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基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位
被引量:
1
1
作者
冯崧
曾祥进
黄瑜豪
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期69-76,共8页
为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上...
为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上的进一步开发过程,其通过引入边界条件的爆炸半径选取方式和选择策略更加高效地改进烟花优化算法实现。研究结果表明:本文算法相比于支持向量机回归模型(LinearSVR)、GWO算法和粒子群算法具有更高精确度,相比于GWO算法和粒子群算法具有更高稳定性和更低随机性;在气体源定位问题上,本文算法整体表现优于LinearSVR、GWO算法和粒子群算法。研究结果可为解决三维空间中气体源定位问题和相关参数估计问题提供新的思路方法。
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关键词
气体源定位
烟花爆炸算法
莱维飞行
灰狼优化算法
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职称材料
题名
基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位
被引量:
1
1
作者
冯崧
曾祥进
黄瑜豪
机构
武汉工程大学
计算机科学与
工程
学院
湖北三峡实验室
武汉工程大学荆门化工新材料产业技术研究院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期69-76,共8页
基金
湖北省湖北三峡实验室创新基金项目(SC215001)
武汉工程大学荆门化工新材料产业技术研究院开放基金项目(JM2023006)
文摘
为探究三维空间中气体源定位及其源强反算问题,提出1种改进烟花爆炸算法(GWOFA)。将定位过程分为全局定位过程和局部定位过程。全局定位过程即结合灰狼优化算法和莱维飞行在三维空间中的全局搜索过程;局部定位过程是在全局定位的结果上的进一步开发过程,其通过引入边界条件的爆炸半径选取方式和选择策略更加高效地改进烟花优化算法实现。研究结果表明:本文算法相比于支持向量机回归模型(LinearSVR)、GWO算法和粒子群算法具有更高精确度,相比于GWO算法和粒子群算法具有更高稳定性和更低随机性;在气体源定位问题上,本文算法整体表现优于LinearSVR、GWO算法和粒子群算法。研究结果可为解决三维空间中气体源定位问题和相关参数估计问题提供新的思路方法。
关键词
气体源定位
烟花爆炸算法
莱维飞行
灰狼优化算法
Keywords
gas source localization
fireworks algorithm
Lévy flight
grey wolf optimization algorithm
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
X169 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进烟花优化算法的三维空间气体源定位
冯崧
曾祥进
黄瑜豪
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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