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基于GO法和MSIMOSMA的全机结构试验系统可靠性优化设计
1
作者 冯蕴雯 崔宇航 +4 位作者 贺谦 李煜辉 薛小锋 宋乐 陆俊 《航空科学技术》 2025年第8期87-96,共10页
全机结构试验系统(FSST)可靠性优化设计是试验顺利进行和获得准确试验结果的重要保障,传统方法往往忽视了复杂系统特性和优化结果的鲁棒性。针对这一问题,本文提出了基于GO法和多策略改进的多目标黏菌算法(MSIMOSMA)的FSST可靠性优化设... 全机结构试验系统(FSST)可靠性优化设计是试验顺利进行和获得准确试验结果的重要保障,传统方法往往忽视了复杂系统特性和优化结果的鲁棒性。针对这一问题,本文提出了基于GO法和多策略改进的多目标黏菌算法(MSIMOSMA)的FSST可靠性优化设计方法。首先权衡可靠性指标、成本以及优化结果鲁棒性之间的关系,构建了FSST可靠性优化设计模型。其次考虑元件累积、备用相关性、多闭环反馈等复杂系统特性,采用GO法建立FSST可靠性评估模型。为解决多目标优化问题,本文提出了MSIMOSMA进行求解。最后,结合实际案例,得到了FSST关键元件的可靠度优化区间,并与传统多目标优化方法进行对比,所提出的方法性能评价指标HV值相对提高了10.1%,SP值相对降低了30.8%,验证了所提方法在FSST可靠性优化设计中的优越性。 展开更多
关键词 FSST 可靠性优化设计 GO法 多目标优化 黏菌算法
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基于CEEMDAN-ISMA-BiLSTM网络的中期电力负荷预测
2
作者 侯荣荣 刘辉 +3 位作者 文武洲 马苗洁 孟昭亮 黄健 《西安工程大学学报》 2025年第4期89-96,共8页
针对不同用电行业负荷存在波动以及神经网络在处理非线性问题时存在精度不足的问题,文中给出了一种新的中期电力负荷预测方法。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive... 针对不同用电行业负荷存在波动以及神经网络在处理非线性问题时存在精度不足的问题,文中给出了一种新的中期电力负荷预测方法。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),结合双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络,建立了CEEMDAN-BiLSTM网络模型。其次,通过Sin混沌映射、Tent混沌映射、高斯变异及自适应惯性权重对黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)进行优化,得到了改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)。最后,使用ISMA动态调整BiLSTM网络参数。该实验以城乡居民的用电负荷为例,结果表明:CEEMDAN-ISMA-BiLSTM网络模型相比CEEMDAN-SMA-BiLSTM网络模型,拟合度R 2提升了约1.24%,均方根误差(root mean square error,RMSE)、均方误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了约16.91%、14.61%、0.69%,同时,连续预测了两个月份全社会总用电负荷,预测误差在2%以内,符合预期要求。 展开更多
关键词 中期负荷预测 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 黏菌算法(sma)
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基于VMD-SMA-SVR的改扩建道路沉降预测模型研究
3
作者 张源远 刘雪平 +1 位作者 叶春林 祝敏刚 《科技和产业》 2025年第23期117-123,共7页
针对高速公路改扩建工程中路基沉降的小样本、非平稳性特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)与黏菌优化算法(SMA)的优化支持向量回归(SVR)预测模型。以广西某高速公路改扩建段为研究对象,通过VMD将沉降监测数据自适应分解为3个本征模态分... 针对高速公路改扩建工程中路基沉降的小样本、非平稳性特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)与黏菌优化算法(SMA)的优化支持向量回归(SVR)预测模型。以广西某高速公路改扩建段为研究对象,通过VMD将沉降监测数据自适应分解为3个本征模态分量(IMF),利用SMA同步优化输入步长与SVR的核参数,建立多尺度预测框架。实验表明,相较于单一SVR模型,该模型决定系数(R^(2))从0.8946提升至0.9869(相对提升10.3%),均方误差(MSE)从0.1321 mm^(2)降低至0.0164 mm^(2)(降幅达87.6%),能更好预测路基沉降变化趋势。该方法能够实现路基施工过程中沉降的高精度预测,为施工方案的优化提供了有效支持。 展开更多
关键词 道路沉降预测 变分模态分解(VMD) 黏菌优化算法(sma) 支持向量回归(SVR)
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基于ISMA-LSTM的燃气轮机剩余寿命预测
4
作者 张文海 黄伟 张剑飞 《计算机仿真》 2025年第2期128-133,共6页
剩余寿命预测是设备健康管理技术中的关键问题之一。针对于传统燃气轮机寿命预测模型参数不易选择、预测精度低等问题,提出了一种基于改进的黏菌算法(ISMA)和长短期记忆神经网络的燃气轮机剩余寿命预测模型。模型引入了可调节反馈因子,... 剩余寿命预测是设备健康管理技术中的关键问题之一。针对于传统燃气轮机寿命预测模型参数不易选择、预测精度低等问题,提出了一种基于改进的黏菌算法(ISMA)和长短期记忆神经网络的燃气轮机剩余寿命预测模型。模型引入了可调节反馈因子,能加快算法的收敛速度。同时,结合人工蜂群搜索机制,增强了黏菌个体的全局搜索能力,更好地实现了LSTM网络的超参数预测。与CNN-LSTM网络模型相比,ISMA-LSTM模型在进行燃气轮机剩余寿命预测的均方根误差和评分下降了18.8%和31.8%,取得了更好的预测结果。 展开更多
关键词 燃气轮机 剩余寿命预测 黏菌算法 长短期记忆网络 人工蜂群搜索机制
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多策略SMA-BP神经网络的空气质量指数预测 被引量：5
5
作者 文昌俊 陈洋洋 +1 位作者 何永豪 陈凡 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期78-86,共9页
针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维... 针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维飞行策略,利用自适应反向学习策略扩大搜索空间并用23组基准函数加以测试。随后利用ISMA算法优化BP网络模型的初始权值和阈值,构建ISMA-BP空气质量指数预测模型,最后将收集到的779组空气质量指数数据代入预测模型中进行测试分析,实验结果表明,与BP神经网络模型、GWO-BP、SMA-BP模型相比,ISMA-BP模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方误差为3.8402,平均绝对误差分别为1.5078。 展开更多
关键词 黏菌算法 Tent混沌映射 反向学习策略 BP神经网络 灰色关联 度空气质量预测
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基于改进层次基本熵融合SMA-SVM模型的轴承故障诊断方法 被引量：6
6
作者 张捷 王华 孙顺红 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1047-1053,1129,共8页
针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用... 针对煤矿机械轴承的故障特征提取和故障状态识别问题,提出了改进层次基本熵(IHBSE)特征提取融合黏菌优化(SMA)—支持向量机(SVM)分类模型的煤矿机械轴承故障诊断方法。首先,引入了能够同时分析信号低频和高频信息的IHBSE方法,并将其用于捕捉不同状态下,煤矿机械轴承振动信号中的多维故障特征,构建了特征向量;然后,采用具有优异全局寻优性能的黏菌算法,对支持向量机的惩罚系数和核函数的最佳值进行了搜索,提出了黏菌算法—支持向量机(SMA-SVM)模型;最后,利用部分特征样本对诊断模型进行了训练,并采用训练完毕的具有最佳参数的SMA-SVM分类器,进行了轴承故障类型和严重程度的判断。研究结果表明:所提出的煤矿机械轴承故障诊断方法可以有效地识别煤矿机械轴承的运行状态,分类准确率达到了1,而在多次实验下的平均准确率也高于0.98,对实际工程应用具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 煤矿机械轴承 故障诊断 改进层次基本熵 黏菌优化算法 支持向量机 故障状态识别
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基于SMA-VMD-GRU模型的变压器油中溶解气体含量预测 被引量：35
7
作者 杨童亮 胡东 +2 位作者 唐超 方云 谢菊芳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期117-130,共14页
针对电力变压器油中溶解气体浓度序列非线性、非平稳特性影响预测精度问题,该文基于黏菌算法(SMA)和变分模态分解(VMD)构成黏菌算法优化的变分模态分解(SMA-VMD),结合门控循环单元(GRU)组成分解-预测-重构的变压器油中溶解气体含量预测... 针对电力变压器油中溶解气体浓度序列非线性、非平稳特性影响预测精度问题,该文基于黏菌算法(SMA)和变分模态分解(VMD)构成黏菌算法优化的变分模态分解(SMA-VMD),结合门控循环单元(GRU)组成分解-预测-重构的变压器油中溶解气体含量预测模型。首先,采用差分法提取原始序列趋势项;然后利用SMA-VMD对剩余序列进行分解,得到一组平稳的模态分量;之后通过GRU对分解所得各模态分量分别进行预测;最后对预测结果进行重构。该研究通过对变压器油中溶解气体H_(2)进行仿真实验,并与另外五种预测模型对比,得出SMA-VMD-GRU模型预测结果平均绝对百分比误差为0.36%,方均根误差为1.76μL/L,有效地提高了变压器油中溶解气体含量含量预测精度。通过对变压器油中溶解气体成分CH_(4)、CO、总烃进行仿真实验,证明了该研究所提预测模型的有效性。 展开更多
关键词 差分法 黏菌算法 变分模态分解 油中溶解气体预测 门控循环单元
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基于EG-SSMA-DELM的数控铣床刀具RUL预测研究 被引量：5
8
作者 张天骁 谷艳玲 安文杰 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1464-1470,共7页
在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EO... 在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EOBL)与黄金正弦(GSA)算法优化初始黏菌种群,提高了初始种群的多样性,改进了初始SMA搜索个体位置的更新方式,提高了算法的收敛速度与全局搜索能力,得到了最优参数;然后,利用改进的SMA算法,对深度极限学习机(DELM)中编码器的偏置与输入权重进行了联合优化,定义了不同数量的隐藏层神经元,利用ReLU激活函数对DELM的参数进行了理想排列;最后,根据最优参数,将投影特征输入DELM中进行了训练和预测,从而对刀具进行了剩余使用寿命预测。研究结果表明:相比于经典的深度极限学习机方法,EG-SSMA-DELM方法的均方根误差(RMSE)平均下降了19.60%,预测精度提高了16.00%;与其他深度学习算法相比,该算法模型具有更好的可行性、单调性和更强的鲁棒性。该算法模型对实际工程刀具磨损剩余寿命研究有一定的应用价值。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 刀具寿命预测 精英反向学习 黄金正弦算法 黏菌算法 深度极限学习机
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基于MOSMA-SVR的油气管道腐蚀深度预测模型研究 被引量：3
9
作者 杨仪 彭东华 +1 位作者 李云涛 帅健 《热加工工艺》 北大核心 2023年第12期120-125,共6页
为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预... 为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预测埋地油气管道最大点腐蚀深度。将模型预测结果与WOA-SVR、GWO-SVR、AOA-SVR 3种混合模型预测结果进行对比。结果表明:构建的基于MOSMA-SVR的腐蚀深度预测模型在测试集得到均方误差仅为0.002,平均绝对百分比误差为3.659%,模型的决定系数R2达到0.999,各评估指标均优于其他混合模型,具有较高的精度和较好的泛化性,可为管道腐蚀控制提供决策参考。 展开更多
关键词 油气管道 腐蚀深度 多目标黏菌优化算法 支持向量回归
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基于SMA-Elman的IGBT寿命预测研究 被引量：1
10
作者 周昂 帕孜来·马合木提 +2 位作者 李高原 赵智强 刘行行 《微电子学与计算机》 2023年第3期117-124,共8页
绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值... 绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值和阈值的自适应选择,并将其用于IGBT的寿命预测.首先,对NASA研究中心老化试验数据集中的栅射极关断电压尖峰峰值进行平滑处理.其次,对处理后的数据进行时域特征提取.再次,用核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)进行优选降维。最后,利用SMA-Elman神经网络模型实现IGBT的寿命预测.结果表明,提出的SMA-Elman神经网络模型相比Elman、BP神经网络及SVR模型具有更优的性能,均方误差为0.021%,均方根误差为0.014,拟合度为0.998,可以更好地实现IGBT剩余使用寿命的预测. 展开更多
关键词 绝缘栅双极晶体管 寿命预测 黏菌优化算法 ELMAN神经网络 时域特征
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基于SMA-LSSVM的径流中长期预测 被引量：5
11
作者 田景环 李丛鑫 李昂 《人民珠江》 2022年第6期101-107,共7页
径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次... 径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次,利用SMA优化LSSVM的惩罚参数和核参数,并构建LSSVM、PSO-LSSVM对比模型;最后,通过漫湾水电站水库入库月径流和莺落峡水文站月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明,SMA-LSSVM模型相比LSSVM、POS-LSSVM模型,对漫湾站月径流预测的均方误差分别降低了29.26%、7.42%,对莺落峡站月径流预测的均方误差分别降低了32.61%、6.61%,预测精度更高。提出的SMA-LSSVM模型综合预测性能更好,也为中长期径流预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 黏菌算法(sma) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 径流预测 参数优化
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绝缘油ISMA-SVM法含气监测应用
12
作者 杨昭 刘冲 +2 位作者 杨嘉蕾 张灏 寇林 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期165-169,共5页
对于变压器绝缘油含气(DGA)故障诊断识别准确率低问题,利用反向学习策略对黏菌算法(SMA)改进形成ISMA算法,提升全局寻优能力,并优化支持向量机(SVM),建立ISMA-SVM优化故障诊断模型,用样本集进行学习训练。将诊断识别结果与灰狼算法GWO-... 对于变压器绝缘油含气(DGA)故障诊断识别准确率低问题,利用反向学习策略对黏菌算法(SMA)改进形成ISMA算法,提升全局寻优能力,并优化支持向量机(SVM),建立ISMA-SVM优化故障诊断模型,用样本集进行学习训练。将诊断识别结果与灰狼算法GWO-SVM和粒子群算法PSO-SVM优化模型进行对比,ISMA-SVM故障诊断识别准确率为93.3%,相比GWO-SVM、PSO-SVM分别提高了6.66百分点、10.66百分点。 展开更多
关键词 绝缘油 含气故障 黏菌算法 支持向量机 诊断识别
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基于ASMA算法的直流配电网故障定位方法研究 被引量：2
13
作者 蔡雨晨 刘桁宇 +2 位作者 孙家正 张智 刘艳梅 《东北电力技术》 2023年第11期7-10,16,共5页
针对直流配电网故障测距中算法收敛速度慢、易陷入局部极小、收敛精度低的问题,采用改进的人工蜂群黏菌优化算法(slime mold optimization algorithm,SMA)解决此问题。在SMA算法的基础上,引入自适应可调反馈因子,提高收敛速度,形成自适... 针对直流配电网故障测距中算法收敛速度慢、易陷入局部极小、收敛精度低的问题,采用改进的人工蜂群黏菌优化算法(slime mold optimization algorithm,SMA)解决此问题。在SMA算法的基础上,引入自适应可调反馈因子,提高收敛速度,形成自适应黏菌算法(adaptive slime bacteria algorithm,ASMA)。首先,基于六端直流配电网拓扑结构,以G-VSC和W-VSC之间发生的故障为例,建立了双极短路故障的数学模型。然后,介绍了改进ASMA算法的原理,并建立了适合于直流配电网故障定位的适应度函数。最后,通过仿真试验,对优化搜索得到的故障点进行分析,并与实际值进行比较,验证了算法的准确性。此外,通过比较进一步验证了ASMA算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 直流配电系统 黏菌优化算法
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基于VMD-SMA-KELM短期负荷预测方法 被引量：1
14
作者 杨硕 《电工材料》 CAS 2022年第2期51-55,共5页
针对电力负荷波动性和非线性因素导致的预测精度不高等系列问题,本文提出了一种通过变分模态分解和黏菌算法来优化核极限学习机的短期负荷预测模型。此模型用变分模态分解技术将原始负荷序列分解成不同特征频率的子序列,同时对每个子序... 针对电力负荷波动性和非线性因素导致的预测精度不高等系列问题,本文提出了一种通过变分模态分解和黏菌算法来优化核极限学习机的短期负荷预测模型。此模型用变分模态分解技术将原始负荷序列分解成不同特征频率的子序列,同时对每个子序列建立模型,预测模型采用变分模态分解和黏菌算法来优化核极限学习机,最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。该预测方法与其他模型相比有较好的预测结果。 展开更多
关键词 负荷预测 变分模态分解 黏菌算法 核极限学习机
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基于SMA-GBDT-3D CA的土壤污染扩散模拟方法
15
作者 于淼 王占刚 《计算机与数字工程》 2022年第7期1528-1533,共6页
为了清晰准确地对区域土壤重金属污染扩散过程进行三维模拟,解决传统扩散模型模复杂、求解困难等问题,提出了一种基于黏菌算法、梯度提升树及三维元胞自动机(SMA-GBDT-3D CA)的污染扩散模型。通过SMA-GBDT筛选影响因素并获得各方向的扩... 为了清晰准确地对区域土壤重金属污染扩散过程进行三维模拟,解决传统扩散模型模复杂、求解困难等问题,提出了一种基于黏菌算法、梯度提升树及三维元胞自动机(SMA-GBDT-3D CA)的污染扩散模型。通过SMA-GBDT筛选影响因素并获得各方向的扩散系数,建立3D CA模型并利用边界反弹机制对算法进行优化。结果表明:相比传统单一模型,该方法更准确地模拟了重金属污染物在土壤中的扩散过程并提高了模拟效率,在土壤污染防治方面具有一定应用价值。 展开更多
关键词 黏菌算法 三维元胞自动机 土壤重金属 梯度提升树 边界反弹机制 三维可视化
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基于PLSMA-SVR模型的井采工作面瓦斯涌出量分析预测
16
作者 汪浅予 张义龙 《兰州工业学院学报》 2022年第6期1-6,共6页
瓦斯涌出量预测问题在煤矿安全管理中最为关键,对瓦斯涌出量的预测及影响因素分析具有非常前端性的意义。基于现存的相关预测方法,为了达到精度和速度上的提升,提出利用Piecewise混沌映射和Levy飞行策略改进后的黏菌算法(SMA)对支持向... 瓦斯涌出量预测问题在煤矿安全管理中最为关键,对瓦斯涌出量的预测及影响因素分析具有非常前端性的意义。基于现存的相关预测方法,为了达到精度和速度上的提升,提出利用Piecewise混沌映射和Levy飞行策略改进后的黏菌算法(SMA)对支持向量回归(SVR)进行参数优化,从而建立PLSMA-SVR瓦斯涌出量预测模型。模型采用黄陵矿区4203综放工作面30组一线数据进行训练验证,与同类不同模型训练结果进行对比分析,从而验证其适用性和可行性。对比结果显示:PLSMA-SVR预测模型的准确率居同类模型之首,训练速度和精度方面有明显提升。 展开更多
关键词 Piecewise混沌映射 Levy飞行 黏菌算法 支持向量回归 瓦斯涌出量预测
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基于AVMD与Teager能量算子的风电机组故障诊断方法
17
作者 时培明 伊思颖 +2 位作者 张慧超 范雅斐 韩东颖 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第2期390-397,418,共9页
为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decompositi... 为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,简称AVMD)算法的风电机组故障诊断方法。首先,将包络熵-峭度-互信息准则(envelope entropy,kurtosis and mutual information,简称EKM)作为黏菌算法(slime mold algorithm,简称SMA)的适应度函数来寻找最优解,并按照最优解对故障信号进行分解;其次,计算每个固有模态函数分量(inherent modal function,简称IMF)的峭度和与原信号的互信息,选择具有故障特征的分量进行重构;最后,通过Teager能量算子解调来识别风电机组故障特征频率。仿真信号和实际风电机组故障信号表明,所提方法能够找到故障频率及其倍频,验证了其在风电机组故障诊断领域中的有效性。 展开更多
关键词 自适应变分模态分解 黏菌算法 包络熵-峭度-互信息准则 TEAGER能量算子
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改进黏菌优化的移动自导引机器人路径规划控制算法
18
作者 杨红 李生明 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第3期359-366,共8页
针对传统移动自导引机器人(AGV)路径规划方法容易生成局部最优路径的不足,提出改进黏菌优化的路径规划算法(ISMA)。为了提升算法的搜索精度,引入Logistic-Tent混合混沌映射优化初始种群结构,提升种群多样性;设计反馈因子非线性调节实现... 针对传统移动自导引机器人(AGV)路径规划方法容易生成局部最优路径的不足,提出改进黏菌优化的路径规划算法(ISMA)。为了提升算法的搜索精度,引入Logistic-Tent混合混沌映射优化初始种群结构,提升种群多样性;设计反馈因子非线性调节实现全局最优路径的探采均衡;融入动态透镜成像对立学习使算法能够跳离局部最优路径。以栅格地图构建路径规划模型,综合考虑路径总长、平滑性及安全性3个因素构建适应度函数评估搜索个体优劣,实现ISMA算法对路径规划的迭代寻优。先利用8个不同形态特征的基准函数对ISMA算法的搜索性能进行数值仿真分析,同时建立多个实验场景对改进算法的导航路径搜索性能进行实验分析。结果表明:与5种同类型智能优化算法相比,ISMA算法搜索精度更高,生成的路径安全无碰撞,路径长度更短且更平滑,改进算法具备一定的性能优势。 展开更多
关键词 黏菌优化算法 自导引机器人 路径规划 混合混沌 透镜成像
原文传递
多种策略改进的黏菌算法
19
作者 王晓磊 庞娜 刘历波 《计算机与数字工程》 2025年第2期308-313,357,共7页
针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优... 针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优化算法中的随机性学习策略与黏菌算法结合,避免算法在全局的盲目寻优;利用Lévy飞行的变异机制的变异操作,使得算法跳出局部最优。对八个标准的测试函数对改进算法进行寻优性能测试,结果表明,改进后的算法鲁棒性强,寻优精度强,寻优速度快。选取了经典的桁架结构优化问题用算法进行求解,该算法在桁架结构优化设计中优于其他算法,运行更少的迭代次数达到目标函数。 展开更多
关键词 黏菌算法 混沌映射 反馈因子 随机学习策略 莱维飞行 测试函数 桁架优化
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动态原点黏菌算法在无人机应急援救储备点选址中的应用
20
作者 关静 彭璇 孙永琪 《科学技术创新》 2025年第11期70-73,共4页
黏菌算法是一种元启发式优化算法,具有较强的全局探索能力。但多次实验中发现部分种群向原点聚集的现象。针对上述问题,提出一种带有随机扰动的动态原点黏菌算法DOSMA。此算法避免种群向原点聚集。在对比实验中,DOSMA算法显示出较好的... 黏菌算法是一种元启发式优化算法,具有较强的全局探索能力。但多次实验中发现部分种群向原点聚集的现象。针对上述问题,提出一种带有随机扰动的动态原点黏菌算法DOSMA。此算法避免种群向原点聚集。在对比实验中,DOSMA算法显示出较好的寻优精度和与SMA算法相近的收敛速度。以两个地区为研究对象进行仿真实验表明,利用DOSMA算法能够有效地解决无人机应急援救储备点的选址问题,进一步验证了DOSMA算法的有效性及算法的工程实用性,为实际应用提供了理论支持。 展开更多
关键词 黏菌算法 动态原点黏菌算法 随机扰动 无人机 应急援救储备点选址
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