基于天牛须优化算法的相关向量机边坡稳定性分析

为了快速、准确地预测边坡稳定性,及时控制边坡危害,提出了一种基于天牛须(beetle antennae search,BAS)优化算法的相关向量机(relevance vector machine,RVM)边坡稳定性分析模型。基于RVM模型,建立了边坡影响因素与稳定性的非线性映射关系;采用BAS算法对RVM模型参数进行优化,提出了基于BAS算法的RVM边坡稳定性分析优化模型;并将该模型应用于京新高速公路的边坡稳定性分析。分析结果表明:与实际值相比,基于BAS-RVM模型的最大绝对值相对误差为3.90%;在相同学习样本下,与RVM模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型和径向基函数(radical basis function,RBF)模型的预测值相比,BAS-RVM模型预测结果的可信度和拟合度更好、精度更高,其平均绝对值误差(mean absolute error,EMA)、均方根误差(root mean square error,ERMS)、相对均方误差(relative root mean square error,ERRMS)远低于其他3种模型。

模糊与天牛须优化算法对恒压供水PID系统的控制对比研究

针对目前城市二次供水恒压控制系统中存在非线性与滞后、间歇性扰动等带来的高层用户用水欠稳问题,建立供水数学模型,将模糊和天牛须优化算法分别引入到恒压供水PID控制算法中,分别设计了模糊和天牛须优化算法的Matlab程序和控制模型并进行仿真数据对比分析。仿真对比结果表明,相较于传统PID算法,模糊PID算法的抗干扰波动小,天牛须PID算法的超调量和调节时间更小,两者均较传统PID算法有更大的优势。

自适应的并行天牛须优化算法

为提高天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm,BAS)寻优能力,提出一种自适应的并行天牛须优化算法(adaptive and parallel beetle antennae optimization algorithm,APBAO),该算法将BAS中的单只迭代体进化为并行的多只迭代体,尽可能扩大解空间的搜索范围;提出精英天牛的概念实现算法自适应,提高算法精度。为验证算法的性能,采用多个标准测试函数进行测试,将APBAO与BAS、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)的性能进行比较。试验结果表明,与BAS相比,APBAO对目标函数的优化率提高了97.39%,与PSO和ACO相比分别提高了84.46%和86.98%。所提出方法可以有效避免目标函数陷入局部最小值,拥有更好的性能和更强的寻优能力。

自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究

在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。

基于改进天牛须搜索算法的同步感应线圈炮参数优化

同步感应线圈炮(Synchronous Induction Coilgun,SICG)的关键性能与其结构和电气的诸多参数紧密相关,合理的参数选择对SICG的设计仍是一项挑战。为提高设计效率,笔者使用改进的天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search algorithm,BASA)以电枢速度为目标实现对SICG的参数优化,最后建立基于COMSOL Multiphysics的有限元模型,验证了电流丝法模型和改进BASA优化结果的准确性。与遗传算法相比,该算法能够有效提高计算效率。

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。

NMF和增强奇异值分解的自适应零水印算法

针对奇异值分解水印算法导致虚警率高、稳健性不强的问题,提出一种基于分块非负矩阵分解(NMF)和增强奇异值分解(BN-SVD)相结合的自适应零水印算法。首先将原始灰度图像进行二级离散小波变换(DWT),对变换后的二级低频子带(LL2)进行不重叠分块,并对每一个子块进行秩为r的NMF分解;然后对NMF分解得到的特征矩阵采用增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;利用生成的特征向量与经过Arnold变换与混沌映射双重置乱加密水印图像作异或运算生成零水印,并利用天牛须优化算法(BAS)自适应确定增强奇异值分解中最抗攻击缩放比例的参数β。实验结果表明,在虚警问题上NC值达到0.4以下,JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到99%以上,该方案高效地解决了虚警问题,具有较强的稳健性,能够有效地抵抗各种攻击。

低速海流发电机的优化设计

基于风力发电机的设计经验,用等效磁路法设计了一台230 W,200 r/min的低速海流发电机。针对电机的电压调整率优化问题,建立了有约束条件的优化数学模型。引用改进的天牛须优化算法,并结合一种改进学习因子的粒子群算法,形成适用于电机优化的算法。在此基础上,对海流发电机进行了优化设计,优化结果表明,基于改进的天牛须算法可获得更优的电压调整率。最后用Maxwell软件对优化后的电机进行了有限元分析,验证了优化设计方案的合理性。

基于BAS优化SVM的出水COD软测量建模

污水处理系统在实际运行过程中往往会出现进水水质复杂,波动大等情况,而常规实验室监测法固然准确率高,但是效率低,时效性差,这使得系统在线控制滞后,出水水质标准难以保证。为了解决以上污水处理过程中的不确定性,滞后,非线性,出水指标难以在线检测等问题,提出一种利用天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)优化的支持向量机(SVM)软测量模型。通过利用SVM对污水处理过程建立被控对象的软测量模型的同时,为了提高软测量模型的预测精度,采用BAS对SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化。输入数据为污水调节池进水COD、进水NH3-N、溶解氧(DO),输出数据为出水COD。通过BAS优化的SVM建立出水COD的软测量模型,可以实现污水处理过程中COD的软测量。仿真实验结果表明,BAS-SVM软测量模型具有良好的预测性能,能够满足污水处理过程出水COD指标的实际测量要求。

基于LASS0-MBAS-ELM的海底多相流管道CO_(2)内腐蚀速率预测

针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入维度;采用MBAS对ELM的输入权值及隐层阈值进行修正,避免因随机设置造成的不稳定性。以我国海南东部某海底油气管道的50组数据为例,通过MATLAB模拟仿真,分析预测结果,并与其他两种模型对比。结果表明:温度、pH值、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素。LASSO-MBAS-ELM模型的预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分误差分别为0.089%、0.079%和3.068%,均优于对比模型。所提出的方法在数据有限的情况下,仍具有良好的可靠性和稳定性,为准确掌握海底管道腐蚀状况提供了新的思路;同时为海洋油气运输系统日常运行维护提供了参考依据。

基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测

针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。

增强奇异值分解的自适应零水印

目的针对增强奇异值分解(BN-SVD)中引入最抗攻击缩放比例的参数β,需要进行大量的实验来获取且存在随机性的问题,提出一种增强奇异值分解的自适应零水印算法。方法首先对原始图像进行不重叠分块,每一个子块都做斜变换处理,再分别对斜变换后得到的每一个块矩阵进行增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;对水印图像进行Arnold变换和混沌映射得到二次加密的水印图像;最后利用特征向量与二次加密后的水印图像做异或运算构造零水印;利用天牛须优化算法(BAS)中的适应度函数循环迭代自适应确定参数β,更好地解决奇异值分解(SVD)算法在水印的提取时存在的虚警率和对角线失真的问题。结果仿真实验结果表明,在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到98%以上,性能较好。结论利用BAS算法自适应地确定BN-SVD中参数β,找到最佳抗攻击缩放比例,增强了图像的奇异值,降低了图像矩阵在受到攻击时的敏感性。有效地解决奇异值分解带来的对角线失真和虚警错误的问题,最终提高了算法的鲁棒性。