期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
摘要
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到33篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
Multi-Strategy Improved Secretary Bird Optimization Algorithm 认领 引用
1
作者 Fengkai Wang Bo Wang 《Journal of Computer and Communications》 2025年第1期90-107,共18页
This paper addresses the shortcomings of the Sparrow and Eagle Optimization Algorithm (SBOA) in terms of convergence accuracy, convergence speed, and susceptibility to local optima. To this end, an improved Sparrow an... This paper addresses the shortcomings of the Sparrow and Eagle Optimization Algorithm (SBOA) in terms of convergence accuracy, convergence speed, and susceptibility to local optima. To this end, an improved Sparrow and Eagle Optimization Algorithm (HS-SBOA) is proposed. Initially, the algorithm employs Iterative Mapping to generate an initial sparrow and eagle population, enhancing the diversity of the population during the global search phase. Subsequently, an adaptive weighting strategy is introduced during the exploration phase of the algorithm to achieve a balance between exploration and exploitation. Finally, to avoid the algorithm falling into local optima, a Cauchy mutation operation is applied to the current best individual. To validate the performance of the HS-SBOA algorithm, it was applied to the CEC2021 benchmark function set and three practical engineering problems, and compared with other optimization algorithms such as the Grey Wolf Optimization (GWO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Whale Optimization Algorithm (WOA) to test the effectiveness of the improved algorithm. The simulation experimental results show that the HS-SBOA algorithm demonstrates significant advantages in terms of convergence speed and accuracy, thereby validating the effectiveness of its improved strategies. 展开更多
关键词 Secretary Bird Optimization Algorithm Iterative Mapping Adaptive Weight Strategy Cauchy Variation Convergence Speed
暂未订购 下载PDF
Optimization of Truss Structures Using Nature-Inspired Algorithms with Frequency and Stress Constraints 认领 引用 被引量：1
2
作者 Sanjog Chhetri Sapkota Liborio Cavaleri +3 位作者 Ajaya Khatri Siddhi Pandey Satish Paudel Panagiotis G.Asteris 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2026年第1期436-464,共29页
Optimization is the key to obtaining efficient utilization of resources in structural design.Due to the complex nature of truss systems,this study presents a method based on metaheuristic modelling that minimises stru... Optimization is the key to obtaining efficient utilization of resources in structural design.Due to the complex nature of truss systems,this study presents a method based on metaheuristic modelling that minimises structural weight under stress and frequency constraints.Two new algorithms,the Red Kite Optimization Algorithm(ROA)and Secretary Bird Optimization Algorithm(SBOA),are utilized on five benchmark trusses with 10,18,37,72,and 200-bar trusses.Both algorithms are evaluated against benchmarks in the literature.The results indicate that SBOA always reaches a lighter optimal.Designs with reducing structural weight ranging from 0.02%to 0.15%compared to ROA,and up to 6%–8%as compared to conventional algorithms.In addition,SBOA can achieve 15%–20%faster convergence speed and 10%–18%reduction in computational time with a smaller standard deviation over independent runs,which demonstrates its robustness and reliability.It is indicated that the adaptive exploration mechanism of SBOA,especially its Levy flight–based search strategy,can obviously improve optimization performance for low-and high-dimensional trusses.The research has implications in the context of promoting bio-inspired optimization techniques by demonstrating the viability of SBOA,a reliable model for large-scale structural design that provides significant enhancements in performance and convergence behavior. 展开更多
关键词 Optimization truss structures nature-inspired algorithms meta-heuristic algorithms red kite opti-mization algorithm secretary bird optimization algorithm
暂未订购 下载PDF
实验室安全ISBOA-KELM多传感器数据融合预警模型 认领 引用
3
作者 葛亮 周女青 +3 位作者 车洪磊 肖国清 赖希 曾文 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期63-71,共9页
为解决传统实验室环境信息复杂、单传感器检测不准确且精度有限等问题,提出一种面向实验室安全的改进型鹭鹰优化算法(ISBOA)-核极限学习机(KELM)多传感器数据融合预警算法模型。首先,分析KELM的数据融合机制,并通过引入正则化项来有效... 为解决传统实验室环境信息复杂、单传感器检测不准确且精度有限等问题,提出一种面向实验室安全的改进型鹭鹰优化算法(ISBOA)-核极限学习机(KELM)多传感器数据融合预警算法模型。首先,分析KELM的数据融合机制,并通过引入正则化项来有效缓解模型过拟合问题;然后,利用改进ISBOA对KELM中的正则化参数C和核参数σ进行自适应优化,构建ISBOA-KELM多传感器数据融合模型,从而避免人工选取KELM参数所导致的故障诊断准确率低的问题;最后,以模拟数据和试验数据为基础,分别与未改进的鹭鹰优化算法(SBOA)、粒子群算法(PSO)以及灰狼优化算法(GWO)进行性能对比分析。试验结果表明:ISBOA-KELM算法模型相较于其他3种模型准确率分别提高4%、3%、2%,且在实际测试实验室环境下火灾等4种情况的准确率均高于96%,漏报率低于6%,显著提升安全事故预警的可靠性与鲁棒性。 展开更多
关键词 实验室安全 改进型鹭鹰优化算法(ISBOA) 核极限学习机(KELM) 多传感器数据融合 智能预警
暂未订购 下载PDF
采用ISBOA优化KELM的UWB室内指纹定位方法 认领 引用
4
作者 陈静 徐磊 +3 位作者 陈猛 张晓龙 汪含丹 于浩 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期158-168,共11页
针对无线网络室内定位环境中非视距导致的定位精度低的问题,提出一种基于改进的鹭鹰优化算法优化核极限学习机(ISBOA-KELM)的室内超宽带(UWB)指纹定位算法:采用双边双向测距算法(DS-TWR)测量基站与标签间的距离;然后将测距值作为指纹特... 针对无线网络室内定位环境中非视距导致的定位精度低的问题,提出一种基于改进的鹭鹰优化算法优化核极限学习机(ISBOA-KELM)的室内超宽带(UWB)指纹定位算法:采用双边双向测距算法(DS-TWR)测量基站与标签间的距离;然后将测距值作为指纹特征构建指纹库,通过核极限学习机(KELM)建立距离-位置映射模型;最后,使用改进的鹭鹰优化算法(ISBOA)优化模型的C、γ参数,以提升定位精度。实验结果表明,在非视距环境下,ISBOA-KELM指纹定位算法定位精度可达8 cm左右,相较于陈氏(Chan)算法、径向基神经网络(RBFNN)、卷积神经网络(CNN)和核极限学习机,平均定位误差分别降低73.90%、43.14%、54.86%和31.95%,说明所提方法能够显著提升定位精度。 展开更多
关键词 超宽带(UWB) 双边双向测距(DS-TWR) 室内指纹定位 改进的鹭鹰优化算法(ISBOA) 核极限学习机(KELM) 定位精度
暂未订购 下载PDF
基于ISBOA算法的永磁同步电机驱动系统研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 苏苗印 叶童虓 +1 位作者 李泽锴 汪慧 《大电机技术》 2025年第6期25-31,共7页
本文选取往复泵的永磁同步电机(PMSM)为研究对象,构建了电机驱动系统的数学模型,通过磁场定向控制(FOC)实现转速与转矩的解耦控制,提出一种基于改进秘书鸟优化算法(ISBOA)的PMSM控制策略。仿真实验表明,通过引入拉丁超立方初始化、非均... 本文选取往复泵的永磁同步电机(PMSM)为研究对象,构建了电机驱动系统的数学模型,通过磁场定向控制(FOC)实现转速与转矩的解耦控制,提出一种基于改进秘书鸟优化算法(ISBOA)的PMSM控制策略。仿真实验表明,通过引入拉丁超立方初始化、非均匀变异策略和改进短交叉策略,ISBOA优化的比例-积分-微分(PID)控制器在空载启动、突加负载和变转速工况下,与遗传算法(GA)优化的PID控制器相比,均表现出更快的动态响应(调节时间缩短40%)、更小的超调量(降低至5%以下)和更强的抗干扰能力,验证了其在PMSM系统中的有效性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 磁场定向控制 改进秘书鸟优化算法
暂未订购 下载PDF
Optimization of Supply and Demand Balancing in Park-Level Energy Systems Considering Comprehensive Utilization of Hydrogen under P2G-CCS Coupling 认领 引用 被引量：1
6
作者 Zhiyuan Zhang Yongjun Wu +4 位作者 Xiqin Li Minghui Song Guangwu Zhang Ziren Wang Wei Li 《Energy Engineering》 EI 2025年第5期1919-1948,共30页
The park-level integrated energy system(PIES)is essential for achieving carbon neutrality by managing multi-energy supply and demand while enhancing renewable energy integration.However,current carbon trading mechanis... The park-level integrated energy system(PIES)is essential for achieving carbon neutrality by managing multi-energy supply and demand while enhancing renewable energy integration.However,current carbon trading mechanisms lack sufficient incentives for emission reductions,and traditional optimization algorithms often face challenges with convergence and local optima in complex PIES scheduling.To address these issues,this paper introduces a low-carbon dispatch strategy that combines a reward-penalty tiered carbon trading model with P2G-CCS integration,hydrogen utilization,and the Secretary Bird Optimization Algorithm(SBOA).Key innovations include:(1)A dynamic reward-penalty carbon trading mechanism with coefficients(μ=0.2,λ=0.15),which reduces carbon trading costs by 47.2%(from$694.06 to$366.32)compared to traditional tiered models,incentivizing voluntary emission reductions.(2)The integration of P2G-CCS coupling,which lowers natural gas consumption by 41.9%(from$4117.20 to$2389.23)and enhances CO2 recycling efficiency,addressing the limitations of standalone P2G or CCS technologies.(3)TheSBOA algorithm,which outperforms traditionalmethods(e.g.,PSO,GWO)in convergence speed and global search capability,avoiding local optima and achieving 24.39%faster convergence on CEC2005 benchmark functions.(4)A four-energy PIES framework incorporating electricity,heat,gas,and hydrogen,where hydrogen fuel cells and CHP systems improve demand response flexibility,reducing gas-related emissions by 42.1%and generating$13.14 in demand response revenue.Case studies across five scenarios demonstrate the strategy’s effectiveness:total operational costs decrease by 14.7%(from$7354.64 to$6272.59),carbon emissions drop by 49.9%(from 5294.94 to 2653.39kg),andrenewable energyutilizationincreases by24.39%(from4.82%to8.17%).These results affirmthemodel’s ability to reconcile economic and environmental goals,providing a scalable approach for low-carbon transitions in industrial parks. 展开更多
关键词 Park-level integrated energy system P2G-CCS coupling comprehensive utilization of hydrogen rewardpenalty tiered carbon trading mechanism secretary bird optimization algorithm
暂未订购 下载PDF
数字面阵3D投影系统标示定位方法 认领 引用
7
作者 于涛 郭丽丽 +2 位作者 谢伟佳 郭俊男 林雪竹 《红外与激光工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期265-279,共15页
针对航天产品制造中传统模板标示方式效率低、精度不足的问题,提出一种基于相机-投影仪的数字面阵3D投影系统,用于实现三维工件表面高精度、高效率的数字化投影定位。该系统适用于航天复合材料铺贴、钻铆、装配与检测等复杂曲面场景,能... 针对航天产品制造中传统模板标示方式效率低、精度不足的问题,提出一种基于相机-投影仪的数字面阵3D投影系统,用于实现三维工件表面高精度、高效率的数字化投影定位。该系统适用于航天复合材料铺贴、钻铆、装配与检测等复杂曲面场景,能将数字模型中的标记、轮廓与说明精准投影至工件表面,提供无接触数字化引导。该方法采用蛇鹭优化算法融合BP神经网络优化张正友标定过程,完成相机与投影仪的高精度标定;引入非透视n点算法实现工件快速鲁棒定位,并构建从数字模型坐标系到投影仪图像坐标系的完整转换链。实验表明,系统重投影误差小于0.15 pixel,相机与投影仪重投影均方根误差分别为0.102 pixel与0.121 pixel,定位投影均方根误差约为0.14 mm,可稳定清晰地在复杂曲面上投射轮廓与文字信息,满足航天制造对高精度数字化标示的需求。该系统显著缩短生产准备周期,在航空航天精密装配中发挥“数字模板”作用,为智能制造提供可靠技术支持。 展开更多
关键词 光电精密测量 数字面阵3D投影定位 蛇鹭优化算法 NPnP算法 航天制造
暂未订购 下载PDF
基于SBOA-VMD联合小波阈值的声发射信号降噪算法研究及验证 认领 引用
8
作者 邓敏 柏建彪 +4 位作者 张自政 田志军 王襄禹 徐营 闫帅 《采矿与安全工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期1031-1044,共14页
在声发射测试中,岩石破坏产生的有效信号易受到背景噪声及其他设备噪声的污染。针对砂岩破坏过程中声发射信号含噪问题,本文提出一种基于秘书鸟优化算法(SBOA)优化变分模态分解(VMD)参数,结合小波阈值降噪的方法,对监测的声发射信号进... 在声发射测试中,岩石破坏产生的有效信号易受到背景噪声及其他设备噪声的污染。针对砂岩破坏过程中声发射信号含噪问题,本文提出一种基于秘书鸟优化算法(SBOA)优化变分模态分解(VMD)参数,结合小波阈值降噪的方法,对监测的声发射信号进行降噪处理,提取有效信号,提高砂岩破坏过程的信号质量。采用SBOA算法寻优时,以最小包络熵为适应度函数,得到VMD分解时所需的关键参数[K,α],实现信号的有效分解。根据相关系数评判各IMF分量的含噪情况,对含噪信号分量进行小波阈值降噪处理,并重构得到降噪后的信号。通过仿真和实测信号降噪试验,对比降噪后声发射信号的信噪比、均方误差等评价指标,证明了SBOA-VMD对优化VMD参数的优越性和SBOA-VMD联合小波阈值降噪算法在岩石声发射信号降噪的实用性。研究结果为利用声发射信号探究岩石破裂规律提供参考。 展开更多
关键词 声发射 秘书鸟优化算法 变分模态分解 小波阈值 降噪
暂未订购 下载PDF
基于因果自注意力机制和蛇鹫优化算法的电力负荷预测 认领 引用 被引量：1
9
作者 郭常庆 张玲华 《电子设计工程》 2026年第1期1-6,共6页
针对单一神经网络负荷预测精度较低的问题,提出一种基于因果自注意力机制和蛇鹫优化算法(SBOA)的电力负荷预测模型。该模型通过时间卷积网络(TCN)对输入数据进行特征提取,利用因果自注意力(CSA)机制对提取的特征分配权重,突出重要信息... 针对单一神经网络负荷预测精度较低的问题,提出一种基于因果自注意力机制和蛇鹫优化算法(SBOA)的电力负荷预测模型。该模型通过时间卷积网络(TCN)对输入数据进行特征提取,利用因果自注意力(CSA)机制对提取的特征分配权重,突出重要信息的影响力,采用门控循环单元(GRU)对CSA机制处理完的特征进行时间序列建模,并且利用了SBOA优化模型的超参数。通过仿真实验显示,所提模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.249 4%,决定系数(R2)为0.991 2,均方根误差(RMSE)为140.37 MW,预测精度优于其他对比模型,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 电力负荷预测 时间卷积网络 门控循环单元 因果自注意力机制 蛇鹫优化算法
暂未订购 下载PDF
基于增强型蛇鹫优化算法的光伏电站清洗机器人路径规划 认领 引用
10
作者 王涛 黄庭宇 +3 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 冯平平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2026年第2期394-402,共9页
针对现有路径规划算法在光伏电站清洗机器人路径规划中存在寻径效果差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略融合的增强型蛇鹫优化算法(ESBOA).首先,结合光伏电站环境特征,综合考虑路径长度、平滑度和拐点数三个评价指标,构建仿真环... 针对现有路径规划算法在光伏电站清洗机器人路径规划中存在寻径效果差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略融合的增强型蛇鹫优化算法(ESBOA).首先,结合光伏电站环境特征,综合考虑路径长度、平滑度和拐点数三个评价指标,构建仿真环境和适应度函数;其次,对原始蛇鹫优化算法(SBOA)引入Halton序列初始化种群、动态调整自适应参数、融合黄金正弦和最优个体混合扰动等优化策略,使得ESBOA算法具备更佳的全局优化能力和鲁棒性;最后,对ESBOA算法进行性能测试,仿真结果表明,ESBOA算法在基准测试函数上的寻优性能明显优于对比算法,且在20×20和30×30的光伏电站栅格地图中,ESBOA算法所规划的平均路径长度最短、平滑度最小、拐点数最少,综合寻径效果最佳. 展开更多
关键词 光伏电站 路径规划 蛇鹫优化算法 多策略融合
暂未订购 下载PDF
改进蛇鹫-EP-RRT算法的城乡无人机血液配送选址-路径研究 认领 引用
11
作者 戴斯澄 刘勤明 +1 位作者 叶春明 汪宇杰 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期332-349,共18页
针对城乡医疗配送中无人机选址与路径规划的复杂性,提出了一种基于智能优化的选址-路径联合优化模型。该模型采用结合深度强化学习的蛇鹫优化算法(DRL-SBOA)解决基站选址问题,通过智能搜索策略,在满足禁飞区约束与覆盖需求的前提下,实... 针对城乡医疗配送中无人机选址与路径规划的复杂性,提出了一种基于智能优化的选址-路径联合优化模型。该模型采用结合深度强化学习的蛇鹫优化算法(DRL-SBOA)解决基站选址问题,通过智能搜索策略,在满足禁飞区约束与覆盖需求的前提下,实现了选址方案的全局优化。在路径规划阶段,引入了增强路径快速探索随机树算法(EP-RRT),显著提升了多无人机系统在复杂环境下的路径生成效率与能耗表现。仿真结果表明,与传统RRT算法相比,该模型能有效减小路程,优化了9.64%,配送时间上优化了29.41%,降低碳排放量,提升整体配送效率与系统稳定性。模型还展现出良好的扩展性,适应大规模、多目标的选址与路径优化任务。为构建高效、低碳、智能化的城市医疗物流体系提供了理论参考与技术支持。 展开更多
关键词 无人机血液配送 蛇鹫优化算法 增强路径快速探索随机树(EP-RRT)算法 选址-路径优化
暂未订购 下载PDF
基于混合电解槽协同制氢的区域综合能源系统容量优化配置 认领 引用
12
作者 张学平 程志江 +2 位作者 杨涵棣 任纪港 武仁康 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期98-109,共12页
为降低风光资源波动性与随机性对电解槽寿命的不利影响,提出一种基于混合电解槽协同制氢的区域综合能源系统方案,利用碱性电解槽与质子交换膜电解槽的优势互补,可有效延长电解槽的使用寿命。构建以系统年均成本最小化为目标的容量优化... 为降低风光资源波动性与随机性对电解槽寿命的不利影响,提出一种基于混合电解槽协同制氢的区域综合能源系统方案,利用碱性电解槽与质子交换膜电解槽的优势互补,可有效延长电解槽的使用寿命。构建以系统年均成本最小化为目标的容量优化配置模型,使用鹭鹰优化算法进行优化求解,确定风力发电机组、光伏组件、燃气轮机、蓄电池、燃料电池、碱性电解槽、质子交换膜电解槽、储氢罐、储热设备和燃气锅炉的最优配置。仿真结果表明,所提系统可降低电解槽的寿命折损成本,能有效延长电解槽的使用寿命,并通过回收利用燃料电池和电解槽产生的余热可提升系统的经济性。 展开更多
关键词 制氢 电解槽 可再生能源 综合能源系统 容量配置 鹭鹰优化算法
暂未订购 下载PDF
基于改进鸟群算法的主动配电网DG优化配置 认领 引用
13
作者 邹丹贵 汤大猷 +1 位作者 李晨 刘克军 《电工材料》 CAS 2026年第2期107-112,共6页
为了合理配置主动配电网(Active Distribution Network,ADN)中的分布式电源(Distributed Generation,DG),提出了一种基于改进鸟群算法(Improved Bird Swarm Algorithm,IBSA)的主动配电网DG优化配置方法。以ADN年综合费用最小作为目标函... 为了合理配置主动配电网(Active Distribution Network,ADN)中的分布式电源(Distributed Generation,DG),提出了一种基于改进鸟群算法(Improved Bird Swarm Algorithm,IBSA)的主动配电网DG优化配置方法。以ADN年综合费用最小作为目标函数,综合考虑各类约束,构建了DG优化配置模型。利用切比雪夫映射、自适应惯性权重和莱维飞行等策略对BSA进行改进,得到寻优性能更强的IBSA。采用IEEE33节点系统进行算例分析,并从系统网损、节点电压最小值和ADN年综合费用三个方面对DG接入方案进行对比分析。算例分析结果表明,IBSA获得DG接入方案的总网损为111.21kW,节点电压最小值为0.932 p.u.,ADN年综合费用为176.92万元,各项指标均优于其他对比算法,验证了所提主动配电网DG优化配置方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 分布式电源 优化配置 改进鸟群算法 目标函数
暂未订购 下载PDF
基于改进鹭鹰优化算法的锂电池RUL预测研究 认领 引用
14
作者 宁佳伟 曾进辉 +1 位作者 曾冠林 黄梓涵 《船电技术》 2026年第1期8-13,18,共6页
针对锂电池容量退化固有的非线性与不稳定性,导致锂电池RUL(Remaining Useful Life,RUL)预测精度难以提升的问题,本文提出一种基于ISBOA-LSTM的锂电池RUL预测模型。首先,通过均值插补的方法对数据中的异常值进行了调整。然后,引用Fuch... 针对锂电池容量退化固有的非线性与不稳定性,导致锂电池RUL(Remaining Useful Life,RUL)预测精度难以提升的问题,本文提出一种基于ISBOA-LSTM的锂电池RUL预测模型。首先,通过均值插补的方法对数据中的异常值进行了调整。然后,引用Fuch映射和柯西突变策略优化鹭鹰算法(Secretary Bird Optimization Algorithm,SBOA),利用改进后的ISBOA(Improved Secretary Bird Optimization Algorithm)优化LSTM网络的参数配置。最后基于NASA公开数据集,对ISBOA-LSTM模型进行对比实验,结果表明,所提模型在锂电池RUL预测方面表现出更高的预测精度,模型的均方根误差以及平均绝对误差最低可达0.0085和0.0064。 展开更多
关键词 鹭鹰优化算法 剩余使用寿命 锂电池
暂未订购 下载PDF
基于改进秘书鸟算法的协同干扰资源分配方法 认领 引用 被引量：1
15
作者 李一兵 孙柳晴 戚昌龙 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第5期1494-1504,共11页
在战场环境中,针对多波束干扰系统突防组网雷达场景下干扰资源分配的问题,该文提出一种引入柯西变异和全局协同控制策略的改进秘书鸟算法(ISBOA)对战场上的干扰资源进行优化分配。首先,建立突防场景下的多波束干扰系统模型,并将组网雷... 在战场环境中,针对多波束干扰系统突防组网雷达场景下干扰资源分配的问题,该文提出一种引入柯西变异和全局协同控制策略的改进秘书鸟算法(ISBOA)对战场上的干扰资源进行优化分配。首先,建立突防场景下的多波束干扰系统模型,并将组网雷达检测融合概率作为多干扰机协同压制干扰组网雷达的性能评估指标;其次,以最小化检测概率为目标函数,对多干扰机干扰样式、干扰波束和功率资源进行联合优化分配;最后,利用ISBOA进行求解。实验结果经过对比表明,ISBOA算法搜索能力更强,收敛精度更高,具有更强的稳定性,能够更加合理地分配战场上的干扰资源。 展开更多
关键词 组网雷达 协同干扰 资源分配 秘书鸟算法
暂未订购 下载PDF
基于STSV-CNN-BiLSTM的短期光伏功率预测 认领 引用 被引量：4
16
作者 王泰华 郑文爽 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期193-204,共12页
针对光伏发电功率的高波动性导致预测模型精度不足的问题,提出一种新型短期光伏功率预测模型,该模型融合鹭鹰优化算法双分解(secretary bird optimization algorithm double decomposition,STSV)、卷积神经网络(convolutional neural ne... 针对光伏发电功率的高波动性导致预测模型精度不足的问题,提出一种新型短期光伏功率预测模型,该模型融合鹭鹰优化算法双分解(secretary bird optimization algorithm double decomposition,STSV)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络.利用皮尔逊相关系数法识别影响光伏发电功率的关键气象特征,采用鹭鹰优化算法对时变滤波经验模态分解参数进行优化.基于样本熵的复杂度评估和K-means聚类方法,将分解得到的模态重构为高频、中频和低频项,并对高频项进行变分模态分解以进一步降低波动性.构建CNN-BiLSTM模型以挖掘光伏功率与气象因素之间的内在联系,通过叠加各分量的预测结果来获得短期光伏功率预测.以江苏某光伏电站的实际数据为例进行仿真,结果表明,本模型在均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差方面相较于其他模型分别降低35.6%、32.3%和29.6%,显著提升了预测的准确性. 展开更多
关键词 鹭鹰优化算法 时变滤波经验模态分解 双向长短期记忆神经网络 变分模态分解
暂未订购 下载PDF
基于改进蛇鹭优化算法的Delta机器人精度补偿研究 认领 引用
17
作者 陈久朋 王紫燕 +2 位作者 伞红军 何朝银 张号彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期780-791,共12页
位姿精度对高速运动的并联机器人性能影响较大,建立有效的误差补偿模型是提升高速运动下机器人精度的重要手段。本文以标准节拍为0.33 s的高速Delta机器人为研究对象,在正逆运动学基础上建立了误差模型,探索了各误差源对位姿偏差的影响... 位姿精度对高速运动的并联机器人性能影响较大,建立有效的误差补偿模型是提升高速运动下机器人精度的重要手段。本文以标准节拍为0.33 s的高速Delta机器人为研究对象,在正逆运动学基础上建立了误差模型,探索了各误差源对位姿偏差的影响程度。在误差分析基础上,建立了基于运动学正解的补偿算法,采用改进的蛇鹭优化算法(Secretary bird optimization algorithm, SBOA)对误差函数进行寻优,得到了Delta机器人主动臂转动角补偿量。采用平均误差表示机器人实际位置与理想位置差异,建立了平均精度提升程度作为补偿效果评价指标。仿真结果表明,采用改进的SBOA算法补偿的机器人末端执行器位置精度提升程度为75.44%,实验结果表明,Delta机器人平均位置精度整体提升程度为68.28%,证明所提误差分析和误差补偿算法对Delta机器人精度提升效果较为显著。 展开更多
关键词 Delta并联机器人 误差模型 蛇鹭优化算法 补偿算法 误差补偿
暂未订购 下载PDF
基于SBOA优化算法的机械式压裂车组功率匹配 认领 引用
18
作者 杨波 吕春光 +2 位作者 张宏 赵敏 李伟 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第6期1026-1030,共5页
针对机械式压裂车组功率匹配技术所存在的优化算法求解质量差的问题,提出一种基于秘书鸟优化算法(SBOA)的机械式压裂车组功率匹配策略。首先,针对机械式压裂车的动力输出模型进行建模,对机械式压裂车的台上发动机、变速箱及压裂泵进行... 针对机械式压裂车组功率匹配技术所存在的优化算法求解质量差的问题,提出一种基于秘书鸟优化算法(SBOA)的机械式压裂车组功率匹配策略。首先,针对机械式压裂车的动力输出模型进行建模,对机械式压裂车的台上发动机、变速箱及压裂泵进行系统建模;然后,采用SBOA智能优化算法对压裂车组功率匹配进行优化,输出不同施工作业条件下的参数匹配效果;最后,分析了不同施工条件下的功率匹配策略的节能效果。结果表明,所提策略与现行策略相比节油率提升15.3%,具有较为明显的节油效果。 展开更多
关键词 水力压裂 压裂车组 功率匹配 秘书鸟优化(SBOA)算法 节能优化
暂未订购 下载PDF
基于改进候鸟优化算法的整车多关联车间协同排产方法 认领 引用
19
作者 肖海宁 孙慧慧 +1 位作者 彭明花 王健洲 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第8期1796-1810,共15页
为了满足汽车整车焊装、涂装及总装车间不同的车身排产序列需求,以最小化产线停产时间和成本为综合优化目标,建立了整车多关联车间协同排产优化数学模型,并设计了一种基于改进候鸟优化算法的协同排产方法。为了快速获取候鸟个体对应的... 为了满足汽车整车焊装、涂装及总装车间不同的车身排产序列需求,以最小化产线停产时间和成本为综合优化目标,建立了整车多关联车间协同排产优化数学模型,并设计了一种基于改进候鸟优化算法的协同排产方法。为了快速获取候鸟个体对应的多关联车间协同排产方案,设计了基于启发式排产规则的解码策略;针对传统候鸟优化算法邻域结构单一导致算法收敛速度慢的缺陷,设计了基于多种邻域结构的领飞鸟进化策略;为了提升算法的全局寻优能力,设计了融合交叉与邻域搜索的跟飞鸟进化策略。最后以某新能源汽车生产线为实例,开发了整车多关联车间协同排产仿真分析平台以验证所提排产方法。仿真实验结果表明,与改进的遗传算法、改进的蚁群算法等方法相比,所设计的改进候鸟优化算法能够获得更优的解集。 展开更多
关键词 汽车排产问题 改进候鸟优化算法 汽车总装 汽车焊装 汽车涂装
暂未订购 下载PDF
基于天气分型的区域风光出力互补规律评价与并网容量优化方法 认领 引用 被引量：1
20
作者 张璟 万皓 +6 位作者 高洁 朱非林 卢鹏 刘为锋 徐斌 樊宇堃 钟平安 《水利水电技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2025年第5期111-122,共12页
【目的】风光互补发电存在波动性和间歇性,给系统运行的稳定性和效率带来巨大挑战。现有研究多单一分析风光出力或容量配置,缺乏基于天气分型的综合风光出力互补规律评价与并网容量优化的研究。【方法】针对此问题,研究基于青海省2020... 【目的】风光互补发电存在波动性和间歇性,给系统运行的稳定性和效率带来巨大挑战。现有研究多单一分析风光出力或容量配置,缺乏基于天气分型的综合风光出力互补规律评价与并网容量优化的研究。【方法】针对此问题,研究基于青海省2020年气象数据,计算并归一化处理风光出力并构建风光出力矩阵。采用K-means算法划分天气类型,通过波动互补率和爬坡互补率指标,分别从波动性和爬坡性两个方面评估不同天气类型下的风光出力互补特性。此外,从多个时间尺度对区域的逐日、逐月风光互补特性开展定量评价。最后,建立风光并网容量比例优化模型,采用蛇鹫优化算法和枚举法相互参证的方式对波动互补率和爬坡互补率进行优化,以确定最佳风光并网容量比例。【结果】结果表明:(1)青海地区的风光出力季节差异显著,夏秋季节两者之间具有良好的互补性,可以形成有效的互补发电系统。(2)不同天气类型对风光互补性影响显著,晴朗天气下风光互补性较弱,多云或突变天气下互补性相对较强。(3)所有天气类型的爬坡互补率均值为20.74%,远高于波动互补率的均值1.84%,表明风光联合出力可以有效降低出力爬坡率,增强系统的可靠性。(4)不同天气类型下,优化风光并网容量比例可以最大化互补率指标,实现最佳互补效果。【结论】研究结果能够有效揭示不同天气类型下的风光出力互补特性,并确定最佳风光并网容量比例,为风光互补发电系统的规划、建设和运行提供科学依据。 展开更多
关键词 风光出力互补特性 天气分型 风光并网容量比例优化 K-means聚类 蛇鹫优化算法 影响因素
暂未订购 下载PDF
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 下一页 到第 页
在线咨询 使用帮助 返回顶部 意见反馈