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基于DBO参数寻优的KELM混凝土坝变形预测模型
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作者 郑雪琴 王一鸣 +2 位作者 任韬哲 邵晨飞 顾昊 《水力发电》 CAS 2024年第11期87-92,共6页
传统回归模型与单一的智能学习模型,无法准确反映混凝土坝变形监测数据与环境量之间复杂的非线性关系,且所构建的变形预测模型精度不高、过拟合问题显著。为此,结合蜣螂优化(DBO)算法和核极限学习机(KELM),利用DBO算法对KELM模型中的正... 传统回归模型与单一的智能学习模型,无法准确反映混凝土坝变形监测数据与环境量之间复杂的非线性关系,且所构建的变形预测模型精度不高、过拟合问题显著。为此,结合蜣螂优化(DBO)算法和核极限学习机(KELM),利用DBO算法对KELM模型中的正则化参数和核函数参数自动全局寻优,构建了DBO-KELM混凝土坝变形预测模型。结合工程实例,验证模型对于大坝变形真实情况的反映效果,结果表明,DBO-KELM混凝土坝变形预测模型预测精度高、泛化能力强。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 蜣螂优化算法 核极限学习机 dbo-KELM模型
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基于DBO-SVR算法的爆破振动预测比较研究
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作者 王连生 高峰 +2 位作者 谢金熹 杨潘磊 常旭 《中国矿山工程》 2024年第4期1-5,共5页
为提高预测精度和适应性,基于梅山铁矿的爆破工程,提出了一种基于蜣螂算法优化的支持向量回归(Dung Beetle Optimize Support Vector Regression,DBO-SVR)模型用于爆破时质点峰值振动速度(Peak Particle Velocity,PPV)预测,使用皮尔逊... 为提高预测精度和适应性,基于梅山铁矿的爆破工程,提出了一种基于蜣螂算法优化的支持向量回归(Dung Beetle Optimize Support Vector Regression,DBO-SVR)模型用于爆破时质点峰值振动速度(Peak Particle Velocity,PPV)预测,使用皮尔逊热图分析各特征与PPV的相关性,并使用均方误差和决定系数作为模型评估指标,对比分析DBO-SVR,DBO-XGB,SVR,XGB四个算法的预测结果,四个算法的均方误差分别为0.028,0.152,1.084,0.226,决定系数分别为0.985,0.917,0.408,0.877。研究结果表明,DBO-SVR算法的预测效果优于其他几个模型;DBO-SVR算法模型综合考虑了多个爆破设计参数对PPV的影响,极大缩短样本数据的训练时间,并加快模型的收敛速度以满足实际爆破振动的速度预测要求,预测结果更精确,误差更小,可为类似爆破工程的峰值振动速度的预测提供参考。 展开更多
关键词 爆破振动 质点峰值振动速度 支持向量回归 dbo-SVR模型
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基于蜣螂优化算法的永磁同步电机模型预测转矩控制
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作者 黄文杰 董学育 朱建忠 《微特电机》 2024年第7期67-71,共5页
针对永磁同步电机传统控制系统的转速跟踪能力差和抗扰性能弱等问题,提出一种基于蜣螂优化算法的永磁同步电机模型预测转矩控制(DBO-MPTC)策略。建立起基于传统模型预测控制的永磁同步电机离散系统,随后引入蜣螂优化算法参与到控制器参... 针对永磁同步电机传统控制系统的转速跟踪能力差和抗扰性能弱等问题,提出一种基于蜣螂优化算法的永磁同步电机模型预测转矩控制(DBO-MPTC)策略。建立起基于传统模型预测控制的永磁同步电机离散系统,随后引入蜣螂优化算法参与到控制器参数的在线整定。搭建了基于蜣螂优化算法的预测控制仿真模型,验证所提策略的优越性。仿真结果表明,相较于传统模型预测控制,采用DBO-MPTC控制策略,提高了永磁同步电机的速度响应和抗干扰能力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 蜣螂优化算法 模型预测转矩控制 在线整定
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数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究 被引量:3
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作者 易望远 尹瑞雪 +1 位作者 田应权 欧丽 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第3期240-249,共10页
为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基... 为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。 展开更多
关键词 数控铣削 dbo-BP神经网络 能耗预测模型 加工成本 NSGA-Ⅱ
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DBO模式在分散型乡镇污水处理项目中的应用 被引量:1
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作者 魏兆福 李忠明 +2 位作者 许光远 朱甲华 侯红勋 《中国环保产业》 2016年第11期61-63,共3页
乡镇水环境日趋恶化,污水处理设施建设势在必行,针对乡镇污水处理的特点,提出DBO全周期管理和商业模式,分析了DBO模式在乡镇污水处理项目中的优点,列举了环巢湖生态修复二期项目案例中DBO模式的应用,为乡镇污水处理项目提供参考。
关键词 dbo模式 乡镇污水 分散点源 工程管理
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一种辊式矫直智能优化工艺预测模型的研究与应用
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作者 胡鹰 原嘉辰 吕畅 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期109-117,共9页
针对传统矫直过程中需要依赖人工经验、矫直速度慢和板材良品率低的问题,综合考虑板材矫直过程中板厚、弹性模量、屈服强度和板材塑性率等参数对矫直工艺的影响,以及反向传播(Back Propagation, BP)神经网络容易陷入局部最优值和泛化能... 针对传统矫直过程中需要依赖人工经验、矫直速度慢和板材良品率低的问题,综合考虑板材矫直过程中板厚、弹性模量、屈服强度和板材塑性率等参数对矫直工艺的影响,以及反向传播(Back Propagation, BP)神经网络容易陷入局部最优值和泛化能力不强等问题,引入蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法,建立了基于蜣螂优化算法优化BP神经网络的矫直智能优化工艺预测模型。使用包含1 000条数据的训练集进行训练,对比BP神经网络预测模型和粒子群算法优化BP预测模型,结果表明,蜣螂优化算法优化BP神经网络预测模型的首尾辊压下量百分比误差分别在0.5%和0.6%以内,总矫直力百分比误差在0.6%以内,该预测模型对于矫直工艺的精确预测有较高的参考价值。 展开更多
关键词 矫直工艺 蜣螂优化算法 BP神经网络 预测模型
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PPP模式下的地铁图书馆建设研究 被引量:9
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作者 傅宝珍 章忠平 《图书馆》 CSSCI 北大核心 2018年第11期70-76,共7页
本文在厘清目前我国地铁图书馆建设存在问题的基础上,分析基于PPP模式的地铁图书馆建设的可行性,提出基于BOO模式的地铁实体图书馆建设、基于DBO模式的地铁手机图书馆建设方法,并探讨了基于PPP模式的地铁图书馆服务。研究结果表明,基于... 本文在厘清目前我国地铁图书馆建设存在问题的基础上,分析基于PPP模式的地铁图书馆建设的可行性,提出基于BOO模式的地铁实体图书馆建设、基于DBO模式的地铁手机图书馆建设方法,并探讨了基于PPP模式的地铁图书馆服务。研究结果表明,基于PPP模式的地铁图书馆建设及服务,可有效满足读者的服务需求,提升地铁图书馆的运营效率,减轻政府投资压力,有助于扩大社会资本的影响力。 展开更多
关键词 地铁图书馆 PPP模式 BOO dbo 社会资本
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DBO模式及其合同条件分析 被引量:7
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作者 孙剑 李启明 邓小鹏 《建筑经济》 北大核心 2008年第8期39-42,共4页
DBO模式是近年来应用于基础设施和公共设施领域的一种国际新型项目采购模式。本文对其基本含义、类型、特点及适用范围作了介绍,分析了FIDIC制定的DBO标准合同条件,并对DBO模式与BOT模式进行了比较分析。
关键词 dbo模式 合同条件 FIDIC
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