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Ant Lion Algorithm for Optimized Controller Gains for Power Quality Enrichment of Off-grid Wind Power Harnessing Units 被引量:2
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作者 Kodakkal Amritha Veramalla Rajagopal +1 位作者 Kuthuri Narasimha Raju Sabha Raj Arya 《Chinese Journal of Electrical Engineering》 CSCD 2020年第3期85-97,共13页
The proposed system uses an algorithm that works on the admittance of the system,for estimating the reference values of generated currents for an off-grid wind power harnessing unit(WPHU).The controller controls the v... The proposed system uses an algorithm that works on the admittance of the system,for estimating the reference values of generated currents for an off-grid wind power harnessing unit(WPHU).The controller controls the voltage and maintains the frequency within the limits while working with both linear and nonlinear loads for varying wind speeds.The admittance algorithm is simple and easy to implement and works very efficiently to generate the triggering signals for the controller of the WPHU.The wind power harnessing unit comprising of a squirrel cage induction generator,a star-delta transformer,a battery storage system and the control unit are modeled using Matlab/Simulink R2019.An isolated transformer with a star-delta configuration connects the load and the generator circuit with the controller to reduce the dc bus voltage and mitigate current in the neutral line.The response of the system during the dynamic loading depends on the best possible compensator proportional-integral(PI)gains.The antlion optimization algorithm is compared with particle swarm optimization and grey wolf optimization and is found to have the advantages of good convergence,high efficiency and fast calculating speed.It is therefore used to extract the optimal values of frequency and voltage PI gains.The simulation results of the control algorithm for the WPHU are validated in a real-time environment in a dSpace1104 laboratory set up.This algorithm is proven to have a quick response,maintain the required frequency,suppress the current harmonics,regulate voltage,help in balancing the load and compensating for the neutral current. 展开更多
关键词 Wind power harnessing unit induction generator admittance based control algorithm ant lion optimization algorithm voltage and frequency control battery energy storage system
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基于改进VMD及ConvNeXt的小电流接地系统单相接地故障选线方法 被引量:2
2
作者 张浩 张大海 +2 位作者 刘乃毓 吴奎忠 侍哲 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期730-741,I0021,共13页
对于小电流接地系统的单相接地故障选线,传统方法普遍采用基于一维信号的选线模型,存在选线准确率低、抗噪性弱等问题。为此提出一种改进的变分模态分解及Conv Ne Xt的小电流接地系统单相接地故障选线方法。首先引入蚁狮算法优化变分模... 对于小电流接地系统的单相接地故障选线,传统方法普遍采用基于一维信号的选线模型,存在选线准确率低、抗噪性弱等问题。为此提出一种改进的变分模态分解及Conv Ne Xt的小电流接地系统单相接地故障选线方法。首先引入蚁狮算法优化变分模态分解算法,通过蚁狮算法自动寻优选取合适的分解次数和惩罚因子,计算分解得到的各分量的分布熵,将其中的噪声分量筛选去除,将其余有效分量进行线性重构得到降噪后的零序电流信号;其次,将经过降噪处理后的一维零序电流信号经格拉姆角场转换为二维图像,制备故障选线数据集;然后,引入预训练的ConvNeXt模型,根据该研究数据模型特征,在其已有权重基础上对模型参数进行对应微调,从而提高模型精度并形成最终的选线模型;最后引入绝对平均误差、均方根误差作为评价指标验证所提降噪算法有效性。分别在加入噪声与否的前提下,将所提模型与3种选线模型相比较。实验结果表明该模型的准确率最高、抗噪性方面更好,其中该研究算法准确率达到了99.82%并且在不同噪声条件下都能维持91%以上的准确率,高于其他选线模型,克服了传统故障选线方法准确率低、抗噪性差的问题。 展开更多
关键词 故障选线 蚁狮优化算法 变分模态分解 分布熵 格拉姆角场 Conv Ne Xt
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Ant Lion Optimization Approach for Load Frequency Control of Multi-Area Interconnected Power Systems
3
作者 R. Satheeshkumar R. Shivakumar 《Circuits and Systems》 2016年第9期2357-2383,共27页
This work proposes a novel nature-inspired algorithm called Ant Lion Optimizer (ALO). The ALO algorithm mimics the search mechanism of antlions in nature. A time domain based objective function is established to tune ... This work proposes a novel nature-inspired algorithm called Ant Lion Optimizer (ALO). The ALO algorithm mimics the search mechanism of antlions in nature. A time domain based objective function is established to tune the parameters of the PI controller based LFC, which is solved by the proposed ALO algorithm to reach the most convenient solutions. A three-area interconnected power system is investigated as a test system under various loading conditions to confirm the effectiveness of the suggested algorithm. Simulation results are given to show the enhanced performance of the developed ALO algorithm based controllers in comparison with Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BAT) and conventional PI controller. These results represent that the proposed BAT algorithm tuned PI controller offers better performance over other soft computing algorithms in conditions of settling times and several performance indices. 展开更多
关键词 Load Frequency Control (LFC) Multi-Area Power System Proportional-Integral (PI) Controller ant lion Optimization (ALO) Bat algorithm (BAT) Genetic algorithm (GA) Particle Swarm Optimization (PSO)
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基于改进蚁狮算法的含分布式电源配电网无功优化
4
作者 张萍 张高帅 《计算机与数字工程》 2025年第3期643-647,共5页
论文提出了一种改进蚁狮算法来求解含分布式发电(Distributed Generation,DG)的配电网无功优化问题。在原始蚁狮算法(Ant Lion Algorithm)的基础上加入Cubic映射,利用混沌搜索遍历性、均匀性和确定性的特点,使用混沌搜索优化适应度较差... 论文提出了一种改进蚁狮算法来求解含分布式发电(Distributed Generation,DG)的配电网无功优化问题。在原始蚁狮算法(Ant Lion Algorithm)的基础上加入Cubic映射,利用混沌搜索遍历性、均匀性和确定性的特点,使用混沌搜索优化适应度较差的蚁狮,提高蚁狮的适应度,加快算的收敛速度,减小算法陷入局部最优的可能性;同时在蚂蚁随机游走的过程中,引入动态权重系数,提高种群的随机性以及局部收敛能力。使用Matlab软件对IEEE33节点配电系统进行仿真,仿真结果印证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 蚁狮算法 分布式电源 Cubic映射 动态权重系数
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计及用户需求响应的电热综合能源系统博弈优化策略 被引量:1
5
作者 彭爽 杨仁增 何旺 《智能计算机与应用》 2025年第1期123-129,共7页
由于传统集中式优化方法难以揭示多主体之间的交互作用,电力企业和消费者间的利益博弈关系有待进一步研究,本文提出一种基于演化博弈的考虑需求响应电热综合能源系统双层协同优化模型。首先对含电热气综合能源系统的互动优化进行建模,... 由于传统集中式优化方法难以揭示多主体之间的交互作用,电力企业和消费者间的利益博弈关系有待进一步研究,本文提出一种基于演化博弈的考虑需求响应电热综合能源系统双层协同优化模型。首先对含电热气综合能源系统的互动优化进行建模,上层运营商将售能价格发给用户,下层用户群通过调节自身用能策略并提交给运营商,以及运营商针对用户响应程度的反馈,调节供能价格,两者都以自身收益的最大化为目标,直至双方实现博弈决策平衡。最后,以中国某实际工业园区为算例进行了研究,用双层协同优化模式——蚂蚁狮子优化算法和YALMIP+GUROBI优化包在MATLAB环境下实现求解,并论证了该运行方案,该方案将有助于改善综合能源体系中的社会福利。 展开更多
关键词 综合能源系统 需求响应 演化博弈 定价策略 蚁狮算法
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基于变分模态分解和改进频率增强分解变压器的有色金属价格预测
6
作者 王瑞 宋琦 +1 位作者 刘文慧 摆玉龙 《西北师范大学学报(自然科学版)》 2025年第1期51-60,I0004,共11页
准确预测有色金属价格对于决策者、投资者和研究人员具有重要意义.为了提高预测精度,文中提出了一种新型混合预测模型,称为(EVMD-ICEEMDAN-RFEDformer,EIRF).首先,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将原始价格分解... 准确预测有色金属价格对于决策者、投资者和研究人员具有重要意义.为了提高预测精度,文中提出了一种新型混合预测模型,称为(EVMD-ICEEMDAN-RFEDformer,EIRF).首先,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将原始价格分解为多个分量,同时使用改进的蚁狮搜索算法(modified ant lion optimization,MALO)对VMD的两个参数进行优化.其次,采用改进的带有自适应噪声的完全集成经验模式分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)进一步分解VMD产生的残差序列,从中提取有价值的信息.然后将所有分解的子序列输入到改进的频率增强分解变压器(reinforced frequency enhanced decomposition transformer,RFEDformer)中.最后,合并RFEDformer的预测并得出最终结果.为了验证模型的可靠性,文中利用了伦敦金属交易所的锡、铜和镍价格数据制定了3个不同的实验,并与12个对比模型进行了比较.结果表明混合模型在3个数据集上都取得了良好的性能. 展开更多
关键词 有色金属价格预测 蚁狮优化算法 二次分解 RFEDformer模型 Sophia优化器 IKMSE损失函数
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基于改进蚁狮算法优化BP的轴承故障诊断
7
作者 王妍 于浩文 +2 位作者 凌丹 梁恩豪 王新发 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1259-1271,共13页
为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时... 为了准确高效地对滚动轴承的健康状态进行诊断,提出一种基于改进蚁狮优化(IALO)算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型。在IALO算法中,采用变异算子,增强了种群的多样性;采用动态比例系数和非线性动态权重,平衡了迭代过程中不同时期游走的权重,降低了算法陷入局部极值的可能性。基准函数测试结果表明,与其他算法相比,IALO算法具有更好的优化性能。另外,为了改善BP神经网络的分类性能,利用IALO算法优化BP神经网络的权值和阈值,构建滚动轴承故障诊断模型。帕德伯恩轴承数据集的实验结果表明,采用IALO算法优化后的BP模型具有较好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 蚁狮优化算法 动态比例系数 非线性动态权重 BP神经网络
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考虑低频振荡工况的汽轮机调速控制方法
8
作者 郑纪敦 贺佳兵 +1 位作者 晏杰俊 赵昊 《计算机仿真》 2025年第7期356-360,共5页
由于稳定器GPSS的性能受参数配置影响显著,如果参数配置不合理会导致振荡问题,从而影响调速控制效果,为此提出一种低频振荡工况下汽轮机调速控制方法。通过数据标准化以及数据清洗的方式对原始的汽轮机低频振荡工况下的运行数据展开预处... 由于稳定器GPSS的性能受参数配置影响显著,如果参数配置不合理会导致振荡问题,从而影响调速控制效果,为此提出一种低频振荡工况下汽轮机调速控制方法。通过数据标准化以及数据清洗的方式对原始的汽轮机低频振荡工况下的运行数据展开预处理,确保数据的连续性和合理性;通过模拟分析评估汽轮机本身功率扰动和调速器扰动对低频振荡的影响,确定了主要扰动源为汽轮机本身的功率扰动;设计一种针对于主要扰动源的汽轮机调速控制模型,并引入稳定器(GPSS)提升控制稳定性和性能,采用改进蚁狮(ALO)算法精确配置GPSS参数,以提升系统稳定性,避免不合适参数配置造成的负面影响,以此达到最优的控制结果。仿真结果表明,所提方法控制下功率波动较小,超调量几乎为0%,说明其控制效果较好,能够保证系统的稳定运行。 展开更多
关键词 扰动分析 调速控制模型 稳定器 改进蚁狮算法
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蚁狮优化算法综述
9
作者 李承泽 李庚松 +1 位作者 刘艺 刘坤 《计算机仿真》 2025年第6期16-24,共9页
优化问题广泛存在于现实需求中,通常难以在多项式时间内获得精确解,采用进化算法搜索近似解是解决此类问题的主要方法。蚁狮优化是近年提出的一种新型进化算法。方法模拟蚁狮诱捕蚂蚁的觅食行为,主要步骤包括蚂蚁随机游走、蚁狮设置陷... 优化问题广泛存在于现实需求中,通常难以在多项式时间内获得精确解,采用进化算法搜索近似解是解决此类问题的主要方法。蚁狮优化是近年提出的一种新型进化算法。方法模拟蚁狮诱捕蚂蚁的觅食行为,主要步骤包括蚂蚁随机游走、蚁狮设置陷阱、蚂蚁滑入陷阱、蚁狮捕食蚂蚁与蚁狮重建陷阱,具有易于实现、扩展性强、灵活度高等优点,受到了广泛的研究与应用。介绍蚁狮优化算法的运行流程,将其改进方式分为策略优化方法和问题特定方法并进行总结,概述蚁狮优化算法的实际应用场景,展望未来的研究方向。 展开更多
关键词 蚁狮优化算法 进化算法 复杂优化 全局搜索 工程应用
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基于蚁狮算法优化支持向量机的电力通信网故障诊断
10
作者 宋志强 解利冬 +3 位作者 王鸣阳 付丽娜 雷全学 崔利俊 《自动化技术与应用》 2025年第8期29-32,共4页
为了提高电力通信网故障诊断的准确性,以告警数据为输入量,以电力通信网故障类型为输出量,采用蚁狮算法对支持向量机进行参数寻优,建立基于蚁狮算法优化支持向量机的电力通信网故障诊断模型,采用电力通信网故障数据进行仿真分析,并与贝... 为了提高电力通信网故障诊断的准确性,以告警数据为输入量,以电力通信网故障类型为输出量,采用蚁狮算法对支持向量机进行参数寻优,建立基于蚁狮算法优化支持向量机的电力通信网故障诊断模型,采用电力通信网故障数据进行仿真分析,并与贝叶斯算法和卷积神经网络算法对比,结果表明,所提ALO-SVM电力通信网故障诊断正确率高达98%,高于其他两种算法,验证了所提方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 电力通信网 故障诊断 蚁狮优化算法 支持向量机
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基于Kriging模型的参数不确定性模型修正
11
作者 许泽伟 《机械制造与自动化》 2025年第2期196-200,232,共6页
提出一种不确定性模型修正方法对结构中参数和响应的概率分布情况进行准确估计,使得模型修正更具有实际意义。采用拉丁超立方抽样方法对参数统计矩(均值、标准差)进行抽样获取样本点,利用多项式混沌展开模型快速计算响应统计矩的优势对... 提出一种不确定性模型修正方法对结构中参数和响应的概率分布情况进行准确估计,使得模型修正更具有实际意义。采用拉丁超立方抽样方法对参数统计矩(均值、标准差)进行抽样获取样本点,利用多项式混沌展开模型快速计算响应统计矩的优势对每一组样本点输出响应统计矩进行计算。以参数的统计矩为输入,结构响应统计矩为输出构建kriging模型,建立描述参数不确定性与响应不确定性之间的函数关系式。以kriging模型输出与实测数据差为目标函数,使用蚁狮算法进行迭代优化寻求最佳解。该方法通过3自由度弹簧质量块系统和三维桁架进行验证,所得响应统计矩接近实测数据,验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 不确定性模型修正 多项式混沌展开 KRIGING模型 参数统计矩 蚁狮优化算法
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基于XALO-SVM的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法 被引量:6
12
作者 付强 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第1期125-131,共7页
为提高动态绕组匝间短路故障的检测能力,提出了一种新的同步电机转子绕组匝间短路早期故障检测方法,通过分析同步电机转子数据,结合灰色关联度和主成分分析方法,构建了蚁狮算法与支持向量机的模型,提取关键故障数据作为支持向量机模型... 为提高动态绕组匝间短路故障的检测能力,提出了一种新的同步电机转子绕组匝间短路早期故障检测方法,通过分析同步电机转子数据,结合灰色关联度和主成分分析方法,构建了蚁狮算法与支持向量机的模型,提取关键故障数据作为支持向量机模型的输入变量,使用改进的蚁狮算法来优化支持向量机算法的关键参数,通过故障数据验证故障诊断模型。结果表明,基于XALO-SVM的故障诊断模型诊断精度可达97%以上,同时也缩短了诊断时间。 展开更多
关键词 同步电机 蚁狮算法 支持向量机 故障诊断
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Two-Stage Planning of Distributed Power Supply and Energy Storage Capacity Considering Hierarchical Partition Control of Distribution Network with Source-Load-Storage 被引量:2
13
作者 Junhui Li Yuqing Zhang +4 位作者 Can Chen Xiaoxiao Wang Yinchi Shao Xingxu Zhu Cuiping Li 《Energy Engineering》 EI 2024年第9期2389-2408,共20页
Aiming at the consumption problems caused by the high proportion of renewable energy being connected to the distribution network,it also aims to improve the power supply reliability of the power system and reduce the ... Aiming at the consumption problems caused by the high proportion of renewable energy being connected to the distribution network,it also aims to improve the power supply reliability of the power system and reduce the operating costs of the power system.This paper proposes a two-stage planning method for distributed generation and energy storage systems that considers the hierarchical partitioning of source-storage-load.Firstly,an electrical distance structural index that comprehensively considers active power output and reactive power output is proposed to divide the distributed generation voltage regulation domain and determine the access location and number of distributed power sources.Secondly,a two-stage planning is carried out based on the zoning results.In the phase 1 distribution network-zoning optimization layer,the network loss is minimized so that the node voltage in the area does not exceed the limit,and the distributed generation configuration results are initially determined;in phase 2,the partition-node optimization layer is planned with the goal of economic optimization,and the distance-based improved ant lion algorithm is used to solve the problem to obtain the optimal distributed generation and energy storage systemconfiguration.Finally,the IEEE33 node systemwas used for simulation.The results showed that the voltage quality was significantly improved after optimization,and the overall revenue increased by about 20.6%,verifying the effectiveness of the two-stage planning. 展开更多
关键词 Zoning control two-stage planning site selection and capacity determination optimized scheduling improved ant lion algorithm
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基于改进蚁狮算法的家庭用电优化调度 被引量:1
14
作者 程江洲 许辰宇 鲍刚 《计算机仿真》 2024年第1期111-115,159,共6页
为了充分挖掘用户侧需求响应能力,平抑用户的负荷波动及降低用户的用电成本,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的家庭用电优化调度方法。首先构建了家庭用电优化调度模型,并将峰均比和平均等待时间作为惩罚量引入用电成本得到综合成本函... 为了充分挖掘用户侧需求响应能力,平抑用户的负荷波动及降低用户的用电成本,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的家庭用电优化调度方法。首先构建了家庭用电优化调度模型,并将峰均比和平均等待时间作为惩罚量引入用电成本得到综合成本函数。其次采用差分进化机制改进了传统的蚁狮算法。最后基于实时电价和临界峰值电价进行仿真,结果表明,改进的蚁狮算法可以有效的降低用户的用电成本,维持用电舒适度,并与粒子群算法、遗传算法和蚁狮算法进行对比,验证了所提算法有较高的稳定性,更强的全局搜索能力,收敛效果更好。 展开更多
关键词 需求响应 惩罚量 综合成本 差分进化 蚁狮算法
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基于多目标蚁狮算法的Stewart平台优化设计
15
作者 史晓娟 王磊 +1 位作者 姚兵 程森林 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第11期79-84,共6页
针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多... 针对Stewart平台传统结构优化设计中,存在的设计过程低效、优化方案不全面以及优化结果不直观等问题,在深入分析Stewart平台运动特性的基础上,建立平台的运动学方程,并通过仿真技术求解出平台的可达工作空间以及灵活工作空间。文中将多目标蚁狮(MOALO)算法应用于Stewart平台的结构优化设计,以雅可比矩阵条件数以及可用操作度为优化目标,通过仿真软件得到多组优化解,即帕雷托优化解集;以用作运动模拟器的Stewart平台为例进行具体的优化设计分析,通过对灵活工作空间体积占比的求解,验证了该算法的有效性和可行性。在Stewart平台的结构优化设计中,MOALO算法相较进化遗传算法、多目标粒子群算法等,在多目标优化问题上具有更好的收敛性和覆盖性,更符合实际多目标优化工程设计。 展开更多
关键词 STEWART平台 运动学方程 结构优化 多目标蚁狮算法 工作空间
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基于视觉感知域的钢轨铣磨车人机界面布局优化方法 被引量:2
16
作者 刘伟军 刘新昊 +5 位作者 孙猛 魏喆 赵日铮 于沈弘 杨国哲 姜兴宇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1694-1709,共16页
如何快速获取铣削作业参数信息与铣磨车车机作业状态是保证钢轨铣磨车钢轨修复作业效率、质量与安全的关键。基于此,提出一种基于灰狼-蚁狮算法的钢轨铣磨车人机交互界面优化方法。综合考虑钢轨修复过程中多维度信息、多流程、多功能、... 如何快速获取铣削作业参数信息与铣磨车车机作业状态是保证钢轨铣磨车钢轨修复作业效率、质量与安全的关键。基于此,提出一种基于灰狼-蚁狮算法的钢轨铣磨车人机交互界面优化方法。综合考虑钢轨修复过程中多维度信息、多流程、多功能、多对象等要求,建立以视觉感知强度为目标的钢轨铣磨车人机交互界面优化模型;提出一种基于灰狼-蚁狮的模型求解算法,解决多决策变量界面布局模型求解时陷入局部最优与极值点逼近问题,获得钢轨铣磨车人机交互界面优化方案。最后,对优化前后的钢轨铣磨车人机交互界面进行眼动实验,实验结果表明,优化后的人机界面布局在舒适性、安全性以及界面的合理性上都优于原装备的设计,验证了该模型与算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 钢轨铣磨车 视觉感知强度 人机界面优化 灰狼-蚁狮算法
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基于sigmoid-sinh分段函数的变步长FxLMS算法 被引量:3
17
作者 李飞 黄双 +2 位作者 郭辉 徐洋 傅伟 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期93-100,共8页
为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean squa... 为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。 展开更多
关键词 噪声主动控制 变步长 滤波-x最小均方算法 蚁狮算法
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The volatility mechanism and intelligent fusion forecast of new energy stock prices
18
作者 Guo-Feng Fan Ruo-Tong Zhang +3 位作者 Cen-Cen Cao Li-Ling Peng Yi-Hsuan Yeh Wei-Chiang Hong 《Financial Innovation》 2024年第1期2501-2537,共37页
The new energy industry is strongly supported by the state,and accurate forecasting of stock price can lead to better understanding of its development.However,factors such as cost and ease of use of new energy,as well... The new energy industry is strongly supported by the state,and accurate forecasting of stock price can lead to better understanding of its development.However,factors such as cost and ease of use of new energy,as well as economic situation and policy environment,have led to continuous changes in its stock price and increased stock price volatility.By calculating the Lyapunov index and observing the Poincarésurface of the section,we find that the sample of the China Securities Index Green Power 50 Index has chaotic characteristics,and the data indicate strong volatility and uncertainty.This study proposes a new method of stock price index prediction,namely,EWT-S-ALOSVR.Empirical wavelet decomposition extracts features from multiple factors affecting stock prices to form multiple sub-columns with features,significantly reducing the complexity of the stock price series.Support vector regression is well suited for dealing with nonlinear stock price series,and the support vector machine model parameters are selected using random wandering and picking elites via Ant Lion Optimization,making stock price prediction more accurate. 展开更多
关键词 Empirical wavelet transform Support vector machine ant lion algorithm Stock price index forecasting
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基于蚁狮优化高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测 被引量:3
19
作者 冯娜娜 杨明 +2 位作者 惠周利 王瑞洁 宁弘扬 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1652,共10页
迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想... 迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想、预测效果差等问题,使用蚁狮优化算法(ant-lion optimization algorithm,ALO)对高斯过程回归的超参数进行寻优,实现锂电池剩余使用寿命的精确预测。首先,根据电池充电过程中电池电压的循环曲线,提取了6个参数作为电池的健康因子,然后采用Pearson相关系数验证健康因子与电池容量的相关关系,最终选出平均放电电压、恒流充电阶段电池存储的充电量、整个充电阶段电池存储的充电量以及时间积分中的放电温度这4个参数作为健康因子。最后,利用支持向量回归(support vector regression,SVR)、GPR和ALO-GPR对锂电池RUL进行预测,对各项指标进行比较分析。并将本工作所提出的模型与其他文献所提出的模型进行了比较。通过NASA锂电池数据集验证了模型的有效性,实验结果表明,所提出ALO-GPR的RUL预测模型误差小,均方根误差控制在1%以内,平均绝对误差控制在0.65%以内,泛化性强,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 锂电池 高斯过程回归 蚁狮优化算法 剩余使用寿命
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