基于麻雀搜索算法改进的YOLOv7-ECA-SSA模型的车辆检测

为解决复杂背景下小目标车辆检测存在的误检、漏检等现象,创新性提出一种改进YOLOv7网络的目标检测算法。首先,为解决小目标车辆存在次要信息干扰问题,将高效通道注意力(ECA)机制融于YOLOv7模型的主干网络特征层,通过自适应学习来增强目标区域信息权重占比,抑制无关信息;其次,为解决神经网络检测模型训练的超参数随机经验设定性问题,将麻雀搜索算法(SSA)对检测模型训练超参数进行优化,通过内外双循环迭代方式,快速收敛出全局最优学习率,进而得到最优组的权重信息,最终提高小目标车辆检测精度。实验结果表明,基于结构优化、超参数优化的YOLOv7-ECA-SSA检测模型在BDD100K数据集上的检测精度为79.01%,比原始模型提高了5.38%,具备更好的小目标车辆检测性能。

基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

一种混合多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度,引入精英反向学习策略,扩大算法的搜索区域,提升初始种群的质量和多样性;对步长进行分阶段控制,以提高算法的求解精度;通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子,提高算法的遍历性与搜索能力;采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行,增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比,并进行Friedman检验。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度,并在高维问题中也具备较高的稳定性。

基于改进麻雀搜索算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断

为了对滚动轴承的工作状态及故障类别进行准确的诊断,本文采用长短时记忆(LSTM)神经网络作为分类器对滚动轴承数据集进行分类诊断。首先,从滚动轴承原始运行振动信号中提取时域和频域特征参数,组成具有高维特征参数的数据集;使用核主成分分析(KPCA)方法对高维特征集进行降维处理,选取重要性程度高的特征构成输入特征向量。然后,针对LSTM神经网络在滚动轴承故障诊断中存在的超参数难以确定的问题,提出一种基于自适应t分布策略的麻雀搜索算法优化LSTM神经网络的故障诊断方法(tSSA–LSTM)。最后,使用凯斯西储大学滚动轴承数据中心的数据进行故障诊断精度测试、泛化性能测试及噪声环境下故障诊断性能测试等多个仿真实验,并将本文提出的诊断模型与麻雀搜索算法优化长短时记忆神经网络(SSA–LSTM)、遗传算法优化长短时记忆神经网络(GA–LSTM)、粒子群算法优化长短时记忆神经网络(PSO–LSTM)及传统LSTM诊断模型进行对比。结果表明:tSSA可以更有效地对LSTM的隐含层神经元数量、周期次数、学习率等超参数进行合理优化;所提方法的平均诊断准确率达到98.86%,交叉验证平均诊断结果为98.57%;所提方法在噪声干扰下的故障诊断准确率也优于对比方法。因此,本文提出的tSSA–LSTM模型不仅可以更精准地诊断滚动轴承故障状态,而且具有更强的泛化能力及抗干扰能力,有效地提高了滚动轴承故障诊断的性能。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

基于改进麻雀搜索算法的水质模型多参数反演

水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型;然后针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)求解精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,引入Sine混沌映射和对立学习、转移概率以及差分变异3个策略,分别从提高初始种群多样性、扩大搜索空间以及增强种群跳出局部最优的能力三方面对SSA算法进行改进,提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(Multi-strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA),并将其应用于Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型的求解;最后通过数值实验将得到的反演结果与SSA算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法四种优化算法进行对比,并探讨了参数初值选取和观测噪声水平对反演结果的影响。结果表明:MISSA算法的计算性能明显优于对照组中的4种算法,且能显著降低初值选取对BOD-DO水质模型参数反演结果的影响,当观测数据的噪声水平不超过5%时,MISSA算法可有效提高反演结果的稳定性。该结果验证了MISSA算法在反演Dobbins-Camp BOD-DO水质模型参数的有效性,为水质模型参数求解提供有益参考。

基于多特征提取和麻雀搜索算法优化XGBoost的变压器绕组松动诊断方法

针对使用单一特征量诊断变压器绕组松动,在不同负载条件下存在交叠和抗干扰能力不足的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化极端梯度提升(XGBoost)的变压器绕组松动振动诊断方法。首先,从时域、频域和熵值3个维度提取适用于变压器多传感器振动信号的多种特征量;其次,通过网格搜索优化的KPCA对特征量进行降维;最后,构建基于XGBoost的故障诊断模型,并采用改进麻雀搜索算法调参,实现不同电流大小下变压器绕组松动故障准确识别。以某110 kV变压器为对象进行实验验证,诊断结果表明,所提取的特征量能够准确反映故障特征,抗干扰能力更强,诊断模型故障诊断准确率为99.00%,相比于其他诊断算法准确率和稳定性更高,在不同负载情况下均有良好的识别效果。

基于改进麻雀搜索算法优化BPNN的电阻点焊质量预测

电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文以2219/5A06铝合金为研究对象,在3种不同的装配条件(包括间隙和间距)下进行电阻点焊工艺信号的分析,并进行人工智能建模.为了提高电阻点焊质量评价的性能和效率,本文采用Logistic-Tent(LT)复合映射改进麻雀搜索算法(SSA)对反向传播神经网络(LT-SSA-BPNN)模型进行优化,模型的输入和输出分别为多信号融合后的变量和熔核直径.实验结果表明,与传统的标准反向传播神经网络(BPNN)模型相比,经过LT-SSA-BP模型优化后,预测结果的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别降低了36.17%、17.55%和51.75%.同时,LT-SSA-BP神经网络在添加了不同间隙和间距条件作为训练集后,其预测稳定性明显提高,可以成功预测电阻点焊质量.

改进麻雀搜索算法的入侵检测特征选择

针对网络入侵检测所处理数据存在特征维数高、检测效率低、准确率不高的问题,提出一种改进麻雀搜索算法的特征选择方法,旨在减少特征冗余的同时提高分类准确率。利用改进Circle映射初始化种群;结合秃鹰搜索算法中的螺旋搜索方式更新发现者位置;采用单纯形法和小孔成像法优化适应度较差和最优麻雀的位置,提升算法的寻优能力。将该算法与其它算法在6个经典基准函数上进行对比测试,其在收敛速度、精度等方面均有提升。使用数据集CIC-IDS2017进行特征选择实验,平均保留了7.6个特征,准确率达到了99.5%,结果表明,该算法可以在保证准确率的同时有效降低特征维度。

基于随机游走麻雀搜索算法的多特征结构尺寸熔融沉积成型工艺参数优化

在熔融沉积成型过程中,打印参数对成型样件精度有着重要影响.为了提高整体尺寸精度,采用随机游走的麻雀算法获得最优实验方案.首先,以熔融沉积成型的分层厚度、喷头温度、打印速度和填充率为实验变量设计4因素4水平的正交试验;然后,以样件不同特征结构尺寸的相对误差为优化对象,使用田口-灰色关联法对实验数据进行处理;最后,通过随机游走的麻雀算法计算最优参数方案.结果表明,相比常用的田口-灰色关联法,采用优化后工艺参数成型样件的综合尺寸精度提高了20%,灰色关联度提高了27%.

基于多策略麻雀搜索算法的机器人路径规划

通过多种策略对基本麻雀搜索算法(SSA)进行改进,以解决麻雀搜索算法后期由于种群多样性丢失而导致的全局优化精度和速度问题。首先,改进无限折叠迭代映射(ICMIC)初始化种群,将自适应分段步长因子引入麻雀探测器的位置更新公式中,使麻雀搜索算法观察者的固定比例系数随迭代次数动态变化。然后,将观察者的位置与新公式和正弦余弦算法(SCA)相结合,并干扰先前的观察者步长。最后,在基准测试函数上比较了改进的麻雀搜索算法(ISSA)、麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、改进的灰狼算法(CGWO)、正弦余弦算法(SCA)和粒子群优化算法(PSO)的收敛性和准确性,并将其应用于路径规划。实验表明改进的麻雀搜索算法具有良好的优化性能。

麻雀搜索算法优化的外啮合齿轮泵泄漏量预测

预测齿轮泵泄漏量的变化趋势有助于定量分析其性能退化过程。变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)方法对齿轮泵原始泄漏量数据进行变分模态分解,得到本征模态函数IMF,提出一种结合麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)和长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory, LSTM)的模型,建立VMD-SSA-LSTM模型预测齿轮泵泄漏量的变化情况,并对每一个分量进行单独预测,最后将预测结果进行叠加,获得完整的预测结果。通过对比不同时间段预测结果可知,VMD-SSA-LSTM模型较单一的LSTM模型预测结果的平均相对误差最高可减小25.2%,能够完成对泄漏量的有效预测。研究结论可为齿轮泵性能衰退的定量预测提供理论支持。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

基于多通信半径和改进麻雀搜索算法的DV-HOP节点定位研究

在无线传感器网络中,传统DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法因跳数和平均跳距计算存在较大偏差,从而对未知节点定位产生较大误差.针对该问题,设计了基于多通信半径和改进麻雀搜索的DV-Hop定位算法.首先采用多通信半径修正节点间的跳数,使跳数值较真实反映两个节点间的距离.其次采用修正的跳数去修正信标节点的平均跳距,从而获得未知节点到各信标节点修正后的距离.最后采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)估算未知节点位置,将节点定位问题转化为函数寻优问题.针对麻雀搜索算法前期容易陷入局部最优解,后期寻优精度不高的问题,提出将Levy飞行策略引入麻雀搜索算法中,提升算法的全局寻优能力.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法、SSA DV-Hop算法相比,改进SSA DV-Hop算法的定位精度明显提高.

基于麻雀搜索算法的梯级泵站优化调度

针对梯级泵站系统运行效率普遍偏低、能耗损失较大等问题,建立了梯级泵站优化调度模型,引入了寻优能力强、搜索精度高的麻雀搜索算法(SSA),对算法中安全阈值和侦察者占比两参数进行了比选;据此提出了基于SSA算法的梯级泵站优化调度方法,并将其应用于密云水库调蓄工程中的三级泵站优化调度研究。结果表明,三种不同流量工况下,相较于现状方案,PSO及GA算法所得优化方案其系统运行效率可提升0.03%~0.18%,年运行成本可节省¥9,700~¥69,500。利用SSA算法所获优化方案在两项指标改进方面更为突出,可达到0.98%~1.20%的效率提升及¥369,000~¥443,900的年运行费用的节省,验证了SSA算法在梯级泵站优化调度中的可行性和高效性,可为梯级泵站优化调度提供一种合理可靠的方法。

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。

基于改进麻雀搜索算法的变电构架优化方法

为了解决变电构架设计中的优化问题,采用改进麻雀搜索算法对其进行优化设计。在基本麻雀搜索算法中引入Circle混沌映射,以提高种群的多样性和算法的全局搜索能力;引入萤火虫算法对麻雀搜索算法进行扰动更新,使其易于跳出局部最优。建立尺寸优化的数学模型,采用罚函数法处理约束条件。先将改进后的算法用于典型桁架算例分析,证明其稳定性与有效性,再将其用于变电构架的优化设计,结果表明,采用改进后的麻雀搜索算法能够有效提升变电构架的优化效果。

融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法

为改善麻雀搜索算法(SSA)初始化阶段种群分布不充分,寻优过程中容易受到局部最优解干扰的不足,提出融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法(HSSA)。使用Piecewise map初始化种群,提高种群的分散程度;使用排序配对学习与竞争学习策略分别更新跟随者和警戒者,确保各代的最优解信息能够引导下一代的位置更新;自适应的警戒者数量使得警戒者作用被强调,提供灵活的应变机制;根据不同阶段的寻优特点制定多策略边界处理机制,保留住种群数量的同时,为超出边界的个体提供更加合理的搜索位置。经过12个基准函数的仿真实验,并借助消融实验、Wilcoxon秩和检验等证明了HSSA在收敛速度上的稳定性和寻优的高效性。

基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。

基于麻雀搜索算法与随机森林融合模型的个人信用评估

针对如何准确评估复杂的用户信用问题,提出一种基于麻雀搜索算法的随机森林(SSA-RF)模型,利用SSA优化RF模型中决策树和最小节点数,并基于优化后的RF模型对数据样本进行分类,并评估所提模型和传统模型的性能.研究结果表明:SSA-RF模型具备较高的准确性.