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BAS-ADAM:An ADAM Based Approach to Improve the Performance of Beetle Antennae Search Optimizer 被引量:22
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作者 Ameer Hamza Khan Xinwei Cao +2 位作者 Shuai Li Vasilios N.Katsikis Liefa Liao 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 EI CSCD 2020年第2期461-471,共11页
In this paper,we propose enhancements to Beetle Antennae search(BAS)algorithm,called BAS-ADAIVL to smoothen the convergence behavior and avoid trapping in localminima for a highly noin-convex objective function.We ach... In this paper,we propose enhancements to Beetle Antennae search(BAS)algorithm,called BAS-ADAIVL to smoothen the convergence behavior and avoid trapping in localminima for a highly noin-convex objective function.We achieve this by adaptively adjusting the step-size in each iteration using the adaptive moment estimation(ADAM)update rule.The proposed algorithm also increases the convergence rate in a narrow valley.A key feature of the ADAM update rule is the ability to adjust the step-size for each dimension separately instead of using the same step-size.Since ADAM is traditionally used with gradient-based optimization algorithms,therefore we first propose a gradient estimation model without the need to differentiate the objective function.Resultantly,it demonstrates excellent performance and fast convergence rate in searching for the optimum of noin-convex functions.The efficiency of the proposed algorithm was tested on three different benchmark problems,including the training of a high-dimensional neural network.The performance is compared with particle swarm optimizer(PSO)and the original BAS algorithm. 展开更多
关键词 Adaptive moment estimation(ADAM) beetle antennae search(BAM) gradient estimation metaheuristic optimization nature-inspired algorithms neural network
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基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测
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作者 徐武 范鑫豪 +2 位作者 沈智方 刘洋 刘武 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期321-331,共11页
为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型... 为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型运行速度;其次,引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法(BAS)进行改进,提出FABAS算法;最后,利用FABAS算法对核极限学习机(KELM)的正则化参数C和核参数γ进行寻优,降低人为因素对模型盲目训练的影响,提高模型预测精度.仿真结果显示,提出的预测模型有效提高了传统模型的预测精度. 展开更多
关键词 短期风电功率预测 萤火虫算法 天牛须算法 核主成分分析 核极限学习机
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基于Beetle Antennae Search算法主动配电网经济调度 被引量:4
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作者 于春庆 马睿 +1 位作者 徐建军 金凤楠 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2022年第4期608-615,共8页
为提高主动配电网的经济效益,在考虑分布式能源、网损费用和发电成本基础上,建立了主动配电网经济调度模型。模型加入了柔性软开关对主动配电网进行灵活调度和无功优化,使用优化后天牛须搜索算法对其进行求解,优化方法为在算法中加入遗... 为提高主动配电网的经济效益,在考虑分布式能源、网损费用和发电成本基础上,建立了主动配电网经济调度模型。模型加入了柔性软开关对主动配电网进行灵活调度和无功优化,使用优化后天牛须搜索算法对其进行求解,优化方法为在算法中加入遗传因子和锦标赛选择策略,使算法结果不会陷入局部最优,得到最小发电成本。最后经仿真实验,验证了优化后的天牛须搜索算法在主动配电网经济调度问题中具有实用性和高效性。 展开更多
关键词 主动配电网 天牛须搜索算法 经济调度 分布式电源
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基于时序序列分解和IBAS LSTM的滑坡数据预测模型
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作者 荆严飞 党建武 +1 位作者 王阳萍 岳彪 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第2期58-67,共10页
针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工... 针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工神经网络的输入。然后,在天牛须搜索算法搜索过程中引入反馈机制,以避免原算法中出现远离最优解的问题;在算法迭代过程中将固定的递减因子改为动态递减因子,以提升前期全局和后期局部的寻优能力;利用改进的天牛须搜索算法对长短期记忆人工神经网络超参数进行寻优,以获得最佳的网络参数组合。最后,重构趋势项和周期项预测结果,得到最终预测位移。以发耳滑坡为例进行分析,结果表明:相较于其他方法,所提模型在平均绝对误差、均方根误差以及拟合度等方面更具优势。 展开更多
关键词 动态神经网络模型 时序序列分解 灰色模型 长短期记忆人工神经网络 天牛须搜索算法
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基于BAS-ELM的地震经济损失预测
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作者 王晨晖 袁颖 吕国军 《世界地震工程》 北大核心 2024年第1期199-205,共7页
为提高地震经济损失预测的准确性和有效性,提出了基于天牛须算法(beetle antennae search,BAS)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的地震经济损失预测模型。以1996—2014年破坏性地震经济损失为样本数据,选取震级、震中烈度... 为提高地震经济损失预测的准确性和有效性,提出了基于天牛须算法(beetle antennae search,BAS)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的地震经济损失预测模型。以1996—2014年破坏性地震经济损失为样本数据,选取震级、震中烈度、人口密度和人均GDP等4个影响指标作为模型的输入向量,直接经济损失为输出向量,同时利用BAS优化ELM模型变量,从而消除了随机变量对预测结果的影响,最终建立基于BAS-ELM的地震经济损失预测模型。将建好的BAS-ELM模型用于测试样本的预测,并同其它模型进行了比较。结果表明:BAS-ELM的预测准确率为97.244%,具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 地震经济损失 极限学习机 天牛须算法
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基于BAS的模糊PID解耦算法在船舶动力定位中的应用
6
作者 耿骏杰 孟帅 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第6期13-19,共7页
模糊PID应用于船舶动力定位控制时,因无法保证量化比例因子选取到最优值可能限制控制性能。基于某动力定位船舶的三自由度运动模型,利用串联补偿解耦算法消除船舶横荡与首摇控制量的相互影响,选取纵荡与横荡的时间乘绝对误差积分(Integr... 模糊PID应用于船舶动力定位控制时,因无法保证量化比例因子选取到最优值可能限制控制性能。基于某动力定位船舶的三自由度运动模型,利用串联补偿解耦算法消除船舶横荡与首摇控制量的相互影响,选取纵荡与横荡的时间乘绝对误差积分(Integrals of Time-weighted Absolute Error,ITAE)之和为目标函数,尝试利用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search algorithm,BAS)对模糊PID中的量化比例因子进行优化。利用Matlab/Simulink,采用PID、模糊PID、基于BAS的模糊PID等3种控制策略,对定点定位工况下动力定位船舶在无干扰和瞬时干扰条件运动响应进行仿真。研究发现,相比于PID和模糊PID,基于BAS的模糊PID在纵荡和横荡运动控制上可显著提高控制精度并减少超调量,进而可改善动力定位系统性能。 展开更多
关键词 动力定位 模糊PID 解耦控制 天牛须搜索算法
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基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算
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作者 张家乐 王泰华 李亚飞 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第1期144-152,212,共10页
为提高锂电池健康状态(SOH)的在线估算精度,提出一种基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算方法.首先,通过分析不同静置时间的弛豫电压与SOH的关系,选取10秒时的弛豫电压曲线进行特征提取,采用主成分分析法对所提取特征融合与降维,降... 为提高锂电池健康状态(SOH)的在线估算精度,提出一种基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算方法.首先,通过分析不同静置时间的弛豫电压与SOH的关系,选取10秒时的弛豫电压曲线进行特征提取,采用主成分分析法对所提取特征融合与降维,降低模型复杂度和特征间的冗余.其次,通过动态步长和S型权重改进BAS算法并对BP网络的初始权阈值寻优,建立IBAS-BP网络.再次,利用MD-MTD增强的数据训练IBAS-BP网络实现SOH估算.结果表明,由10秒内的弛豫电压中所提取的特征能有效反应电池的老化,可用于SOH的估算;与其它模型相比,所建IBAS-BP模型的估算精度更高,误差均保持在0.5%以内.最后,基于所提方法利用LabVIEW搭建了一种模拟电池在环管理系统,为电池安全管理提供了参考依据. 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 弛豫电压 BP神经网络 天牛须搜索算法
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基于BAS-BP神经网络结合熵权法多指标优化金蕾复方提取工艺
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作者 王嘉鸣 柳娜 +1 位作者 陈晖 景明 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2024年第2期138-143,共6页
目的通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化。方法在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁... 目的通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化。方法在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁及干膏得率的综合得分,再建立BAS-BP神经网络模型,以BAS进行寻优,预测最佳提取工艺。结果BAS-BP神经网络优化得到金蕾复方醇提工艺为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为96.3526;正交设计所得最佳工艺参数为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为90.9880。前者略优于后者但差异较小,结合生产实际确定金蕾复方的最佳提取工艺为料液比1∶10,提取0.5 h,提取3次。结论基于BAS-BP神经网络优选所得工艺参数提取效率高、稳定性良好,可为后续开发及质量控制提供参考。 展开更多
关键词 金蕾复方 正交设计 BP神经网络 天牛须搜索算法 熵权法 多指标综合评分法
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Adaptive Fractional-Order PID Control for VSC-HVDC Systems via Cooperative Beetle Antennae Search with Offshore Wind Integration
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作者 Pulin Cao Haoran Fan Zilong Cai 《Energy Engineering》 EI 2021年第2期265-284,共20页
Since the voltage source converter based high voltage direct current(VSC-HVDC)systems owns the features of nonlinearity,strong coupling and multivariable,the classical proportional integral(PI)control is hard to obtai... Since the voltage source converter based high voltage direct current(VSC-HVDC)systems owns the features of nonlinearity,strong coupling and multivariable,the classical proportional integral(PI)control is hard to obtain content control effect.Hence,a new perturbation observer based fractional-order PID(PoFoPID)control strategy is designed in this paper for(VSC-HVDC)systems with offshore wind integration,which can efficiently boost the robustness and control performance of entire system.Particularly,it employs a fractional-order PID(FoPID)fra-mework for the sake of compensating the perturbation estimate,which dramatically boost the dynamical responds of the closed-loop system,and the cooperative beetle antennae search(CBAS)algorithm is adopted to quickly and effi-ciently search its best control parameters.Besides,CBAS algorithm is able to efficiently escape a local optimum because of a suitable trade-off between global exploration and local exploitation can be realized.At last,comprehensive case studies are carried out,namely,active and reactive power tracking,5-cycle line-line-line-ground(LLLG)fault,and offshore wind farm integration.Simulation results validate superiorities and effectiveness of PoFoPID control in com-parison of that of PID control and feedback linearization sliding-mode control(FLSMC),respectively. 展开更多
关键词 Perturbation observer based fractional-order PID VSC-HVDC system cooperative beetle antennae search offshore wind integration
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基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置 被引量:7
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作者 朱娟娟 段奕琳 +1 位作者 闫群民 李召 《电力工程技术》 北大核心 2023年第2期180-187,共8页
风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。... 风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization,BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明:BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰填谷的作用,验证了BAS-IMOPSO算法的有效性。 展开更多
关键词 储能 风电出力波动 容量优化 荷电状态(SOC) LOGISTIC映射 天牛须搜索-改进多目标粒子群优化(bas-IMOPSO)算法
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基于BAS-BP神经网络的轮廓坐垫舒适性评价 被引量:4
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作者 白仲航 邵煜凯 +1 位作者 战俊杰 李文华 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期187-192,共6页
研究表明轮廓坐垫对提升舒适性有帮助,但不同轮廓形状坐垫对于舒适性的影响尚不明确。为更客观准确地研究不同轮廓坐垫形状与舒适性的关系,提出了一种基于天牛须算法(BAS)优化BP神经网络的轮廓坐垫舒适性评价模型。首先,开展了基于体压... 研究表明轮廓坐垫对提升舒适性有帮助,但不同轮廓形状坐垫对于舒适性的影响尚不明确。为更客观准确地研究不同轮廓坐垫形状与舒适性的关系,提出了一种基于天牛须算法(BAS)优化BP神经网络的轮廓坐垫舒适性评价模型。首先,开展了基于体压分布的轮廓坐垫舒适性主客观评价实验,获取客观实验数据和被试人员主观评价;其次,对实验数据进行预处理和统计计算,从而得到舒适性评价模型的实验数据集;再次,根据实验数据对轮廓坐垫舒适性影响因素进行简要分析,利用相关性分析确定神经网络的输入参数;最后,利用BAS优化BP神经网络,构建BAS-BP神经网络评价模型并实现对轮廓坐垫舒适性的评价。结果表明:BAS-BP神经网络计算结果比标准BP神经网络计算结果的均方误差降低了59.26%,决定系数提高了22%,BAS-BP神经网络的评价效果更为准确。该优化模型提高了舒适性评价的准确率,满足实际应用的需要,为轮廓坐垫的设计和产品开发早期阶段对不同形状坐垫舒适性的评价提供了理论研究基础及实际应用方法。 展开更多
关键词 轮廓坐垫 体压分布 舒适性 BP神经网络 天牛须算法
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基于BAS-AGA的多层级多类型的设施选址-分配问题 被引量:2
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作者 周国华 杜琬婷 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第12期5251-5259,共9页
针对物流网络的复杂度不断提高,物流网络中的设施选址存在诸多不确定因素的问题,建立考虑多种类型的产品、同一层级有多种类型的设施、同一类型设施可以处理多种类型产品的N层级的选址-分配模型,并考虑4种不确定场景,设计改进的天牛须-... 针对物流网络的复杂度不断提高,物流网络中的设施选址存在诸多不确定因素的问题,建立考虑多种类型的产品、同一层级有多种类型的设施、同一类型设施可以处理多种类型产品的N层级的选址-分配模型,并考虑4种不确定场景,设计改进的天牛须-遗传混合算法(beetle antennae search and adaptive genetic algorithm,BAS-AGA)进行求解。改进的算法以遗传算法为基本框架,混合天牛须算法增强局部搜索能力、引入自适应算子平衡局部搜索能力与全局搜索能力,算例测试验证了BAS-AGA算法的有效性。铁路工程某标段的实例验证了模型的合理性。结果表明:通过适当增加设施数量及科学选择设施位置可以降低物流成本,从而降低总成本。 展开更多
关键词 不确定性 多层级 多类型 选址-分配 改进的天牛须-遗传混合算法(bas-AGA)
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基于BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法研究 被引量:1
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作者 程晶晶 周明龙 邓雄峰 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2023年第3期107-111,共5页
针对传统Q-Learning存在的起始阶段盲目搜索、动作选择策略不科学的问题,提出了联合BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法。该算法运用欧式距离定位坐标,引入搜索因子对搜索时间和学习速度进行平衡改进,并采用BAS和贝塞尔曲线分别优... 针对传统Q-Learning存在的起始阶段盲目搜索、动作选择策略不科学的问题,提出了联合BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法。该算法运用欧式距离定位坐标,引入搜索因子对搜索时间和学习速度进行平衡改进,并采用BAS和贝塞尔曲线分别优化Q值、平滑路径。将提出的算法应用于仿真试验和实物试验,结果表明其能够高效、精准地在静态和动态障碍物环境下获得最优路径,具有较强的工程适用性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 Q-Learning算法 天牛须搜索 路径平滑
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基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究
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作者 李红辉 陈博 +1 位作者 鲁姝艺 张骏温 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期31-37,共7页
软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础,对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测,利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测,成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网... 软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础,对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测,利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测,成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网络结构简单、参数少、易实现,在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用。然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标,因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型。该模型利用软件失效数据,在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值,从而提高模型的预测精度。选用3组公开的软件失效数据,将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准,同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究。实验结果表明,基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度。 展开更多
关键词 软件可靠性预测模型 天牛须搜索算法 花朵授粉算法 basFPA
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基于BAS-BPNN的调频无线电引信目标与扫频干扰识别方法
15
作者 刘冰 郝新红 +1 位作者 周文 杨瑾 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2391-2403,共13页
针对调频无线电引信在复杂电磁战场环境对抗调幅扫频式干扰能力不足的问题,提出一种基于频域信息熵、范数熵和倒频谱熵的调频无线电引信目标识别方法。基于目标和调幅扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号,提取频域信息熵、范... 针对调频无线电引信在复杂电磁战场环境对抗调幅扫频式干扰能力不足的问题,提出一种基于频域信息熵、范数熵和倒频谱熵的调频无线电引信目标识别方法。基于目标和调幅扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号,提取频域信息熵、范数熵和倒频谱熵构建特征矩阵,并利用天牛须搜索(BAS)算法对反向传播神经网络(BPNN)初始权重值和阈值进行优化,利用优化后的BPNN对目标和调幅扫频干扰信号进行分类识别。实测数据实验结果表明,特征提取方法构成的特征矩阵在目标与干扰之间具备可分性,BAS算法优化获得最优参数的BPNN时,该分类器的识别准确率可以达到99.96%,显著提升了调频无线电引信对抗调幅扫频干扰的能力。 展开更多
关键词 调频无线电引信 熵特征 目标识别 反向传播神经网络 天牛须算法
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基于BAS-BP-Bagging模型的光纤陀螺温度补偿 被引量:1
16
作者 王开 仇海涛 石海洋 《半导体光电》 CAS 北大核心 2023年第4期519-524,共6页
为提高光纤陀螺的输出精度,以天牛须搜索算法(BAS)优化后的BP神经网络模型为基学习器,采用Bagging并行集成学习算法建立了BAS-BP-Bagging温度补偿模型,并对某型号光纤陀螺进行了温度补偿实验。实验结果表明,在-40~+60℃温度变化环境下,... 为提高光纤陀螺的输出精度,以天牛须搜索算法(BAS)优化后的BP神经网络模型为基学习器,采用Bagging并行集成学习算法建立了BAS-BP-Bagging温度补偿模型,并对某型号光纤陀螺进行了温度补偿实验。实验结果表明,在-40~+60℃温度变化环境下,该方法补偿后的光纤陀螺温度漂移相较于补偿前减小了近80%,相较于多项式补偿算法减小了55%,相较于BP神经网络补偿算法减小了30%左右。同时该模型在对新鲜样本的补偿过程中表现出了较为优越的泛化性能。 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度补偿 BP神经网络 天牛须搜索算法 集成学习
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CEEMD和IBAS-SVM特高压换流站均压电极结垢识别方法
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作者 刘骁眸 马旭 +2 位作者 金石炜 闫孝姮 陈宏强 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第6期172-180,共9页
针对特高压换流站传统人工定期巡检均压电极结垢状况方法落后的问题,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进天牛须算法优化支持向量机的均压电极结垢智能检测方法。首先,模拟±500 kV特高压换流站换流阀冷却系统,开展均压电极... 针对特高压换流站传统人工定期巡检均压电极结垢状况方法落后的问题,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进天牛须算法优化支持向量机的均压电极结垢智能检测方法。首先,模拟±500 kV特高压换流站换流阀冷却系统,开展均压电极结垢厚度为0.1~0.8 mm实验,利用超声波时域反射技术获取均压电极结垢回波信号,并采用CEEMD结合小波阈值(CEEMD-WT)方法对信号进行降噪预处理;然后,采用主成分分析方法(PCA)筛选出主要特征向量,通过引入粒子群信息共享思想和遗传算法选择、交叉、变异对天牛须算法进行改进,并利用改进算法优化SVM参数;最后,采用IBAS-SVM模型对均压电极结垢厚度进行检测识别。结果表明:所提方法对均压电极结垢厚度识别准确率达到91.75%,能够测出0.1~0.8 mm范围内的均压电极结垢厚度,可为特高压换流站均压电极非接触式结垢探测提供一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 均压电极结垢检测 主成分分析法 改进天牛须算法 支持向量机
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基于BAS-SVM的ERP财务管理系统流程优化评价研究
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作者 刘昱 《现代科学仪器》 2023年第5期192-198,共7页
有机材料企业经营面临巨大压力,引入ERP系统优化财务管理系统流程,实现对财务数据的广泛采集、数据共享与集成,提升企业竞争力。构建了包含12个评价指标的流程优化评价体系,采用BAS对SVM的惩罚系数和核函数参数进行优化,提出了财务管理... 有机材料企业经营面临巨大压力,引入ERP系统优化财务管理系统流程,实现对财务数据的广泛采集、数据共享与集成,提升企业竞争力。构建了包含12个评价指标的流程优化评价体系,采用BAS对SVM的惩罚系数和核函数参数进行优化,提出了财务管理系统流程优化的评价模型。将该模型应用于实际的有机材料企业财务管理系统流程优化评价中,结果表明BAS-SVM模型的评价准确率明显高于SVM模型,同时实施财务管理系统流程优化的企业评价得分明显高于实施传统财务管理系统的企业,这对提升有机材料财务管理水平,确保企业在激烈市场竞争中占据有利地位具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 天牛须搜索算法 支持向量机 财务管理流程优化 企业资源计划
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Optimised trajectory tracking control for quadrotors based on an improved beetle antennae search algorithm
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作者 Zhe Lin Ping Li Zhaoqi Zhang 《Journal of Control and Decision》 EI 2023年第3期382-392,共11页
This paper focuses on the trajectory tracking of quadrotors under bounded external disturbances.An optimised robust controller is proposed to drive the position and attitude ofa quadrotor converge to their references ... This paper focuses on the trajectory tracking of quadrotors under bounded external disturbances.An optimised robust controller is proposed to drive the position and attitude ofa quadrotor converge to their references quickly. At first, nonsingular fast terminal slidingmode control is developed, which can guarantee not only the stability but also finite-timeconvergence of the closed-loop system. As the parameters of the designed controllers playa vital role for control performance, an improved beetle antennae search algorithm is proposedto optimise them. By employing the historical information of the beetle’s antennaeand dynamically updating the step size as well as the range of its searching, the optimisingis accelerated considerably to ensure the efficiency of the quadrotor control. The superiorityof the proposed control scheme is demonstrated by simulation experiments, from whichone can see that both the error and the overshooting of the trajectory tracking are reducedeffectively. 展开更多
关键词 Quadrotor control trajectory tracking nonsingular fast terminal sliding mode control optimisation improved beetle antennae search algorithm
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基于精英反向学习的改进BAS算法
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作者 丁瑞成 刘学 +1 位作者 杨孟刚 郑焕祺 《软件导刊》 2023年第5期57-63,共7页
针对标准天牛须算法(BAS)收敛精度不高、容易陷入局部最优值的问题,提出一种基于精英反向学习的改进BAS算法(IBAS)。首先采用天牛种群代替单一天牛个体,通过种群的精英个体指引天牛个体的搜索路径,提高种群搜索效率;然后引入精英反向学... 针对标准天牛须算法(BAS)收敛精度不高、容易陷入局部最优值的问题,提出一种基于精英反向学习的改进BAS算法(IBAS)。首先采用天牛种群代替单一天牛个体,通过种群的精英个体指引天牛个体的搜索路径,提高种群搜索效率;然后引入精英反向学习策略增加种群的多样性,改善算法的全局寻优能力。基于8个基准函数分别在低维与高维进行仿真实验,相较于其他比较算法,IBAS算法取得了更优的寻优精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 天牛须算法 精英个体 反向学习策略 全局寻优 基准函数
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