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基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测
1
作者
高雪梅
崔东文
《人民珠江》
2024年第3期69-78,共10页
准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预...
准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预测模型,通过云南省龙潭站月含沙量时序数据对模型进行验证。首先利用WPT对实例月含沙量时序数据进行3层分解处理,得到8个更具规律的子序列分量;其次介绍ARO、EPO算法原理,利用ARO、EPO对DBN隐藏层神经元数等超参数进行寻优,建立WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN预测模型,并构建WPT-PSO(粒子群算法)-DBN、WPT-DBN作对比分析模型;最后利用4种模型对各子序列分量进行预测,将预测值叠加得到最终月含沙量多步预测结果。结果表明:(1)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型对实例超前1步—超前4步月含沙量具有满意的预测效果,对超前5步具有较好的预测结果,对超前6步、超前7步的预测效果一般,对超前8步的预测精度较差,已不能满足预测精度需求;(2)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型的多步预测效果要优于WPT-PSO-DBN模型,远优于WPT-DBN模型,具有更高的预测精度、更好的泛化能力和更大的预测步长;(3)ARO、EPO能有效优化DBN超参数,提高DBN预测性能,优化效果优于PSO,WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型能充分发挥WPT、新型群体智能算法和DBN网络优势,提高月含沙量多步预测精度,且预测精度随着预测步数的增加而降低。
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关键词
月含沙量预测
深度信念网络
人工兔优化算法
鹰栖息优化算法
小波包变换
组合模型
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职称材料
改进海鸥算法的多阈值图像分割算法
被引量:
9
2
作者
卢建宏
刘海鹏
王蒙
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期932-939,共8页
为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在...
为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优。利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试。最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比。仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100%取得了最优值,且80.9%的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化。
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关键词
改进海鸥算法(ISOA)
多阈值
图像分割
cubic混沌映射
鹰栖息优化算法(
epo
)
原文传递
题名
基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测
1
作者
高雪梅
崔东文
机构
云南省文山州水利电力勘察设计院
云南省文山州水务局
出处
《人民珠江》
2024年第3期69-78,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC0507500)
国家自然科学基金项目(41702278)
中国地质调查局地质调查项目(DD20221758、DD20190326)。
文摘
准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预测模型,通过云南省龙潭站月含沙量时序数据对模型进行验证。首先利用WPT对实例月含沙量时序数据进行3层分解处理,得到8个更具规律的子序列分量;其次介绍ARO、EPO算法原理,利用ARO、EPO对DBN隐藏层神经元数等超参数进行寻优,建立WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN预测模型,并构建WPT-PSO(粒子群算法)-DBN、WPT-DBN作对比分析模型;最后利用4种模型对各子序列分量进行预测,将预测值叠加得到最终月含沙量多步预测结果。结果表明:(1)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型对实例超前1步—超前4步月含沙量具有满意的预测效果,对超前5步具有较好的预测结果,对超前6步、超前7步的预测效果一般,对超前8步的预测精度较差,已不能满足预测精度需求;(2)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型的多步预测效果要优于WPT-PSO-DBN模型,远优于WPT-DBN模型,具有更高的预测精度、更好的泛化能力和更大的预测步长;(3)ARO、EPO能有效优化DBN超参数,提高DBN预测性能,优化效果优于PSO,WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型能充分发挥WPT、新型群体智能算法和DBN网络优势,提高月含沙量多步预测精度,且预测精度随着预测步数的增加而降低。
关键词
月含沙量预测
深度信念网络
人工兔优化算法
鹰栖息优化算法
小波包变换
组合模型
Keywords
prediction of monthly sediment concentration
deep belief network
artificial rabbit optimization algorithm
eagle
perching
optimization algorithm
wavelet packet transform
combining model
分类号
P338.5 [天文地球—水文科学]
下载PDF
职称材料
题名
改进海鸥算法的多阈值图像分割算法
被引量:
9
2
作者
卢建宏
刘海鹏
王蒙
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期932-939,共8页
基金
国家自然科学基金(62062048)资助项目
文摘
为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优。利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试。最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比。仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100%取得了最优值,且80.9%的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化。
关键词
改进海鸥算法(ISOA)
多阈值
图像分割
cubic混沌映射
鹰栖息优化算法(
epo
)
Keywords
improved seagull optimization algorithm(ISOA)
multi-threshold
image segmentation
cubic chaos mapping
eagle
perching
optimizer
(
epo
)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测
高雪梅
崔东文
《人民珠江》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
改进海鸥算法的多阈值图像分割算法
卢建宏
刘海鹏
王蒙
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
原文传递
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