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基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
被引量：
15
1
作者
杨勇
张忠政
+1 位作者
胡军
赵允坤
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2022年第5期128-134,共7页
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优...
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。
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关键词
露天矿
边坡
改进的粒子群算法(IPSO)
极限学习机(ELM)
随机权重法
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职称材料
基于PSO-ELM的变压器油纸绝缘状态无损评估方法
被引量：
5
2
作者
张德文
张健
+3 位作者
曲利民
吴迪星
刘贺千
张明泽
《电力工程技术》
北大核心
2024年第3期201-208,共8页
油浸式电力变压器作为电网的重要组成部分,其可靠运行至关重要。针对变压器长期运行后无法定量评估其绝缘状态的问题,文中开展了油纸绝缘模型的加速老化及受潮试验,探究了油纸绝缘老化及受潮程度对其回复电压曲线的影响规律,并提出采用...
油浸式电力变压器作为电网的重要组成部分,其可靠运行至关重要。针对变压器长期运行后无法定量评估其绝缘状态的问题,文中开展了油纸绝缘模型的加速老化及受潮试验,探究了油纸绝缘老化及受潮程度对其回复电压曲线的影响规律,并提出采用粒子群优化-极限学习机(particle swarm optimization-extreme learning machine,PSO-ELM)算法的参数预测方法,实现了基于回复电压曲线特征参量的油纸绝缘老化与受潮状态量化评估。由油纸绝缘模型理化性能分析的对比结果可知,基于PSO-ELM方法的预测值精度远高于传统ELM方法,油纸绝缘内含水率及纸板聚合度预测的绝对误差范围分别小于±0.4%、±30。
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关键词
油浸式变压器
油纸绝缘
回复电压
粒子群优化-极限学习机(
pso-elm
)算法
状态评估
无损检测
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职称材料
题名
基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
被引量：
15
1
作者
杨勇
张忠政
胡军
赵允坤
机构
鞍钢集团矿业弓长岭有限公司露采分公司
辽宁科技大学土木工程学院
出处
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2022年第5期128-134,共7页
基金
辽宁省教育厅重点项目(601009877-36)。
文摘
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。
关键词
露天矿
边坡
改进的粒子群算法(IPSO)
极限学习机(ELM)
随机权重法
Keywords
open-pit mine
slope
improved
partical
swarm
optimization
algorithm
(IPSO)
extreme
learning
machine
(ELM)
random weight method
分类号
TD854.6 [矿业工程—金属矿开采]
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职称材料
题名
基于PSO-ELM的变压器油纸绝缘状态无损评估方法
被引量：
5
2
作者
张德文
张健
曲利民
吴迪星
刘贺千
张明泽
机构
国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
哈尔滨理工大学(工程电介质及其应用教育部重点实验室)
出处
《电力工程技术》
北大核心
2024年第3期201-208,共8页
基金
国家电网有限公司科技项目(5500-202330167A-1-1-ZN)
国家自然科学基金资助项目(52307164)。
文摘
油浸式电力变压器作为电网的重要组成部分,其可靠运行至关重要。针对变压器长期运行后无法定量评估其绝缘状态的问题,文中开展了油纸绝缘模型的加速老化及受潮试验,探究了油纸绝缘老化及受潮程度对其回复电压曲线的影响规律,并提出采用粒子群优化-极限学习机(particle swarm optimization-extreme learning machine,PSO-ELM)算法的参数预测方法,实现了基于回复电压曲线特征参量的油纸绝缘老化与受潮状态量化评估。由油纸绝缘模型理化性能分析的对比结果可知,基于PSO-ELM方法的预测值精度远高于传统ELM方法,油纸绝缘内含水率及纸板聚合度预测的绝对误差范围分别小于±0.4%、±30。
关键词
油浸式变压器
油纸绝缘
回复电压
粒子群优化-极限学习机(
pso-elm
)算法
状态评估
无损检测
Keywords
oil-immersed transformer
oil-paper insulation
recovery voltage
partical
swarm
optimization-extreme
learning
machine
(
pso-elm
)
algorithm
state assessment
non-destructive testing
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
杨勇
张忠政
胡军
赵允坤
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2022
15
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职称材料
2
基于PSO-ELM的变压器油纸绝缘状态无损评估方法
张德文
张健
曲利民
吴迪星
刘贺千
张明泽
《电力工程技术》
北大核心
2024
5
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职称材料
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