考虑数据分解和进化捕食策略的BiLSTM短期光伏发电功率预测

提出一种考虑数据分解和进化捕食策略的双向长短期记忆网络(BiLSTM)短期光伏发电功率预测模型。首先,针对大量高频分量且频率成分复杂的原始光伏发电功率,通过数据分解理论,提出互补集合经验模态分解(CEEMD)与矩阵运算的奇异值分解(SVD)融合的(SVD-CEEMD-SVD,SCS)方法,实现光伏发电功率数据的二次降噪。然后,建立进化捕食策略(EPPS)和BiLSTM的组合预测模型,以更好地挖掘模型的内在特征,提升功率预测精度。最后,以山东某地区实际光伏电站为例,验证模型在滤除光伏发电功率噪声和提升预测精度方面的有效性。

蜘蛛的种类和捕食策略对假眼小绿叶蝉捕食效率的影响

害虫的生物防治是一项重要的生态系统服务措施。为探究茶园生态系统中蜘蛛群落的动态变化,并比较不同种类和捕食策略的蜘蛛对茶园害虫假眼小绿叶蝉(Empoasca vitis Gothe)的捕食效率,本研究通过野外调查和室内饲养试验相结合的方法,于2012—2013年调查了云南普洱大尖山茶场4月、6月、8月和11月蜘蛛群落的动态变化。此外,在茶园内选取了8种常见蜘蛛,并根据捕食策略将其分为结网等待型蜘蛛和游猎型蜘蛛,在室内模拟茶园生境建立微生态系统,测定每种蜘蛛个体对假眼小绿叶蝉的日捕食量。结果显示,该茶场中蜘蛛的物种数和多度在6月和11月呈现明显的上升,结网等待型蜘蛛占据优势地位;不同种类的蜘蛛对假眼小绿叶蝉的捕食量存在显著差异,游猎型蜘蛛的日捕食量显著高于结网等待型蜘蛛。综上所述,茶园中蜘蛛群落变化与假眼小绿叶蝉的种群动态相关,且蜘蛛的种类和捕食策略会显著影响其对假眼小绿叶蝉的捕食效率。因此,深入了解捕食性天敌的特性有助于更好地预测茶园生态系统中害虫生物防治的效果。

普氏蹄蝠(Hipposideros pratti)回声定位声波、形态及捕食策略

研究了普氏蹄蝠 (Hipposiderospratti)不同状态 (飞行、悬挂 )下的回声定位声波特征、形态特征和生态特征 (捕食策略、捕食地和食物类型 ) .结果表明 ,普氏蹄蝠的回声定位声波为CF FM型 ,在不同状态下 ,主频率有一定的差异 ,飞行状态的主频率略低于悬挂状态 ,表明普氏蹄蝠是利用多谱勒补偿效应来适应飞行速度引起的主频率变化 ,以进行准确的定位和有效的捕食 ;同时飞行状态下声脉冲时间、声脉冲间隔时间及FM带宽略低于悬挂状态 ,而声脉冲重复率和能率环略高于悬挂状态 ,表明普氏蹄蝠在不同状态下利用不同特征的声波进行捕食 .由回声定位声波推断和野外观察可知 ,普氏蹄蝠可能在树冠周围以盘旋方式 (在昆虫高峰期 )或以捕蝇器式 (在昆虫高峰期之后 )捕食中等偏大的振翅昆虫 (如甲虫 ) .

拖网式食鱼蝠——大足鼠耳蝠的形态、回声定位声波及捕食策略

大足鼠耳蝠(Myotisricketti)是中国特有蝙蝠,其回声定位声波和捕食策略国内外均无报道,对大足鼠耳蝠该方面的研究报导是国内首次。大足鼠耳蝠体型较大,具有强大的后足,足上有强而有力的弯曲的爪,尾膜和距很长。大足鼠耳蝠回声定位声波为FM(调频)型,一般具有1～2个谐波,主频率较低(37.78±1.04kHz),调频带较宽(第一谐波频带宽为42.02±6.98kHz,第二谐波频带宽为25.79±7.89kHz),声脉冲时间较长(2.91±0.54ms),声脉冲间隔时间变化较大(32.30±15.10ms),能率环较高(11.27±5.84%);野外观察发现,大足鼠耳蝠主要在低水面上空飞行,利用大足从水面捕食猎物(拖网式捕食),猎物主要由鱼类组成。即分析和讨论了大足鼠耳蝠形态特征、回声定位特征和捕食策略的相互适应性。

同形溞(Daphnia similis)对幽蚊幼虫反捕食策略的模拟研究

枝角类溞会由于捕食者的存在而发生形态、行为、生活史等的变化.通过为期10 d对太湖春、夏季优势种同形溞(Daphnia similis)在有幽蚊幼虫(CL)、无幽蚊幼虫(CK)及培养过幽蚊幼虫的过滤水(FL)3个环境水平的模拟实验,发现同形溞在有幽蚊幼虫和培养过幽蚊幼虫的过滤水处理下平均体长、累积产仔数及平均产仔数均显著大于无幽蚊幼虫组,表明幽蚊幼虫释放的信息素能改变同形溞的体长、产仔数等生活史参数,这种改变会降低同形溞被捕食的风险.说明在自然环境下,幽蚊幼虫等无脊椎捕食者能通过直接捕食和信息素的间接作用共同影响枝角类种群.

大鵟对长爪沙鼠秋季的集群捕食策略

2003年9月10日—15日,在内蒙古东乌珠穆沁旗嘎达布其口岸附近的典型草原区鼠害草场研究了大鵟(Buteo hemilasius)对长爪沙鼠的捕食策略。鉴于秋季是长爪沙鼠的活跃期,直接采用鼠丘核心区的沙鼠洞口数作为衡量长爪沙鼠集群大小的指标,分析了大鵟对不同大小集群的长爪沙鼠家族集群的捕食选择偏好。实验涉及了3hm2的实验样地,样地中具有符合实验统计的长爪沙鼠洞群为87个。5d内作者观察到大鵟蹲守在样地中的长爪沙鼠29只次,共涉及23个沙鼠洞群。通过分析大鵟蹲守和没有蹲守过的沙鼠洞群的洞口数量,利用非参数的Mann-Whitney U检验法分析,结果表明:大鵟蹲守的洞群的洞口数量总秩和为2569.5,大鵟没有蹲守的沙鼠洞群的洞口数量秩和统计量为1258.5,统计量U值为489.5。校正之后的Z值为-2.37459,两组差异达到显著的水平(P=0.017574)。此外,分析还显示:沙鼠洞群洞口数量(S)与大鵟蹲守次数(F)呈显著的正相关关系,相关式为:F=-0.0559+0.023×S,(r=0.2707,P﹤0.05)。结果表明,大鵟会首先在洞口数量多的长爪沙鼠集群蹲守捕食,因此在越冬期间,长爪沙鼠的集群数量会被限制,进而可能形成一种最优化集群数量的模式。本文的研究结果从一定角度支持了鼠类通过形成最优集群以降低天敌捕食概率的理论。长爪沙鼠可能借助扩散行为,以及秋季的分群行为来降低集群密度从而降低被捕食风险。

热带次生林2种不同捕食策略地表蜘蛛的种内、种间竞争强度及土壤N的调节作用

为了进一步了解热带森林生态系统中不同捕食策略蜘蛛的种内、种间关系以及环境资源对其的调节作用,采用室内微生态系统,对蜘蛛个体密度和弹尾目数量变化对不同捕食策略蜘蛛功能群种内、种间竞争关系的影响进行了研究。研究发现:在猎物弹尾目数量丰富的微生态系统中,蜘蛛个体数增加可导致主动捕食策略的游走型狼蛛科死亡率显著升高,被动捕食策略的结网型六疣蛛科生物量生长呈现明显的负增长,非同种蜘蛛组合的混合功能群中蜘蛛群落生物量的损失量显著增大。在弹尾目数量较少的微生态系统中,蜘蛛个体数增加使游走型蜘蛛的死亡率显著升高,生物量的损失量显著增大,但对结网型蜘蛛的死亡率和生物量生长没有显著影响,非同种蜘蛛组合的混合功能群中蜘蛛的死亡率显著增高、生物量则出现正增长状况。由此表明,游走型蜘蛛的种内竞争方式主要体现在个体死亡率,结网等待型蜘蛛则更多表现在生物量的损失上,不同种蜘蛛种间竞争受食物资源的影响,蜘蛛死亡主要以游走型蜘蛛为主。

基于捕食策略的粒子群算法求解投资组合问题

通过分析中国证券市场现实投资环境和实际特点,建立了一个考虑完整费用的证券投资组合模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,提出了基于捕食策略的粒子群算法,将其用于求解投资组合模型。捕食搜索策略可以通过调节限制级别来控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索。通过实例分析验证了算法的有效性。

天敌昆虫的捕食策略

昆虫是生物界中种群数量最多的类群，占动物界的2／3以上。而目前已知的天敌昆虫约有1000余种，如此大的类群能在地球上继续生存和繁衍，不得不归功于宦们奇特的捕金笨略。

一种基于动物捕食行为的机器人气味源定位策略

提出了一种基于动物捕食行为的机器人味源定位策略;该策略融合了气体传感器、风向传感器、超声传感器等传感器信息,考虑了搜寻味源过程中的避障及重复搜索问题,并给出了确认味源的条件.在动态的室内环境下,令机器人搜寻酒精泄漏源,结果表明,这种策略具有较高的搜寻效率和成功率.

马铁菊头蝠夏季对鳞翅目昆虫的捕食策略

在自建模拟实验室(9 m×4 m×4 m)内驯养马铁菊头蝠(Rhinolophus ferrumequinum), 夜间在实验室内和野外观察蝙蝠的捕食行为, 并通过收集蝙蝠的食物残体和参照调查的当地昆虫区系鉴别鳞翅目(Lepidoptera)昆虫的种类. 研究表明, 马铁菊头蝠夏季食物主要以鳞翅目为主, 包括11科30余种蛾, 主要以夜蛾科Noctuidae (数量百分比为36.6%)、天蛾科Sphingidae (24.1%)、尺蛾科Geometridae(13.4%)和刺蛾科Limacodidae(9.5%)为主, 捕食的鳞翅目昆虫前翅翅长多介于10～40 mm之间(数量百分比为97.7%). Pearson相关分析表明马铁菊头蝠在捕食过程中不是随机捕食, 而是有选择性. 捕食方式主要为空中飞行捕食(昆虫夜间活动高峰期)和鹟式捕食(flycatching)(昆虫夜间活动高峰期后), 没有观察到地面拾遗式捕食.

蜘蛛的网和它的捕食策略

蜘蛛的网和捕食策略的进化是令人感兴趣的一个课题。本文对蛛网的类型和进化 ,以及蜘蛛的捕食策略及其演变作一简要的介绍。

基于混沌初始化和自适应惯性权重及柯西变异的多策略海洋捕食者算法

针对海洋捕食者算法在搜索寻优过程中存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出混沌初始化和自适应惯性权重及步长因子的多策略海洋捕食者算法。首先采用混沌映射的种群初始化操作,有寻优速度快、精度高的特点,有助于平衡局部最优和全局最优。其次采用根据迭代次数自适应改变惯性权重的策略,以更好地平衡全局搜索能力和局部搜索的精细程度。然后采用柯西分布变异,增强算法跳出局部最优和全局搜索的能力。最后在5个测试函数上对该算法进行仿真实验,并与其他4种群智能算法在高维和低维上进行比较和分析,验证了改进算法有更强的收敛能力和寻优能力。

基于捕食搜索策略的遗传算法研究

针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验表明该算法是有效的。

猫科动物的捕食策略

外表美丽的猫科动物无一例外的都是肉食性的掠食者，它们处在食物链的顶端，属于一级消费者，控制着食草动物和其他动物的数量，从而维系着大自然中的生态平衡。百万年以来，现存的猫科动物自身均进化出了一套精良的”武器设备”，它们大都有完美的保护色、出色的身体柔韧性与惊人的爆发力，加上嗅觉、视觉、听觉反应灵敏，使其具有“杀手”的基本条件。但是，在千辛万苦、世事难料的大自然中，

采用捕食搜索策略的遗传算法改进

针对遗传算法易早熟、局部搜索能力弱的问题,采用捕食搜索策略对遗传算法进行改进.在全局搜索中,提出一种基于信息熵的遗传策略,即利用当前实际种群熵与当前期望的种群熵的差值来自适应地改变选择压力、交叉概率和变异概率,以达到调整种群的多样性、改善早熟现象的目的;在局部搜索中,采用缩小算术交叉参数的范围和高斯变异的策略,以达到提高局部搜索能力的目的.通过对4个不同类型复杂函数的优化,结果表明该方法能有效地避免早熟现象的发生,能提高局部搜索能力和搜索速率.

基于捕食搜索策略MCL算法的蜂窝网移动终端定位问题的研究

基于位置的服务(Location Based Service,LBS)逐渐成为蜂窝网提供给移动用户必不可少的服务之一,而如何能够快速、准确、高效地获取移动终端的位置信息变得日益迫切.本文通过考察一种曾用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点的定位算法——Monte Carlo Localization(MCL)算法,将其移植到蜂窝网中用于移动终端节点在二维平面内的定位.此外,为了解决MCL算法计算量大而导致的计算能耗高这一问题,又引入了捕食搜索策略对MCL算法进行改进.文中对蜂窝网移动终端定位环境进行了仿真实验,分别对算法的收敛性、定位精度、位置预测样本数、定位时间、移动终端的移动速度和基站数量进行了测评并与其它定位算法进行了对比.实验结果表明,改进的MCL算法不仅在定位精度上优于三种TDOA算法(Fang,Taylor,Friedlander),而且在定位计算量上明显低于原始MCL算法.由此可得出在权衡定位精度和定位计算量的条件下改进的MCL算法优于其他三种TDOA算法(Fang,Taylor,Friedlander)及原始MCL算法的结论.

基于捕食搜索策略的粒子群算法求解高铁闭塞分区划分问题

高铁闭塞分区的合理划分可以保证列车的运行安全、提高运输效率和减少投资成本。为了更好地解决这个问题,利用基于捕食搜索策略的粒子群算法求解优化准移动闭塞条件下的闭塞分区划分模型。捕食搜索策略可以平衡粒子的局域搜索和全局搜索,从而避免陷入局部最优,提高算法精度。通过算例仿真,比较基于捕食搜索策略的粒子群算法和标准粒子群算法对模型优化的结果,验证基于捕食搜索策略的粒子算法对模型的求解是有效的,而且得到的解更精确,运算速度更快。

基于捕食搜索策略的模拟退火优化算法

针对传统模拟退火算法初始温度和降温函数难以确定以及接收劣质解同时容易遗失当前最优解等缺陷,将禁忌搜索算法的禁忌表功能引入SA算法,避免遗失最优解和对某个解进行多次重复搜索;根据函数的复杂程度确定初始温度,并定义新的降温函数,提高算法的搜索效率和精度;引入捕食搜索策略,平衡算法搜索能力和开发能力,避免陷入局部最优。通过对五个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高。