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基于ICEM与NM-TDO-BP的变电站气象灾害风险评估
1
作者
李源
尹纯亚
商侨晏
《高电压技术》
北大核心
2025年第10期5103-5113,I0012,I0013,共13页
气象灾害的发生将影响变电站安全运行。为提高变电站预防气象灾害水平,提出一种基于改进组合赋权法(improving combinatorial empowerment method,ICEM)与小生境技术-袋獾优化-BP神经网络(niching methods-tasmanian devil optimization...
气象灾害的发生将影响变电站安全运行。为提高变电站预防气象灾害水平,提出一种基于改进组合赋权法(improving combinatorial empowerment method,ICEM)与小生境技术-袋獾优化-BP神经网络(niching methods-tasmanian devil optimization-BP,NM-TDO-BP )的变电站气象灾害风险评估模型。首先,梳理分析变电站气象灾害风险因素,提出构建全方位的风险评估指标体系。基于零均值化处理、归一化和构成比率,组合运用熵权法和变异系数法实现对指标赋权。其次,将融合了小生境技术的改进袋獾优化算法引入BP神经网络算法,构建NM-TDO-BP模型,实现对变电站气象灾害风险评估。最后,通过算例分析验证了所提模型的可行性与优越性。
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关键词
气象灾害
变电站
风险评估
改进组合赋权法
小生境技术
袋獾优化算法
BP神经网络算法
原文传递
基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割
2
作者
陈亚博
于丽霞
+2 位作者
刘吉
武锦辉
安海琳
《国外电子测量技术》
2024年第7期122-128,共7页
针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。...
针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。基于优化袋獾算法求解Tsallis相对熵的最小值,作为目标函数值计算最佳阈值对破片图像进行目标分割。仿真结果表明,ITDO在12类基准函数上相较于其他算法表现出更强的收敛性和稳定性。ITDO-Tsallis算法与其他两种先进算法相比,收敛时间更快、求解目标更精准,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题。
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关键词
袋獾算法
多阈值分割
Tsallis相对熵
Tent混沌映射
自适应权重
原文传递
题名
基于ICEM与NM-TDO-BP的变电站气象灾害风险评估
1
作者
李源
尹纯亚
商侨晏
机构
国网浙江省电力有限公司龙游县供电公司
新疆大学电气工程学院
国网浙江省电力有限公司义乌市供电公司
出处
《高电压技术》
北大核心
2025年第10期5103-5113,I0012,I0013,共13页
文摘
气象灾害的发生将影响变电站安全运行。为提高变电站预防气象灾害水平,提出一种基于改进组合赋权法(improving combinatorial empowerment method,ICEM)与小生境技术-袋獾优化-BP神经网络(niching methods-tasmanian devil optimization-BP,NM-TDO-BP )的变电站气象灾害风险评估模型。首先,梳理分析变电站气象灾害风险因素,提出构建全方位的风险评估指标体系。基于零均值化处理、归一化和构成比率,组合运用熵权法和变异系数法实现对指标赋权。其次,将融合了小生境技术的改进袋獾优化算法引入BP神经网络算法,构建NM-TDO-BP模型,实现对变电站气象灾害风险评估。最后,通过算例分析验证了所提模型的可行性与优越性。
关键词
气象灾害
变电站
风险评估
改进组合赋权法
小生境技术
袋獾优化算法
BP神经网络算法
Keywords
meteorological disasters
substation
risk assessment
improving combinatorial empowerment method
niching methods
tasmanian
devil
optimization
algorithm
BP neural network
algorithm
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
P429 [天文地球—大气科学及气象学]
原文传递
题名
基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割
2
作者
陈亚博
于丽霞
刘吉
武锦辉
安海琳
机构
中北大学信息与通信工程学院
中北大学电子测试技术重点实验室
出处
《国外电子测量技术》
2024年第7期122-128,共7页
基金
山西省基础研究计划(202103021224188,202203021221101)
中北大学重点实验室开放项目(DXMBJJ2022-02)资助。
文摘
针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。基于优化袋獾算法求解Tsallis相对熵的最小值,作为目标函数值计算最佳阈值对破片图像进行目标分割。仿真结果表明,ITDO在12类基准函数上相较于其他算法表现出更强的收敛性和稳定性。ITDO-Tsallis算法与其他两种先进算法相比,收敛时间更快、求解目标更精准,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题。
关键词
袋獾算法
多阈值分割
Tsallis相对熵
Tent混沌映射
自适应权重
Keywords
tasmanian devil algorithm
multi-threshold segmentation
Tsallis relative entropy
Tent chaotic mapping
adaptive weights
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICEM与NM-TDO-BP的变电站气象灾害风险评估
李源
尹纯亚
商侨晏
《高电压技术》
北大核心
2025
0
原文传递
2
基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割
陈亚博
于丽霞
刘吉
武锦辉
安海琳
《国外电子测量技术》
2024
0
原文传递
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