基于鲸鱼优化混合神经网络的滑坡位移预测

针对静态机器学习模型难以有效反映滑坡的动态演化特性,且存在时序过长时历史数据遗忘导致位移预测结果不稳定的问题。提出一种基于鲸鱼优化卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent neural network, BiGRU)的滑坡位移动态预测方法。首先对滑坡影响因子进行特征筛选,构建数据集,建立CNN-BiGRU网络模型,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对模型进行超参数寻优,使用CNN网络模型从滑坡数据中提取潜在的特征向量,将特征向量以时间序列的形式输入BiGRU模型中,利用其处理时间序列数据的优势,完成滑坡位移预测。结果表明:所提出模型得到的滑坡位移预测精度较高,与未优化的CNN-BiGRU相比均方根误差(root mean square error, RMSE)下降了0.030 5 mm。

基于优化神经网络的轧机HAGC系统内泄漏故障诊断方法研究

针对轧机HAGC(Automatic Gauge Control System with Hydraulic Actuator)液压伺服阀系统内泄漏故障危害性较大、隐蔽性强、判定和定位难的问题,提出一种基于WOA-BP(Whale Optimization Algorithm-BP)神经网络的内泄漏故障诊断方法。建立轧机HAGC系统仿真模型,可模拟相关故障,获取各类工况数据,并有效提取出故障特征,可解决故障样本数据少、提取难等问题。利用鲸鱼优化算法改进的BP神经网络作为内泄漏故障识别与分类工具,对HAGC系统仿真与运行数据进行学习、识别。经验证,该方法能比较准确诊断HAGC系统内泄漏故障。

基于鲸鱼优化算法改进长短期记忆神经网络的资源推荐

为了改善资源推荐算法的性能,提出基于鲸鱼优化算法(WOA)改进长短期记忆神经网络(LSTM)的资源推荐算法;首先提取资源和用户特征,构建特征差异值加权函数;然后,以资源-用户特征作为输入,建立基于LSTM的资源推荐算法,通过输入门、遗忘门、输出门及记忆节点对历史资源推荐数据按权重进行遗忘与筛选,有选择性地挑选部分数据进行循环迭代训练;考虑到LSTM的门操作需要设置的参数较多,引入WOA进行参数智能优化求解,提出WOA-LSTM算法,以提高LSTM的参数优化的精度及效率。结果表明,通过合理设置WOA参数,可以有效改善LSTM的资源推荐性能,与常用资源推荐算法相比,所提出的WOA-LSTM算法具有更高的推荐精度及稳定性。

基于WOA优化神经网络的斜坡道拱顶沉降预测研究

为了更准确地预测地下矿山中斜坡道拱顶沉降的趋势,并控制预测精度,以保障矿山安全,提出鲸鱼算法优化神经网络的斜坡道拱顶沉降预测方法。主要步骤为:首先采取邻点中值平滑处理的方法对原始数据进行处理,将处理好的监测数据作为输入样本对BP、Elman神经网络进行训练、测试;再利用鲸鱼算法对初始权值和阈值优化,最后通过不同模型输出预测值。实验表明:鲸鱼优化后的BP、Elman神经网络模型相比优化前均能更准确地预测斜坡道拱顶沉降;WOA-Elman模型的决定系数为0.948,优于WOA-BP模型0.941,但WOA-Elman模型运行时间耗费671.214 s远超WOA-BP模型307.226 s,WOA-Elman耗费了更多的训练时间换取了少量的精度提升,大幅降低了训练效率;结合工程实例实测值、预测值的分析比较,鲸鱼算法(WOA)优化后的BP神经网络表现出了更高效且准确的斜坡道拱顶沉降预测能力。

基于WOA-BP神经网络下马铃薯产量预测分析模型

马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。

基于IWOA-SA-Elman神经网络的短期风电功率预测

由于风力发电的随机性和不确定性使其短期功率的预测工作十分困难,而神经网络模型依靠其强大的自学习能力在风电功率预测领域有着广泛的应用。但神经网络预测精度受初始权重影响较大,且易出现过拟合的问题。为此构建一种基于改进鲸鱼算法和模拟退火组合优化的Elman神经网络短期风电功率预测模型,模型首先利用改进鲸鱼算法结合模拟退火策略获得高质量神经网络初始权值,接着引入正则化损失函数防止其过拟合,最后以西班牙瓦伦西亚某风电场陆上短期风电功率为研究对象,将该算法与BP、LSTM、Elman、WOA-Elman、IWOA-Elman 5种神经网络算法进行算法性能测试对比,结果表明IWOA-SA-Elman神经网络模型预测误差最小,验证了该算法的合理性和有效性。

基于自适应神经网络的PDEs求解研究

针对当前基于神经网络的PDEs求解方法效率和精度均不够理想的缺陷,研究提出一种基于改进BP神经网络(BP neural network,BPNN)的PDEs求解模型。首先,参照自适应网格法来改进神经网络结构,构建自适应神经网络,改进模型的输出精度;其次,提出一种引入Levy飞行机制和鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)的改进海鸥优化算法(Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA)来优化BPNN,寻找BPNN的最佳参数,提高模型的性能;基于上述内容,构建基于ISOA-BPNNPDEs智能求解模型。结果显示,该模型的F1值为95.74%,准确率达到97.96%,输出误差为0.021,优于当前最先进的两种PDEs求解模型。上述内容表明,研究构建的基于ISOA-BPNNPDEs智能求解模型能够高效、准确地实现PDEs求解,为PDEs求解研究提供了新的路径。

基于粒子概率神经网络算法的钢轨波磨识别

针对地铁钢轨波磨问题,采用粒子群优化算法对概率神经网络进行优化,提出粒子概率神经网络(PPNN)算法.使用PPNN算法在一定数值范围内对概率神经网络的平滑因子进行随机初始化,为了保证算法的全局搜索能力和计算效率,选用凹函数递减惯性权值实现平滑因子的更新迭代,得出分类准确率最高的平滑因子最优解.为了说明PPNN算法的有效性,对钢轨粗糙度以及车内噪声进行现场测试,提取与钢轨波磨相关的车内噪声特征,分析该算法的种群规模和进化次数对波磨识别准确率的影响,对比不同智能分类算法的识别效果.结果表明:与地铁钢轨波磨相关的车内噪声特征为315、400、500、630、800、1000 Hz中心频率处的A计权声压级;相比于决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻等主流智能分类算法,PPNN算法具有显著的优势,其波磨识别准确率达到98.582%.

径向基概率神经网络的混合结构优化算法

使用递归正交最小二乘算法(ROLSA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)的隐中心矢量,微遗传算法(μGA)用于求解RBPNN最优核函数控制参数,并同ROLSA相结合(ROLS-μGA)来优化RBPNN的全结构(优选最优控制参数及隐中心矢量)。实验结果表明,ROLS-μGA具有很好的优化效率,而且优化后的RBPNN的推广性能也没有下降。实验还验证了ROLS-μGA对径向基函数网络(RBFNN)也有很好的适用性。

基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法

针对Elman神经网络在基于股市网络舆情的收盘价预测中存在的收敛速度慢且预测精度低的问题,提出了结合基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进鲸鱼优化算法(IWOA)结合Elman神经网络预测模型。首先,通过文本挖掘技术对上海证券交易所股票价格综合指数(SSE)180股的网络舆情进行挖掘和量化,并利用Boruta算法筛选重要属性以降低属性集的复杂度;然后,通过CEEMDAN算法在属性集中添加一定数量特定方差的白噪声,实现属性序列的分解与降噪;同时,利用自适应权重改进鲸鱼优化算法(WOA)以增强其全局搜索及局部开采能力;最后,利用WOA在迭代过程中不断优化Elman神经网络的初始权重和阈值。结果表明:比起单独使用Elman神经网络,所提模型的平均绝对误差(MAE)从358.8120降低至113.0553;与未采用CEEMDAN算法的原始数据集相比,该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)从4.9423%降低到1.44531%,说明所提模型有效提高了预测精度,为股市网络舆情的预测提供了一种有效的实验方法。

最大绝对误差结合微遗传算法优化径向基概率神经网络

使用最大绝对误差算法 (MAEA)优选径向基概率神经网络 (RBPNN )隐中心矢量 ,将MAEA与求解RBPNN最优核函数控制参数的微遗传算法 (μGA)相结合 (MAE μGA)来共同实现RBPNN的全结构优化 实验结果显示 ,对比其他几种算法 ,MAE μGA优化后的RBPNN结构最简 ,而且在推广能力方面略好于其他几种优化方法 另外 ,MAE

土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法

针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25~6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上。对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996—2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据。

基于鲸鱼算法小波神经网络PID的PMSM转速控制

针对永磁同步电机交流伺服系统的非线性特征和不确定扰动等问题,以及传统PID控制器的线性局限性,提出基于鲸鱼优化算法的小波神经网络PID的转速控制策略。采用小波神经网络与PID控制器结合的方式,构成永磁同步电机的转速控制器,同时利用鲸鱼优化算法对学习速率和惯性系数进行优化,从而达到对神经网络权值的进一步优化。通过实验结果表明,本文所提控制策略得到的电机稳定时间是0.025 s,最大超调量是52 r/min,施加转矩之后的转速误差为0.002,因此本文控制策略的动态性能和抗干扰能力具有一定优势。

基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory,IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。首先利用DBO优化VMD,分解时间序列数据,并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类,增强了分解效果。通过对原始数据进行有效分解,降低了数据的波动性。然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA),并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BILSTM)神经网络,增加了模型预测的精确度。最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据,得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%,证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。

基于多策略协同优化神经网络的起落架状态监测

为了有效监测飞机着陆阶段起落架运行状态,提出一种基于多策略协同优化的反向传播神经网络算法(back propagation neural network-based on multi-strategy cooperative optimization, MSCO-BPNN)。多策略优化算法由混沌映射策略、自适应螺旋捕获策略、交叉变异策略及鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)组成,其中WOA旨在捕获神经网络的最优超参数值,混沌映射策略、自适应螺旋捕获策略及交叉变异策略分别用于提升鲸鱼优化算法在寻优过程中的搜索效率、多局部搜索能力及全局最优搜索性能。具备最优超参数的BP神经网络用于建立输入参数与输出响应间的隐式模型。以机载快速存储记录(quick access recorder, QAR)数据中起落架左侧刹车温度运行状态为对象进行健康监测,通过对比WOA-BPNN、粒子群优化BPNN、传统BPNN与所提MSCO-BPNN算法,分别验证所提算法在起落架运行状态监测建模方面的有效性和适用性。结果表明MSCO-BPNN能够以高效率和高精度进行起落架运行状态监测,可推广至复杂系统的运行健康监控领域。

基于改进神经网络的10 kV配电网相间短路故障自动化检测系统

为提高10 kV配电网相间短路故障自动化检测精度,设计了一种基于改进神经网络的10 kV配电网相间短路故障自动化检测系统。该系统由在线监测模块的探头装置,检测10 kV配电网线路电压、电流信号信息,通过短距离无线网与通信模块GPRS网络连接,发送至数据分析模块;数据分析模块由服务器、计算机端构成,电压、电流信号数据会实时缓存于服务器中,由计算机端使用基于改进神经网络的相间短路故障诊断模型,诊断电压、电流信号样本,是否属于10 kV配电网相间短路故障状态,完成10 kV配电网相间短路故障自动化检测。通过实验验证,该系统在10 kV配电网相间短路故障检测方面具有很高的准确性,无须人工操作,具有广泛的应用前景。

基于位错叠加法和改进概率神经网络的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于位错叠加法和改进概率神经网络的离心泵故障诊断方法以解决现场强背景噪声下基于离心泵声辐射信号的在线故障诊断问题。首先利用位错叠加法对采集的离心泵声辐射信号进行降噪处理,增强声辐射信号中的故障信息,提高信噪比;然后提取声信号时域特征以构造时域特征矩阵,通过主成分分析法对获得的时域特征矩阵进行降维处理,将降维后的信号作为机器学习概率神经网络的输入;同时用哈里斯鹰优化算法来优化概率神经网络参数得到诊断模型,继而用改进的概率神经网络对离心泵故障进行模式识别,并与多种诊断方法进行比较。实验结果表明:位错叠加法能够突出信号特征、实现信号增强,改进的概率神经网络具有良好的离心泵声辐射信号在线故障诊断能力。

基于改进神经网络的电流互感器综合状态评估的研究

针对电流互感器长期在恶劣工况下运行造成准确度退化以及故障问题,设计一种电子式电流互感器在线状态综合评估系统,通过神经网络实现对互感器在线误差预测与故障诊断。针对现有基于神经网络的方法存在收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于改进的鲸鱼优化神经网络用于误差预测与故障诊断。通过非线性收敛因子提高鲸鱼优化的收敛速度;同时引入自适应惯性权重与模拟退火机制提高鲸鱼优化算法精度,避免陷入局部最优。通过基准函数测试、算例分析验证了方法有效性与可靠性。实验证明:所设计的电流互感器在线状态综合评估系统能有效地对电流互感器进行误差预测与故障诊断。

基于鲸鱼算法优化长短时记忆神经网络的锂电池剩余寿命预测

为确保锂电池在军用无人机以及新能源汽车使用期间的安全性,需要对其进行全生命周期的健康监测和寿命预测。针对长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)模型参数较难选取导致所建立的锂电池剩余使用寿命预测方法精度不足问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对LSTM的剩余寿命预测模型进行优化。首先,使用WOA算法对LSTM的隐含层神经元数量、学习率进行寻优,避免经验选取参数的盲目性;其次,将寻优后的超参数重新赋值给LSTM网络,构建与锂电池数据特征更为匹配的预测模型;最后,采用NASA PCoE实验室锂电池的失效数据集验证算法的有效性。仿真结果表明,所提出的预测模型相较于LSTM模型、Elman模型、PSO-LSTM模型的精度平均分别提升了7%、4%、3%,具有较好的预测效果。

基于双输出前馈神经网络和鲸鱼优化算法的区间预测方法

结合改进的鲸鱼优化算法(WOA)、双输出前馈神经网络(DFNN)和上下界估计(LUBE)方法设计了一种新的区间预测算法WDL(WOA+DFNN+LUBE).首先,构建双输出前馈神经网络,以较大输出作为预测区间的上界,较小输出作为下界.其次,以区间覆盖宽度准则(CWC)作为网络优化目标,针对其非连续、非可微的特征,通过改进的鲸鱼优化算法优化双输出前馈神经网络.最后,通过10个通用数据集评估WDL算法的预测性能,并与GDL(GA+DFNN+LUBE)算法和PDL(PSO+DFNN+LUBE)算法进行比较;进一步,通过数据集分区技术分析数据分布对WDL算法性能的影响.结果表明:随着置信水平上升,WDL算法的预测区间覆盖率(PICP)快速减小,预测区间归一化平均宽度(PINAW)显著增加,预测性能明显下降;在90%的置信水平下,WDL算法的平均PICP接近1,而GDL和PDL算法的平均PICP只有0.9和0.8,平均PINAW分别为0.5554,0.6811和0.6403,WDL算法具有明显优势;对均值中心区域数据,WDL算法的平均PICP高达0.9860,而均值临近区域和偏远区域数据的平均PICP仅为0.9835和0.8106,对中位数中心区域数据,WDL算法的平均PICP高达0.9873,而中位数低值区域和高值区域数据的平均PICP仅为0.9377和0.8336,但PINAW并无明显差异,说明数据降噪能够显著改善WDL算法的性能.总之,WDL算法能够获得更高的PICP和更窄的PINAW,显著降低数据预测的不确定性,提高预测性能.