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题名基于IBWO的车间布局与作业调度集成优化研究
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作者
李静轩
张天瑞
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机构
沈阳大学机械工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第10期149-160,共12页
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基金
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ212411035026)
辽宁省教育科学“十四五”规划(JG22DB480)。
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文摘
为了提高柔性车间生产效率和资源利用率,重点研究了车间布局与作业调度集成优化问题。首先,提出以车间碳排放量、总完工时间和搬运费用最小为优化目标的车间布局和作业调度集成优化模型;其次,提出一种改进的多目标白鲸算法(improved beluga whale optimization,IBWO)求解该模型,算法引入交叉变异策略,改进Circle混沌映射,融合动态调节Levy飞行与螺旋搜索的方法,并采用黄金正弦策略对种群进行更新;最后,通过试验仿真分析以及不同算法之间的对比,求得Pareto解集。仿真结果表明,提出的集成优化模型具有更好的鲁棒性,并验证了改进多目标白鲸优化算法求解车间布局与调度集成优化问题的有效性。
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关键词
碳排放
多目标优化
集成优化
白鲸算法
车间布局
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Keywords
carbon emissions
multi-objective optimization
integrated optimization
white whale algorithm
workshop layout
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分类号
TH188
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于WOA-BiLSTM-BA算法的林业虫害预测
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作者
石翠翠
周毅
王克俭
王超
李会平
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机构
河北农业大学信息科学与技术学院
河北省城市森林健康技术创新中心
河北金融学院金融科技学院
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第11期221-227,共7页
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基金
国家自然科学基金(32171799)
河北省重点研发计划项目(22327404D)
河北省林业和草原局科学计划项目(2001023)。
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文摘
准确预测我国林业虫害的发生情况,对提高森林资源风险管控水平以及林业虫害早期预警具有重要意义。研究雄安新区“千年秀林”中美国白蛾的发生和当时的气象环境因素之间的关系,结合群智能优化算法和深度学习算法,提出一种基于WOA-Bi LSTM-BA算法的林业虫害预测模型。该算法通过WOA迭代优化Bi LSTM的最优参数组合,将注意力机制模块BA引入Bi LSTM网络中,以动态分配权重信息,通过全连接层输出预测结果。将提出模型与传统的BP预测模型、LSTM预测模型、Bi LSTM预测模型进行对比,结果表明,WOA-Bi LSTM-BA模型的效果均优于其他对照预测模型,其决定系数R^(2)达到0.989 1,均方根误差RMSE仅为0.073,平均百分比误差MAPE为0.227 5,平均绝对误差MAE为0.056 4。
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关键词
林业害虫
美国白蛾
鲸鱼算法
长短时记忆网络
注意力机制
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Keywords
forest pest
American white moth
whale algorithm
long-short-term memory network
attention mechanism
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分类号
S763
[农业科学—森林保护学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BWO-SVM的地下水水位预测
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作者
王颖慧
李佳丽
刘弋珲
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机构
河南省地质局地质灾害防治中心
安阳市建设工程质量安全和消防技术中心
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出处
《工程建设(维泽科技)》
2025年第6期156-159,共4页
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文摘
地下水是全球水循环的重要组成部分,为掌握地下水水位动态变化,文章应用白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行参数优化,并利用支持向量机(SVM)的非线性拟合能力对未来5个月的地下水水位变化进行预测。以美国东北部某地下水水位观测井及其周边气象站数据为例,建立标准SVM模型以及BWO-SVM模型对地下水水位数据进行拟合并预测,对比验证了利用BWO-SVM模型方法对地下水水位动态变化进行预测的可行性。
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关键词
地下水水位变化
预测
白鲸优化算法
支持向量机
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Keywords
changes in groundwater level
forecast
white whale optimization algorithm
support vector machine
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分类号
TH117
[机械工程—机械设计及理论]
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