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。

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。

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。

基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法

为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异(GMM)算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%~60%,算法耗时降低48%。

基于PCA-GA-RF的矿井突水水源快速识别模型

矿井突水已成为影响矿山安全生产的主要危害之一,快速准确识别突水水源类型是矿井突水灾害治理的关键步骤。提出了1种基于PCA-GA-RF的矿井突水水源识别模型;基于安徽省颍上县谢桥煤矿的88组水样实测数据,遵循分层随机抽样的原则,按照7∶3的比例将其分为62组训练样本和26组预测样本,经PCA提取4个主成分,构建PCA-GA-RF模型,并与PCA-RF、PCA-ABC-RF和PCA-FA-RF模型对比。结果表明:PCA-GA-RF模型判别结果准确率为96.153 8%,与其他模型相比准确率、精确率、召回率和F1值(精确召回率)最高,具有优越性。

基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别研究

针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰动特征提取;利用GA算法优化卷积神经网络结构参数,在优化后的卷积神经网络内输入提取的扰动特征,输出扰动特征识别结果。通过仿真实验得出,该方法能有效提取扰动特征,提取到的特征类型数量与实际类型数量一致;在噪声环境下,该方法依旧能够有效识别扰动特征,最低识别精度高达98.7%。

基于架构搜索的雷达回波降雨强度分类算法

天气雷达是降雨监测的重要手段,基于天气雷达降雨回波特征实现准确的降雨强度分类至关重要。文中提出了基于3D注意力模块的CNN(EA-CNN)进化搜索算法,算法利用遗传算法(GA)自动搜索最优结构,快速优化CNN架构的宽度与深度,准确找到最佳CNN结构,具有很强的泛化能力。算法引入3D注意力模块有效抑制分类中的干扰像素问题,能够准确提取各强度降雨特征,帮助相关人士从雷达回波中快速获取降雨分级结果。实验表明,与4种经典的算法(KNN、SVM、VGG、ResNet12)相比,所提出的算法在人力、物力等成本上更具竞争性,分类准确率提升7.95%。

基于GA-XGBoost模型的水下螺旋盘管换热器换热量预测分析

提出了一种基于GA-XGBoost模型的水下螺旋盘管换热器换热量预测方法。首先,搭建了基于PLC和Wincc上位机的用于模拟水下螺旋盘管换热器和地表水源热泵联合运行过程的实验测试平台,由此获取到不同工况下的实验数据集。提出了一种基于遗传算法和XGBoost的复合模型对换热量进行预测,该模型采用遗传算法对XGBoost模型进行优化,同时引入一种新的复合适应度函数指导遗传算法的参数寻优过程;最后基于所采集的实验数据集进行验证,以换热器多个特征作为模型输入,以换热量作为输出,得到平均绝对百分比误差为3.21%,均方根误差为0.476,决定系数达到0.974,结果表明该方法在数据集上良好的预测性能和泛化能力,为水下换热器的设计和性能优化提供了参考依据。

基于GA-BP神经网络的船舶空冷器状态预测

当前船舶空冷器的工作状态主要依靠空冷器冷却后的增压空气温度T_(A2)判断,通常按设定阈值触发报警,存在预警差和精度低等问题。对此,提出一种基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络的T_(A2)预测方法。利用BP神经网络构建空冷器状态预测模型,通过对比运行过程中T_(A2)实测值与预测值的偏差,及时发现空冷器的异常状态;引入GA解决BP神经网络存在的收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题。为验证基于GA-BP神经网络的预测方法的有效性,选取多组空冷器清洗前后的状态数据进行训练和验证,结果表明该方法能有效识别空冷器的异常状态。