眼动仪获取矿工眼动数据。运用Mann-Whitney U检验矿工各项眼动特征的差异,揭示视觉搜索眼动特征对隐患识别结果的影响;优选9项眼动指标作为特征向量,基于编辑最近邻规则欠采样与合成少数类过采样(Edited Nearest Neighbor-Synthetic Minority Oversampling Technique,ENN-SMOTE)算法、鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)参数调优的支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建矿工隐患识别结果预测模型。结果显示:(1)矿工视觉搜索模式对隐患识别结果存在显著影响,正确识别隐患需要更长的注视与扫视持续时间、更多的注视和访问次数、更频繁的区域转移、更高效的初步扫描;(2)首次注视时间与注视持续时间百分比对隐患识别结果预测模型的贡献为负,但可作为识别高隐患识别绩效群体的眼动特征指标之一;(3)构建的WOA-SVM矿工隐患识别结果分类模型准确率达90.17%,精确率和召回率均大于90%,模型具备较高预测准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 安全社会工程 视觉搜索模式 隐患识别 woa-svm模型 ENN-SMOTE算法
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基于TLBO-LIBSVM的联合收割机振动筛螺栓故障诊断 被引量:1
16
作者 李鹏程 顾新阳 +2 位作者 梁亚权 章浩 唐忠 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期28-33,42,共7页
联合收割机振动筛工作时的瞬时冲击与交变载荷易导致振动筛螺栓结构发生失效。为解决联合收割机振动筛螺栓故障诊断问题,提出了一种基于多元特征融合TLBO-LIBSVM的振动筛螺栓失效故障诊断方法,通过提取特征矩阵,分别将时域特征、频域特... 联合收割机振动筛工作时的瞬时冲击与交变载荷易导致振动筛螺栓结构发生失效。为解决联合收割机振动筛螺栓故障诊断问题,提出了一种基于多元特征融合TLBO-LIBSVM的振动筛螺栓失效故障诊断方法,通过提取特征矩阵,分别将时域特征、频域特征、WOA-VMD能量熵特征组合归一化得到多元融合高维特征矩阵,导入经验参数LIBSVM模型,得到的成功率分别为64.44%、74.44%、81.11%、90%。结果表明:随着特征矩阵维数不断增加,失效特征信息不断完善,识别成功率不断提升,也验证了联合收割机振动筛螺栓频域特征敏感性高于时域特征。通过运用TLBO算法对LIBSVM模型超参数进行优化,得到最佳参数组合下的识别成功率为98.89%,完成了联合收割机振动筛螺栓失效故障的高精度识别,可为联合收割机振动筛螺栓故障的精确诊断提供参考。 展开更多
关键词 振动筛螺栓 变分模态分解 鲸鱼优化算法 支持向量机模型 教与学优化算法 故障诊断
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基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用 被引量:19
17
作者 李慧 徐海亮 +1 位作者 王浩 李佳男 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第13期5284-5290,共7页
故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法(improved whale optimization algorithm-support vector mach... 故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法(improved whale optimization algorithm-support vector machine,IWOA-SVM),加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先,用反向学习策略(opposition-based learning,OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效地提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解;其次,引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力;最后,采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与其他3种做对比。结果表明,IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,在分类结果的准确性以及算法的鲁棒性方面优于其他算法。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 支持向量机(SVM) 故障分类 反向学习(OBL) 自适应权重因子
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基于WOA⁃SVM模型的爆破振动预测研究 被引量:11
18
作者 王鑫瑀 曹鹏飞 +1 位作者 肖一清 徐国权 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第4期48-51,共4页
将鲸鱼优化算法(WOA)与支持向量机(SVM)算法结合,建立了一个预测爆破振动的WOA⁃SVM混合模型,使用均方根误差和决定系数作为模型性能评价指标,基于司家营铁矿爆破振动数据,对比了WOA⁃SVM模型、SVM模型、萨道夫斯基模型和USBM模型的预测结... 将鲸鱼优化算法(WOA)与支持向量机(SVM)算法结合,建立了一个预测爆破振动的WOA⁃SVM混合模型,使用均方根误差和决定系数作为模型性能评价指标,基于司家营铁矿爆破振动数据,对比了WOA⁃SVM模型、SVM模型、萨道夫斯基模型和USBM模型的预测结果,综合评估结果表明,WOA⁃SVM模型在预测精度方面优于其他模型。 展开更多
关键词 爆破振动 预测 鲸鱼优化算法 支持向量机 司家营铁矿
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考虑施工参数影响的心墙砾石土渗透系数预测方法 被引量:4
19
作者 李晴 佟大威 +2 位作者 余佳 王佳俊 王星 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期92-97,共6页
针对当前心墙砾石土渗透系数预测研究仅考虑料源参数,而少数考虑了施工质量的单一预测模型存在预测误差大、数据特征获取不全面的问题,构建了综合考虑施工质量和料源参数的BPNN-WOA-SVM渗透系数组合预测模型。该模型通过引入鲸鱼优化算... 针对当前心墙砾石土渗透系数预测研究仅考虑料源参数,而少数考虑了施工质量的单一预测模型存在预测误差大、数据特征获取不全面的问题,构建了综合考虑施工质量和料源参数的BPNN-WOA-SVM渗透系数组合预测模型。该模型通过引入鲸鱼优化算法(WOA)解决支持向量机(SVM)参数选择困难的问题,通过最大信息熵原理综合了BP神经网络(BPNN)较强的自适应能力以及鲸鱼优化支持向量机算法(WOA-SVM)良好的回归性能、适用小样本的优点。工程实例应用表明,构建的组合预测模型与单一预测模型相比,降低了均方误差、平均绝对误差和相对分析误差,提高了预测精度和收敛速度,在心墙砾石土渗透系数预测方面具有较强的优越性。 展开更多
关键词 心墙砾石土 渗透系数 施工质量 鲸鱼优化支持向量机算法 BP神经网络 组合预测模型
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基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断 被引量:16
20
作者 李国友 杨梦琪 +2 位作者 杭丙鹏 李晨光 王维江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期177-184,共8页
针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分... 针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型。首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数进行优化,根据全局最佳适应度函数值,构建故障数据分类模型;最后,将属性约简后的数据集输入到鲸鱼优化的支持向量机故障分类模型中,实现化工过程的故障诊断。利用田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程对构建的FRS-WOA-SVM故障分类模型进行测试及比较。结果表明,该方法故障诊断准确率高、诊断速度快,可以有效地对化工过程中的故障做出诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 鲸鱼优化算法(WOA) 模糊粗糙集(FRS) 支持向量机(SVM) 属性约简 田纳西-伊斯曼(TE)过程
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