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参数优化的Elman神经网络模型在杆状地物点云分类中的应用
1
作者 蒲仕权 孟祥龙 《测绘与空间地理信息》 2026年第1期188-190,194,共4页
针对传统车载激光点云杆状物提取方法存在的问题,本文提出一种新的杆状物分类法,主要实现途径为:根据不同地物种类点云空间分布特征差异确定聚类单元特征向量;其次,结合遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优势构建组合参数优化模型,将组合... 针对传统车载激光点云杆状物提取方法存在的问题,本文提出一种新的杆状物分类法,主要实现途径为:根据不同地物种类点云空间分布特征差异确定聚类单元特征向量;其次,结合遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优势构建组合参数优化模型,将组合参数优化模型用于Elman神经网络参数寻优并训练模型。使用训练好的模型提取杆状物,试验结果表明,本文方法能够有效识别与区分杆状地物,分类精度在90%以上,验证了方法的可靠性。 展开更多
关键词 杆状地物 ELMAN神经网络 遗传算法 粒子群算法 特征值
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多策略融合的改进海洋捕食者算法及其应用
2
作者 倪云峰 张定坤 +1 位作者 王静 郭苹 《计算机与数字工程》 2025年第4期984-988,1050,共6页
为了解决局部通风机根据下一时刻需风量提前进行风速调整问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法MMPA(Modified Marine Predators Algorithm)优化的Elman神经网络方法进行需风量预测。首先,利用混沌映射初始化种群以改善群体位置的不均匀... 为了解决局部通风机根据下一时刻需风量提前进行风速调整问题,提出一种基于改进海洋捕食者算法MMPA(Modified Marine Predators Algorithm)优化的Elman神经网络方法进行需风量预测。首先,利用混沌映射初始化种群以改善群体位置的不均匀性,引入反向学习对每次迭代前的个体进行反向操作,迭代中后期对猎物矩阵引入差分操作,并选择若干测试函数对其进行测试。其次,采用改进后的海洋捕食者算法优化Elman神经网络中的初始权值和阈值,提高需风量预测结果的精度。结果表明,MMPA-Elman神经网络模型预测精度更高,实现了风量的准确预测,为煤矿安全生产提供了保障。 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 ELMAN神经网络 需风量预测
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基于双重注意力IJAYA-Elman的高炉煤气柜位预测
3
作者 吴定会 朱勇 +1 位作者 范俊岩 汪晶 《控制工程》 北大核心 2025年第3期385-393,共9页
针对钢铁企业的高炉煤气柜位数据噪声含量大,波动因素多,难以准确预测的问题,提出一种基于双重注意力机制和改进JAYA(improved JAYA,IJAYA)算法优化Elman回归神经网络(Elman neural network,ENN)的高炉煤气柜位预测方法。首先,通过奇异... 针对钢铁企业的高炉煤气柜位数据噪声含量大,波动因素多,难以准确预测的问题,提出一种基于双重注意力机制和改进JAYA(improved JAYA,IJAYA)算法优化Elman回归神经网络(Elman neural network,ENN)的高炉煤气柜位预测方法。首先,通过奇异谱分析对数据进行降噪处理,消除噪声干扰;然后,提出采用特征和时间双重注意力机制,动态挖掘高炉煤气柜位和输入特征间的潜在相关性,并提出一种改进的JAYA(IJAYA)算法优化ENN的初始权值和初始阈值,解决训练过程中容易陷入局部最优的问题;以某钢铁企业2种典型场景下的实际生产数据为样本,对所提出方法的预测精度进行验证和对比分析。仿真结果表明,所提方法的预测精度能够达到93.14%。 展开更多
关键词 高炉煤气柜位预测 ELMAN神经网络 JAYA算法 注意力机制 奇异谱分析
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生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法
4
作者 韦吉月 张峰 +2 位作者 孟祥艳 赵黎 李帅 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期25-30,共6页
为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进... 为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进行融合,构建一个位置感知特征库,从而提升特征表达能力和丰富度,以此来提高模型的位置感知精度;最后,采用蜣螂优化(DBO)算法优化Elman神经网络的拓扑结构和权重参数,以解决传统Elman神经网络在室内位置感知中容易陷入局部最优的问题,并加速收敛速度和增强泛化性能。实验结果表明:在4 m×3.5 m×3 m的立体空间内,所提算法平均定位误差为0.21 m,平均定位误差小于0.4 m的概率达到91.3%,相较于Elman算法,定位精度提高了22.3%。 展开更多
关键词 室内可见光位置感知 视觉成像 蜣螂优化算法 ELMAN神经网络
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IWOA-Elman神经网络及其在充填体强度预测中的应用
5
作者 高浩然 刘洪磊 +1 位作者 车德福 兰天行 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期125-133,共9页
矿山充填体单轴抗压强度是保障采场稳定性的关键指标,针对传统试验测定耗时低效的问题,为实现高效精准预测,提出一种融合混沌映射、自适应权重和Levy飞行的改进鲸鱼优化算法(IWOA).采用IWOA优化Elman神经网络的权值与阈值,构建IWOA-Elma... 矿山充填体单轴抗压强度是保障采场稳定性的关键指标,针对传统试验测定耗时低效的问题,为实现高效精准预测,提出一种融合混沌映射、自适应权重和Levy飞行的改进鲸鱼优化算法(IWOA).采用IWOA优化Elman神经网络的权值与阈值,构建IWOA-Elman预测模型.基于某矿山充填体配比数据,以水泥、粉煤灰和尾砂质量分数为输入,抗压强度为输出,训练并测试模型.与Elman,PSO-Elman及WOA-Elman模型对比结果表明,IWOA收敛性能更优;IWOA-Elman模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.0507和3.3269,精度更高.该模型对充填体强度预测及智能化充填设计具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 智能化充填 改进鲸鱼优化算法 ELMAN神经网络 IWOA-Elman预测模型 充填体强度预测
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基于Elman神经网络和SSA-BP神经网络的空气质量指数预测类比研究
6
作者 尤游 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 2025年第4期67-75,共9页
针对空气质量预测中监测数据的动态性以及BP神经网络训练的局限性等问题,依次提出Elman神经网络和SSA-BP神经网络来优化模型.首先基于空气质量数据的动态变化特征,通过构建Elman神经网络来优化BP算法,其优势在于增加的承接层可以作为延... 针对空气质量预测中监测数据的动态性以及BP神经网络训练的局限性等问题,依次提出Elman神经网络和SSA-BP神经网络来优化模型.首先基于空气质量数据的动态变化特征,通过构建Elman神经网络来优化BP算法,其优势在于增加的承接层可以作为延时算子来存储记忆信息,提升了动态数据处理的敏感度.其次利用麻雀搜索算法(SSA)优化BP网络,通过全局寻优获得最佳权阈值,避免了BP网络初始权阈值选取的随机性,解决了其局部极小化问题,并提升了网络收敛速度.最后以合肥市为例进行仿真实验,得出结论:SSA-BP神经网络的MAE、MSE、RMSE和MAPE四个预测评价指标最优,其次是Elman神经网络,最后是BP神经网络.说明上述两种优化模型为空气质量预测提供了新思路,具有一定的可行性. 展开更多
关键词 空气质量指数 ELMAN神经网络 麻雀搜索算法 SSA-BP神经网络 预测精度
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基于PSO-ChOA-Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断 被引量：1
7
作者 尹文海 杨志勇 +1 位作者 尚前明 杨安邦 《船海工程》 北大核心 2025年第4期127-133,140,共8页
针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处... 针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处理,以消除不同量纲和数量级数据间的干扰;构建Elman神经网络模型,并使用PSO和ChOA算法对网络的参数进行优化,以提升模型性能。文中详细介绍了Elman神经网络的结构和数学模型,以及PSO和ChOA算法的原理和改进措施。通过Matlab平台的模拟实验,对比标准Elman神经网络和改进后的PSO-ChOA-Elman神经网络在故障诊断中的性能。结果显示,改进后的模型故障诊断的准确率达到99.4%,明显优于原始模型的94.01%,同时具有更高的稳定性和更快的收敛速度。所提出的基于PSO-ChOA-Elman神经网络的故障诊断方法有效地提高了船舶柴油机故障诊断的准确性和效率,为船舶柴油机的健康管理和故障预防提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 ELMAN神经网络 粒子群优化算法 黑猩猩优化算法
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基于KNN-LASSO-PPC法的改进BitCN-LSTM短期光伏功率预测
8
作者 贺宇轩 王锟 +2 位作者 曾进辉 刘颉 周武定 《电子测量技术》 北大核心 2025年第15期42-51,共10页
针对光伏出力受天气条件随机性和波动性影响的特点,提出一种基于KNN-LASSO-PCC法的改进BitCN-LSTM神经网络短期光伏功率预测方法。首先,采用KNN对数据集进行清洗,再结合LASSO与PCC进行多层特征筛选;然后,在传统BitCN-LSTM方法基础上加入... 针对光伏出力受天气条件随机性和波动性影响的特点,提出一种基于KNN-LASSO-PCC法的改进BitCN-LSTM神经网络短期光伏功率预测方法。首先,采用KNN对数据集进行清洗,再结合LASSO与PCC进行多层特征筛选;然后,在传统BitCN-LSTM方法基础上加入GRU与Elman神经网络,其中,GRU解决长时间依赖问题和参数优化问题,Elman网络增强局部时序建模和记忆能力;最后,在多层特征筛选下选取直角辐射、散角辐射、气温和湿度作为输入变量,选取光伏电站各时段发电功率的预测值作为最终输出,进行为期1~3天间隔15 min进行一次预测的仿真,所得的最优评估指标平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差分别为9.9763%、1.7029%和10.6267%,训练时间和最优测试时间分别为181.3051 s和0.058932 s,相较于其他常见的短期光伏预测模型精度更高,速度更快。 展开更多
关键词 光伏功率预测 多层特征筛选 K近邻算法 埃尔曼网络 门控循环单元
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基于PSO改进Elman神经网络的爆破振动速度预测研究
9
作者 王建胜 《矿业工程》 2025年第4期92-95,101,共5页
为提高爆破振动速度预测精度,采用PSO算法改进Elman神经网络权值和阈值的方法,以某露天矿山实测爆破振动数据为例,建立了PSO改进Elman爆破振动速度预测模型。研究结果表明,PSO-Elman预测模型的精度明显高于Elman模型,水平径向的PSO-Elma... 为提高爆破振动速度预测精度,采用PSO算法改进Elman神经网络权值和阈值的方法,以某露天矿山实测爆破振动数据为例,建立了PSO改进Elman爆破振动速度预测模型。研究结果表明,PSO-Elman预测模型的精度明显高于Elman模型,水平径向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为10.99%和50.53%,水平切向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为12.8%和50.64%,垂直方向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为11.5%和32.83%,说明采用PSO方法可以有效提高Elman神经网络的预测精度,该方法可以应用于露天矿爆破振动速度预测。 展开更多
关键词 爆破振动 PSO算法 ELMAN神经网络 预测
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基于SSA-Elman神经网络的爆破振动速度预测 被引量：1
10
作者 王晗 闫鹏 +3 位作者 张云鹏 巩瑞杰 袁腾 杨曦 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期140-150,共11页
为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结... 为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结果表明,与Elman神经网络预测模型相比,X、Y以及Z方向的爆破振动速度SSA-Elman神经网络预测模型的预测值和实测值更接近,均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)较小,S_(RMSE)分别减少了54.2%、9.3%、34%,S MAE分别减少了50%、5.7%、21%,说明采用SSA优化Elman神经网络权值和阈值的方法,可以提高Elman神经网络预测模型的精度。 展开更多
关键词 爆破振动预测 ELMAN神经网络 麻雀搜索(SSA)算法 灰色综合关联度分析
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高压开关柜温度PCA/GA-Elman预测分析及性能评估
11
作者 陈炳贵 王海霞 +1 位作者 唐玲玲 李明 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第11期125-128,共4页
结合高压开关柜温度预测的情况,采用突变敏感度更大的Elman网络并通过PCA对变量集进行降维,通过GA算法计算得到网络权值与阈值,使网络更快完成收敛,提升预测性能,由此达到准确预测高压开关柜温度的效果,充分故障识别能力。研究结果表明... 结合高压开关柜温度预测的情况,采用突变敏感度更大的Elman网络并通过PCA对变量集进行降维,通过GA算法计算得到网络权值与阈值,使网络更快完成收敛,提升预测性能,由此达到准确预测高压开关柜温度的效果,充分故障识别能力。研究结果表明:经过20代进化后,形成了具有良好收敛性的种群,表明此时已获得最优模型。对Elman神经网络模型完成优化后,达到了理想的拟合程度。各项指标可知预测模型具备理想的分析性能,符合设计要求。以这里模型获得的指标都比文献[10]更小,可以推断这里设计的模型具备更高的精度。以新模型则可以获得很小的相关误差指标,MSE为1.25,MAE为0.69。该研究能够有效预测风高压开关柜温度的波动情况,及时的做出危险预估,有效的提高系统的工作稳定性。 展开更多
关键词 高压开关柜温度 主成分分析 遗传算法 ELMAN神经网络 预测
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基于Elman神经网络信息特征提取的文献情报需求预测模型研究
12
作者 张濛 刘佳 +2 位作者 李媛 何娴 王文波 《长江信息通信》 2025年第5期30-33,共4页
在当今高度信息化的时代,信息特征的提取、分析方法与人工智能和机器学习相结合已经渗透到我们生活的各个领域。其中,神经网络作为人工智能的重要分支,在数据预测、图像识别、自然语言处理等领域发挥了巨大的作用。本文分析了科技战略... 在当今高度信息化的时代,信息特征的提取、分析方法与人工智能和机器学习相结合已经渗透到我们生活的各个领域。其中,神经网络作为人工智能的重要分支,在数据预测、图像识别、自然语言处理等领域发挥了巨大的作用。本文分析了科技战略图书文献和情报研究需求理解的概念内涵,为顺应军工院所的发展和更高层次情报研究方向,提出了需求理解评价总体思路,从重要度和可实现度提取关键特征值,形成科技战略图情需求理解评价的指标理论体系,建立了基于Elman神经网络的科技战略文献和情报需求理解评价模型,通过对2019-2023年图情项目的关注度进行深度分析,将50个特征值归一化后经matlab仿真,验证了各项预测值和实际值的误差低于阈值,得出实验结果:Elman神经网络在情报需求中有较好的评估和预测性,为我所实施科技战略图情工作提供了新思路和新途径。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 情报需求 预测算法
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基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用
13
作者 乔寅威 贾新春 +1 位作者 关燕鹏 郝建华 《控制工程》 北大核心 2025年第9期1643-1651,共9页
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(... 针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(air quality index, AQI)的更精准预测。首先,运用Tent混沌映射和精英反向学习初始化种群,增强多样性;然后,引入差分进化算法提升全局搜索能力,并通过柯西-t扰动策略增强算法后期的局部搜索能力;最后,将改进算法用于优化ENN,并以太原市空气质量数据为样本进行验证。结果显示,该模型的预测结果与期望结果的均方根误差较其他模型平均下降5%,在寻优精度和稳定性方面表现出色,有效提升了空气质量指数预测的准确性。 展开更多
关键词 空气质量指数预测 ELMAN神经网络 鲸鱼优化算法 差分进化
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改进VMD和改进Elman的地铁列车滚动轴承故障诊断 被引量：2
14
作者 刘敏 杨俊杰 赵雪 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期207-212,共6页
滚动轴承作为地铁列车的重要组成之一,直接影响列车安全,针对现有滚动轴承故障诊断方法存在的准确率差和效率低等问题,在对滚动轴承进行故障分析的基础上,提出将改进的变分模态分解和改进的Elman神经网络相结合用于地铁列车滚动轴承振... 滚动轴承作为地铁列车的重要组成之一,直接影响列车安全,针对现有滚动轴承故障诊断方法存在的准确率差和效率低等问题,在对滚动轴承进行故障分析的基础上,提出将改进的变分模态分解和改进的Elman神经网络相结合用于地铁列车滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断。通过改进的麻雀搜索算法对变分模式分解算法(分解个数和惩罚因子)和Elman神经网络(权重和阈值)进行寻优,提高特征提取和故障诊断精度和效率。通过实验对其性能进行分析。结果表明,相比于常规方法,所提地铁列车滚动轴承振动信号特征提取方法收敛速度快和运行时间短,故障诊断模型具有较高的诊断准确率和效率,故障诊断准确率达99.00%,平均诊断时间2.02s,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 地铁列车 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 ELMAN神经网络 麻雀搜索算法
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ICS-Elman神经网络在边坡稳定性分析中的应用
15
作者 荣光旭 马清清 +2 位作者 高延超 范小倩 梁俊俊 《矿业研究与开发》 北大核心 2025年第3期213-221,共9页
为提高边坡稳定性预测准确率,提出了一种基于多策略改进布谷鸟(ICS)算法优化Elman神经网络的边坡稳定预测模型。首先,利用Sinusoidal混沌初始化种群,引入动态步长控制量和对发现概率进行1%步进离散化等策略,改进布谷鸟算法收敛速度慢、... 为提高边坡稳定性预测准确率,提出了一种基于多策略改进布谷鸟(ICS)算法优化Elman神经网络的边坡稳定预测模型。首先,利用Sinusoidal混沌初始化种群,引入动态步长控制量和对发现概率进行1%步进离散化等策略,改进布谷鸟算法收敛速度慢、精度较差的缺陷,在7个基准函数上的仿真结果表明,与布谷鸟(CS)算法相比,ICS算法的寻优能力和收敛速度有较大提高。然后,利用ICS算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,构建最优的边坡稳定性预测模型。结果表明,ICS-Elman模型对边坡稳定性安全系数预测结果相对误差范围为-2.81%~6.98%,均方根误差、平均绝对误差分别为0.2750,0.3422,与Elman、CS-Elman模型相比,ICS-Elman模型具有较好的稳定性和精度;与CPSO-BP神经网络相比,ICS-Elman神经网络预测值相对误差范围为-1.57%~1.25%,预测精度更好。 展开更多
关键词 边坡稳定性 ELMAN神经网络 改进布谷鸟算法 安全系数
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量：2
16
作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 ELMAN神经网络 鲸鱼优化算法
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优化Elman神经网络模型在滑坡变形预测中的应用研究
17
作者 李文兵 《测绘与空间地理信息》 2025年第12期186-189,共4页
为实现滑坡变形趋势的准确预测分析,本文结合滑坡变形特征,采用Elman神经网络构建变形趋势预测模型,利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对模型进行优化处理,充分发挥GA全局搜索能力和PSO局部搜索能力,弥补Elman神经网络结构不足,提高滑... 为实现滑坡变形趋势的准确预测分析,本文结合滑坡变形特征,采用Elman神经网络构建变形趋势预测模型,利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对模型进行优化处理,充分发挥GA全局搜索能力和PSO局部搜索能力,弥补Elman神经网络结构不足,提高滑坡变形趋势预测结果的准确性。以某滑坡安全监测项目为研究对象,利用自动化监测数据构建多种预测分析模型,对比不同模型预测不符值及模型精度,验证了GA-PSO-Elman模型适应度小、迭代收敛速度快、预测精度高,同时具有较强的稳定性,能够准确预测滑坡变形趋势,为滑坡区域防灾减灾工作提供科学数据参考。 展开更多
关键词 滑坡 遗传算法 粒子群算法 ELMAN神经网络
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改进的和声搜索算法及其优化应用研究
18
作者 刘天其 姚雪春 李凡 《移动信息》 2025年第9期363-365,369,共4页
针对和声搜索(HS)算法初始解敏感、探索-开发失衡及易陷局部最优等问题,文中提出了一种自适应多策略和声搜索(AMS-HS)算法。该算法通过动态反向学习降低对初始解的依赖性,利用非线性步长衰减与自适应参数平衡进行全局探索和局部开发,并... 针对和声搜索(HS)算法初始解敏感、探索-开发失衡及易陷局部最优等问题,文中提出了一种自适应多策略和声搜索(AMS-HS)算法。该算法通过动态反向学习降低对初始解的依赖性,利用非线性步长衰减与自适应参数平衡进行全局探索和局部开发,并引入柯西扰动算子增强算法逃逸局部最优的能力。对比实验表明,AMS-HS在收敛速度、求解精度及鲁棒性上具有显著优势。在Elman神经网络超参数调优、上证指数开盘价预测中的应用结果显示,该算法具有高效性和稳定性,具备实际应用价值。 展开更多
关键词 和声搜索算法 多策略 预测 ELMAN神经网络 上证综指
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基于SA-PSO-Elman的万源市地灾危险性评价方法
19
作者 何佳林 叶唐进 +1 位作者 杨雨蒿 周小朋 《现代信息科技》 2025年第19期141-144,共4页
为提升地质灾害危险性评估的精准性,针对地质灾害危险性变化的非线性特征,建立基于模拟退火算法与粒子群算法优化的Elman神经网络模型(SA-PSO-Elman),结合万源市的地质灾害数据进行训练分析。结果表明,SA-PSO-Elman神经网络模型与常用BP... 为提升地质灾害危险性评估的精准性,针对地质灾害危险性变化的非线性特征,建立基于模拟退火算法与粒子群算法优化的Elman神经网络模型(SA-PSO-Elman),结合万源市的地质灾害数据进行训练分析。结果表明,SA-PSO-Elman神经网络模型与常用BP、Elman和PSO-Elman神经网络模型最优值相比,SA-PSO-Elman的均方误差(MSE)降低了0.036 4,平均绝对百分比误差(MAPE)降低了3.45%,其迭代次数减少6次,表明SA-PSO-Elman神经网络模型具有更高的评估精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 地质灾害 危险性评价 模拟退火算法 粒子群算法 ELMAN神经网络
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支持向量机时滞补偿的深海起重机滑模预测控制
20
作者 卢莹斌 周亮亮 +2 位作者 孙来庆 朱东科 秦霄 《起重运输机械》 2025年第12期30-37,共8页
针对深海起重机升沉运动时延的问题,文中提出了一种基于支持向量机时滞补偿的滑模预测控制新方法。该方法采用支持向量机对深海起重机的船体升沉运动进行极短期预报,得到深海起重机升沉补偿系统最终的负载位移;将其与麻雀优化算法SSA(Sp... 针对深海起重机升沉运动时延的问题,文中提出了一种基于支持向量机时滞补偿的滑模预测控制新方法。该方法采用支持向量机对深海起重机的船体升沉运动进行极短期预报,得到深海起重机升沉补偿系统最终的负载位移;将其与麻雀优化算法SSA(Sparrow Search Algorithm)-Elman神经网络的滑模预测控制方法结合;采用SSA对Elman神经网络的权值和阈值进行寻优,通过深海起重机负载位移误差建立滑模面并设计其参考轨迹,利用天牛须算法对控制律进行滚动优化。支持向量机极短期预报方法对深海起重机的船体升沉位移实现精准预测,使控制器可根据升沉运动预测结果提前控制负载位移,补偿时延控制误差,提高了深海起重机系统负载位移的控制精度。 展开更多
关键词 深海起重机 支持向量机 升沉运动 时滞补偿 滑模预测控制 SSA-Elman神经网络 天牛须算法
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