改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量：1

1

作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页

针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多

关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型

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基于混合模型的多类型机场航班过站时间预测 被引量：1

2

作者 李国 王伟倩 曹卫东 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期633-640,F0003,共9页

为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。... 为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 多类型机场 航班过站时间预测 客流量差异 天气差异 混合轻量级梯度提升机算法模型 自适应鲁棒损失函数 离群值 麻雀搜索算法

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基于改进麻雀搜索算法的微电网容量优化配置

3

作者 李圣清 高泽华 +1 位作者 乔靖潇 吴京航 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期424-433,共10页

为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针... 为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针对麻雀搜索算法出现的收敛精度不足及易陷入局部最优的问题,提出改进麻雀搜索算法,首先采用混沌反向学习策略使初始种群分布均匀;其次加入黄金正弦公式提高算法收敛精度;再引入动态权重因子改善算法动态性能,提高全局搜索能力;最后利用混合变异扰动策略、贪心策略跳出局部最优。将ISSA与麻雀搜索算法、灰狼算法以及鲸鱼算法进行对比测试,验证了该文所提算法具有更高的收敛精度以及更快的收敛速度,并选取某地区实际数据进行算例仿真,所求取的综合发电成本相比其他3种算法分别降低了6.39%、7.35%、11.68%,验证了ISSA的有效性和优越性。 展开更多

关键词 微电网 混合储能 改进麻雀搜索算法 容量优化

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基于EMD-VMD的混合储能系统容量优化配置

4

作者 周登涛 金福宝 +4 位作者 马山刚 祁延明 张强 赵瑞婷 李若冰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8090-8098,共9页

为解决并网过程中,风电功率波动、间隙性等影响电网稳定运行的问题,提出一种利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合的飞轮-锂电混合储能系统的容量优化配置方案... 为解决并网过程中,风电功率波动、间隙性等影响电网稳定运行的问题,提出一种利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合的飞轮-锂电混合储能系统的容量优化配置方案。首先,采用K均值算法得到典型日数据,通过EMD将风电典型日数据输出功率信号分解为满足波动量限值的并网功率和混合储能平抑功率;然后,由麻雀搜索算法完成VMD算法中分解模态个数K值和二次惩罚因子α值的优化,通过VMD分解混合储能平抑功率,完成锂电池和飞轮储能的合理分配。最后,在考虑储能充放电功率和荷电状态约束条件的前提下,以储能成本为目标函数构建经济模型,采用青海省海南州共和县切吉敦曲风电场实际发电数据借助MATLAB平台进行仿真计算。结果表明:所提策略不仅有效地平抑了风电波动,还提高了整个系统的经济性。 展开更多

关键词 混合储能 经验模态分解 麻雀搜索算法 变分模态分解 容量优化配置

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基于改进麻雀搜索算法的USV路径规划

5

作者 李君恩 丁天明 +1 位作者 韩喜红 刘虎 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期153-158,共6页

针对解决无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)路径规划的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法。因原始麻雀搜索算法存在种群初始化方式简单,同时算法缺少变异机制,迭代后期种群多样性变差,易陷入局部最优等问题。提出混合改进策略,... 针对解决无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)路径规划的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法。因原始麻雀搜索算法存在种群初始化方式简单,同时算法缺少变异机制,迭代后期种群多样性变差,易陷入局部最优等问题。提出混合改进策略,分别为佳点集初始化种群、螺旋搜索策略更新发现者、Tent混沌扰动策略更新跟随者,莱维飞行策略更新警戒者。实验结果表明,在测试函数中算法性能良好,收敛速度快、精度高,在仿真对比实验中规划出的路径质量高。研究成果对USV及其他领域路径规划问题具有借鉴意义。 展开更多

关键词 无人水面艇 全局路径规划 麻雀搜索算法 混合改进策略

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基于SSA-CNN-SVM的小区供热二次网供水温度预测

6

作者 安文含 邱渝镔 +2 位作者 刘建华 周世玉 刘吉营 《山东建筑大学学报》 2025年第4期69-77,共9页

准确预测供热二次网供水温度(T_(s2))有助于提高人们居住环境的舒适度,减少能源浪费。文章提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和支持向量机(Support Vecto... 准确预测供热二次网供水温度(T_(s2))有助于提高人们居住环境的舒适度,减少能源浪费。文章提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)混合的预测模型,基于居住建筑的热力数据构建输入特征集,建立了SSA-CNN-SVM模型预测T_(s2),并与优化前的模型进行对比。结果表明:SSA-CNN-SVM模型在住宅T_(s2)预测中展现出了较高的精度,在2个数据集上的平均绝对误差百分比(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)均小于2.50%;与优化前的模型相比,SSA-CNN-SVM模型的MAPE最大降幅为1.50%。 展开更多

关键词 二次网供水温度 混合模型 麻雀搜索算法 卷积神经网络 支持向量机

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多策略改进 SSA 优化 LSTM 网络的短期光伏发电功率预测

7

作者 王玲芝 李晨阳 +1 位作者 李程 刘婧 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1356-1366,共11页

为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法(multi strategy improved sparrow search algorithm,MSISSA)优化长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的预测模型。首先,采用Logistic-Sine-Cosine混沌映射对... 为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法(multi strategy improved sparrow search algorithm,MSISSA)优化长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的预测模型。首先,采用Logistic-Sine-Cosine混沌映射对麻雀种群初始化进行改进,增加初始种群的均匀性和遍历性。然后,针对在使用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化LSTM网络时陷入局部最优及精度不足的问题,利用鱼鹰捕食策略、Levy飞行策略和柯西变异策略优化种群中麻雀的位置。最后,通过MSISSA优化得到LSTM网络的最优隐含层节点数、训练次数和学习率。实验证明,该模型比LSTM、GWO(grey wolf optimizer)-LSTM、WOA(whale optimization algorithm)-LSTM和SSA-LSTM模型具有更高的预测精度,尤其在阴天和雨天。该模型有助于电网稳定运行和电力系统调度,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 光伏功率预测 麻雀搜索算法 混合混沌映射 鱼鹰捕食策略 Levy飞行策略 柯西变异策略 长短时记忆

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基于机器学习的航材备件需求预测研究

8

作者 王蕊 王智恺 +2 位作者 钟一鸣 孙辉 杨凯欣 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期610-618,共9页

为科学而精准地预测航空公司航材库存备件需求,制定合理的航材计划,从航材价格、重要度、维修间隔时间、装机数量等影响因素的角度出发,提出一种基于机器学习的航材备件需求预测方法。首先通过主成分分析(PCA)与K-means聚类将不同需求... 为科学而精准地预测航空公司航材库存备件需求,制定合理的航材计划,从航材价格、重要度、维修间隔时间、装机数量等影响因素的角度出发,提出一种基于机器学习的航材备件需求预测方法。首先通过主成分分析(PCA)与K-means聚类将不同需求规律的备件降维可视化展示并分类,然后建立混合核极限学习机(HKELM)与随机森林(RF)的模型对分类后的数据进行多元回归预测,其中针对预测过程中参数选取困难的问题,采用麻雀搜索算法(SSA)迭代寻优两种模型的最优参数。最后,结合某航空公司机队运行数据进行实例分析,与反向传播(BP)神经网络、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)等预测方法进行比较,结果表明所提出的预测方法效果较好,其对航空公司航材计划工作具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 航材需求预测 降维聚类 混合核极限学习机 随机森林 麻雀搜索算法

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基于混合ISSA-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量：20

9

作者 邹红波 柴延辉 +1 位作者 杨钦贺 陈俊廷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期21-31,共11页

准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性,提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search alg... 准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性,提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的锂电池RUL预测模型。首先,用均值化方法对原始数据中的异常值进行处理。然后,结合Tent混沌映射、自适应权重以及反向学习策略和柯西变异扰动策略优化麻雀搜索算法,再利用改进麻雀搜索算法对LSTM模型的参数进行优化。最后,采用改进的混合ISSA-LSTM模型并完成RUL预测。采用NASA公开数据集对本模型进行验证。结果表明,该模型的平均绝对误差、均方根误差和平均相对百分比误差控制在0.01647、0.02284和1.2048%以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 混合改进麻雀搜索算法 长短期记忆神经网络 均值化

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混合麻雀算法求解带准备时间的分布式柔性作业车间调度问题 被引量：1

10

作者 秦红斌 常永顺 +2 位作者 唐红涛 张峰 王玲军 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-11,32,共12页

分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多... 分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多工位零件装夹定位、拆卸和换刀等动态准备时间的实际生产情况,建立了以完工时间、碳排放和订单拖期为目标的DFJSP模型;提出了一种混合麻雀算法(Hybrid Sparrow Search Algorithm, HSSA)对上述模型进行求解。HSSA算法根据模型特点,采用了三层编码方式和多种群初始化策略,设计了一种三层变邻域搜索结构,引入了POX、PMX交叉算子和高斯变异算子来完成交叉、变异操作,同时设计了一种基于支配关系的精英选择策略。通过仿真及与其他算法的对比分析,验证了HSSA算法的优越性和可靠性。 展开更多

关键词 准备时间 分布式柔性作业车间调度问题 混合麻雀算法 三层变邻域搜索结构

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基于长期气温模拟的混凝土坝变形预测混合模型 被引量：4

11

作者 陈旭东 侯阵阵 郭进军 《人民黄河》 CAS 北大核心 2023年第9期141-146,共6页

混凝土坝变形预测模型通常采用谐波函数模拟温度效应,但没有考虑不同年份坝体温度变化对混凝土坝变形的影响。针对此问题,利用有限元模型(FEM)计算水压分量,利用长期气温序列代替谐波函数计算温度分量。考虑混凝土坝变形过程的非线性特... 混凝土坝变形预测模型通常采用谐波函数模拟温度效应,但没有考虑不同年份坝体温度变化对混凝土坝变形的影响。针对此问题,利用有限元模型(FEM)计算水压分量,利用长期气温序列代替谐波函数计算温度分量。考虑混凝土坝变形过程的非线性特征,引入麻雀搜索算法(SSA)对随机森林回归(RFR)模型的参数进行优化,获取最优参数对混合模型进行训练,最终构建一种基于长期气温进行温度效应模拟的混凝土坝变形预测混合模型。结果表明,相较于RFR变形预测模型和基于统计学回归方法的变形预测模型,采用SSA优化RFR的变形预测混合模型具有更好的拟合效果和预测能力。 展开更多

关键词 混凝土坝 变形 混合模型 温度效应 麻雀搜索算法 随机森林回归

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求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法 被引量：7

12

作者 刘耿耿 张丽媛 +5 位作者 刘笛 刘能现 傅仰耿 郭文忠 陈国龙 蒋伟进 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期3336-3344,共9页

针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建... 针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建双向初始化机制,以达到获得分布更优的初始种群的目的;其次,设计一种基于交叉与变异算子的位置更新公式,扩大搜索范围,丰富搜索机制,以平衡算法探索和开发能力,同时提高算法的收敛精度和速度;最后,使用社区学习策略对种群进行精炼,强化开发能力与跳出局部极值的能力,并保持种群的多样性.分别在CEC2017的28个实数约束优化问题和1个工程优化问题上进行了性能评估,实验结果表明,所提出的算法对比其他优化算法具有寻优能力强、收敛精度高、收敛速度快等优势,可有效解决复杂约束优化问题. 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 约束优化问题 多策略混合 测试函数 CEC2017 工程优化

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基于麻雀搜索算法优化变分模态分解和混合核极限学习机的短期风电功率预测 被引量：12

13

作者 王瑞 徐新超 逯静 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2023年第4期444-454,共11页

为提高风电功率的预测精度,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)相结合的短期风电功率预测方法。针对VMD和HKELM参数难调问题,以及实现两算... 为提高风电功率的预测精度,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)相结合的短期风电功率预测方法。针对VMD和HKELM参数难调问题,以及实现两算法参数的自适应选择,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对两种算法中的关键参数进行优化。首先,基于3种信号分解指标设计SSA优化VMD的适应度函数,对VMD关键参数进行寻优,利用优化后的VMD将风电功率分解为一组平稳子分量。然后,结合径向基核函数与多项式核函数优点组成混合核函数,对各分量结合气象特征分别建立兼顾学习与泛化能力的HKELM预测模型,并使用SSA对模型参数进行寻优,以充分发挥模型性能。最后,将各分量预测值叠加,得到最终预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,结果表明,该方法相比于其他预测方法具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 麻雀搜索算法 变分模态分解 混合核函数 核极限学习机

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基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测

14

作者 骆正山 张轩博 王小完 《热加工工艺》 北大核心 2023年第16期32-37,共6页

为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用H... 为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用HSSA对DRNN的权值和阈值进行迭代寻优,降低随机选取参数对模型性能的影响,提高模型预测精度,采用核主成分分析法(KPCA)提取出原始数据中的主要特征。最后,以中国海南东部某海底管道数据进行验证,并与其余4个模型对比。结果表明:HSSA-DRNN模型预测结果较其余模型更接近实际值,且MRE、RMSE指标均优于对比模型,证明所提模型能更准确可靠的预测海底管道腐蚀速率。 展开更多

关键词 海洋管线 内腐蚀速率 核主成分分析法 混合麻雀搜索算法 深度脊波神经网络

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改进SSA优化PID整定的AGV轨迹跟踪控制 被引量：2

15

作者 吴险峰 侯绿 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期263-269,共7页

PID参数整定是优化自动导航车AGV运动控制的关键。为此,提出一种基于改进麻雀搜索算法ISSA优化PID参数整定的AGV控制算法。为了解决SSA搜索精度的不足,引入Logistic-Tent混合混沌初始化机制优化初始种群,以自适应方式更新发现者种群占比... PID参数整定是优化自动导航车AGV运动控制的关键。为此,提出一种基于改进麻雀搜索算法ISSA优化PID参数整定的AGV控制算法。为了解决SSA搜索精度的不足,引入Logistic-Tent混合混沌初始化机制优化初始种群,以自适应方式更新发现者种群占比,并以惯性自适应机制更新发现者位置,提升算法全局搜索能力,同时设计混合变异机制丰富迭代后期种群多样性,避免陷入局部最优。利用改进SSA算法优化AGV运动控制中的PID参数整定,实现AGV轨迹优化控制。实验结果表明,与五种对比算法相比,改进算法的PID参数整定精度更高,能够有效提升AGV轨迹跟踪性能,其实际轨迹与目标轨迹拟合度更高。 展开更多

关键词 PID参数整定 麻雀搜索算法 AGV控制 混沌映射 混合变异

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基于ISSA的多渠道易腐品供应链网络规划

16

作者 苏莹莹 王升旭 白智超 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第11期111-117,共7页

针对易腐品供应链网络规划问题,建立了一种考虑多渠道选择的易腐品供应链网络多目标规划模型,以此解决新零售形势下的易腐品供应链网络规划问题。首先,针对由多个供应商、加工中心、分销商、消费市场构成的易腐品供应链网络进行结构设计... 针对易腐品供应链网络规划问题,建立了一种考虑多渠道选择的易腐品供应链网络多目标规划模型,以此解决新零售形势下的易腐品供应链网络规划问题。首先,针对由多个供应商、加工中心、分销商、消费市场构成的易腐品供应链网络进行结构设计,建立以总成本最小和顾客满意度最大为目标的易腐品供应链网络多目标规划模型;其次,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)求解精度低,稳定性不足,易陷入局部最优等问题,引入自适应混合策略改进SSA,应用改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)来求解多渠道选择的易腐品供应链网络规划问题。最后,通过实例进行验证,结果表明:ISSA能够有效求解考虑多渠道选择的易腐品供应链网络规划问题,且相比于SSA性能更优。 展开更多

关键词 易腐品供应链网络规划 多渠道选择 自适应混合策略 改进麻雀搜索算法

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基于改进麻雀搜索算法优化的RSSI定位 被引量：3

17

作者 刘博 李卓 +1 位作者 刘伟 韦嘉恒 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期127-130,共4页

针对传统接收信号强度指示(RSSI)测距受环境中不同因素干扰,导致定位精度不高的问题,提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的RSSI定位算法。首先,通过混合滤波对RSSI值优化处理,剔除异常值并消除波动,RSSI测距模型将滤波后可靠的信号值... 针对传统接收信号强度指示(RSSI)测距受环境中不同因素干扰,导致定位精度不高的问题,提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的RSSI定位算法。首先,通过混合滤波对RSSI值优化处理,剔除异常值并消除波动,RSSI测距模型将滤波后可靠的信号值换算为距离。其次,对基础麻雀搜索算法(SSA)进行改进,得到未知节点的精确坐标。实验结果表明:与另一种ISSA及粒子群优化万有引力搜索算法(PSOGSA)混合定位算法相比,该算法具有更高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 接收信号强度指示 混合滤波 麻雀搜索算法 节点定位

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螺旋探索与自适应混合变异的麻雀搜索算法 被引量：16

18

作者 陈功 曾国辉 +1 位作者 黄勃 刘瑾 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第4期779-786,共8页

针对麻雀搜索算法(SSA)收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出一种螺旋探索与自适应混合变异的麻雀搜索算法(SHSSA).首先,采用一种无限次折叠的ICMIC混沌初始化种群,增加种群多样性和遍历性,为全局寻优奠定基础;其次,融入一种螺旋探索策... 针对麻雀搜索算法(SSA)收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出一种螺旋探索与自适应混合变异的麻雀搜索算法(SHSSA).首先,采用一种无限次折叠的ICMIC混沌初始化种群,增加种群多样性和遍历性,为全局寻优奠定基础;其次,融入一种螺旋探索策略,增强发现者探索未知区域的能力,提高算法的全局搜索性能;然后,提出一种基于精英差分和随机反向的混合变异策略,加快算法收敛速度,改善算法跳出局部最优的能力.基于12个基准测试函数的仿真结果表明,SHSSA与其余3种算法及2种改进的麻雀搜索算法相比,收敛速度更快、寻优精度更高,稳定性更强.最后,将SHSSA应用于多阈值图像分割中,实验结果表明,相较于基本SSA算法,SHSSA的分割速度和分割精度均得到了提升. 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 螺旋探索 混合变异

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岛礁防御空袭目标流的WTA模型与算法设计 被引量：1

19

作者 薛杰 刘高峰 +1 位作者 程志锋 林晓烘 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第5期66-71,共6页

运用多火力单元应对空袭目标攻击是岛礁近程防空的重要问题之一,由于我国岛礁建设起步晚,有关研究较少。针对岛礁近程防空作战场景,建立了可以对导弹目标流进行转移火力拦截分配的多火力单元武器目标分配(M-WTA)模型;设计了求解M-WTA的... 运用多火力单元应对空袭目标攻击是岛礁近程防空的重要问题之一,由于我国岛礁建设起步晚,有关研究较少。针对岛礁近程防空作战场景,建立了可以对导弹目标流进行转移火力拦截分配的多火力单元武器目标分配(M-WTA)模型;设计了求解M-WTA的混合麻雀搜索算法(HSSA),HSSA采用了新的种群初始化方式,通过增加惩罚项将M-WTA模型转化为无约束的适应度函数,运用发现者、加入者和警戒者3种改进策略迭代寻优。模型和算法对比实验表明,M-WTA模型是可行的,HSSA在求解M-WTA模型时较其他算法收敛速度更快、寻优精度更高。本研究具有一定应用价值。 展开更多

关键词 岛礁防空作战 武器目标分配 混合麻雀搜索算法 导弹目标流 转移火力

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基于ISSA的光储微网混合储能容量优化配置 被引量：23

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作者 王依妍 陈景文 《智慧电力》 北大核心 2023年第4期23-29,53,共8页

近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA)对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合... 近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA)对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合储能系统充放电功率,建立以储能系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型;其次,针对传统麻雀搜索算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用精英反向学习初始化种群,并结合粒子群算法改进麻雀位置更新公式,同时引入莱维飞行策略扩大算法搜索范围。最后,通过算例分析验证了所提策略的合理性和有效性。 展开更多

关键词 分时电价 麻雀搜索算法 混合储能 容量配置

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