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基于IBKA和BiLSTM-Transformer的面板坝渗透系数反演分析模型
1
作者 郭莹莹 王润英 +1 位作者 马泽锴 代硕 《水力发电》 2025年第11期40-47,共8页
针对渗透系数传统反演方法精度低、计算耗时长等问题,采用蒙特卡洛抽样方法构建渗透系数组合与测点渗压水头组成的学习样本,在双向长短期记忆网络(BiLSTM)中引入Transformer模块,建立了BiLSTM-Transformer模型拟合监测点渗压水头与渗透... 针对渗透系数传统反演方法精度低、计算耗时长等问题,采用蒙特卡洛抽样方法构建渗透系数组合与测点渗压水头组成的学习样本,在双向长短期记忆网络(BiLSTM)中引入Transformer模块,建立了BiLSTM-Transformer模型拟合监测点渗压水头与渗透系数之间的非线性映射关系;在此基础上利用通过精英反向初始化策略以及黄金正弦引导策略改进的黑翅鸢优化算法(IBKA)寻优该模型超参数,提出了基于IBKA-BiLSTM-Transformer大坝渗透系数智能反演分析模型,最后利用工程实测资料进行了验证。结果表明,反演所得渗透系数取值合理,经有限元正演所得监测点渗压水头计算值与实测值基本吻合,满足工程精度要求,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 面板堆石坝 渗透系数 多维反演 改进黑翅鸢优化算法 双向长短期记忆网络
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基于CNN-BiLSTM模型融合BKA优化算法的地面沉降预测
2
作者 杨勇杰 胡祥祥 +4 位作者 王鹏 石亚亚 宋宝 吴成永 于志远 《全球定位系统》 2025年第4期95-104,共10页
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)是目前流行的用于地面沉降预测深度学习架构.然而,深度学习模型超参数的选择既费时又复杂,且超参数选择不当可能会... 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)是目前流行的用于地面沉降预测深度学习架构.然而,深度学习模型超参数的选择既费时又复杂,且超参数选择不当可能会导致模型整体性能不佳.针对这一问题,本文融合黑翅鸢优化算法(black-winged kite optimization algorithm,BKA)构建了BKA-CNNBiLSTM组合模型,并以西宁市为例进行实验分析,并将实验结果与其他四种模型的实验结果进行对比.结果表明:在与传统模型的对比中,BKA-CNN-BiLSTM模型的训练与预测效果更好,其决定系数(R2)较BiLSTM模型提高了17.43%~25.77%,较CNN-BiLSTM模型提高了12.04%~13.75%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean square error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)指标均为最优.在与遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化的CNN-BiLSTM模型对比中,此模型依然表现出了更高的的可靠性与预测性能,其R2分别提高了6.20%~17.76%、1.18%~12.76%.这些结果证明了BKA-CNN-BiLSTM模型的优越性能.这不仅为地表沉降建模提供了新的技术思路,也为深度学习在相关领域的应用提供了有价值的参考和解决方案. 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法(bka) CNN-BiLSTM模型 沉降预测 遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO)
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融合维度学习的黑翅鸢优化算法
3
作者 李松彪 刘升 +1 位作者 马志海 袁玥 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期149-167,共19页
针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite algorithm,BKA)易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种融合维度学习的黑翅鸢优化算法(dimension learning black-winged kite optimization algorithm,DBKA)。引入选择性对立算子(selectiv... 针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite algorithm,BKA)易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种融合维度学习的黑翅鸢优化算法(dimension learning black-winged kite optimization algorithm,DBKA)。引入选择性对立算子(selective opposition operator,SO),通过动态生成对立解增强种群多样性,优化搜索空间分布,降低陷入局部最优的风险。在搜寻猎物阶段,通过抛物线觅食策略改进黑翅鸢的攻击行为,使种群能够更高效地向最优位置收敛,从而提升算法的收敛速度和优化精度。引入基于维度学习的狩猎(dimension learning-based hunting,DLH)搜索策略,进一步协调全局探索与局部开发的平衡,同时保持种群多样性,提升算法的适应性与稳定性。为验证所提算法的有效性,在CEC2017和CEC2019测试函数以及实际工程优化问题上,与多种先进优化算法进行了对比实验,并采用Wilcoxon秩和检验与MAE排名对实验结果进行统计分析。实验结果表明,DBKA在收敛速度、优化精度及算法鲁棒性方面均优于对比算法,具有更优的优化性能。 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法(bka) 选择性对立算子(SO) 抛物线觅食 维度学习
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基于改进黑翅鸢算法的弹载舵机模糊控制研究
4
作者 肖梓雄 贾方秀 +1 位作者 郭小宝 伍昕怡 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第2期252-257,共6页
针对双旋弹丸滚转控制系统中模糊控制器难以满足系统精细调控需求的问题,提出采用改进的黑翅鸢算法(MSI-BKA)对模糊控制器的量化因子与比例因子进行优化。MSI-BKA算法通过引入Circle映射对初始种群混沌化,并结合动态步长调整机制,提升... 针对双旋弹丸滚转控制系统中模糊控制器难以满足系统精细调控需求的问题,提出采用改进的黑翅鸢算法(MSI-BKA)对模糊控制器的量化因子与比例因子进行优化。MSI-BKA算法通过引入Circle映射对初始种群混沌化,并结合动态步长调整机制,提升了寻优时的收敛速度及精度。仿真实验结果表明,经过MSI-BKA算法优化的模糊PI控制器相较于模糊PI控制器平均超调量降低48.85%,平均调节时间减少61.25%。充分验证了该算法能够快速准确地寻找到最优参数组合,从而改善模糊PI控制器的控制性能。 展开更多
关键词 双旋弹丸滚转控制系统 弹载舵机 模糊控制 黑翅鸢优化算法(bka) 参数优化
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