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基于阿基米德优化算法对质子交换膜燃料电池的模型参数估计
1
作者 姚斌 《时代汽车》 2024年第10期124-126,共3页
随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使... 随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使用了改进型阿基米德设计优化算法,然后在实验研究中,实施了该设计的模型,并将结果与一些众所周知的方法进行比较。最终结果表明,所提出的方法对于Nexa模型的误差值为0.10,比较其他算法中,本研究提供了最佳解决方案。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 质子交换膜燃料电池 模型 仿真
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基于LHS和正余弦搜索的阿基米德优化算法 被引量：1
2
作者 詹楷杰 蔡茂国 +1 位作者 洪广杰 欧基发 《计算机与现代化》 2024年第6期38-42,58,共6页
针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和... 针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和多样性;其次,改变全局搜索与局部搜索的切换模式,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入正余弦搜索算子改进局部搜索方式,提高算法的局部搜索开发能力。仿真实验将LSAOA算法与其他改进AOA算法,以及其他元启发式算法在国际通用基准测试函数下进行寻优比较,实验结果表明,LSAOA算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 拉丁超立方抽样 正余弦搜索算子
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融合聚集因子和正余弦搜索的阿基米德优化算法
3
作者 孙民民 张小庆 +3 位作者 曾竣哲 李娜 张莉 宋一佳 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第11期83-92,共10页
针对阿基米德优化算法(AOA)收敛精度差、跳出局部最优能力弱的不足,提出一种融合聚合因子与正余弦搜索的改进阿基米德优化算法(YMAOA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,增强种群多样性;其次,将密度因子重构为非线性递减趋势,同时设计非... 针对阿基米德优化算法(AOA)收敛精度差、跳出局部最优能力弱的不足,提出一种融合聚合因子与正余弦搜索的改进阿基米德优化算法(YMAOA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,增强种群多样性;其次,将密度因子重构为非线性递减趋势,同时设计非线性权值平衡算法在不同时期的探索能力和收敛速度;然后,设计基于聚集因子判断的随机反向学习策略,增强全局探索的寻优性能;同时在算法局部优化阶段融合正余弦搜索机制进行位置更新,协助算法跳离局部最优。将改进算法与标准AOA及其他同类算法在9个基准函数上进行对比实验,结果表明:YMAOA算法在寻优精度和收敛能力上有明显提升,对比同类改进AOA算法,YMAOA兼具收敛速度和跳出局部最优能力的优势,Wilcoxon秩和检验结果也证明YMAOA在搜索性能上具有显著性优势。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 聚集因子 正余弦优化 密度因子 反向学习
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多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用 被引量：11
4
作者 罗仕杭 何庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1386-1394,共9页
针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索... 针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索能力;其次,利用多种混沌映射的随机性、遍历性和多样性,引入局部混沌搜索策略扩大混沌空间的搜索范围,提高算法的局部开发能力;同时,为了协调算法的全局勘探和局部开采能力,提出一种非线性动态密度降低因子;最后,利用Lévy飞行引导机制的黄金正弦策略对种群位置进行扰动更新,增加迭代过程中种群的多样性,提高算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数和部分CEC2014测试函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够改善AOA全局探索能力弱、易陷入局部最优等缺点,提高AOA的寻优精度和稳定性。另外,引入机械设计案例进行测试分析,进一步验证MAOA在处理实际问题上的适用性和可行性。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 随机高斯变异策略 非线性动态密度降低因子 Lévy飞行 黄金正弦 机械设计
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二进制阿基米德优化算法及其应用 被引量：2
5
作者 李春生 卢羿州 《计算机技术与发展》 2023年第5期180-186,207,共8页
组合优化问题的研究在各个领域中有着广泛的应用意义。阿基米德优化算法是一种新型的元启发式算法,在求解连续空间的优化问题上应用广泛,但不能直接用于求解离散空间的组合优化问题。因此,提出了二进制阿基米德优化算法用以解决组合优... 组合优化问题的研究在各个领域中有着广泛的应用意义。阿基米德优化算法是一种新型的元启发式算法,在求解连续空间的优化问题上应用广泛,但不能直接用于求解离散空间的组合优化问题。因此,提出了二进制阿基米德优化算法用以解决组合优化问题。首先,借鉴部分二进制优化算法,选用转换函数,并以位置距离差作为参数进行空间映射。其次,根据问题对编码的要求,在阿基米德优化算法的基础上选取不同的转换函数和sigmoid函数进行位置更新,同时提出了一种对应S型转换函数的sigmoid函数,以提高最优解的搜索效率与质量。最后,引入北极熊算法的出生与死亡规则,以更好地进行全局搜索,减少陷入局部最优解的次数。通过模拟求解0-1背包问题的仿真实验和在热力管道保温结构优化项目中的应用,验证了二进制阿基米德优化算法具有良好的收敛性、稳定性和搜索速度快等特点,且在对编码有要求时使用S型转换函数较V型转换函数具有更好的效果。 展开更多
关键词 组合优化问题 群体智能计算 二进制阿基米德优化算法 转换函数 保温结构优化
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融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法 被引量：13
6
作者 罗仕杭 何庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第14期63-72,共10页
针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初... 针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初始阶段解的质量,为全局搜索多样性奠定基础;引入算数交叉算子,将当前个体向与全局最优个体进行交叉,引导种群向最优解区域寻优,提高全局搜索能力;引入分段权值策略,平衡算法的全局勘探与局部开发能力,降低算法陷入局部最优的概率;通过对8个测试函数和部分CEC2014函数进行仿真实验及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优性能,实验结果表明改进算法在搜索精度、收敛速度和稳定性等方面均有较大提升。另外,引入优化机械设计案例进行测试分析,进一步验证SAOA在工程优化问题上的可行性和适用性。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 Sin混沌反向学习 算数交叉操算子 分段权值 机械优化设计
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基于改进遗传算法的水库防洪优化调度应用研究 被引量：1
7
作者 苑希民 刘广 +5 位作者 王秀杰 彭芳 李匡 刘战友 张民升 刘业森 《中国防汛抗旱》 2025年第2期13-18,共6页
针对水库常规调度方法存在的非动态性、灵活性不足及对复杂环境变化适应性差等问题,考虑水库防洪调度任务的多目标需求和传统遗传算法在复杂约束条件下的局限性,提出基于改进遗传算法的水库多目标防洪优化调度方法。即以最大削峰和最高... 针对水库常规调度方法存在的非动态性、灵活性不足及对复杂环境变化适应性差等问题,考虑水库防洪调度任务的多目标需求和传统遗传算法在复杂约束条件下的局限性,提出基于改进遗传算法的水库多目标防洪优化调度方法。即以最大削峰和最高库水位最低为优化目标函数,引入动态变化的交叉和变异策略,将水库常规操作规则和水库泄流一般操作原则概化为启发式信息融入传统遗传算法中并求解。以海河流域杨庄水库为研究对象分别构建基于改进遗传算法、调度规则及传统遗传算法的水库防洪调度模型,并进行对比分析。结果表明,改进遗传算法能够显著提高水库的调度效率和防洪能力,为汛期水库的管理提供了可靠技术。 展开更多
关键词 水库防洪调度 多目标 优化算法 改进遗传算法 启发式信息 海河流域 杨庄水库
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基于黄金莱维引导机制的阿基米德优化算法 被引量：5
8
作者 陈俊 何庆 李守玉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2807-2815,共9页
针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA)。首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其... 针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA)。首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其次,提出黄金莱维引导机制,以提高算法在迭代后期的种群多样性;最后,在维持种群多样性的前提下,引入自适应波长算子,以达到提高算法搜索效率的目的。将所提算法与均衡器算法(EO)、正余弦算法(SCA)以及灰狼优化算法(GWO)在20个基准测试函数上进行比较实验。实验结果表明,所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度,并将所提算法应用于4个机械设计实例中,再次验证了所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 黄金正弦 莱维飞行 变区间初始化 波长算子
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基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法 被引量：7
9
作者 陈俊 何庆 李守玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期237-246,共10页
针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法... 针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力;最后,提出了莱维旋转变换策略,增加种群的多样性,以防止算法陷入局部最优。将所提算法与主流算法在14个基准测试函数以及部分CEC2014函数上进行30次比较实验,结果表明,所提算法的平均寻优精度、标准差以及收敛曲线均优于对比算法。同时将所提算法分别与对比算法在14个基准函数上进行Wilcoxon秩和检验,检验结果显示所提算法与对比算法的差异性显著。将所提算法应用于焊接梁设计问题,其相比原始算法提升了2%,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 阿基米德优化算法 佳点集 自适应反馈调节因子 旋转变换算子 莱维飞行
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基于阿基米德混沌精英鲸鱼算法的微电网优化 被引量：3
10
作者 王骏玮 岳云涛 李炳华 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第29期12577-12584,共8页
针对微电网可再生能源不稳定性对电网造成的冲击,合理优化配置分布式能源以实现更为经济和环保的目标。提出了改进的鲸鱼算法,通过tent映射提高了初始种群的均匀程度,建立改进的精英反向学习方法提高算法跳出局部最优解的能力,通过自适... 针对微电网可再生能源不稳定性对电网造成的冲击,合理优化配置分布式能源以实现更为经济和环保的目标。提出了改进的鲸鱼算法,通过tent映射提高了初始种群的均匀程度,建立改进的精英反向学习方法提高算法跳出局部最优解的能力,通过自适应参数优化调节鲸鱼算法搜索策略的选取,并且选取阿基米德螺线替换原有的螺旋收缩方式,加强局部搜索能力,采用多种基准函数验证了算法性能上的提高,并以污染治理费用和运行费用作为目标函数,针对多种电源类型的微电网进行优化,通过仿真试验对比其他算法验证改进鲸鱼算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 微电网 鲸鱼优化算法 混沌映射 改进精英反向学习 分布式电源 阿基米德螺线
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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计
11
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法
12
作者 李忠 严莉 +1 位作者 倪建军 汤嘉立 《计算机与网络》 2025年第1期67-75,共9页
为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转... 为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转移概率和信息素浓度,求解目标函数,获得最佳的路由方案。实验结果表明,该方法在能量消耗、传输时延、死亡节点数量和网络吞吐量等方面均有明显改善,有效提高了无线传感网络路由的性能。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 无线传感网络 路由优化 路由模型 目标函数
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基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划
13
作者 张天瑞 刘玉亭 《制造业自动化》 2025年第4期31-39,共9页
为提高移动机器人路径规划效率,解决灰狼优化算法在路径规划避障问题上存在的收敛效率低和易陷入局部最优的不足,提出了一种改进的灰狼优化算法。首先,加入Tent混沌映射对初始种群初始化,以增加种群的多样性,进而提高收敛速度;其次,加... 为提高移动机器人路径规划效率,解决灰狼优化算法在路径规划避障问题上存在的收敛效率低和易陷入局部最优的不足,提出了一种改进的灰狼优化算法。首先,加入Tent混沌映射对初始种群初始化,以增加种群的多样性,进而提高收敛速度;其次,加入非线性收敛因子改进策略,从而在降低局部最优解的同时提高全局搜索的效率;进而,将粒子群位置更新策略用于灰狼种群位置更新中,旨在增强灰狼个体的自主搜索能力;最后,选用标准测试函数与PSO、GWO算法对比,改进算法具有优越的收敛性能和寻优精度。环境仿真实验表明,改进算法在平均路径长度、迭代次数、寻优时长等指标均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 粒子群算法 改进算法 全局路径规划 移动机器人
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基于改进遗传算法的冷鲜肉配送路径优化研究
14
作者 王胜源 王珍 《物流科技》 2025年第7期15-19,共5页
文章致力于优化冷鲜肉路径,通过建立目标函数模型,综合考虑固定成本、运输成本、制冷成本、碳排放成本、货损成本和时间窗惩罚成本等因素,利用改进的遗传算法进行小生境改进和交叉改进,以提高算法的收敛速度和搜索能力。MATLAB软件仿真... 文章致力于优化冷鲜肉路径,通过建立目标函数模型,综合考虑固定成本、运输成本、制冷成本、碳排放成本、货损成本和时间窗惩罚成本等因素,利用改进的遗传算法进行小生境改进和交叉改进,以提高算法的收敛速度和搜索能力。MATLAB软件仿真结果表明,改进的遗传算法在有效性和降低配送成本方面均显著优于传统遗传算法。文章不仅提出了冷鲜肉物流规划优化方法,也为相关领域研究和实践提供了有价值的参考和指导。 展开更多
关键词 冷链物流 冷鲜肉 路径优化 改进遗传算法
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基于改进灰狼算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究
15
作者 杨琛 牛锋杰 +2 位作者 韩茂林 周宁 周定璇 《发电技术》 2025年第1期72-82,共11页
【目的】光伏阵列在复杂室外工作条件下,发生的故障类型多样且程度不同,为了判断光伏阵列的工作状态,提出一种基于改进灰狼算法优化极限学习机(improved grey wolf optimized extreme learning machine,IGWO-ELM)的故障诊断方法。【方... 【目的】光伏阵列在复杂室外工作条件下,发生的故障类型多样且程度不同,为了判断光伏阵列的工作状态,提出一种基于改进灰狼算法优化极限学习机(improved grey wolf optimized extreme learning machine,IGWO-ELM)的故障诊断方法。【方法】首先,针对9种故障仿真输出特性进行分析,建立了由短路电流、开路电压、最大功率点电流、最大功率点电压、填充因子组成的5维故障特征向量。其次,针对灰狼算法初始位置分布不均匀、全局搜索和局部开发过程不均衡的缺点,引入Circle映射和非线性收敛因子,提出一种改进的灰狼优化算法,优化极限学习机的输入层权重和隐含层节点偏置,以提高算法性能。最后,搭建仿真模型和实验平台并获取故障数据,基于K折交叉验证对数据集进行划分,代入IGWO-ELM模型进行正确率验证,并与其他算法模型进行对比。【结果】IGWO-ELM模型对光伏阵列不同故障具有较高的识别率,对仿真数据和实验数据的分类正确率分别达到98.32%和95.48%。【结论】基于IGWO-ELM的故障诊断方法识别率高,迭代次数少,收敛速度快,可有效判断光伏阵列的工作状态。 展开更多
关键词 太阳能发电 光伏阵列 故障诊断 改进灰狼优化(IGWO)算法 极限学习机(ELM) K折交叉验证 特征提取 仿真
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基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测
16
作者 罗潇远 刘杰 +3 位作者 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期652-660,共9页
为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法
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采用改进编码遗传算法的空间桁架阻尼杆配置优化
17
作者 董治成 苗雪阳 +3 位作者 张梅升 姜东 张大海 费庆国 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期181-192,共12页
为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼... 为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼杆的空间桁架结构动力学模型。最后针对两种空间桁架模型,以最大化阻尼杆的减振效果为原则,利用仿真模型开展动力学响应求解和基于改进编码遗传算法的阻尼杆配置优化。结果显示,优化后目标位置的振幅均衰减80%以上,好于优化前的结果,并且算法相较于采用二进制编码的基本遗传算法,收敛速度和稳定性均得到提升。 展开更多
关键词 空间桁架 阻尼杆 改进编码 遗传算法 配置优化
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采用改进黑洞算法优化车辆速度控制仿真研究
18
作者 李晓英 王小洁 +1 位作者 黄淳 刘书丹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期305-308,313,共5页
为了缩短混合动力汽车起步时间,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器,并对电机转速启动效果进行仿真验证。给出了非线性车辆动力学模型,根据牛顿第二定律,推导出非线性混合动力汽车动力学方程式。针对模糊PID控制系统进行改进,设计了汽... 为了缩短混合动力汽车起步时间,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器,并对电机转速启动效果进行仿真验证。给出了非线性车辆动力学模型,根据牛顿第二定律,推导出非线性混合动力汽车动力学方程式。针对模糊PID控制系统进行改进,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器。为了提高控制系数自适应响应速度,采用改进黑洞算法对其进行优化,给出了电机控制系统的优化流程。为了检验优化后的控制系统输出效果,采用MATLAB软件对混合动力汽车电机响应速度进行仿真,并且与优化前输出结果进行对比。结果显示:优化前,混合动力汽车电机自适应调节时间较长,受到外界干扰时,电机转速变化幅度较大;优化后,混合动力汽车电机自适应调节时间较短,受到外界干扰时,电机转速变化幅度较小。采用改进黑洞算法优化分数阶模糊PD+I控制器,可以提高电机响应速度,缩短混合动力汽车起步时间。 展开更多
关键词 改进黑洞算法 分数阶模糊PD+I控制器 电机 优化 仿真
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基于多策略改进灰狼优化算法优化CNN-LSTM的IGBT寿命预测
19
作者 付聪 吴松荣 +2 位作者 柳博 张驰 王少惟 《半导体技术》 北大核心 2025年第2期161-169,共9页
针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)长期工作出现的老化失效问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络组合模型的IGBT寿命预测方法。分析IGBT的失效机理并建立CNN-LSTM组合预测模型。利用灰狼优化算... 针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)长期工作出现的老化失效问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络组合模型的IGBT寿命预测方法。分析IGBT的失效机理并建立CNN-LSTM组合预测模型。利用灰狼优化算法优化CNN-LSTM模型中的初始学习率等参数,为解决传统灰狼优化算法容易陷入局部最优解的问题,从最优解扰动、参数调整和搜索机制方面引入三种策略进行改进。最后,基于NASA研究中心提供的IGBT老化数据集对改进模型进行性能验证。仿真结果表明:对比LSTM、CNN-LSTM等模型,多策略改进灰狼优化算法优化的CNN-LSTM模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)三个评价指标均为最优,可以有效应用于IGBT寿命预测。 展开更多
关键词 IGBT 长短期记忆网络 改进灰狼优化算法 莱维飞行策略 寿命预测
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
20
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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