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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型 预览
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作者 李志鹏 张智瀚 +1 位作者 王睿 陈堂贤 《电力与能源》 2019年第3期275-279,302共6页
风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始... 风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 共轭梯度算法 改进鲸鱼算法 变分模态分解 自适应模糊神经系统 风速预测
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的神经网络风速预测模型 预览
2
作者 李志鹏 陈堂贤 《电器与能效管理技术》 2019年第11期24-31,共8页
风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风... 风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对VMD分解后的各子序列进行预测,最后将预测后各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区三组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS、VMD-ANFIS、VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明,所提出的混合模型预测精确度明显高于其他对比模型。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 共轭梯度算法 改进鲸鱼算法 变分模态分解 自适应模糊神经系统 风速预测
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基于WOA-LSSVM的锅炉NOx排放量预测模型 预览
3
作者 刘怀远 甄成刚 《华北电力大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期84-91,共8页
精准可靠地预测锅炉NO x 排放量对电站锅炉低氮运行有着重要意义,为了提升模型的预测效果,提出一种基于鲸鱼优化算法-最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)的锅炉NO x 排放量预测建模方法。首先归一化处理初始样本数据,然后通过WOA算法对LSSV... 精准可靠地预测锅炉NO x 排放量对电站锅炉低氮运行有着重要意义,为了提升模型的预测效果,提出一种基于鲸鱼优化算法-最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)的锅炉NO x 排放量预测建模方法。首先归一化处理初始样本数据,然后通过WOA算法对LSSVM中的核函数宽度和惩罚因子两个参数进行寻优求解,建立WOA-LSSVM黑箱模型,最终得到模型输出,同时将采用果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO)优化参数建立的LSSVM预测模型和单一LSSVM预测模型作为对比研究。仿真结果表明,采用WOA优化的LSSVM模型在NO x 排放量预测方面明显优于其他选定模型,具有稳定且较高精度的仿真性能。 展开更多
关键词 NOx 排放量预测 鲸鱼算法 LSSVM 参数优化 启发式优化算法
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基于遗传算法-鲸鱼算法优化反向传播神经网络的土壤参数预测 预览
4
作者 陈智威 《浙江农业科学》 2019年第1期125-128,140共5页
传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播(BP)神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,... 传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播(BP)神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,使用遗传算法-鲸鱼算法(GA-WOA)的混合算法优化BP神经网络,以此建立农业土壤参数预测模型,并与多种现有算法进行对比。结果显示,所提算法在农业土壤参数预测方面具有很强的适用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 遗传算法 鲸鱼算法 反向传播神经网络 土壤参数 模型
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基于改进鲸鱼算法的混合直流输电系统控制参数优化方法
5
作者 刘其朴 汤晓晨 +2 位作者 杨佳 孙国强 卫志农 《电力建设》 北大核心 2019年第4期26-33,共8页
混合直流输电系统结合了传统电网换相换流器和电压源换流器的优点,具有广泛的应用前景。为解决混合直流输电系统控制参数优化问题,引入一种新型的元启发式算法--鲸鱼算法。针对算法全局搜索能力较差的问题,引入混合优化理论,利用模拟退... 混合直流输电系统结合了传统电网换相换流器和电压源换流器的优点,具有广泛的应用前景。为解决混合直流输电系统控制参数优化问题,引入一种新型的元启发式算法--鲸鱼算法。针对算法全局搜索能力较差的问题,引入混合优化理论,利用模拟退火和联赛选择机制对其进行了改进,改进算法有效平衡了全局搜索与局部开发能力,降低了对参数选择的依赖性。以双极型两端混合直流输电测试系统为研究对象,采用改进鲸鱼算法优化整流侧定电流控制中的比例积分(proportional integra,PI)参数和逆变侧dq轴双环控制器的PI参数,并通过MATLAB和PSCAD软件联合仿真实现该算法。算例结果表明,相比于原始鲸鱼算法和粒子群算法,所提算法具有更高收敛精度,有效优化了控制系统的参数,提升了混合直流输电系统的指令跟踪能力。 展开更多
关键词 混合直流输电 鲸鱼算法 参数优化 模拟退火 混合优化 联合仿真
采煤机调高过程PID参数优化
6
作者 朱清智 董泽 《煤矿机械》 北大核心 2019年第6期18-20,共3页
针对采煤机调高系统响应慢、精度低和抗干扰性差等问题,提出了一种鲸鱼优化算法,利用其对采煤机调高系统PID控制器的参数进行整定,并在MATLAB中进行仿真,同时与其他控制算法进行对比。结果表明,采用鲸鱼算法进行PID参数整定的采煤机调... 针对采煤机调高系统响应慢、精度低和抗干扰性差等问题,提出了一种鲸鱼优化算法,利用其对采煤机调高系统PID控制器的参数进行整定,并在MATLAB中进行仿真,同时与其他控制算法进行对比。结果表明,采用鲸鱼算法进行PID参数整定的采煤机调高系统动态性能得到提高,具有泛化能力强、超调量低和稳定性高等优点。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 采煤机 调高系统 PID参数
基于鲸鱼算法的巷道掘进爆破参数优化与应用 预览
7
作者 蒋复量 杨文超 +2 位作者 郭锦涛 王小丽 陈冠 《南华大学学报:自然科学版》 2019年第2期27-32,共6页
合理的巷道掘进爆破参数组合是提高生产效率和改善掘进生产环境的重要因素。建立巷道爆破掘进经济数学模型,对在综合成本最少的前提下优化巷道掘进爆破参数。以钻孔、爆破、铲装、运输等工程技术环节为基础,建立巷道爆破掘进的综合成本... 合理的巷道掘进爆破参数组合是提高生产效率和改善掘进生产环境的重要因素。建立巷道爆破掘进经济数学模型,对在综合成本最少的前提下优化巷道掘进爆破参数。以钻孔、爆破、铲装、运输等工程技术环节为基础,建立巷道爆破掘进的综合成本为目的经济数学模型,形成目标函数。鲸鱼算法较传统的智能优化算法有着收敛速度快、稳定性好和操作简单的优势。利用鲸鱼算法对目标函数进行优化,最终得到最佳的爆破参数组合,即周边孔抵抗线为0.78m,周边孔间距为0.64m,崩落孔抵抗线0.95m,崩落孔孔间距为0.90m,炸药单耗1.21kg/m3,并得到了矿山的爆破掘进最佳综合成本在29.9元/m3左右,可以为矿山爆破掘进的爆破成本控制提供参考。 展开更多
关键词 巷道掘进 鲸鱼算法 爆破掘进成本 爆破参数优化
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基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法 被引量:11
8
作者 郭振洲 王平 +2 位作者 马云峰 王琦 拱长青 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第9期20-25,共6页
为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自... 为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自适应权重的方法改进了鲸鱼算法的局部搜索能力,提高了收敛精度;实验结果表明,改进的算法和原鲸鱼算法、遗传算法、粒子群算法相比,收敛精度和算法稳定性上都要优于其它算法. 展开更多
关键词 鲸鱼算法 自适应权重 柯西变异 遗传算法 粒子群算法
仿生策略优化的鲸鱼算法研究 预览 被引量:2
9
作者 巩世兵 沈海斌 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期10-12,共3页
通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法(WOA)改进,提出了仿生策略优化的鲸鱼算法(BWOA),实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进。通过基准测试函数的仿真,BWOA与标准WOA及高效的WOA(EWOA)对比分析,... 通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法(WOA)改进,提出了仿生策略优化的鲸鱼算法(BWOA),实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进。通过基准测试函数的仿真,BWOA与标准WOA及高效的WOA(EWOA)对比分析,证明了BWOA的有效性。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 仿生策略 群智优化算法 切比雪夫序列 混沌映射初始化种群
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基于鲸鱼算法优化WKELM的滚动轴承故障诊断 被引量:8
10
作者 徐继亚 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2189-2197,共9页
为了准确有效提取滚动轴承振动信号中最优的故障信息,判断出滚动轴承故障的类型,提出了一种基于正交匹配追踪算法和优化小波核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。运用正交匹配追踪算法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行... 为了准确有效提取滚动轴承振动信号中最优的故障信息,判断出滚动轴承故障的类型,提出了一种基于正交匹配追踪算法和优化小波核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。运用正交匹配追踪算法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行小波包分解求取频带能量提取故障特征。采用基于冯诺依曼拓扑结构鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)来优化WKELM的惩罚因子和核函数的参数,构造滚动轴承故障分类器模型。实验结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 正交匹配追踪 小波核极限学习机 鲸鱼算法 滚动轴承
基于鲸鱼算法优化LSSVM的抽油井动液面预测 预览
11
作者 张文喜 《化工管理》 2018年第2期230-230,共1页
井下动液面是抽油井的一个重要生产参数,能够反映抽油井的生产效率。采用基于时间序列分析的方法对动液面进行预测,首先由最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立预测模型,对其中的正则化参数和核函数参数采用鲸鱼算法(WOA)进行优化选... 井下动液面是抽油井的一个重要生产参数,能够反映抽油井的生产效率。采用基于时间序列分析的方法对动液面进行预测,首先由最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立预测模型,对其中的正则化参数和核函数参数采用鲸鱼算法(WOA)进行优化选取。实例验证了本文所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 优化LSSVM 抽油井动液面
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具有路由缓冲区的客车制造车间排产优化问题研究 预览
12
作者 韩忠华 张权 +1 位作者 史海波 王世尧 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第7期12-22,35共12页
针对客车制造车间改机操作的特点,建立了基于总改机代价的路由缓冲区深度搜索移动规则,指导客车在路由缓冲区的移动过程,在此基础上进一步提出了一种基于最短路径优先(Short Path First,SPF)算法的路由缓冲区局部快速寻优方法,并结合全... 针对客车制造车间改机操作的特点,建立了基于总改机代价的路由缓冲区深度搜索移动规则,指导客车在路由缓冲区的移动过程,在此基础上进一步提出了一种基于最短路径优先(Short Path First,SPF)算法的路由缓冲区局部快速寻优方法,并结合全局优化算法,解决这类具有路由缓冲区的排产优化问题。全局优化算法采用改进的鲸鱼算法,该算法在标准的鲸鱼算法基础上加入了Levy飞行和反向学习策略2处改进,分别扩展了种群的多样性和寻优范围,提高了标准的鲸鱼算法跳出局部极值的能力。通过多组实例仿真测试,验证基于SPF算法的路由缓冲区局部寻优方法与基于改进的鲸鱼算法的全局优化算法结合的优化方案对于解决具有路由缓冲区排产优化问题的有效性。 展开更多
关键词 路由缓冲区 最短路径优先算法 反向学习 改机代价 Levy飞行 改进的鲸鱼算法
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生物冶金氧化预处理过程温度预测研究 预览
13
作者 杨梅 高丙朋 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2019年第6期30-35,共6页
针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100... 针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100组实验数据,然后将前66组数据作为训练样本,后34组数据作为测试样本,最后分别采用KELM、WOA-KELM、EWOA-KELM方法建立氧化槽温度预测模型。研究结果表明,EWOA-KELM预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它几种预测模型的低。该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为测量氧化槽的温度变化情况提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 生物冶金氧化预处理 温度 核极端学习机 改进鲸鱼算法 预测
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改进鲸鱼算法在多目标水资源优化配置中的应用 预览
14
作者 沙金霞 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期18-26,共9页
为了使鲸鱼优化算法(WOA)能更好地解决复杂多目标水资源优化配置问题,首先采用Logistic映射进行种群位置初始化,提高初始化种群位置的质量,并加入惯性权重增强局部搜索能力,从而实现对WOA的改进;其次,将改进后的鲸鱼算法(AWOA)应用... 为了使鲸鱼优化算法(WOA)能更好地解决复杂多目标水资源优化配置问题,首先采用Logistic映射进行种群位置初始化,提高初始化种群位置的质量,并加入惯性权重增强局部搜索能力,从而实现对WOA的改进;其次,将改进后的鲸鱼算法(AWOA)应用于以经济效益和社会效益最大(缺水量最小)为目标的邯郸市水资源优化配置模型;最后,以求解所得Pareto前沿中缺水量最小为特殊偏好,将AWOA与WOA和粒子群算法(PSO)从迭代过程和求解结果上进行了对比分析。从迭代过程来看,AWOA比PSO和WOA能够以较快的速度收敛,WOA收敛速度最慢;从求解结果分析,由AWOA所得经济效益和社会效益均优于由WOA和PSO所得结果。因此,AWOA在收敛速度和收敛精度上均得到了较大幅度的提升,其应用于多目标水资源优化配置求解是可行和有效的。 展开更多
关键词 水资源 优化配置 改进鲸鱼算法 缺水量最小
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基于混合分解技术的鲁棒极限学习机的风速预测 预览
15
作者 黄圣权 殷豪 +1 位作者 刘哲 曾云 《宁夏电力》 2018年第5期6-13,21共9页
提出一种基于混合分解技术的改进鲁棒极限学习机的风速预测模型。混合分解技术的特殊性在于采用变分模态分解,把互补集合经验模式分解所产生的高频固有模态函数进一步分解为多个模态分量,以提高短期风速预测的精度。然后对混合分解技术... 提出一种基于混合分解技术的改进鲁棒极限学习机的风速预测模型。混合分解技术的特殊性在于采用变分模态分解,把互补集合经验模式分解所产生的高频固有模态函数进一步分解为多个模态分量,以提高短期风速预测的精度。然后对混合分解技术分解得到的全部风速分量分别建立鲁棒极限学习机模型进行预测,并采用一种改进鲸鱼优化算法对鲁棒极限学习机的参数进行微调。最后,根据西班牙某一风电场实际风速数据进行风速多步短期预测。实验结果表明:基于混合分解技术和改进鲸鱼优化算法优化鲁棒极限学习机的组合预测模型在风速预测中取得较好的预测效果。 展开更多
关键词 风速预测 混合分解技术 改进鲸鱼算法 鲁棒极限学习机 多步预测
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基于分解-优化-集成学习方法的电价预测
16
作者 蒋锋 何佳琪 +1 位作者 曾志刚 田天海 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期1300-1315,共16页
随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化。本文提出了一种新的基于分解优化-集成(decomposition—optimization—ensemble,DO... 随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化。本文提出了一种新的基于分解优化-集成(decomposition—optimization—ensemble,DOE)的混合学习模型来预测电价,首先利用快速集成经验模态分解方法将波动性较大的电价数据分解成一系列本征模态函数和一个残差序列.然后对鲸鱼算法从收敛速度、精度和算法搜索能力3个方面进行改进,再利用改进的鲸鱼算法优化径向基神经网络的扩展系数,采用优化后的径向基神经网络模型对分解得到的本征模态函数和残差序列进行预测.最后对分解后的子序列预测值进行集成,得到电价的预测值.为了验证混合学习模型的预测效果,本文对美国宾夕法尼亚-新泽西-马里兰电力市场的电价进行中长期和短期预测.实证结果显示DOE混合学习模型在水平精度和方向精度上均能获得很好的效果. 展开更多
关键词 电价预测 快速集成经验模态分解 改进的鲸鱼算法 径向基神经网络 方向精度
基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测 预览
17
作者 孙希延 范灼 纪元法 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第13期114-119,共6页
针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强... 针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 差分进化算法 混合鲸鱼优化 多用户检测 冲击噪声
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基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测 预览
18
作者 何海琳 郑建彬 +2 位作者 余方利 余烈 詹恩奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1905-1911,共7页
针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,... 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数,再使用参数优化后的SVM建立分类模型,从而扩大算法的搜索范围,减小算法陷入局部最优的概率。首先,使用混合传感技术采集步态数据,即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据,并作为步态检测系统的输入;然后,使用门限法对步态相位进行划分并标记标签;最后,将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入,使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较,数值实验表明,改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现,准确率可达98.8%,验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性,并与基于遗传优化算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)算法进行比较,结果表明,该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%,能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测,进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 鲸鱼优化算法 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机
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基于WOA-SVR的客户关系管理有效性评价研究 预览
19
作者 谢伟彤 江帆 席本玉 《微型电脑应用》 2019年第7期79-82,共4页
为提高客户关系管理有效性评价的精度,针对SVR模型结果易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,将鲸鱼优化算法应用于SVR模型的惩罚系数C和核函数参数g的优化,提出了一种基于WOA-SVR的CRM有效性评价方法。研究结果表明,与GA-SVR、PSO-SVR、DE... 为提高客户关系管理有效性评价的精度,针对SVR模型结果易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,将鲸鱼优化算法应用于SVR模型的惩罚系数C和核函数参数g的优化,提出了一种基于WOA-SVR的CRM有效性评价方法。研究结果表明,与GA-SVR、PSO-SVR、DE-SVR和SVR相比,WOA-SVR模型的CRM客户关系管理评价精度最高,对指导企业进行CRM评价和实践具有重要的理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 客户关系管理 粒子群算法 遗传算法 客户价值
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基于自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法 预览
20
作者 褚鼎立 陈红 王旭光 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期992-999,共8页
针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数... 针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数,对比了粒子群算法、海豚回声定位算法和标准鲸鱼算法并进行统计分析,同时比较了单独结合自适应权重和模拟退火对鲸鱼优化的影响,结果表明,改进的算法在测试函数的极值计算中,计算精度和收敛速度方面都有了明显提升,验证了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 智能优化算法 鲸鱼优化算法 自适应权重 模拟退火算法
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