基于GA-ANFIS-FCM算法的电力能源预测

电力公司为居民和企业提供不间断的电力供应是其主要责任。预测电力能源需求总是保证电力供应的最佳方案。将遗传算法(GA)、聚类算法(FCM)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合,构造了GA–ANFIS–FCM混合算法,并将算法用于电力能源预测。通过与独立的ANFIS–FCM模型比较,验证了GA–ANFIS–FCM3为最佳子模型。

基于改进GA算法的电力变压器优化设计

针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果表明改进GA算法优化效果较好,运行时间较快,能有效减少电力变压器所需的材料成本或损耗。

基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。

基于GA-ABC算法的多目标优化约束应用研究

引言.近年来,多目标优化约束问题在多个领域受到广泛关注,因其涉及多个冲突目标的最优化及约束条件。传统优化算法在解决这类问题时存在诸多局限。因此,本文采用基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的混合优化算法--GA-ABC解决多目标优化约束问题[1-2]。GA模拟自然进化,ABC模拟蜜蜂觅食行为,两者结合可提升求解效率和精度[3]。

基于改进GA算法的输电线路覆冰预测研究

为提高输电线路覆冰预测精度,本文提出基于改进GA算法的预测方案。在了解输电线路覆冰成因的基础上,阐述基于支持向量机的覆冰预测方式,秉承输电线路覆冰预测结果精准、高效原则,研究改进GA算法的原理,以及在输电线路覆冰预测中的应用策略,检验应用效果。研究发现,在优化核参数g和惩罚参数G后,基于改进GA算法预测方式具有预测精度高、速度快的优势,在输电线路覆冰预测中具有可行性,能够给输电线路运行维护提供依据,保障恶劣天气下线路输电的安全运行。

基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究

由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔性负荷的实际输出与计划输出之间的偏差,将最小化运行成本作为最终的目标函数,设置遗传粒子作为BP神经网络的输入参数,适应值最高的结果作为调度方案。在测试结果中,测试周期内配电网的运行成本不仅始终表现出较高的稳定性,且具体水平始终稳定在0.6万元以下。

基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

目的为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法。方法选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)为优化变量、熔覆层质量(稀释率、显微硬度、热影响区深度)为优化目标,根据正交试验结果建立PSO-BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合。结果PSO-BP神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过6%,最优工艺参数组合如下:激光功率为2158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了70.4%、显微硬度增大了25.4%、热影响区深度减少了41.8%。结论该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴。

带并行机调度问题中基于ANFIS的自适应算法

针对用规则的线性组合方法解决实际的复杂调度中,如何确定哪些规则需要组合和确定权系数一直缺乏有效的方法,提出了根据多个不同的生产调度目标采用ANFIS将不同调度目标的规则进行自适应的综合,进行学习后产生模糊规则的算法,并将其用于带并行机JobShop调度问题中。数值计算结果表明,该算法能够较好地对一些规则进行综合,并且在此类调度问题中有比这些规则更好的效果。今后的研究方向是调整ANFIS的结构使其更适合调度问题。

机载分布式智能蒙皮波束综合算法研究

针对机载智能蒙皮天线孔径共形和分布化的特点,开展了基于Broyden族算法的波束综合优化研究。算法以最小化副瓣电平为优化目标,通过K-S函数连续化处理,实现低副瓣波束赋形。通过不同的加权方式对算法的有效性进行了验证,相与遗传算法(genetic algorithm,GA)等随机优化算法,本文算法收敛速度快,能够避免陷入局部最优,适用于大规模非均匀共形天线阵列,具有较高的工程应用价值。

基于改进ANFIS算法的故障分类

高压输电线路是电网的骨架,发生故障如不能及时排除会造成很大的影响,因此在故障定位之前首先要确定故障类型。利用比例共轭梯度法(Scaled Conjugated Gradient,SCG)对ANFIS(自适应神经模糊推理系统)算法进行改进,对线路发生的故障类型进行分类。利用MATLAB软件对改进ANFIS算法与标准ANFIS算法进行对比分析,得出改进ANFIS算法收敛速度更快,所需的训练时间和训练步数也更少,并且其故障分类结果也更加准确。

基于模糊GA算法的创新型产业集群成员选择方法——以安徽省芜湖高新区新能源汽车产业集群为例

为构建具有更好创新发展能力的新能源汽车产业集群,提出了一种基于模糊GA算法的集群成员选择方法。通过泰尔指数嵌套分析法确定新能源汽车创新型产业集群成员的选择范围;利用模糊GA算法对代表企业组织机构单一指标数据信息的染色体进行模糊化处理;采用二进制编码对染色体进行编码处理;再结合适应度值对编码后的染色体进行聚类,形成不同的种群;最后,按照产业集群优化的目标,对初选成员进行迭代选择,得到最优的产业集群成员。以安徽省芜湖高新区新能源汽车产业集群为研究案例,证实了根据本文所提方法构建的产业集群,具有较高的创新能力和抗风险能力。

融合GA优化算法的数字孪生模型在石油旋转机械诊断中的应用

为根据模态信号频率水平确定石油旋转机械当前故障行为所属类别,实现对机械设备故障行为的准确诊断,针对融合GA(genetic algorithm遗传算法)优化算法的数字孪生模型在石油旋转机械诊断中的应用展开研究;定义GA算法优化规则,并在此基础上,建立数字孪生模型,再联合相关故障行为数据,完成对石油旋转机械运行数据的聚类运算,实现基于数字孪生模型的石油旋转机械运行数据聚类处理;计算运行数据损失情况,通过模态分解描述性样本的方式,将核心诊断信息重新耦合在一起,联合求解所得的超参数指标,定义具体的数据样本集中训练模式,实现对石油旋转机械的诊断;实验结果表明,上述诊断方法的应用,对于每一类故障行为模态信号频率的诊断都属于该信号的标准频率数值区段之内,符合100%精准诊断机械故障行为的应用需求,在准确诊断石油旋转机械故障行为方面的可行性能力较为突出。

基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究

为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。

基于GA-ANFIS的边坡稳定性评价

自适应神经模糊推理系统将模糊推理的可解释性和神经网络的自适应、自学习的能力结合起来,克服了边坡岩体的不确定性问题带给边坡稳定性分析的巨大困难,同时针对模糊推理系统内部参数设定的合理性问题,建立了基于遗传算法的自适应模糊推理评判模型。结果表明,GA-ANFIS评判模型结果与现场监测情况吻合,从而使其成为边坡稳定性评价的一种有效方法。

运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析

为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。

基于GA-PSO-Otsu算法的质子交换膜燃料电池催化层孔结构自适应识别

车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格,无法适应日趋规模化的行业发展体系,因此针对该问题,本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差(GA-PSO-Otsu)优化算法,实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率高效、精确且自适应的识别和测算。首先,协同引入高斯卷积核与二值化阈值最大化类间方差,有效降低噪声和手动调参对精度和效率的影响,实现自动化去噪和孔结构识别;其次,进一步提出遗传粒子群算法,有效解决传统方法遍历参数耗时长和易陷入局部优化的问题,兼具高精度和高效率的优点;最后,通过对催化层结构和灰度分布差异明显的扫描电镜图的对比实验验证,表明该方法具备良好的鲁棒性、自适应性和实用性,与遍历所有参数的传统Otsu算法的孔隙率误差小于0.5%,测算耗时降低约26.2%。

基于GA的ANFIS在函数拟合中的应用

本文介绍了一种遗传算法(GA)优化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的方法,并采用基于GA优化ANFIS方法,拟合非线性多峰函数,同时分析了这种方法的拟合能力和预测能力。实验结果表明,加入GA优化后的ANFIS具有更加优秀的拟合能力和预测能力,更适合于用来建立复杂参数间的非线性映射关系。

基于PGA-ANFIS的露天矿山开采调度系统的实时优化与实践

矿山开采调度系统主要解决不同平台开采的穿孔爆破技术经济参数优化问题。本文以雪峰水泥原料矿山为例,运用自适应模糊推理系统方法构造露天矿山开采调度系统模型,用并行遗传算法解决了不确定环境条件下的复杂矿山开采调度系统模型的优化问题,取得了较好的经济效益。这不仅为生产调度系统的在线优化问题提供了新的思路,而且为穿孔爆破参数的优化提供了新的方法,对促进矿山生产系统的自动化、信息化、智能化、集约化具有重要的参考价值。

基于集成替代模型和遗传算法的地下水污染源信息识别

准确识别污染源信息是高效治理和修复地下水污染的前提。为解决使用传统模拟优化方法识别污染源信息过程中产生的严重计算负担问题,文章首先建立BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)模型和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)模型代替传统模拟优化方法中的地下水水流和溶质运移模拟模型。然后,使用简单平均法和遗传算法(genetic algorithm,GA)计算权重值并建立集成替代模型进一步提高模型精度。最后,将表现最优的基于遗传算法建立的集成替代模型嵌入识别污染源信息的优化模型中。算例结果分析表明,嵌入基于遗传算法建立的集成替代模型的优化模型相较于传统模拟优化模型计算时间由11 d大幅度缩短至39 min,且求解所得的污染源信息参数接近真实值,可用于解决污染源信息识别问题。

基于GA-BP神经网络模型的石墨烯发声器研究

为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数进行了调节,并对比了基于dropout、基于正则化、基于正则化和GA遗传算法的三种神经网络模型。随后在模型中输入石墨烯发声器的正弦激励幅值、频率以及测量距离,使用GA遗传算法对隐藏层的权值和偏置进行全局寻优,将寻优结果代入BP神经网络,最终预测出给定条件下的声压级。结果表明,在均使用正则化的条件下,BP神经网络预测准确度为98.05%,均方差为0.23;GA-BP神经网络预测准确度达到98.62%,均方差仅为0.14。优化后精准度提高了0.57%,均方差降低了41.36%,展现出更加优异的准确性和适应性。该研究为预测多类特征传感器的非线性输出结果提供了一种高精准度、高适应性的方案。