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基于ICS算法的列车运动模型参数辨识
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作者 刘杨 尤思博 方洲宇 《电力机车与城轨车辆》 2024年第1期14-19,共6页
列车运动模型参数辨识对其运行控制至关重要,文章采用单质点列车模型,对运行列车进行受力分析,建立列车运动模型,并提出利用改进的布谷鸟搜索(ICS)算法对列车基本阻力参数进行辨识;基于真实的列车运行数据,对基本阻力参数辨识进行仿真分... 列车运动模型参数辨识对其运行控制至关重要,文章采用单质点列车模型,对运行列车进行受力分析,建立列车运动模型,并提出利用改进的布谷鸟搜索(ICS)算法对列车基本阻力参数进行辨识;基于真实的列车运行数据,对基本阻力参数辨识进行仿真分析,并基于TD3算法对参数辨识的有效性进行仿真验证。仿真结果表明,基本阻力参数辨识对列车运行控制十分必要,相对于经验参数,辨识参数下的列车基本阻力更为准确,且辨识参数下的牵引能耗有一定的降低。 展开更多
关键词 列车 参数辨识 基本阻力 改进的布谷鸟搜索(Ics)算法
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基于ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪 被引量:1
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作者 徐雨珊 吴成明 +1 位作者 扬臻辉 刘志昂 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期101-107,共7页
针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&... 针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&O)。对布谷鸟搜索方法(CS)的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化,使其满足迭代前、后期不同的需求,加快收敛进程。在偏好随机游走部分,引入粒子群算法思想,对位置更新公式进行优化,提高其多样性,使算法具有较强的全局搜索随机性,降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索,减小振荡。通过Simulink进行仿真测试,并与粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)进行对比。结果表明,该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 光伏阵列 局部阴影条件 自适应布谷鸟搜索算法 最大功率点追踪 Lévy飞行 变步长扰动观察法
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Structural reliability analysis using enhanced cuckoo search algorithm and artificial neural network 被引量:6
3
作者 QIN Qiang FENG Yunwen LI Feng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1317-1326,共10页
The present study proposed an enhanced cuckoo search(ECS) algorithm combined with artificial neural network(ANN) as the surrogate model to solve structural reliability problems. In order to enhance the accuracy and co... The present study proposed an enhanced cuckoo search(ECS) algorithm combined with artificial neural network(ANN) as the surrogate model to solve structural reliability problems. In order to enhance the accuracy and convergence rate of the original cuckoo search(CS) algorithm, the main parameters namely, abandon probability of worst nests paand search step sizeα0 are dynamically adjusted via nonlinear control equations. In addition, a global-best guided equation incorporating the information of global best nest is introduced to the ECS to enhance its exploitation. Then, the proposed ECS is linked to the well-trained ANN model for structural reliability analysis. The computational capability of the proposed algorithm is validated using five typical structural reliability problems and an engineering application. The comparison results show the efficiency and accuracy of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 structural reliability enhanced cuckoo search(Ecs) artificial neural network(ANN) cuckoo search(cs) algorithm
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基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池SOH估计
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作者 王雪 游国栋 +1 位作者 房成信 张尚 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态... 锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS(Cuckoo search)算法更新概率和搜索步长,解决CS算法收敛速度慢和求解精度低的问题。以IMOCS算法和BP神经网络结合,对节点空间范围进行全局搜索,降低权值和阈值的初值对BP神经网络的影响,实现参数优化。通过Matlab仿真,验证了基于IMOCS-BP神经网络的SOH估计算法误差低、性能强,实现了锂电池SOH的精准预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 布谷鸟搜索算法 BP神经网络
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基于ICS优化RBF的水库水质三维预测方法 被引量:1
5
作者 谢再秘 贾宝柱 +1 位作者 王骥 莫春梅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期306-314,共9页
针对已有水质预测模型在数据降噪、网络参数初始值设置和优化、精度提高等方面能力的不足,构建了一种优化的水质三维预测模型。利用主成分分析算法筛选出水质关键参数,并基于自适应噪声的完全集合经验模态分解算法结合小波阈值模型对三... 针对已有水质预测模型在数据降噪、网络参数初始值设置和优化、精度提高等方面能力的不足,构建了一种优化的水质三维预测模型。利用主成分分析算法筛选出水质关键参数,并基于自适应噪声的完全集合经验模态分解算法结合小波阈值模型对三维水质参数和气象数据降噪处理,使用3维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural networks,3-D CNN)提取出特征数据集,自编码器(Autoencoder,AE)获得径向基函数(Radial basis function,RBF)网络参数初始化值,改进布谷鸟搜索算法(Improved cuckoo search,ICS)优化更新网络中超参数动态初始化值。广东省湛江市徐闻县大水桥水库区域22个典型在线监测站点以及6个手持监测点的实测数据对比验证结果表明,浊度和藻密度分别与总氮含量强正相关,叶绿素含量与气温强正相关,所提出的水质预测模型在5个典型精准性评价指标方面优于已有文献方法。研究成果可为管理部门和研究者对水质监测提供参考。 展开更多
关键词 水质三维预测 改进布谷鸟搜索算法 卷积神经网络 自编码器 径向基神经网络
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基于IMOCS算法的跨流域水资源多目标优化调配
6
作者 席海潮 解阳阳 +4 位作者 刘赛艳 毛青 张钦 胡华清 刘辰烨 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期946-958,共13页
为有效求解跨流域水资源多目标优化调配问题,提出一种改进多目标布谷鸟算法(improved multi-objective cuckoo search algorithm,IMOCS)。针对多目标布谷鸟优化算法(multi-objective cuckoo search algorithm,MOCS)收敛速度慢、容易陷... 为有效求解跨流域水资源多目标优化调配问题,提出一种改进多目标布谷鸟算法(improved multi-objective cuckoo search algorithm,IMOCS)。针对多目标布谷鸟优化算法(multi-objective cuckoo search algorithm,MOCS)收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺点,引入混沌理论和变异机制,采用自适应发现概率和步长改进MOCS,形成IMOCS算法。以南水北调东线工程江苏段为例,构建跨流域水资源多目标调配模型,分别采用IMOCS和MOCS求解模型,并运用基于组合赋权的非负矩阵分解法对2种算法所得的Pareto解集进行评价。结果表明:IMOCS在收敛性、多样性和综合性能方面优于MOCS,能够得到更高质量的Pareto解集;相较于50%、75%和95%来水频率下的MOCS所求解的最优配置方案,IMOCS所求解的最优配置方案缺水总量减少0.21亿、0.51亿和0.07亿m~3,损失水量分别减少了0.13亿、1.53亿和1.11亿m~3。因此,IMOCS可为跨流域水资源多目标优化配置计算提供有效的算法参考。 展开更多
关键词 改进多目标布谷鸟算法 多目标优化 水资源优化配置 南水北调东线工程江苏段
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基于差分电压和ICS-Elman神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 被引量:3
7
作者 李练兵 朱乐 +3 位作者 李思佳 刘汉民 王阳 赵建华 《太阳能学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期433-443,共11页
锂离子电池被广泛应用于支撑新能源并网设备中,其剩余使用寿命(RUL)预测对设备运维管理极为重要,该文提出一种基于差分电压和改进布谷鸟搜索算法(ICS)-Elman神经网络预测锂离子电池RUL的方法。首先,对电池内部的电化学反应和外部的数据... 锂离子电池被广泛应用于支撑新能源并网设备中,其剩余使用寿命(RUL)预测对设备运维管理极为重要,该文提出一种基于差分电压和改进布谷鸟搜索算法(ICS)-Elman神经网络预测锂离子电池RUL的方法。首先,对电池内部的电化学反应和外部的数据特征进行分析,选取结合电池内外特征的差分电压曲线作为特征提取对象,在充电差分电压曲线和放电差分电压曲线中选取相关特征;其次,考虑电池容量再生现象,选取Elman神经网络作为电池容量预测模型;然后,为提高预测精度,考虑利用改进的布谷鸟搜索算法对网络的初始权值和阈值进行参数寻优,ICS算法以改进概率公式、增加扩散因子、混沌初始化3种方法对传统CS算法进行改进,最终形成ICS-Elman预测方法;最后,利用NASA数据集和自测数据集对ICS-Elman方法进行验证,对比分析CS-Elman、Elman方法,结果表明所构建的ICS-Elman方法能更准确有效地预测锂离子电池RUL。 展开更多
关键词 锂离子电池 ELMAN神经网络 剩余使用寿命 改进布谷鸟搜索算法 差分电压曲线
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改进CS优化RBF神经网络的汽车热舒适性预测 被引量:2
8
作者 徐熊飞 周晓华 杨艺兴 《广西科技大学学报》 CAS 2023年第4期111-116,共6页
针对汽车驾驶环境热舒适性指标预测平均热感觉(predicted meanvote,PMV)计算复杂、预测精度不高的问题,提出了改进布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化RBF神经网络的汽车热舒适性预测模型(改进CSRBFNN)。采用自适应步长和高斯扰动因子... 针对汽车驾驶环境热舒适性指标预测平均热感觉(predicted meanvote,PMV)计算复杂、预测精度不高的问题,提出了改进布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化RBF神经网络的汽车热舒适性预测模型(改进CSRBFNN)。采用自适应步长和高斯扰动因子对CS算法进行改进,并用其对RBF神经网络的中心点c和宽度参数b进行优化。将改进CS-RBFNN与CS-RBFNN和PSO-RBFNN模型的预测结果进行对比,结果表明:改进CSRBFNN模型的均方根误差(root meansquareerror,RMSE)值分别降低了9.2%和35.5%,具有更高的预测精度。当RBFNN隐含层神经元个数增加时,预测精度有所提高,但收敛速度降低,运行时间变长。 展开更多
关键词 RBF神经网络 布谷鸟搜索(cs)算法 热舒适性 预测误差 自适应步长
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Improvised Seagull Optimization Algorithm for Scheduling Tasks in Heterogeneous Cloud Environment 被引量:2
9
作者 Pradeep Krishnadoss Vijayakumar Kedalu Poornachary +1 位作者 Parkavi Krishnamoorthy Leninisha Shanmugam 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第2期2461-2478,共18页
Well organized datacentres with interconnected servers constitute the cloud computing infrastructure.User requests are submitted through an interface to these servers that provide service to them in an on-demand basis... Well organized datacentres with interconnected servers constitute the cloud computing infrastructure.User requests are submitted through an interface to these servers that provide service to them in an on-demand basis.The scientific applications that get executed at cloud by making use of the heterogeneous resources being allocated to them in a dynamic manner are grouped under NP hard problem category.Task scheduling in cloud poses numerous challenges impacting the cloud performance.If not handled properly,user satisfaction becomes questionable.More recently researchers had come up with meta-heuristic type of solutions for enriching the task scheduling activity in the cloud environment.The prime aim of task scheduling is to utilize the resources available in an optimal manner and reduce the time span of task execution.An improvised seagull optimization algorithm which combines the features of the Cuckoo search(CS)and seagull optimization algorithm(SOA)had been proposed in this work to enhance the performance of the scheduling activity inside the cloud computing environment.The proposed algorithm aims to minimize the cost and time parameters that are spent during task scheduling in the heterogeneous cloud environment.Performance evaluation of the proposed algorithm had been performed using the Cloudsim 3.0 toolkit by comparing it with Multi objective-Ant Colony Optimization(MO-ACO),ACO and Min-Min algorithms.The proposed SOA-CS technique had produced an improvement of 1.06%,4.2%,and 2.4%for makespan and had reduced the overall cost to the extent of 1.74%,3.93%and 2.77%when compared with PSO,ACO,IDEA algorithms respectively when 300 vms are considered.The comparative simulation results obtained had shown that the proposed improvised seagull optimization algorithm fares better than other contemporaries. 展开更多
关键词 Cloud computing task scheduling cuckoo search(cs) seagull optimization algorithm(SOA)
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改进CS优化支持向量回归的汽车热舒适性预测
10
作者 徐熊飞 周晓华 杨艺兴 《自动化与仪表》 2023年第6期5-9,44,共6页
热舒适性指标PMV参数间互相迭代、计算复杂、不易实时预测,而采用支持向量回归(SVR)进行数据拟合时,预测效果易受SVR参数的影响。针对以上问题,提出一种改进布谷鸟算法(CS)优化SVR参数的PMV预测模型。改进CS算法采用自适应步长对Lé... 热舒适性指标PMV参数间互相迭代、计算复杂、不易实时预测,而采用支持向量回归(SVR)进行数据拟合时,预测效果易受SVR参数的影响。针对以上问题,提出一种改进布谷鸟算法(CS)优化SVR参数的PMV预测模型。改进CS算法采用自适应步长对Lévy全局随机游动的步长进行调节,并用非洲野狗算法(DOA)的生存行为替换CS算法偏好局部随机游动行为,以提高CS算法寻优能力。实验结果表明,CS优化SVR模型预测值的RMSE为0.00742,比DOA优化SVR模型的RMSE低0.00481;使用自适应步长或DOA算法改进CS优化SVR模型比CS优化SVR模型的RMSE分别降低了32.34%和40.83%;融合两种策略改进CS优化SVR模型预测值的RMSE整体降低了60.52%。融合两种策略改进CS算法优化SVR预测模型具有更高的PMV预测精度。 展开更多
关键词 支持向量回归 布谷鸟算法 自适应步长策略 非洲野狗算法 热舒适性指标
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Research on Equivalent Modeling Method of AC-DC Power Networks Integrating with Renewable Energy Generation
11
作者 Weigang Jin Lei Chen +3 位作者 Yifei Li Shencong Zheng Yuqi Jiang Hongkun Chen 《Energy Engineering》 EI 2023年第11期2469-2487,共19页
Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents... Along with the increasing integration of renewable energy generation in AC-DC power networks,investigating the dynamic behaviors of this complex system with a proper equivalent model is significant.This paper presents an equivalent modeling method for the AC-DC power networks with doubly-fed induction generator(DFIG)based wind farms to decrease the simulation scale and computational burden.For the AC-DC power networks,the equivalent modeling strategy in accordance with the physical structure simplification is stated.Regarding the DFIG-based wind farms,the equivalent modeling based on the sequential identification of multi-machine parameters using the improved chaotic cuckoo search algorithm(ICCSA)is conducted.In light of the MATLAB simulation platform,a two-zone four-DC interconnected power grid with wind farms is built to check the efficacy of the proposed equivalentmodelingmethod.Fromthe simulation analyses and comparative validation in different algorithms and cases,the proposed method can precisely reflect the steady and dynamic performance of the demonstrated system under N-1 and N-2 fault scenarios,and it can efficiently achieve the parameter identification of the wind farms and fulfill the equivalent modeling.Consequently,the proposed approach’s effectiveness and suitability are confirmed. 展开更多
关键词 Equivalent modeling AC-DC power networks renewable energy generation wind farm improved chaotic cuckoo search algorithm
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改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究
12
作者 秦红斌 王玲军 +1 位作者 唐红涛 孔仁杰 《机床与液压》 北大核心 2024年第2期12-17,共6页
针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基... 针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 装配序列规划 改进布谷鸟算法 多目标优化 适应度函数
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基于CS算法的Markov模型及收敛性分析 被引量:54
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作者 王凡 贺兴时 +1 位作者 王燕 杨松铭 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第11期180-182,185,共4页
为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过... 为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过仿真实验验证CS算法可收敛于全局最优,从而确保CS算法的全局收敛性。 展开更多
关键词 启发式算法 布谷鸟搜索 MARKOV链 状态转移 全局收敛性
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基于自适应布谷鸟优化特征选择的K-means聚类 被引量:3
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作者 孙林 刘梦含 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期831-841,共11页
K-means聚类算法随机确定初始聚类数目,而且原始数据集中含有大量的冗余特征会导致聚类时精度降低,而布谷鸟搜索(CS)算法存在收敛速度慢和局部搜索能力弱等问题,为此提出一种基于自适应布谷鸟优化特征选择的K-means聚类算法(DCFSK)。首... K-means聚类算法随机确定初始聚类数目,而且原始数据集中含有大量的冗余特征会导致聚类时精度降低,而布谷鸟搜索(CS)算法存在收敛速度慢和局部搜索能力弱等问题,为此提出一种基于自适应布谷鸟优化特征选择的K-means聚类算法(DCFSK)。首先,为提升CS算法的搜索速度和精度,在莱维飞行阶段,设计了自适应步长因子;为调节CS算法全局搜索和局部搜索之间的平衡、加快CS算法的收敛,动态调整发现概率,进而提出改进的动态CS算法(IDCS),在IDCS的基础上构建了结合动态CS的特征选择算法(DCFS)。其次,为提升传统欧氏距离的计算精确度,设计同时考虑样本和特征对距离计算贡献程度的加权欧氏距离;为了确定最佳聚类数目的选取方法,依据改进的加权欧氏距离构造了加权簇内距离和簇间距离。最后,为克服传统K-means聚类目标函数仅考虑簇内的距离而未考虑簇间距离的缺陷,提出基于中位数的轮廓系数的目标函数,进而设计了DCFSK。实验结果表明,在10个基准测试函数上,IDCS的各项指标取得了较优的结果;相较于K-means、DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)等算法,在6个合成数据集与6个UCI数据集上,DCFSK的聚类效果最佳。 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 K-MEANS聚类 欧氏距离 特征选择 轮廓系数
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混合CS算法的DE算法 被引量:20
15
作者 李明 曹德欣 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期57-60,共4页
为解决基本差分进化算法的缺陷,利用布谷鸟搜索(CS)算法寻优能力强的优点,在DE每次完成选择操作后,不直接进入下一次迭代,而是引入CS算法,继续进行搜索,这样就增加了粒子的搜索活力,从而得到一种新的差分进化算法。经过对6个标准测试函... 为解决基本差分进化算法的缺陷,利用布谷鸟搜索(CS)算法寻优能力强的优点,在DE每次完成选择操作后,不直接进入下一次迭代,而是引入CS算法,继续进行搜索,这样就增加了粒子的搜索活力,从而得到一种新的差分进化算法。经过对6个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进。将算法应用于求解非线性方程组问题,给出了数值算例。 展开更多
关键词 差分进化算法 布谷鸟搜索算法 混合算法 非线性方程组
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基于AMD-ICSA-SVM的超短期风电功率组合预测 被引量:23
16
作者 李燕青 袁燕舞 郭通 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期113-120,共8页
针对风机出力的随机性、波动性和不确定性,提出了一种基于解析模态分解(AMD)和改进布谷鸟优化支持向量机(ICSA-SVM)参数的超短期风电功率组合预测方法。首先,利用解析模态分解将风功率序列分解为不同频率范围的分量,减小不同频率范围间... 针对风机出力的随机性、波动性和不确定性,提出了一种基于解析模态分解(AMD)和改进布谷鸟优化支持向量机(ICSA-SVM)参数的超短期风电功率组合预测方法。首先,利用解析模态分解将风功率序列分解为不同频率范围的分量,减小不同频率范围间的相互影响。然后针对各序列特点,采用改进布谷鸟方法分别寻找各自支持向量机的惩罚因子参数和核函数参数,以提高单个模型的预测精度。最后对预测结果进行叠加和误差分析。仿真算例表明,所提出的方法可以很好地跟踪风电功率的变化,有效地提高风电功率预测精度。 展开更多
关键词 解析模态分解 改进布谷鸟 支持向量机 组合预测
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基于ACS优化BP神经网络的交通流量短时预测方法 被引量:9
17
作者 赖锦辉 梁松 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期244-248,共5页
交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,因为交通流量的复杂性,传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法,通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法,可以获得优于高斯... 交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,因为交通流量的复杂性,传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法,通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法,可以获得优于高斯变异和柯西变异的整体优化效果。在此基础上,提出改进布谷鸟搜索算法优化神经网络的交通流量预测模型(ACS-BPNN),通过优化BP神经网络的初始权值和阈值参数,以提高短时交通流量预测精度。仿真结果表明,该方法取得比较好的预测结果。 展开更多
关键词 交通流量预测 神经网络 变异尺度 改进布谷鸟搜索算法
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ADCS-ELM算法滚动轴承故障诊断 被引量:6
18
作者 余萍 曹洁 黄开杰 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第5期129-132,136,共5页
针对滚动轴承的故障信息难以从复杂噪声背景下的非平稳振动信号中提取且传统方法分类精度低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量特征提取和优化极限学习机神经网络(ADCS-ELM)分类诊断相结合的轴承故障诊断方法。利用EEMD对... 针对滚动轴承的故障信息难以从复杂噪声背景下的非平稳振动信号中提取且传统方法分类精度低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量特征提取和优化极限学习机神经网络(ADCS-ELM)分类诊断相结合的轴承故障诊断方法。利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将待检测轴承故障信号分解为包含故障特征的固有模态函数集(IMFs),并提取能量特征向量;利用自适应动态搜索步长改进布谷鸟搜索算法(ADCS)优化ELM网络连接权值和隐层阈值;将提取的故障特征向量用于训练极限学习机神经网络,得到最优权值和阈值;利用ADCS-ELM进行轴承故障诊断实验。实验结果表明:与BP,LVQ和ELM网络轴承故障诊断方法相比较,所提方法能够有效提高故障识别准确率,并且具有更快的计算速度。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 固有模态函数集 极限学习机 布谷鸟搜索算法 故障诊断 滚动轴承
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基于HMM和CS-VMD的滚动轴承故障诊断 被引量:5
19
作者 李道军 卢青波 王海锋 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第8期155-160,共6页
针对滚动轴承故障信号非线性和非平稳的特点,为准确识别滚动轴承的故障类型,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)并利用布谷鸟搜索(CS)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,利用CS分别优化VMD的模态分解个数K和二次惩... 针对滚动轴承故障信号非线性和非平稳的特点,为准确识别滚动轴承的故障类型,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)并利用布谷鸟搜索(CS)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,利用CS分别优化VMD的模态分解个数K和二次惩罚因子α;然后,设置寻优得到的最佳参数组合,将故障信号经VMD分解为一系列本征模态函数分量(IMFs);最后,依据相关系数重构信号,并从重构信号中提取特征向量输入HMM模型中训练及识别。通过对实验采集的轴承故障振动信号的分析,验证了此方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 布谷鸟搜索算法 变分模态分解 隐马尔可夫模型
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基于改进CS的混合威布尔分布最优化参数估计 被引量:1
20
作者 池阔 康建设 +1 位作者 王广彦 吴坤 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期149-154,共6页
混合威布尔分布常用于拟合多失效模式的设备寿命数据,但由于该分布的形式复杂且参数众多,其参数估计较为困难。针对该问题,在对布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法的步长比例和寄主鸟发现概率改进的基础上,提出基于改进CS的混合威布尔分... 混合威布尔分布常用于拟合多失效模式的设备寿命数据,但由于该分布的形式复杂且参数众多,其参数估计较为困难。针对该问题,在对布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法的步长比例和寄主鸟发现概率改进的基础上,提出基于改进CS的混合威布尔分布最优化参数估计方法。该方法以最小化残差平方和为目标,建立参数估计优化模型,并通过改进的CS算法进行参数寻优。案例以飞机挡风玻璃寿命数据为对象,采用CS算法以及3种改进的CS算法分别对两重两参数威布尔分布进行2 000次参数估计,对比分析各算法的寻优结果表明:融合步长比例改进和寄主鸟发现概率改进的CS算法的参数估计精度较高,估计结果较可靠。 展开更多
关键词 可靠性分析 参数估计 最小二乘法 布谷鸟搜索算法 算法改进
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