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Energy Efficient Clustering and Sink Mobility Protocol Using Hybrid Golden Jackal and Improved Whale Optimization Algorithm for Improving Network Longevity in WSNs
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作者 S B Lenin R Sugumar +2 位作者 J S Adeline Johnsana N Tamilarasan R Nathiya 《China Communications》 2025年第3期16-35,共20页
Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability... Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability.In this paper,Hybrid Golden Jackal,and Improved Whale Optimization Algorithm(HGJIWOA)is proposed as an effective and optimal routing protocol that guarantees efficient routing of data packets in the established between the CHs and the movable sink.This HGJIWOA included the phases of Dynamic Lens-Imaging Learning Strategy and Novel Update Rules for determining the reliable route essential for data packets broadcasting attained through fitness measure estimation-based CH selection.The process of CH selection achieved using Golden Jackal Optimization Algorithm(GJOA)completely depends on the factors of maintainability,consistency,trust,delay,and energy.The adopted GJOA algorithm play a dominant role in determining the optimal path of routing depending on the parameter of reduced delay and minimal distance.It further utilized Improved Whale Optimisation Algorithm(IWOA)for forwarding the data from chosen CHs to the BS via optimized route depending on the parameters of energy and distance.It also included a reliable route maintenance process that aids in deciding the selected route through which data need to be transmitted or re-routed.The simulation outcomes of the proposed HGJIWOA mechanism with different sensor nodes confirmed an improved mean throughput of 18.21%,sustained residual energy of 19.64%with minimized end-to-end delay of 21.82%,better than the competitive CH selection approaches. 展开更多
关键词 Cluster Heads(CHs) golden jackal Optimization algorithm(GJOA) Improved Whale Optimization algorithm(IWOA) unequal clustering
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考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测 被引量:1
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作者 冉启武 石卓见 +2 位作者 刘阳 黄杰 张宇航 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1098-1108,I0071-I0075,共16页
为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合... 为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合,进而将多元负荷序列分解为本征模态函数集合;其次,通过基于反向传播(back propagation,BP)神经网络扰动的平均影响值(mean impact value,MIV)算法对与多元负荷相关的气象、日期及负荷因素进行特征筛选,从而为多元负荷构建高耦合度的特征矩阵;充分考虑到各单一模型的差异性及优势性,在采用k折交叉验证法减少过拟合的基础上,构建Stacking集成学习模型对多元负荷进行预测;最后采用美国亚利桑那州立大学坦佩校区多元负荷数据集进行实例验证,结果显示所提方法在电、冷、热负荷预测中的平均绝对百分比误差分别达到了0.903%、2.713%和1.616%,预测精度相比其他预测模型具有较大提升。 展开更多
关键词 多元负荷预测 综合能源系统 平均影响值算法 Stacking集成学习 金豺优化算法 复合指标
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基于弱磁控制的飞轮储能系统充放电控制技术
3
作者 魏乐 朱春霞 +1 位作者 周子宇 房方 《电网技术》 北大核心 2025年第8期3345-3353,I0096,共10页
在飞轮系统背靠背双脉宽调制(pulse width modulation,PWM)变流器电路与电网进行能量交换的模型中,电机侧控制采用传统飞轮系统控制方法在充电、保持和放电运行3个阶段切换中会引起直流母线电压的波动。为避免上述情况,首先介绍了考虑... 在飞轮系统背靠背双脉宽调制(pulse width modulation,PWM)变流器电路与电网进行能量交换的模型中,电机侧控制采用传统飞轮系统控制方法在充电、保持和放电运行3个阶段切换中会引起直流母线电压的波动。为避免上述情况,首先介绍了考虑转子结构材料和实时储能量的飞轮本体模型;然后针对背靠背双PWM变流器电路使用了弱磁控制策略来维持飞轮工作状态切换时直流母线电压的稳定;最后采用改进的金豺算法对模型进行了PI控制器参数整定,提高了系统控制精度。仿真验证了所提出的控制策略的可行性。 展开更多
关键词 飞轮储能 机理建模 弱磁控制 金豺算法 直流母线电压
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融合IGJO与TEB算法的移动机器人路径规划
4
作者 段震 袁源 +1 位作者 李原 李胜利 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期132-136,共5页
针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯... 针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯西突变,对最优解进行扰动和更新,从而提升算法的寻优精度。最后,引入TEB算法作为动态规划算法,帮助移动机器人避开移动障碍,同时结合IGJO算法,提升算法的综合规划性能。仿真结果表明:在不同仿真环境中IGJO-TEB算法相较其他算法在路径距离、运行时间两方面分别减短了1.37%~2.65%和10.26%~21.77%。真实场景实验果表明:本文算法能够在各类实际场景下完成路径规划任务,较其他算法具有显著的优越性。 展开更多
关键词 金豺优化算法 时间弹性带算法 路径规划 移动机器人
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基于多策略改进的金豺优化算法
5
作者 杜晓昕 牛翔慧 +2 位作者 王波 郝田茹 王振飞 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期39-48,I0007,I0008,共12页
金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型... 金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型的多值Circle混沌映射,以增进种群多样性及初始解的品质;其次,基于特定的收缩指数函数,将能量方程优化为非线性形式,实现全局与局部搜寻的有效协调;然后,引入基于t-分布的变异策略增强搜索广度,提升全局搜索效能,有效避免局部最优问题;最后,通过调整Levy飞行参数进行细致优化,确立了一个优化值,从而显著提升了算法的收敛速度和精确度.通过9项测试函数的实验验证表明,改进后的IGJO算法在多个方面超越了若干现有的经典或新兴算法. 展开更多
关键词 群智能优化算法 金豺优化算法 多值Circle混沌映射 任意收缩指数函数 自适应t分布突变
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基于IFFRLS-IMMUKF的商用车磷酸铁锂电池SOC估算
6
作者 吴华伟 何成泽 +3 位作者 洪强 周小高 李明金 顾亚娟 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第10期3996-4008,共13页
荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散... 荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散化状态方程的基础上,将金豺优化算法与遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)相结合提出了改进遗忘递推最小二乘法对电池模型进行了参数辨识。同时,联合交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)算法对电池SOC进行估算,并在对常温和高温条件下的动态应力(DST)和联邦城市驾驶工况(FUDS)进行试验验证。结果表明,基于IFFRLS-IMMUKF的锂电池SOC估算方法,其平均绝对值误差在0.8%之内,对磷酸铁锂电池有较高的SOC估算精度。 展开更多
关键词 金豺优化算法 遗忘因子递推最小二乘法 交互式多模型无迹卡尔曼滤波 荷电状态
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电磁混合式耦合器调隙装置多目标参数优化
7
作者 王爽 孙守锁 +1 位作者 郭永存 胡泽永 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期1007-1017,共11页
针对双盘式磁力耦合器的调隙机构普遍存在的体积大、调节精度低的问题,提出新型的电磁混合式磁力耦合器,通过电磁驱动可以实现磁力耦合器的精准调隙.以平均推力和推力波动为目标,对核心构件电磁调隙装置进行多目标优化.基于敏感度分析... 针对双盘式磁力耦合器的调隙机构普遍存在的体积大、调节精度低的问题,提出新型的电磁混合式磁力耦合器,通过电磁驱动可以实现磁力耦合器的精准调隙.以平均推力和推力波动为目标,对核心构件电磁调隙装置进行多目标优化.基于敏感度分析对设计参数进行分级优化,提出蜣螂优化算法优化BP神经网络模型(DBOBP)和多目标金豺优化算法(MOGJO),结合响应面法和扫描法,确定电磁调隙装置的最优参数.基于有限元法对推力波形、感应电动势、磁感应强度及磁场线分布进行分析,优化后径向气隙磁感应强度提升了19%,平均推力提升了57.8%,推力波动比值降低了28.3%,验证了最终设计相对于最初设计的优异性能以及新型磁力耦合器多目标参数分级优化的正确性. 展开更多
关键词 磁力耦合器 电磁调隙 DBO-BP神经网络 多目标金豺优化(MOGJO)算法 多目标参数优化
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基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态估计方法
8
作者 黄凯 郝润凯 郭永芳 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第5期131-140,共10页
针对特征评价指标性能单一、预测模型特征捕捉能力不足和超参数难以确定等问题,提出基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计方法。首先,从原理和统计角度构建特征的综合评价指标,选取指标得分较高的... 针对特征评价指标性能单一、预测模型特征捕捉能力不足和超参数难以确定等问题,提出基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计方法。首先,从原理和统计角度构建特征的综合评价指标,选取指标得分较高的特征作为模型输入;其次,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、高效局部注意力(efficient local attention,ELA)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)建立CNN-ELA-BiGRU预测模型,增强模型捕捉特征的能力;最后,利用金豺优化(golden jackal optimization,GJO)算法对模型进行超参数寻优,提高了模型的预测精度。对比实验结果表明,所提SOH估计方法具有良好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 特征综合评价指标 高效局部注意力 金豺优化算法 健康状态估计
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多策略改进的精英金豺优化算法
9
作者 吴智祥 刘杰 +3 位作者 覃涛 陈昌盛 李伟 杨靖 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第10期1853-1866,共14页
针对金豺优化算法求解优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略改进的精英金豺优化算法EGJO。首先,通过精英反向学习策略选取精英种群寻优求解,在提高种群质量与多样性的同时有效地提升算法的收敛精度与速度... 针对金豺优化算法求解优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略改进的精英金豺优化算法EGJO。首先,通过精英反向学习策略选取精英种群寻优求解,在提高种群质量与多样性的同时有效地提升算法的收敛精度与速度。其次,采用双面镜反射理论处理越界个体,解决种群分布不均匀的问题。再次,提出一种自适应能量因子,协调算法的全局搜索与局部开发过程。最后,对种群最优个体进行柯西变异扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过16个典型基准测试函数的优化仿真实验,从收敛性、鲁棒性、Wilcoxon秩和检验等方面与6种优化算法进行对比分析。实验结果表明,改进的精英金豺优化算法的收敛精度和速度均得到了显著提升。另外,将改进的精英金豺算法用于求解2个典型的工程优化问题,表明了所提算法在解决实际工程优化问题时的可行性和高效性。 展开更多
关键词 金豺优化算法 精英反向学习 自适应能量因子 边界处理 秩和检验 工程优化
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孤岛风电制氢系统多时间尺度能量管理
10
作者 荆捷 董砚 +2 位作者 谭建鑫 雷兆明 杨富荃 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期130-141,共12页
为减小风能间歇性和波动性对孤岛风电制氢系统经济性、稳定性的影响,提出一种多时间尺度能量管理策略。日前阶段建立日前电解槽启停优化模型,利用改进金豺算法进行求解,以最大期望日收益优化电解槽的启停状态以及系统各单元的运行计划... 为减小风能间歇性和波动性对孤岛风电制氢系统经济性、稳定性的影响,提出一种多时间尺度能量管理策略。日前阶段建立日前电解槽启停优化模型,利用改进金豺算法进行求解,以最大期望日收益优化电解槽的启停状态以及系统各单元的运行计划。日内阶段建立日内滚动优化模型并提出一种碱性电解槽功率分级能量管理策略,根据日前优化结果和超短期预测信息,以系统日收益最大重新优化系统运行计划。实时阶段设计一种考虑系统慢动态响应的孤岛风电制氢系统实时能量管理策略,在出现非计划风功率波动时根据系统实时运行状态实时调整系统运行模式。仿真结果表明,所提出的多时间尺度能量管理策略可在波动性风速下有效维持系统功率平衡,减小电解槽的功率波动,提高系统经济性。 展开更多
关键词 风电 制氢 多时间尺度 能量管理 孤岛系统 金豺算法
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基于自适应金豺狼算法的空间直线度误差评定
11
作者 潘亚娟 黎秀宇 +1 位作者 胡义华 张蓉 《机械设计》 北大核心 2025年第5期138-143,共6页
为提高空间直线度误差评定精度,文中提出了空间直线度误差评定的自适应金豺狼算法(AGJO)。首先,建立了空间直线度误差评定数学模型,在符合最小区域条件的基础上给出了误差评定目标函数;其次,针对金豺狼算法(GJO)性能受猎物逃脱能量的影... 为提高空间直线度误差评定精度,文中提出了空间直线度误差评定的自适应金豺狼算法(AGJO)。首先,建立了空间直线度误差评定数学模型,在符合最小区域条件的基础上给出了误差评定目标函数;其次,针对金豺狼算法(GJO)性能受猎物逃脱能量的影响较大,设计了一种自适应逃脱能量策略,得到了自适应金豺狼优化算法,3个基准函数测试结果表明:AGJO在收敛精度、速度上具有一定优势;最后,通过两个空间直线度误差评定实例进行了测试和对比分析。结果表明:AGJO相对于变步长天牛须算法、改进鲸鱼算法和差分蜂群算法在实例1上的计算精度上分别提高了8.98%,10.17%和2.52%,在实例2上的计算精度分别提高了55.13%,60.67%和30.00%,且均具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 空间直线度 金豺狼优化算法 自适应逃脱能量 误差评定
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多策略融合的改进金豺优化算法 被引量:2
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作者 李丹丹 朱石磊 +2 位作者 李仲康 介百坤 王宏 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期127-130,共4页
针对金豺优化(GJO)算法收敛速度慢、寻优精度低、勘探开发能力不足等缺点,提出一种多策略融合的改进金豺优化(MIGJO)算法。首先,加入佳点集法丰富金豺个体的初始种群,提高算法的遍历性;其次,在算法探索阶段,引入黄金正弦算法改变金豺的... 针对金豺优化(GJO)算法收敛速度慢、寻优精度低、勘探开发能力不足等缺点,提出一种多策略融合的改进金豺优化(MIGJO)算法。首先,加入佳点集法丰富金豺个体的初始种群,提高算法的遍历性;其次,在算法探索阶段,引入黄金正弦算法改变金豺的位置更新方式,增强算法局部开发和全局搜索能力;最后,结合反向学习和柯西变异策略,在最优解位置进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力。对7个基准测试函数和当前现有改进麻雀算法进行仿真实验。测试结果表明,MIGJO算法具有更好的寻优精度和收敛性,验证了本文所采用改进策略的有效性和算法的优越性。 展开更多
关键词 金豺优化算法 佳点集 黄金正弦算法 反向学习 柯西变异
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优化径向基函数的海底油气管道腐蚀速率预测模型研究
13
作者 聂百胜 崔枭 +2 位作者 常里 周皓文 陈楠 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2593-2602,共10页
海底油气管道的外腐蚀是海洋管道工程中的一个主要挑战,对海洋油气工业的安全生产构成了严重威胁。准确的腐蚀预测对于维护管道完整性和保障海上油气生产安全至关重要。研究旨在构建一个高精度的海底油气管道腐蚀速率预测模型,以实现对... 海底油气管道的外腐蚀是海洋管道工程中的一个主要挑战,对海洋油气工业的安全生产构成了严重威胁。准确的腐蚀预测对于维护管道完整性和保障海上油气生产安全至关重要。研究旨在构建一个高精度的海底油气管道腐蚀速率预测模型,以实现对管道外腐蚀的有效管理和预测。首先,通过皮尔逊(Pearson)相关性分析方法系统地识别了影响管道腐蚀的6个关键因素,包括流速、压力、温度、Cl离子质量浓度、CO_(2)质量浓度和含水量,然后,引入金豺优化(Golden Jackal Optimization, GJO)算法对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)网络的权值与阈值进行优化,利用60组历史数据,建立了基于GJO-RBF的综合腐蚀速率预测模型。模型预测结果显示,GJO-RBF模型在训练集上具有0.982 83的高准确度,在测试集上也有0.942 21的准确度。与传统的BP神经网络、遗传算法优化的BP(GA-BP)、粒子群算法优化的BP(PSO-BP)及标准RBF网络相比,GJO-RBF模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等多个评价指标上均表现更优。 展开更多
关键词 安全工程 海底油气管道 皮尔逊相关系数 腐蚀速率 径向基函数 金豺优化算法
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基于改进金豺算法的连续梁桥有限元模型参数修正
14
作者 陈方政 李天琦 +3 位作者 黄琪琪 刘张浩 段敏 陈熠昕 《公路交通技术》 2025年第3期80-86,共7页
针对传统优化算法在桥梁有限元模型修正中易陷入局部最优、高维参数识别精度不足的问题,采用调控逃逸能量参数的方法,改进标准的金豺算法,并建立基于改进金豺算法(IGJO)的桥梁有限元模型修正方法。研究中,选取主梁弹性模量作为修正参数... 针对传统优化算法在桥梁有限元模型修正中易陷入局部最优、高维参数识别精度不足的问题,采用调控逃逸能量参数的方法,改进标准的金豺算法,并建立基于改进金豺算法(IGJO)的桥梁有限元模型修正方法。研究中,选取主梁弹性模量作为修正参数和跨中挠度影响线作为目标函数,并设计单损伤与多损伤工况的对比试验以验证算法性能。研究结果表明:1)IGJO算法在单损伤模型中最大识别误差为3%,较标准GJO(6%)降低50%;2)在多损伤模型中,结合3跨挠度影响线数据,IGJO最大误差仅为3.2%,较仅使用单跨数据(8.5%)降低62.3%,且平均误差稳定在1.62%。改进金豺算法显著提升了高维参数识别精度,为桥梁有限元模型修正提供了高精度的优化方法。 展开更多
关键词 金豺优化算法 模型修正 挠度影响线
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基于改进金豺算法的物流配送中心选址策略
15
作者 张琳梅 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第2期133-138,共6页
本文提出了一种改进的金豺优化算法,改进了金豺算法的能量计算公式,使其沿着先慢后快的曲线规律进行递减,从而更符合现实规律;在位置更新公式中引入贡献系数,使该公式更具适应性.基于12个测试函数的实验结果表明,本文提出的算法有更好... 本文提出了一种改进的金豺优化算法,改进了金豺算法的能量计算公式,使其沿着先慢后快的曲线规律进行递减,从而更符合现实规律;在位置更新公式中引入贡献系数,使该公式更具适应性.基于12个测试函数的实验结果表明,本文提出的算法有更好的寻优效果.最后将该算法与物流配送中心选址问题相结合,提出了基于改进金豺算法的物流配送中心选址策略.实验证明,该策略能够有效选出物流配送中心. 展开更多
关键词 金豺算法 智能优化 选址模型 物流配送中心
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基于GJO-TCN-BiGRU-attention的风电功率预测模型
16
作者 王京友 李子健 应润宇 《现代工业经济和信息化》 2025年第6期261-263,共3页
针对传统预测模型对复杂气象时序特征挖掘不足、超参数敏感性高的问题,提出一种融合金豺优化算法(GJO)、时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(attention)的混合预测模型。首先,通过TCN的扩张因果卷积提取风电功率... 针对传统预测模型对复杂气象时序特征挖掘不足、超参数敏感性高的问题,提出一种融合金豺优化算法(GJO)、时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(attention)的混合预测模型。首先,通过TCN的扩张因果卷积提取风电功率序列的长期非线性依赖特征,并利用BiGRU双向捕捉时序数据的动态关联性;其次,引入注意力机制动态加权关键气象特征,增强模型对波动性数据的敏感度;最后,采用GJO算法优化模型超参数组合,克服人工调参的随机性。基于2019年某风电场实测数据的实验表明,该GJO-TCN-BiGRU-attention模型具有良好的预测性能,在风速突变场景下表现出更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 风电功率预测 时间卷积网络 金豺优化算法 双向门控循环单元
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基于ICEEMDAN-IGJO-BiLSTM组合模型的短期电力负荷预测
17
作者 孟玲玲 杨春兰 王强 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2025年第4期27-35,共9页
针对电力系统中负荷数据具有一定的非线性、非平稳等特点,且单一的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)预测模型精度不高的问题,提出了ICEEMDAN-IGJO-BiLSTM组合预测模型.首先,对原始负荷数据进行ICEEMDAN分解,提高数据的平稳性.然后,使用Lo... 针对电力系统中负荷数据具有一定的非线性、非平稳等特点,且单一的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)预测模型精度不高的问题,提出了ICEEMDAN-IGJO-BiLSTM组合预测模型.首先,对原始负荷数据进行ICEEMDAN分解,提高数据的平稳性.然后,使用Logistic混沌映射、自适应权重以及透镜成像反向学习策略来改进金豺优化算法,形成改进金豺优化算法(IGJO),提高算法的寻优能力和收敛速度,进一步优化BiLSTM神经网络,增加了组合模型预测的精确度.最后,将所提的方法应用于某地实际的负荷数据,通过指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差,验证所提模型的有效性. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 改进金豺优化算法 双向长短期记忆神经网络
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混合策略改进的金豺算法及其工程应用
18
作者 李丹丹 李晓瑜 +2 位作者 朱石磊 介百坤 王宏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11683-11691,共9页
针对金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、寻优精度差和易陷入局部极值等缺点,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(mixed-strategy improved golden jackal optimization algo... 针对金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、寻优精度差和易陷入局部极值等缺点,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(mixed-strategy improved golden jackal optimization algorithm,MSIGJO)。首先,引入一种Tent映射融合反向学习的初始化策略,增强金豺种群多样性,提高算法初始解的质量;其次,采用一种非线性因子协调算法全局搜索与局部深入开发的能力,再次,在探索阶段融合正弦余弦算法并引入螺旋搜索策略指引机制,提高算法收敛速度;最后,在迭代后期引入反向学习和差分变异策略,避免算法陷入局部最优。使用本文中所提改进算法、基本优化算法及现有改进金豺算法对不同测试函数进行仿真实验,通过仿真结果对比分析可得MSIGJO的收敛性、鲁棒性、Wilcoxon秩和检验及时间复杂度等方面均优于其他算法,具有良好的收敛速度、求解精度和鲁棒性。将MSIGJO用于解决压力容器设计问题,进一步验证了MSIGJO算法在解决实际工程问题时的有效性。 展开更多
关键词 金豺优化算法 反向学习 非线性因子 正弦余弦算法
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采用金豺优化的LLC谐振变换器自抗扰稳压控制 被引量:2
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作者 吴艳娟 王宏森 王云亮 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第4期266-274,共9页
为解决LLC谐振变换器采用传统PID控制时抑制负载冲击能力差的问题,提出采用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的改进线性自抗扰控制方法。该方法基于状态空间表达式,结合降阶模型中的参数信息,改进扩张状态观测器的系数矩... 为解决LLC谐振变换器采用传统PID控制时抑制负载冲击能力差的问题,提出采用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的改进线性自抗扰控制方法。该方法基于状态空间表达式,结合降阶模型中的参数信息,改进扩张状态观测器的系数矩阵。利用频域拟合的方法获得线性自抗扰控制器参数初值,避免了繁复的人工调参过程。使用GJO算法对线性自抗扰控制器参数寻优,进一步改善控制器性能。实验结果表明,相较于PSO-PID控制器,GJO-MLADRC控制器有效提高了LLC谐振变换器在系统扰动较大的情况下的动态性能,在负载突增、突降2种工况下,调节时间分别缩短了1.5、1.0 ms,输出电压最大波动量分别减小0.10、0.05 V,改进后的LADRC控制策略有效地抑制了恒压模式下负载波动对输出电压的扰动。 展开更多
关键词 LLC谐振变换器 自抗扰控制 动态性能 金豺优化算法
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融合粒子群的改进金豺算法及应用 被引量:4
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作者 回立川 曹明远 迟一璇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1733-1744,共12页
为了解决传统金豺算法收敛精度低,搜索速度慢等问题,提出一种融合粒子群算法的改进金豺优化算法(PGJO)。首先,采用Chebyshev混沌映射和精英选择策略结合的方式对种群进行初始化,提高初始解质量;然后,结合粒子群优化算法(PSO)思想,提出... 为了解决传统金豺算法收敛精度低,搜索速度慢等问题,提出一种融合粒子群算法的改进金豺优化算法(PGJO)。首先,采用Chebyshev混沌映射和精英选择策略结合的方式对种群进行初始化,提高初始解质量;然后,结合粒子群优化算法(PSO)思想,提出一个新的搜索方式。采用动态转换策略,判断PGJO采用原Levy方式搜索还是采用新的搜索方式更新个体位置,以提高算法收敛精度;最后,提出了种群收敛监测策略,帮助算法跳出局部最优。将PGJO与其他智能优化算法经过11个基准测试函数对比实验表明,算法性能均优于其他算法。将PGJO应用于无人机路径规划当中,对比其他算法路径长度下降了3.4%,拐点个数减少了21%,验证了该算法的工程应用能力。 展开更多
关键词 智能优化算法 金豺优化算法 种群收敛监测策略 Chebyshev混沌映射 三维路径规划
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