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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优化RBF的水库水质三维预测方法 被引量:1
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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ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪
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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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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:2
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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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Research on Equivalent Modeling Method of AC-DC Power Networks Integrating with Renewable Energy Generation
5
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
6
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AMD-ICSA-SVM的超短期风电功率组合预测 被引量:23
7
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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PSO-ICS算法优化的城轨列车自动驾驶系统 被引量:11
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作者 徐凯 吴磊 杨飞凤 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2705-2713,共9页
针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO... 针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO算法信息共享的机制及布谷鸟搜索(CS)算法lévy飞行的优势,能在搜索空间产生足够、多样化的解。与此同时,对CS算法的重要参数进行相应改进,即搜索步长和巢主鸟发现外来鸟蛋的概率这2个参数采用自适应的方式,加快了CS算法的收敛性。将该方法与PSO,CS和PSO-CS分别用于列车运行过程的优化,通过仿真实验比较研究,验证了所提出算法性能的优越性。该算法能实现对列车运行曲线的优化,从而产生最优的决策策略以控制列车的运行。 展开更多
关键词 粒子群优化 改进布谷鸟搜索 多目标优化 城轨列车
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ICS优化SVM在模拟电路故障诊断中的应用 被引量:2
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作者 蔡鑫 南新元 高丙朋 《科技通报》 北大核心 2017年第4期79-82,151,共5页
针对容差模拟电路软故障,为了提高诊断的准确率,提出了一种基于改进布谷鸟算法优化支持向量机的故障诊断模型。首先,利用Hear小波分析对模拟电路进行故障特征提取;然后将提取的故障特征输入支持向量机进行故障诊断,同时为了使模型更稳定... 针对容差模拟电路软故障,为了提高诊断的准确率,提出了一种基于改进布谷鸟算法优化支持向量机的故障诊断模型。首先,利用Hear小波分析对模拟电路进行故障特征提取;然后将提取的故障特征输入支持向量机进行故障诊断,同时为了使模型更稳定,利用改进布谷鸟算法选择最优惩罚参数和核函数参数以优化SVM。最后,以Sallen-key带通滤波器电路为例进行仿真实验,通过与神经网络、传统SVM分类模型进行对比,结果表明了该方法的优越性和可行性。 展开更多
关键词 改进布谷鸟算法 支持向量机 模拟电路 故障诊断
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改进布谷鸟算法的永磁同步电机多参数辨识
10
作者 高雄 郭凯凯 +1 位作者 丁志强 赵金涛 《微特电机》 2024年第10期37-42,共6页
为解决PI控制器依赖于准确的电机参数且传统PI控制器效率不高、稳态误差大的缺点,采用模糊PI控制器替代永磁同步电机矢量控制系统中的传统PI控制器,采用改进的布谷鸟算法,以实现对电机多参数的精确辨识。通过Logistic-Tent映射构造随机... 为解决PI控制器依赖于准确的电机参数且传统PI控制器效率不高、稳态误差大的缺点,采用模糊PI控制器替代永磁同步电机矢量控制系统中的传统PI控制器,采用改进的布谷鸟算法,以实现对电机多参数的精确辨识。通过Logistic-Tent映射构造随机衰减惯性权重,并采用高斯分布改进步长因子和指数函数构造动态发现概率,采用多样性维持策略,在一定程度上改善了标准布谷鸟算法收敛速度慢和后期易陷入局部最优解的问题,从而使改进的布谷鸟算法对电机多参数的辨识更加精确。改进的布谷鸟算法只需采集模糊PI控制下电机的转速,定子电压和电流信号就可精确辨识电机参数。仿真实验表明:改进的布谷鸟算法对多参数的辨识收敛速度更快精度更高,对改善电机性能具有重要意义。 展开更多
关键词 永磁同步电机 Logistic-Tent映射 多参数辨识 模糊PI 改进布谷鸟算法
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基于改进多目标布谷鸟算法的拦沙重力坝结构抗震优化
11
作者 于家傲 沈振中 +3 位作者 李乐晨 孙一清 疏永康 于世发 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期137-147,共11页
混凝土重力坝在强震作用下易出现结构安全问题,因而需采用合理经济的工程措施加以防护。将西北地区某拦沙重力坝作为研究对象,基于振型分解反应谱法分析大坝自振特性与动力响应,并综合考虑坝踵拉应力和抗震措施可变造价,采用改进多目标... 混凝土重力坝在强震作用下易出现结构安全问题,因而需采用合理经济的工程措施加以防护。将西北地区某拦沙重力坝作为研究对象,基于振型分解反应谱法分析大坝自振特性与动力响应,并综合考虑坝踵拉应力和抗震措施可变造价,采用改进多目标布谷鸟算法(MOCS)进行抗震设计方案的优化。此外,为提高算法性能,通过调整拥挤度距离计算公式、引进多项式变异算子以及动态步长和发现概率等方式进行改进。通过与其他多目标算法在不同测试函数上的对比试验,证明改进MOCS算法具备计算高效和解集均匀等优点。最后,根据Pareto最优解集,对重力坝的设计方案进行合理性评价,并提出工程建议。相关方法与结论对高烈度地震区混凝土重力坝的结构设计具有参考价值。 展开更多
关键词 拦沙重力坝 改进MOCS算法 振型分解反应谱法 地震响应 结构优化
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基于改进布谷鸟算法的物流配送中心选址研究
12
作者 吕炜彬 何利力 郑军红 《物流工程与管理》 2024年第4期5-9,共5页
近年来,物流行业不断发展壮大,配送中心作为物流系统中承上启下的关键节点,在减少物流配送成本、提高服务响应效率上具有十分重要的战略价值。针对供应链环节中因多源多点造成的配送成本增加、库存周转率低等痛点,文中提出了一种改进的... 近年来,物流行业不断发展壮大,配送中心作为物流系统中承上启下的关键节点,在减少物流配送成本、提高服务响应效率上具有十分重要的战略价值。针对供应链环节中因多源多点造成的配送成本增加、库存周转率低等痛点,文中提出了一种改进的布谷鸟算法用于解决物流配送中心选址问题。该算法在传统的布谷鸟算法的基础上,引入粒子群优化算法,将两者有效地组合起来进行求解,并在求解过程中增加自适应参数,以避免出现局部最优现象,增加全局搜索能力。实验表明,相较于其他启发式算法,在解决配送中心选址问题上,改进布谷鸟算法能够有效降低物流配送成本,加快求解速度,提高库存周转次数,为企业物流的预算方案提供参考依据。 展开更多
关键词 改进布谷鸟算法 物流配送中心选址 自适应参数 库存周转次数
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基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划研究
13
作者 侯晨曦 《计算机测量与控制》 2024年第3期232-238,246,共8页
无人机在进行山地航测时,经常遭遇鸟类等动态障碍,若不能及时规避掉障碍,极容易发生坠机事故;为此,研究一种基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划方法;基于山地环境模型,结合飞行路径长度、路径平滑度建立一个综合目标函数... 无人机在进行山地航测时,经常遭遇鸟类等动态障碍,若不能及时规避掉障碍,极容易发生坠机事故;为此,研究一种基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划方法;基于山地环境模型,结合飞行路径长度、路径平滑度建立一个综合目标函数并利用改进布谷鸟搜索算法求解,得到无人机山地航测的初始路径;对图像进行预处理后,识别无人机初始路径飞行过程中遇到的障碍物,并通过超声波测量无人机与障碍物之间的距离,以此建立速度障碍模型,实现速度障碍碰撞分析,通过滚动窗口的方式确定无人机与障碍物是否存在飞行冲突;基于滚动速度障碍避障方法实现滚动角度避障和速度避障,获取最终的优化路径,完成基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划;测试结果表明:航测避障路径长度为571.45 m,平滑度为165.52,规划的方案更具合理性。 展开更多
关键词 滚动速度障碍法 无人机山地航测 改进布谷鸟搜索算法 避障路径规划
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基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法
14
作者 李民 《智能计算机与应用》 2024年第2期150-155,共6页
针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网... 针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。 展开更多
关键词 负载均衡 NGINX 服务器集群 改进布谷鸟算法 动态算法
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基于KPCA-ICS-ELM算法的埋地管线土壤腐蚀深度预测 被引量:8
15
作者 李易安 骆正山 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期100-105,共6页
为掌握油气管线土壤腐蚀情况,保障埋地管线安全运行,通过核主成分分析(KPCA)择优土壤腐蚀因素,获取管线腐蚀的高贡献因素;采用改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化极限学习机(ELM)隐含层偏差及阈值,将具有高贡献度的指标作为模型输入,腐蚀深度... 为掌握油气管线土壤腐蚀情况,保障埋地管线安全运行,通过核主成分分析(KPCA)择优土壤腐蚀因素,获取管线腐蚀的高贡献因素;采用改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化极限学习机(ELM)隐含层偏差及阈值,将具有高贡献度的指标作为模型输入,腐蚀深度为输出目标,构建ICSELM腐蚀深度预测模型;以陕西省某埋地输油管线实地埋片试验为例,选择8种影响因素,建立埋地输油管线土壤腐蚀指标体系,并进行模拟仿真预测及验证分析。结果表明:ICS比标准布谷鸟搜索算法(CS)提前83代收敛,具有更快的迭代速率;KPCA-ICS-ELM模型预测结果的最低相对误差、均方根误差和希尔不等系数分别低达0.209%、0.228%、0.441%;与其他模型相比,该模型准确度更高。 展开更多
关键词 核主成分分析(KPCA) 改进布谷鸟搜索算法(ics) 极限学习机(ELM) 埋地输油管线 腐蚀深度
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基于KPCA-ICS-SVM模型的胶粘复合材料涂层管道外腐蚀速率预测研究 被引量:9
16
作者 吴艳 《粘接》 CAS 2022年第8期25-31,共7页
针对埋地管道外腐蚀问题,研究提出了一种基于KPCA-ICS-SVM组合模型的腐蚀速率预测方法,首先对基础数据及设定进行简单介绍,在此基础上,对KPCA(核主成分分析)算法、ICS(改进布谷鸟搜索)算法以及SVM(支持向量机)算法分别进行理论介绍,提... 针对埋地管道外腐蚀问题,研究提出了一种基于KPCA-ICS-SVM组合模型的腐蚀速率预测方法,首先对基础数据及设定进行简单介绍,在此基础上,对KPCA(核主成分分析)算法、ICS(改进布谷鸟搜索)算法以及SVM(支持向量机)算法分别进行理论介绍,提出模型的组合方法,并制定模型验证的评估策略,引入实例验证的方式,对本次研究提出的组合模型进行验证,以此证明本次研究所提模型的可行性。研究表明:尽管影响管道外腐蚀问题的因素相对较多,但是土壤的电阻率、含水量、含盐量以及pH值属于影响外腐蚀的主要因素,使用KPCA-ICS-SVM模型对外腐蚀速率进行预测的过程中,其均方根误差仅为0.37%,希尔不等系数仅为0.32%,证明使用该种组合模型进行外腐蚀速率预测具有很强的准确率。本次研究证明可以使用KPCA-ICS-SVM模型对埋地管道的外腐蚀速率进行合理的预测。 展开更多
关键词 埋地管道 外腐蚀速率 核主成分分析(KPCA) 改进布谷鸟搜索(ics) 支持向量机(SVM)
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基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法 被引量:2
17
作者 陈磊 郑燊聪 +2 位作者 蒋禹齐 陈红坤 唐经广 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第20期99-106,共8页
针对风电场的参数准确辨识问题,提出了一种基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法。首先,阐述了风电场的系统结构与多机等值建模思路,设计了混沌布谷鸟算法的改进方案。然后,通过综合使用解析法与辨识法,建立了基于改进... 针对风电场的参数准确辨识问题,提出了一种基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法。首先,阐述了风电场的系统结构与多机等值建模思路,设计了混沌布谷鸟算法的改进方案。然后,通过综合使用解析法与辨识法,建立了基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数依次辨识流程。最后,利用Matlab平台搭建了风电场多机等值仿真模型,比较了所提依次辨识方法与同时辨识方法在风电场参数辨识中的效果,分析了改进混沌布谷鸟算法与传统粒子群算法、布谷鸟算法的性能差异。结果表明:所提方法将风机参数辨识平均误差由11.07%降低至2.41%,提高了风电场动态特性拟合度,验证了其用于风电场多机等值参数辨识的有效性。 展开更多
关键词 风电场 双馈风机 多机等值 参数辨识 改进混沌布谷鸟算法
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联合多种资源协同干扰组网雷达系统的自适应调度方法
18
作者 陆德江 王星 +1 位作者 陈游 胡星 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2744-2754,共11页
针对飞机编队协同干扰组网雷达系统的资源分配问题,提出了一种联合目标选择与功率分配的自适应调度(adaptive scheduling method of joint target selection and power allocation,JTAPM)方法,其核心是通过实时调度干扰机的波束和功率资... 针对飞机编队协同干扰组网雷达系统的资源分配问题,提出了一种联合目标选择与功率分配的自适应调度(adaptive scheduling method of joint target selection and power allocation,JTAPM)方法,其核心是通过实时调度干扰机的波束和功率资源,使得飞机编队对组网雷达系统的协同干扰效能始终保持最优。首先,根据雷达网不同的工作状态和信息融合规则,构建基于检测概率和瞄准概率的双因子干扰效能评估函数,然后考虑干扰资源约束建立关于目标选择和功率分配的双变量非凸优化模型,并基于此提出了一种结合改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search,ICS)算法与KKT(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)优化条件的求解方法。最后,仿真结果证明了所提联合资源自适应调度策略的有效性。 展开更多
关键词 改进布谷鸟搜索算法 KKT条件 雷达对抗 资源分配 组网雷达系统
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基于改进布谷鸟算法的集装箱码头配载优化研究
19
作者 王永金 黄鹏飞 +2 位作者 陈麒龙 储雨峰 张宁 《中国航海》 CSCD 北大核心 2023年第3期65-71,共7页
为对集装箱码头配载问题进行研究,在满足船舶适航性的基础上,建立了以集装箱水平运输时间、岸桥作业时间以及堆场倒箱时间最短为目标的多约束的数学模型。将改进的布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search,ICS)应用求解,首先在布谷鸟算法的... 为对集装箱码头配载问题进行研究,在满足船舶适航性的基础上,建立了以集装箱水平运输时间、岸桥作业时间以及堆场倒箱时间最短为目标的多约束的数学模型。将改进的布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search,ICS)应用求解,首先在布谷鸟算法的莱维飞行阶段,分别从种群整体、当代最优、自身个体中抽取鸟巢信息,建立不同的鸟巢位置更新模式;其次,采用动态机制控制发现概率P_(a);最后计算每个鸟巢的适应度,来找到最优解。试验表明:改进的布谷鸟算法可以有效找到最优解,优化结果相比较于标准的布谷鸟算法提升25%,该方法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 集装箱船舶 配载 改进布谷鸟算法
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基于改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法 被引量:2
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作者 张超 武泽 +1 位作者 许峰 姚天赐 《电子设计工程》 2023年第1期138-142,共5页
针对典型高斯混合模型(GMM)聚类存在的精度不高且易陷入局部最优等问题,提出了一种改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法。利用布谷鸟搜索(CS)算法求解GMM参数的最优解,从而完成GMM-CS改进聚类算法。基于电力数据智能分析处理系统... 针对典型高斯混合模型(GMM)聚类存在的精度不高且易陷入局部最优等问题,提出了一种改进聚类分析的电力数据智能分析与处理算法。利用布谷鸟搜索(CS)算法求解GMM参数的最优解,从而完成GMM-CS改进聚类算法。基于电力数据智能分析处理系统,利用GMM-CS算法处理系统内的多维模式数据库,以得到异常数据。基于Python平台对所提算法进行实验论证。实验结果表明,其迭代约为75次后实现收敛,并且检测率与误检率分别是95.35%和7.81%,优于其他对比算法,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 电力数据 智能分析和处理 改进聚类分析 高斯混合模型 布谷鸟搜索 多维模式数据库
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