基于TSO-LS-SVM模型的电煤库存风险评价研究

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作者 陈云峰 于雪 +2 位作者 刘吉成 马旭颖 朱玺瑞 《中国管理科学》 北大核心 2026年第2期164-175,共12页

为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squ... 为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squares,LS)和支持向量机模型(support vector machine,SVM)的参数设置优化。其次,通过算例分析验证了所提TSO-LS-SVM模型在电煤库存风险评价中的适用性。再次,通过对比金枪鱼群优化算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)验证了本文所提方法的优越性。结果显示,TSO-LS-SVM模型收敛速度快,准确率更高,均方误差更小,在电煤库存风险评价中表现最优。最后,通过灵敏性分析从煤炭损耗、政策机遇、设施建设、员工素养和信息传导5个角度提出了风险管控策略,为电煤企业提高库存风险管控水平提供了参考。 展开更多

关键词 电煤库存风险 风险评价 支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于TSO-LSTM的粮食霉变预测与智能测控系统研究

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作者 黄子睿 杨铮 +3 位作者 陈希 程家豪 胡绍增 黄勇刚 《粮食与饲料工业》 2026年第1期19-25,共7页

为解决粮食存储过程中的霉变问题,提出了一种基于TSO-LSTM的粮食霉变预测及智能测控系统。首先,搭建粮食霉变数据采集系统,并给出系统的整体框架;然后采用金枪鱼优化算法(TSO)对LSTM预测模型进行参数优化求解,以选出LSTM最佳参数;将测... 为解决粮食存储过程中的霉变问题,提出了一种基于TSO-LSTM的粮食霉变预测及智能测控系统。首先,搭建粮食霉变数据采集系统,并给出系统的整体框架;然后采用金枪鱼优化算法(TSO)对LSTM预测模型进行参数优化求解,以选出LSTM最佳参数;将测试集输入至搭建的TSO-LSTM预测模型中,以实现粮食霉变的精准预测。实验结果表明,该模型的准确率、F1值分别为98.46%和97.33%,预测时长仅为6.45 ms,对比于先进的WOA-XGBoost模型、GAT-Informer模型、PSO-LSSVM模型和CEEMD-LSTM预测模型,该模型的F1值分别高出了17.02%、9.68%、12.95%和6.11%,预测时长分别降低了20.25、10.43、13.87和4.39 ms。由此说明,该模型可提高粮食霉变预测精度和效率。将该模型部署至搭建的粮食存储测控系统进行测试,得出该系统可实现粮食存储情况实时监测和预警,满足实际应用需求,具备有效性。 展开更多

关键词 LSTM神经网络 粮食存储 金枪鱼优化算法 霉变预测 测控系统

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基于特征选取与TSO-BP短期电力负荷预测研究

3

作者 高昕 郑前东 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期57-63,共7页

目的为降低环境因素对电力负荷预测的影响以及提高短期负荷预测精度。方法提出一种结合皮尔逊相关系数(PCC)、主成分分析(PCA)、金枪鱼群优化算法(TSO)改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型。首先,为消除无关变量的影响,利用PCC进行特... 目的为降低环境因素对电力负荷预测的影响以及提高短期负荷预测精度。方法提出一种结合皮尔逊相关系数(PCC)、主成分分析(PCA)、金枪鱼群优化算法(TSO)改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型。首先,为消除无关变量的影响,利用PCC进行特征选取,挑选出与负荷预测有关的气象属性;其次,利用PCA提取气象特征序列中的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入维度,提高训练效率;最后,为解决传统BP神经网络在初始权重和阈值参数上具有随机性的问题,采用TSO来搜寻最优解代替随机参数,获得改进的模型。结果利用某一地区的电力负荷数据进行仿真分析,结果表明所构建模型预测平均绝对百分比误差达到了0.52%。结论证明了经特征选取与TSO优化后模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 特征选取 电力负荷预测 金枪鱼群算法 最优参数

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基于PCA-TSO-BPNN模型的海底管道内腐蚀速率预测研究 被引量：2

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作者 肖荣鸽 刘国庆 +3 位作者 刘博 魏王颖 庄琦 靳帅帅 《热加工工艺》 北大核心 2025年第4期82-88,共7页

近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成... 近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization,TSO)优化BP神经网络的海底管道内腐蚀速率预测组合模型PCA-TSO-BPNN。运用PCA进行数据降维,筛选出海底管道内腐蚀速率的主要影响因素;建立海底管道内腐蚀速率BPNN预测模型,并采用TSO算法对BPNN预测模型的权值和阈值参数进行寻优;利用PCA-TSO-BPNN组合模型对海底管道内腐蚀速率进行预测,并与对比模型进行比较,验证PCA-TSO-BPNN组合模型的可行性和可靠性。结果表明:PCA-TSO-BPNN组合模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为1.8441%和0.06757,远低于对比模型,组合模型具有较高的预测精度和稳定性,可为海底管道内腐蚀防护和流动保障提供决策支持。 展开更多

关键词 BP神经网络 主成分分析 金枪鱼群算法 海底管道 腐蚀速率预测

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基于TSO-ELM模型的风电机组故障诊断 被引量：1

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作者 于旭 张丹 +4 位作者 高天尧 曾娜梅 何才炯 李彤 朱宇婷 《新能源科技》 2025年第4期34-40,共7页

高效的风电机组故障识别方法有助于降低风电运维成本。针对极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)参数配置失当可能引发分类精度下降的问题,文章提出一种融合金枪鱼群优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)的TSO-ELM模型。该模... 高效的风电机组故障识别方法有助于降低风电运维成本。针对极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)参数配置失当可能引发分类精度下降的问题,文章提出一种融合金枪鱼群优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)的TSO-ELM模型。该模型通过智能优化ELM的权值与偏置参数,显著提升了故障诊断的可靠性。对风电机组运行数据预处理以及特征提取后构建故障库,与不同模型精度做对比。实验结果表明,基于TSO-ELM模型的分类准确度较传统ELM及其两种智能优化改进模型均有显著提升,特别是在复杂工况下展现出更强的模式识别能力,验证了其在提高机组故障诊断精确度方面该优化方法的有效性。 展开更多

关键词 风电机组 极限学习机 故障诊断 金枪鱼群优化算法 参数优化

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基于TSO-MSMA算法在光伏系统MPPT中的研究 被引量：11

6

作者 李艳波 李林宜 +2 位作者 刘维宇 姚博彬 陈俊硕 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期324-330,共7页

传统MPPT算法存在易陷入局部最优的问题,且目前采用的智能优化算法解决该类问题也有追踪精度不足、追踪速度慢等问题。为解决上述问题,该文提出一种基于金枪鱼算法(TSO)与改进黏菌觅食算法(MSMA)的混合优化算法。该方法通过早期金枪鱼... 传统MPPT算法存在易陷入局部最优的问题,且目前采用的智能优化算法解决该类问题也有追踪精度不足、追踪速度慢等问题。为解决上述问题,该文提出一种基于金枪鱼算法(TSO)与改进黏菌觅食算法(MSMA)的混合优化算法。该方法通过早期金枪鱼算法的抛物线觅食策略来加快搜索速度,对黏菌觅食算法采用基于混沌映射的反向学习策略进行改进,达到扩大算法探索范围的目的,使之不易于陷入局部最优,并提高算法运算速度。将改进后的算法应用于光伏系统MPPT中,仿真实验结果表明:改进后算法相较于单独TSO与MSMA算法,在不同遮光条件下追踪速率有较大提升,精确度高于单独的TSO与MSMA算法,拥有更好的追踪速度与追踪精度。 展开更多

关键词 光伏系统 局部遮荫 最大功率点追踪 金枪鱼算法 改进黏菌觅食算法

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融合SHAP和TSO-XGBoost模型的水路货运量预测 被引量：4

7

作者 温泉 余玉欢 +1 位作者 庄尚德 牟军敏 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期86-96,共11页

水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时... 水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时间粒度不统一与缺失问题,利用层次聚类和SHAP值的可解释性综合筛选关键影响因素特征序列,降低预测模型输入数据的维度和规模,引入Halton低差异序列和准反射学习策略(QRBL)大幅提升金枪鱼群优化算法(TSO)的寻优效能,增强TSO算法对极限梯度提升(XGBoost)模型中决策树数量、决策树的深度、学习速率等决定模型拟合能力的超参组合寻优效果。结果表明,新模型预测精度显著优于对比模型,可更好地适用于多特征影响因素下的水路货运量预测研究。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法(tso) 极限梯度提升(XGBoost) 水路货运量

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基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划 被引量：1

8

作者 孙曦 刘峰 薛晓 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期45-51,80,共8页

金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优... 金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。 展开更多

关键词 航迹规划 金枪鱼优化算法 对立学习 透镜成像 代价函数

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基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法 被引量：2

9

作者 陈晓华 吴杰康 +4 位作者 龙泳丞 王志平 蔡锦健 杨宜豪 周旭展 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期1-5,共5页

针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 极限学习机 电力需求预测 平均绝对百分比误差 均方根相对误差

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基于WPD-TSO-ELM模型的月径流时间序列预测 被引量：16

10

作者 李新华 崔东文 《水力发电》 CAS 2022年第9期9-15,44,共8页

为提高径流时间序列预测精度,减少计算规模,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-金枪鱼优化(TSO)算法-极限学习机(ELM)组合预测模型,并应用于云南省龙潭站、革雷站月径流预测。结果表明,TSO算法具有较好的寻优精度和全局... 为提高径流时间序列预测精度,减少计算规模,基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-金枪鱼优化(TSO)算法-极限学习机(ELM)组合预测模型,并应用于云南省龙潭站、革雷站月径流预测。结果表明,TSO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于HHO、GWO、SFO、PSO算法。WPD-TSO-ELM模型对实例龙潭站、革雷站月径流预测的平均绝对百分比误差分别为0.175%、0.121%,预测误差小于WPD~2-TSO-ELM模型,较WPD~1-TSO-ELM、SSA-TSO-ELM、VMD-TSO-ELM模型降低1个数量级以上。WPD-TSO-ELM模型预测精度高、计算规模小,是一种简洁高效的径流时间序列预测模型。 展开更多

关键词 月径流预测 小波包分解 金枪鱼优化算法 极限学习机 仿真测试

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基于LTSO-VP&O算法的光伏系统MPPT控制 被引量：3

11

作者 樊立萍 史斌 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期120-127,共8页

针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的... 针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的可能性;设计随功率特性斜率变化而变化的步长更新律对常规扰动观测法进行改进,提高最大功率跟踪速度;融合莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法构建混合优化算法,进一步提高跟踪精度与速度,并抑制扰动信号影响。仿真实验结果表明,本文所提出的算法在均匀全光照、静态局部遮阴、动态局部遮阴3种光照条件下的寻优时间和跟踪误差分别为0.036 s和0%、0.04 s和1.06%、0.05 s和1.06%,均优于其他对比算法,并且更加精准且快速的实现光伏系统的最大功率跟踪。 展开更多

关键词 光伏阵列 局部遮阴 最大功率点追踪 金枪鱼群优化算法 莱维飞行

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基于TSO-LSTM神经网络的股票收益率均值预测模型及其在智能投资中的应用

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作者 刘和扬 申飞飞 杨柳 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期101-111,共11页

根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情... 根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情况的分布鲁棒模型得到投资方案.该模型提出的方案在未来前10 d的收益明显高于直接使用历史均值的分布鲁棒模型,亏损天数少于直接使用历史均值的分布鲁棒模型和平均分配资金的方案.同时该文提出的决策系统随着时间的推移,可以通过更新历史数据重新训练LSTM网络,使得模型保持良好的效果.TSO-LSTM神经网络能有效地抓住股票收益率的历史数据特征,实时动态地为投资者提供良好的投资决策. 展开更多

关键词 LSTM神经网络 分布鲁棒投资组合优化 金枪鱼群优化算法 CVaR模型约束

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应用TSO-SVM模型分析区域水-土-能源-粮食耦合系统风险

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作者 刘东 张晓建 +2 位作者 张亮亮 李佳民 赵丹 《东北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期232-250,共19页

针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈... 针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈尔滨地区WLEF耦合系统风险时序变化呈先持续下降后渐趋平稳的特征,空间变化呈中西部高、西南部与东北部低的分布格局。依据TSO-SVM内置的权重系数计算得出,有效灌溉面积占比、城市化率、城镇居民人均纯收入、单位GDP能耗、人均粮食产量、万元工业增加值用水量、单位面积化肥施用量为WLEF耦合系统风险特征的关键驱动因子。与传统支持向量机模型(SVM)和基于粒子群算法改进的支持向量机模型(PSO-SVM)相比,研究提出的TSO-SVM模型均方误差分别降低76.47%和33.33%、平均绝对误差分别降低30.65%和8.51%,平均绝对百分比误差分别降低37.04%和15.00%、决定系数分别降低1.19%和0.35%、合理性系数与稳定性系数也均为最高,综合说明TSO-SVM模型在评估精度、拟合性能、合理性、稳定性等方面均更具优势。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 支持向量机模型 水-土-能源-粮食耦合系统 风险测度

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基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究 被引量：4

14

作者 王华秋 李乐天 《计算机测量与控制》 2024年第1期201-208,216,共9页

为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利... 为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并对各机组的能效比(COP)进行预测,同时使用MSTSO算法对网络的初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果;提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型,对多台冷水机组的部分负荷率(PLR)进行合理分配与优化;实验结果表明,优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度,MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率;因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。 展开更多

关键词 多冷水机组 负荷分配 金枪鱼优化算法 双向长短期记忆网络 能耗优化

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改进金枪鱼群优化算法的永磁同步电机多参数辨识

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作者 邵克勇 陈威杰 郝晓伟 《电机与控制应用》 2025年第10期1097-1107,共11页

【目的】针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难、辨识精度低的问题,提出了一种改进的金枪鱼群优化(TSO)算法,同时辨识PMSM多个参数。【方法】首先,采用拉丁超立方体采样(LHS)法对金枪鱼种群进行初始化,有效地避免了由随机初始化种群造... 【目的】针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难、辨识精度低的问题,提出了一种改进的金枪鱼群优化(TSO)算法,同时辨识PMSM多个参数。【方法】首先,采用拉丁超立方体采样(LHS)法对金枪鱼种群进行初始化,有效地避免了由随机初始化种群造成的金枪鱼初始种群聚集现象,增强了初始种群的多样性与均匀性;其次,为了改善算法在不同迭代阶段的寻优性能,采用动态非线性权重调整策略,使算法在迭代过程早期阶段有更强的全局搜索能力以更广泛地探索搜索空间,在迭代后期阶段有更强的局部搜索能力以精确地收敛到最优解;最后,采用高斯变异策略,使算法在寻优过程中能够有效地探索新的解空间,改善了算法易陷入局部最优的问题,提高了TSO算法的收敛精度。【结果】为了验证所提方法的有效性,分别在仿真软件和电机平台上进行了仿真和试验分析。仿真和试验结果显示,基于LHS、动态非线性权重调整和高斯变异的改进TSO算法与粒子群优化算法和TSO算法相比,在辨识PMSM电阻、电感和磁链过程中有更快的收敛速度和更高的收敛精度,且所有参数辨识误差均控制在0.89%范围内。【结论】改进TSO算法能够有效地对PMSM的电阻、电感和磁链进行同步辨识,并且显示出了更高的识别精度和良好的收敛特性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 金枪鱼群优化算法 参数辨识 高斯变异

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基于数据预处理的小样本开关磁阻电机智能方法建模 被引量：2

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作者 赵燕 朱景伟 任萍 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期85-95,共11页

针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降... 针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降低整体建模难度;对数据进行近似线性化处理,大幅降低小角度下的建模难度。然后,将预处理过的数据作训练集,利用金枪鱼群算法优化的最小二乘支持向量机得到精确的磁链模型。最后,利用此模型和遗传算法优化的反向传播神经网络建立准确的电机本体模型。不同工作模式下的硬件实验结果验证了所提建模方法的有效性。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 非线性建模 数据预处理 小样本 最小二乘支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于优化支持向量机的用户窃电行为识别方法 被引量：4

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作者 谢伟涛 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2025年第1期20-27,共8页

为了实现对用户窃电行为的精准识别,文章设计了一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的用户窃电行为识别方法。采用TSO算法对SVM的罚系数和核系数进行寻优搜索,以提升SVM... 为了实现对用户窃电行为的精准识别,文章设计了一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的用户窃电行为识别方法。采用TSO算法对SVM的罚系数和核系数进行寻优搜索,以提升SVM的性能,在此基础上构建了TSO-SVM模型。利用TSO-SVM模型对用户窃电行为进行识别,并将识别结果与其他模型进行对比。对比分析结果表明,TSO-SVM模型识别结果的平均准确率高达99.25%,相比其他模型具有更高的精度和更好的稳定性,验证了基于优化SVM的用户窃电行为识别方法的有效性。 展开更多

关键词 窃电行为 识别 支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于金枪鱼群算法优化BP神经网络的出水COD浓度预测

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作者 杨文浩 郑明德 黎恒 《工业控制计算机》 2025年第3期123-125,共3页

出水COD是污水处理的一个重要指标,它决定了污水处理排放的质量与安全。现阶段污水处理厂生产运营的管理方式仍然需要凭借先验知识,需依靠人工实践完成生产活动,导致管理方式粗犷、能源药剂浪费。提出一种基于金枪鱼群算法优化BP神经网... 出水COD是污水处理的一个重要指标,它决定了污水处理排放的质量与安全。现阶段污水处理厂生产运营的管理方式仍然需要凭借先验知识,需依靠人工实践完成生产活动,导致管理方式粗犷、能源药剂浪费。提出一种基于金枪鱼群算法优化BP神经网络的污水处理出水COD预测方法,并对其预测结果的准确性进行了评估。表明该模型可以较为准确地预测出水COD浓度,并且模型训练时的迭代次数少,拥有良好的泛化能力,为污水处理的出水水质预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 COD预测 机器学习 污水处理

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基于改进金枪鱼群算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：5

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作者 吴继春 张斋武 +2 位作者 杨永达 张平 范大鹏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4292-4301,共10页

针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自... 针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自适应阈值来提高算法的性能。该方法以6自由度串联机械臂为研究对象,建立时间优化目标数学模型,以3-5-3混合多项式插值函数为基础对其进行轨迹规划。实验结果表明,改进的金枪鱼群算法相比原始算法具有更高的寻优精度和更强的跳出局部最优解能力,其优化后得到的机械臂的位移、速度、加速度曲线平滑,无突变,从而表明改进的金枪鱼群算法能有效地实现机械臂时间最优轨迹规划。 展开更多

关键词 改进金枪鱼群算法 混沌种群初始化 莱维飞行 自适应阈值 轨迹规划

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基于金枪鱼群优化算法的光伏MPPT控制策略研究 被引量：9

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作者 孙淑琴 李丞 +1 位作者 李再华 祁鑫 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第9期1202-1206,共5页

光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收... 光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收敛速度快。仿真实验表明:在静态和动态阴影条件下,金枪鱼群优化MPPT算法都可高精度、快速追踪到最大功率点。相比于灰狼MPPT算法和改进蝴蝶MPPT算法,其在动态阴影下的仿真结果表明金枪鱼群MPPT算法具有更高的精度、更小的振荡和更快的收敛速度,其追踪精度高达99.9%,收敛仅用0.28 s。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 最大功率点跟踪 局部阴影 光伏发电

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