改进灰狼优化算法医疗锂电池剩余寿命预测

【目的】通过改进灰狼优化算法对医疗锂电池进行剩余寿命预测,从而保障抢救时机并减少医疗事故的目的。【方法】运用小波核极限学习机(Wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)与小生境灰狼算法(Niche grey wolf optimization,NGWO)相融合的算法形成改进灰狼优化算法WKELM-NGWO算法。采用NGWO算法对WKELM参数进行优化处理,并将最大化训练集的分类准确度作为目标函数,得到寻优过程的数学模型。采用差分方式对医疗电子设备锂电池容量的时间序列进行处理,得到多维时间序列特征向量,归一化处理获得特征向量,并将其分为训练集和测试集。计算得出每只灰狼个体的适应度值fi,并对适应度值fi进行排序,适应度值fi排在前三的个体位置分别记为Xα,Xβ,Xδ。选择最优的灰狼个体位置作为WKELM参数对数据进行训练后,对心脏起搏器用锂电池和心脏除颤仪用锂电池两种锂电池测试样本进行剩余寿命预测操作。【结果】在相同的预测起始点下,WKELM-NGWO算法的均方根误差(RMSE)误差低于WKELM和NGWO算法,基于融合算法WKELM-NGWO的医疗电子设备锂电池剩余寿命(Remaining useful life)预测曲线更接近电池的退化曲线。【结论】WKELM-NGWO融合算法增强了对不同数据的适应能力,既克服了小波核极限学习机(WKELM)学习速度慢、结构不稳定的问题,也克服了小生境灰狼算法(NGWO)求解精度低、收敛速度慢从而导致跳不出局部最优解的问题。

基于NGWO的光伏信息设备的状态预测

光伏信息设备是光伏监控系统中的一个重要组成部分,为对其状态进行有效预测以更好地确保系统正常运转,提出了一种小生境灰狼优化(NGWO)的信息设备状态预测方法。该方法首先构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏信息设备的状态预测模型,接着利用NGWO算法确定出LSTM的网络参数,NGWO算法具有较快的收敛速度和全局寻优的能力,保证了模型对信息设备状态的准确预测。实验结果表明,该方法能够很好地表征光伏信息设备状态的变化规律,且具有较好的泛化能力和预测精度。