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改进LGWO和变步长P&O的光伏阵列功率跟踪策略 认领 引用 被引量：3
1
作者 刘宝宏 陈斌 +2 位作者 钱立峰 史一诺 吕莉 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第4期110-121,共12页
针对局部阴影情况下光伏阵列输出功率多峰值导致传统灰狼优化算法跟踪最大功率点收敛速度慢、搜索精度低且易陷入局部最优的问题,提出1种嵌入莱维飞行的改进灰狼优化和变步长扰动观察法算法。全局搜索中提出的新型非线性收敛因子提升了... 针对局部阴影情况下光伏阵列输出功率多峰值导致传统灰狼优化算法跟踪最大功率点收敛速度慢、搜索精度低且易陷入局部最优的问题,提出1种嵌入莱维飞行的改进灰狼优化和变步长扰动观察法算法。全局搜索中提出的新型非线性收敛因子提升了灰狼优化算法的收敛速度和搜索精度,通过初始化种群正态分布进一步提升灰狼搜索效率;嵌入莱维飞行增加了全局搜索随机性,避免了搜索过程陷入局部最优;局部搜索中通过变步长扰动观察法实现全局最大功率点快速捕获。为验证算法的有效性,构建了已发表灰狼优化GWO(grey wolf optimization)算法和嵌入莱维飞行的改进GWO和变步长扰动观察ILGWO-VP&O(improved Levy-flight GWO and variable-step perturbation&observation)算法的光伏发电系统,并进行实验验证。实验结果表明,提出的ILGWO-VP&O算法动态响应速度最快,稳态控制精度最优。 展开更多
关键词 光伏发电系统 局部阴影 最大功率点跟踪 改进灰狼优化算法 变步长扰动观察法 莱维飞行策略
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基于Lasso-GWO-RF模型的长江上游交通碳排放预测 认领 引用 被引量：1
2
作者 焦柳丹 王艺洁 +1 位作者 霍小森 吴柳 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期54-60,共7页
长江上游地区作为我国“双碳”战略实施与长江经济带生态屏障建设的关键区域,其交通运输业碳排放治理对实现“减污降碳协同增效”目标具有重要作用。基于2000—2021年重庆、贵州、四川、云南这四省市的数据,运用Lasso回归对STIRPAT模型... 长江上游地区作为我国“双碳”战略实施与长江经济带生态屏障建设的关键区域,其交通运输业碳排放治理对实现“减污降碳协同增效”目标具有重要作用。基于2000—2021年重庆、贵州、四川、云南这四省市的数据,运用Lasso回归对STIRPAT模型的多重共线性进行处理,构建融合灰狼优化算法与随机森林(GWO-RF)的碳排放预测模型,并进行多情景分析。研究结果显示:在基准情景与低碳情景下,该地区交通运输业碳排放预计于2032年达峰,峰值分别为109.19、104.08 Mt CO2;在高碳情景下,达峰时间将推迟至2034年,峰值上升至117.51 Mt CO2。2022—2040年间,该地区交通运输业碳排放总体呈现“先增长后达峰,随后逐步趋稳下降”的演变路径。该成果可为跨区域交通运输业碳排放精准预测与达峰路径设计提供方法参考与决策依据。 展开更多
关键词 交通工程 碳排放 机器学习 情景分析 灰狼优化算法(GWO)
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基于MPC的永磁同步电机GWO-BP神经网络控制 认领 引用
3
作者 张金亮 任钊月 +1 位作者 简炜 王志虎 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第5期92-98,共7页
针对永磁同步电机单矢量模型预测控制在一个周期内只有一个基本电压矢量作用于逆变器,从而造成电流和转矩波动较大,尽管双矢量模型预测控制在一定程度能够改善该问题,但其电压矢量通过遍历法选择,存在计算量大、实时性差等问题,因此提... 针对永磁同步电机单矢量模型预测控制在一个周期内只有一个基本电压矢量作用于逆变器,从而造成电流和转矩波动较大,尽管双矢量模型预测控制在一定程度能够改善该问题,但其电压矢量通过遍历法选择,存在计算量大、实时性差等问题,因此提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化BP(Back Propagation,BP)神经网络的永磁同步电机控制方法。将原系统选择最优电压矢量过程看作是一种神经网络分类任务,通过原系统产生的大量离散数据离线训练网络,并利用GWO算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,加快神经网络的训练速度和精度,训练好的网络代替模型预测控制,避免矢量遍历选择。最后仿真验证了该控制策略的可行性,有效的减小了电流和转矩的波动,提高了系统控制性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模型预测控制 双矢量 灰狼算法 BP神经网络
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激光熔覆层工艺几何特征GWO-BPNN算法预测 认领 引用
4
作者 董刚 蒋智月 +5 位作者 王敏捷 范少君 范东盛 姚喆赫 陈智君 张群莉 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期67-82,207,共16页
目的激光熔覆表面几何特征直接影响到材料性能,为节省成本与时间,通过预测及优化激光熔覆层的各项几何特征(稀释率、成形系数及润湿角),采用对应算法对这些几何特征进行优化。方法通过以多项工艺参数建立的多项式回归模型预测熔覆层熔... 目的激光熔覆表面几何特征直接影响到材料性能,为节省成本与时间,通过预测及优化激光熔覆层的各项几何特征(稀释率、成形系数及润湿角),采用对应算法对这些几何特征进行优化。方法通过以多项工艺参数建立的多项式回归模型预测熔覆层熔宽熔高,采用灰狼优化算法与BP神经网络结合算法模型(GWO-BPNN算法)预测其成形系数、润湿角、稀释率,最终通过在316L合金不锈钢上熔覆316L合金粉末进行激光工艺全因子实验验证与模型逆向验证。结果基于GWO-BPNN算法的预测模型,在熔覆层稀释率、成形系数及润湿角等关键质量指标上表现出优异的预测能力,其平均决定系数R2达到95.02%,较传统算法(BPNN)平均决定系数R282.93%显著提升12.4%,构建的回归模型预测三维形貌重构相对误差控制在4.2%以内,验证了算法系统在工艺参数动态预测及优化过程中的实用性。实验验证与逆向验证均证实,GWO-BPNN算法对激光熔覆层各项几何特征(稀释率、成形系数、润湿角)的预测与优化具有良好的准确性。结论GWO-BPNN算法预测整体预测趋势满足工程容差要求,可以为熔覆层质量的多维度优化提供量化依据,验证了该算法预测在工业场景中的实用性与科学性。 展开更多
关键词 激光熔覆 GWO-BPNN算法 几何特征 回归分析 决定系数
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基于改进CS-GWO算法的多无人机三维路径规划 认领 引用
5
作者 宋宇 赵桐 《长春工业大学学报》 CAS 2026年第2期147-152,共6页
随着无人机技术的迅速发展,多无人机协同任务在各个领域中引起了广泛关注。然而,在复杂环境下,实现多无人机协同避障并成功完成任务,但仍面临突出挑战。为了解决这一问题,提出一种基于结合布谷鸟搜索(CS)算法和灰狼优化(GWO)算法的多无... 随着无人机技术的迅速发展,多无人机协同任务在各个领域中引起了广泛关注。然而,在复杂环境下,实现多无人机协同避障并成功完成任务,但仍面临突出挑战。为了解决这一问题,提出一种基于结合布谷鸟搜索(CS)算法和灰狼优化(GWO)算法的多无人机协同避障路径规划方法。该方法利用GWO的全局搜索能力和CS的随机性,综合考虑了路径长度、飞行高度和路径平滑性等多个关键因素,设计了一个新的适应度函数,进而通过改进算法实现高效路径规划。根据仿真结果可以得出,所提出的方法有效地达成了多无人机协同避障并完成任务的目标,为多无人机系统的应用提供了新的研究思路和解决方案。 展开更多
关键词 无人机路径规划 三维避障 布谷鸟搜索算法 灰狼优化算法
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基于GWO-XGBoost模型的致密砂岩储层流体测井智能识别——以鄂尔多斯盆地洪德地区三叠系长8段为例 认领 引用 被引量：1
6
作者 薛博文 张兆辉 +2 位作者 张皎生 邹建栋 张闻亭 《岩性油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期111-121,共11页
针对传统测井解释方法在致密砂岩储层流体类型上识别精度低的问题,提出了一种基于测井曲线的GWO-XGBoost模型储层流体智能识别方法,并将该方法应用于鄂尔多斯盆地洪德地区三叠系长8段致密砂岩储层中。研究结果表明:①以鄂尔多斯盆地洪... 针对传统测井解释方法在致密砂岩储层流体类型上识别精度低的问题,提出了一种基于测井曲线的GWO-XGBoost模型储层流体智能识别方法,并将该方法应用于鄂尔多斯盆地洪德地区三叠系长8段致密砂岩储层中。研究结果表明:①以鄂尔多斯盆地洪德地区三叠系长8段实际试油数据为目标变量,经主成分分析法优选出声波、自然电位、密度、井径、中子、自然伽马、电阻率测井(AT20、AT60和AT90)等9条测井曲线作为特征参数,再通过灰狼优化算法(GWO)对XGBoost模型的关键超参数进行全局优化。②GWO-XGBoost模型对储层流体类型的识别准确率达到96.55%,相较于XGBoost、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模型,其识别精度分别提升了6.03%,6.89%和22.41%,展现出明显的优势。③实际单井应用中,GWO-XGBoost模型通过对多维测井响应特征的综合分析与非线性特征学习,能够有效解决人工解释中低阻油层与高阻水层易混淆的难题,该模型在复杂储层条件下具有较高的稳定性与可靠性,可为提高致密砂岩油气勘探开发效率提供技术支撑。 展开更多
关键词 XGBoost 灰太狼算法(GWO) 智能模型 储层流体识别 致密砂岩 非常规油气 三叠系 洪德地区 鄂尔多斯盆地
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基于GWO-BP算法的合成旅战场装备抢修任务排序研究 认领 引用
7
作者 曹腾 高鲁 叶广大 《指挥控制与仿真》 2026年第1期134-141,共8页
针对传统战场装备抢修任务排序模型缺乏自适应学习能力以及指标权重确定主观性、经验化等问题,提出基于GWO(灰狼优化算法)优化BP神经网络算法的智能决策模型。首先,从任务累迫性、资源匹配度和环境威胁度3个维度构建包含11项指标的任务... 针对传统战场装备抢修任务排序模型缺乏自适应学习能力以及指标权重确定主观性、经验化等问题,提出基于GWO(灰狼优化算法)优化BP神经网络算法的智能决策模型。首先,从任务累迫性、资源匹配度和环境威胁度3个维度构建包含11项指标的任务排序指标体系;其次,通过GWO算法优化BP神经网络的权值和阈值,避免陷入局部最优;最后,根据合成旅演训数据训练网络,获得最优模型。结果表明,GWO-BP模型较BP模型预测误差显著降低,能够实现抢修任务的精准排序,为合成旅战场装备抢修决策提供客观高效的解决方案。 展开更多
关键词 GWO优化算法 BP神经网络 合成旅 装备抢修任务 排序
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基于GWO融合BOA算法的无线传感器节能优化研究 认领 引用
8
作者 孔祥恒 顾佳晨 +1 位作者 葛伟 曹逸荣 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期184-187,192,共4页
节能设计通过降低传感器节点的能耗延长整个网络系统的生存周期,这对于需要长时间稳定运行的无线传感器网络来说至关重要。为实现上述目的,针对基于GWO融合BOA算法的无线传感器节能优化方法展开研究。结合GWO算法与BOA算法模型定义融合... 节能设计通过降低传感器节点的能耗延长整个网络系统的生存周期,这对于需要长时间稳定运行的无线传感器网络来说至关重要。为实现上述目的,针对基于GWO融合BOA算法的无线传感器节能优化方法展开研究。结合GWO算法与BOA算法模型定义融合方案,在此基础上,规划无线传感器网络的布局形式,实现融合GWO与BOA算法的无线传感器网络优化布置。确定传感器节点分簇模式,并根据节点轮询工作机制,计算循环参数,完成无线传感器节能方法的设计。实验结果表明,应用上述算法布置无线传感器网络,传感节点的存活时间明显延长,转发数据时所需占据的网络带宽也明显下降,符合网络节能的设计初衷。 展开更多
关键词 GWO算法 BOA算法 无线传感器 节能优化 节点分簇 轮询工作机制
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基于GWO-GOA算法的多参数洪峰流量计算公式的参数修正 认领 引用
9
作者 何灏川 陈春锦 《水电能源科学》 北大核心 2026年第7期13-18,共6页
针对早期《水文手册》数据陈旧、更新滞后,且按经验参数计算难以客观反映实际洪峰的问题,构建灰狼化蚱蜢优化算法(GWO-GOA),并将其应用于多参数洪峰计算公式的参数修正。针对GOA算法搜索范围广,但针对性不高等不足,植入GWO等级领导框架... 针对早期《水文手册》数据陈旧、更新滞后,且按经验参数计算难以客观反映实际洪峰的问题,构建灰狼化蚱蜢优化算法(GWO-GOA),并将其应用于多参数洪峰计算公式的参数修正。针对GOA算法搜索范围广,但针对性不高等不足,植入GWO等级领导框架、重构位置更新机制、引入椭圆衰减控制参数a,形成GWO-GOA算法;以8组基准函数对比验证GOA、GWO与GWO-GOA算法性能。以鲁北水文站为参照站,基于水文比拟与多参数洪峰公式构建双目标函数,采用GWO-GOA算法进行计算。GWO-GOA算法的收敛精度与速度均显著优于原算法,且有效抑制早熟。经GWO-GOA算法计算,得出多年平均洪峰流量Qm和参数C多、n最终取值,经一致性检验结果合理,表明参数校核方案可行。GWO-GOA兼具探索与开采优势,可为洪峰公式参数修正提供新途径。 展开更多
关键词 多参数洪峰计算公式 参数修正 GWO-GOA算法 优化算法比选
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GWO优化CNN的短电弧铣削电极损耗状态监测模型 认领 引用
10
作者 牛巧茹 周建平 +3 位作者 许燕 宋洁 范俊伟 连国禹 《机床与液压》 北大核心 2026年第7期119-124,共6页
在短电弧铣削加工过程中,电极损耗严重影响了加工精度和效率。为了实现对电极损耗状态的有效监测,提出一种基于灰狼寻优算法(GWO)与卷积神经网络(CNN)的智能监控模型。构建交互特征,对输入特征采用Min-Max标准化处理,对输出损耗量采用Z-... 在短电弧铣削加工过程中,电极损耗严重影响了加工精度和效率。为了实现对电极损耗状态的有效监测,提出一种基于灰狼寻优算法(GWO)与卷积神经网络(CNN)的智能监控模型。构建交互特征,对输入特征采用Min-Max标准化处理,对输出损耗量采用Z-score标准化处理,提升模型稳定性与泛化性能。通过构建包含特征交互层和多尺度卷积结构的CNN模型,结合GWO算法对网络超参数进行全局优化,实现电极磨损量的高精度预测。构建短电弧铣削工艺数据集,对钛合金铣削过程中电极损耗状态进行全面评估,筛选性能最优的组合模型,并与其他模型进行对比,验证所提方法的有效性。结果表明:该模型在综合性能上表现最优,R2达到97.9%,验证了所提方法的准确性和可行性。 展开更多
关键词 短电弧铣削 电极损耗 状态监测 灰狼优化(GWO)算法 卷积神经网络(CNN)
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微网用多堆燃料电池发电系统的GWO算法 认领 引用
11
作者 涂文特 周鸿旭 聂玉洁 《电池》 CAS 北大核心 2026年第4期923-931,共9页
在匹配较大电荷需求的质子交换膜燃料电池(PEMFC)微网发电系统中,多堆燃料电池系统之间的能量管理将影响燃料电池发电系统经济性及总成寿命。结合工程设计中两层级能量管理控制架构,以燃料电池系统健康状态和电网实际负荷情况为变化量,... 在匹配较大电荷需求的质子交换膜燃料电池(PEMFC)微网发电系统中,多堆燃料电池系统之间的能量管理将影响燃料电池发电系统经济性及总成寿命。结合工程设计中两层级能量管理控制架构,以燃料电池系统健康状态和电网实际负荷情况为变化量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法寻优的两层级规则化能量管理控制策略。以发电系统实时氢耗和储能电池寿命为优化目标,搭建目标函数模型,对比基于GWO算法的两层级规则式能量管理策略(EMS)、平均功率分配及链式功率跟随控制策略的优劣。采用GWO算法的EMS具有更好的氢耗和电池寿命,符合实际场景应用需求,在实际MW级用电负荷下,每年综合氢耗减少约1710 kg,电池衰减率相对原有状态减缓了约66%。 展开更多
关键词 多堆燃料电池系统 能量管理 微网发电 灰狼优化(GWO)算法
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基于PSO–GWO混合优化模糊神经网络的含磷钢终点磷含量预测 认领 引用
12
作者 蒋达伟 韩逸飞 +3 位作者 张兴淦 孙桂林 李杰 夏云进 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期250-259,共10页
针对转炉冶炼含磷钢终点磷含量波动大,易导致成品磷成分不稳定及合金化成本增加等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)混合策略的模糊神经网络(PSO–GWO–FNN)预测模型,以实现对终点磷含量的精准预测。该模型融合PSO的快... 针对转炉冶炼含磷钢终点磷含量波动大,易导致成品磷成分不稳定及合金化成本增加等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)混合策略的模糊神经网络(PSO–GWO–FNN)预测模型,以实现对终点磷含量的精准预测。该模型融合PSO的快速收敛特性与GWO的强全局搜索能力,对模糊神经网络(FNN)的隶属函数参数进行高效稳健的优化,提升模型对冶炼过程模糊不确定信息的自适应学习能力。实验结果表明:传统FNN模型在误差±0.015%范围内的命中率为78%,均方根误差为0.01147,决定系数R2为0.60;经PSO或GWO分别优化后,命中率均提高至81%,均方根误差分别为0.01138和0.01135,R2分别提升至0.62和0.63;而本文提出的PSO–GWO–FNN混合模型在相同误差范围内的命中率达84%,均方根误差降至0.01059,R2提升至0.70,各项预测精度指标均显著优于单一优化模型。本文研究可为含磷钢冶炼过程的终点磷含量精准控制提供可靠参考。 展开更多
关键词 转炉 含磷钢 磷预测 PSO–GWO 模糊神经网络 混合智能算法 参数优化 全局搜索
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基于GWO-BP神经网络在落区毁伤的预测研究 认领 引用
13
作者 叶琴 张坤 +1 位作者 刘栋 管龙 《计算机仿真》 2026年第1期82-86,共5页
针对某火箭一子级剩余推进剂未完全消耗,残骸在落区发生爆炸,造成落区安全问题,为实现落区安全可控,建立了落区毁伤预测的神经网络库,并结合灰狼优化算法具有全局搜索,快速收敛的特点,利用灰狼优化算法对BP神经网络进行优化,建立GWO-BP... 针对某火箭一子级剩余推进剂未完全消耗,残骸在落区发生爆炸,造成落区安全问题,为实现落区安全可控,建立了落区毁伤预测的神经网络库,并结合灰狼优化算法具有全局搜索,快速收敛的特点,利用灰狼优化算法对BP神经网络进行优化,建立GWO-BP寻优预测模型,通过GWO-BP寻优预测模型对火箭发射前诸元计算的推进剂加注量所对应的落区毁伤程度进行射前仿真预测,并与实际落区毁伤程度分析比对,表明该算法在发射前可以有效可靠地对一子级残骸爆炸引发的落区毁伤程度进行回归预测,从而在火箭发射前对推进剂加注量进行优化调整,尽可能将残骸爆炸给落区带来的影响降到最低。 展开更多
关键词 运载火箭 一子级落区 灰狼优化神经网络算法 毁伤预测
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基于IGWO-VINC的光伏发电多峰值MPPT 认领 引用
14
作者 贾莹 李永乐 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2026年第1期52-60,共9页
针对局部遮阴情况(PSC:Partial Shading Conditions)下光伏阵列输出功率呈现多峰值特征导致传统最大功率点跟踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)算法存在跟踪速度慢、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(GWO:Grey Wolf ... 针对局部遮阴情况(PSC:Partial Shading Conditions)下光伏阵列输出功率呈现多峰值特征导致传统最大功率点跟踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)算法存在跟踪速度慢、跟踪精度低等问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(GWO:Grey Wolf Optimizer)和变步长电导增量法(VINC:Variable step-size Incremental Conductance)相结合的复合算法。首先,通过分析峰值点对应电压位置,在灰狼优化算法中加入峰值电压初始化策略;其次,引入非线性收敛因子以提升灰狼优化算法的全局搜索能力。该复合算法先利用改进灰狼优化算法进行全局搜索,再切换至引入dP/dU的变步长电导增量法进行局部搜索。Matlab/Simulink仿真结果表明,所提复合算法在静态和动态局部遮阴情况下均能提升跟踪速度与精度,同时减小输出功率振荡幅度。 展开更多
关键词 光伏发电 局部遮阴情况 最大功率点跟踪 灰狼优化算法 电导增量法
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基于GWO-SSA混合算法的绳驱动蛇形臂结构优化设计 认领 引用
15
作者 夏楷捷 孙国瑞 汤腾飞 《轻工机械》 CAS 2026年第1期19-29,共11页
针对现有蛇形臂机器人尺度优化困难、单一元启发算法存在局限性等问题,课题组提出一种具有12自由度的绳驱动蛇形臂机器人及组合优化算法。采用具有2自由度(绕垂直轴旋转(Yaw)和绕横轴旋转(Pitch))的万向节关节结构,实现蛇形臂的灵活运动... 针对现有蛇形臂机器人尺度优化困难、单一元启发算法存在局限性等问题,课题组提出一种具有12自由度的绳驱动蛇形臂机器人及组合优化算法。采用具有2自由度(绕垂直轴旋转(Yaw)和绕横轴旋转(Pitch))的万向节关节结构,实现蛇形臂的灵活运动;基于D-H参数法与数值优化方法建立正/逆运动学模型,并利用蒙特卡洛法与网格搜索方法求解工作空间;提出融合灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)与麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的自适应混合优化策略,引入基于种群分布多样性的动态切换机制,以优化蛇形臂结构。研究结果表明:在受限工作场景下,蛇形臂可达工作空间体积提升了30%。课题组研制的绳驱动蛇形臂机器人结构轻便、模块化程度高,所提出的混合算法在收敛精度与稳定性方面均表现更优。 展开更多
关键词 蛇形臂机器人 万向节结构 绳驱动 工作空间 灰狼优化算法 麻雀搜索算法
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基于GWO-NSGA-Ⅱ混合算法的综合能源系统低碳优化调度 认领 引用 被引量：1
16
作者 黄文灏 《自动化应用》 2026年第1期187-192,共6页
为实现能源的高效利用,减少环境污染,推动能源系统的绿色发展,提出基于灰狼优化算法-非支配排序遗传算法Ⅱ(GWO-NSGA-Ⅱ)混合算法的综合能源系统(IES)低碳优化调度。首先,深入分析IES的低碳结构,揭示IES具备多主体协同运营的特点。然后... 为实现能源的高效利用,减少环境污染,推动能源系统的绿色发展,提出基于灰狼优化算法-非支配排序遗传算法Ⅱ(GWO-NSGA-Ⅱ)混合算法的综合能源系统(IES)低碳优化调度。首先,深入分析IES的低碳结构,揭示IES具备多主体协同运营的特点。然后,结合阶梯式碳交易机制,计算碳交易成本,并构建IES低碳优化调度模型。最后,应用GWO-NSGA-Ⅱ混合算法求解该模型,以实现IES的低碳优化调度目标。实验结果表明,应用该方法后,IES的碳排放量显著降低,调度效率大幅提升,经济成本也得到有效控制。该方法为IES的低碳优化调度提供了一种有效的解决方案,有助于推动能源系统的可持续发展。 展开更多
关键词 低碳调度 灰狼优化算法-非支配排序遗传算法Ⅱ 综合能源系统 调度优化 低碳排放 混合算法 阶梯式碳交易机制
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基于PGWO算法的移动机器人路径规划 认领 引用 被引量：13
17
作者 薛阳 倪大斌 +1 位作者 卢秋红 王馨玥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2025年第4期1395-1401,共7页
针对传统灰狼优化算法(GWO)在移动机器人路径规划任务中经常遭遇局部最优且收敛效率不尽如人意的困境,提出一种基于Piecewise混沌映射的改进灰狼优化算法(PGWO).PGWO算法首先采用Piecewise混沌映射初始化灰狼规模,提高种群分布的多样性... 针对传统灰狼优化算法(GWO)在移动机器人路径规划任务中经常遭遇局部最优且收敛效率不尽如人意的困境,提出一种基于Piecewise混沌映射的改进灰狼优化算法(PGWO).PGWO算法首先采用Piecewise混沌映射初始化灰狼规模,提高种群分布的多样性;其次将GWO算法中收敛因子a由线性调整为非线性控制参数,调整后的收敛因子a在早期迭代中迅速减少,提高全局搜索能力,避免陷入局部最优,同时在后期迭代中逐渐减少,增加局部搜索能力;最后将GWO算法中灰狼趋于猎物的位置更新公式采用基于步长欧氏距离的比例权重进行更新,以提高灰狼独立搜索能力.为了验证改进后算法性能,选取6个标准测试函数对PGWO算法与GWO算法,以及2个不同改进后的灰狼算法进行对比实验,结果表明PGWO算法有较好的收敛性和稳定性.将PGWO算法应用于3种不同复杂度的栅格地图中进行全局路径规划仿真对比实验,结果表明,PGWO算法相较于GWO算法在20×20,30×30,50×50的栅格地图中,最短路径分别缩短了22.09%,34.12%,47.75%. 展开更多
关键词 路径规划 GWO算法 Piecewise映射 标准测试函数 栅格地图
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基于GWO-XGBoost算法的流体识别——以陇东油田CX区长2储层为例 认领 引用 被引量：11
18
作者 陈家鑫 赵军龙 +3 位作者 崔文洁 金利睿 孙婧 张雨辰 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2025年第3期1115-1124,共10页
为解决低孔低渗储层流体识别困难及识别效率不高等问题,本文以陇东油田CX区长2储层为研究对象,综合文献调研以及试油试采资料,由于采用常规方法对研究区储层流体识别,效果较差,所以利用GWO-XGBoost模型在研究区储层展开流体识别工作.首... 为解决低孔低渗储层流体识别困难及识别效率不高等问题,本文以陇东油田CX区长2储层为研究对象,综合文献调研以及试油试采资料,由于采用常规方法对研究区储层流体识别,效果较差,所以利用GWO-XGBoost模型在研究区储层展开流体识别工作.首先通过GWO算法对XGBoost模型中提升器超参数(学习率、弱学习器数量)进行寻优,其次将寻优后的超参数输入到XGBoost模型中进行流体识别预测,最终输出储层流体识别结果.利用GWO-XGBoost模型对鄂尔多斯盆地陇东油田长2储层进行流体识别工作,选取XGBoost模型、RF神经网络、LSTM模型以及SVM模型与GWO-XGBoost模型进行对比研究,实验表明,GWO-XGBoost模型在研究区流体识别准确率达97.5%,准确度均高于其他四种模型,验证了该模型在研究区对于致密储层流体识别工作具有可靠性,并为低孔低渗储层流体识别提供了参考意义. 展开更多
关键词 XGBoost GWO算法 储层流体识别 长2储层 陇东油田
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GWO优化CNN-BiLSTM-Attenion的轴承剩余寿命预测方法 认领 引用 被引量：20
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作者 李敬一 苏翔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第2期321-332,共12页
滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来... 滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。 展开更多
关键词 灰狼优化(GWO)算法 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 自注意力机制 剩余使用寿命预测
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基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法 认领 引用 被引量：1
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作者 刘树鑫 刘丙泽 +3 位作者 邢朝建 明欣 周厚霖 吕先锋 《电器与能效管理技术》 2025年第1期14-22,共9页
针对直流故障电弧在不同工况下识别准确率不高的问题,提出基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)对多负载工况下的直流电弧进行故障诊断。首先,应用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN),对参考高铁站混合负载得... 针对直流故障电弧在不同工况下识别准确率不高的问题,提出基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)对多负载工况下的直流电弧进行故障诊断。首先,应用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN),对参考高铁站混合负载得到的不同工况下直流电弧电流信号进行本征模态函数(IMF)分解。其次,进行筛选得到相关分量,结合多尺度排列熵(MPE)构造特征向量。最后,针对诊断模型的收敛速度较慢及模型倾向于陷入局部最优解的问题,应用GWO算法优化的LSSVM模型进行故障状态的识别。实验结果表明,准确率达到98.33%。通过与其他算法对比,证实所提方法的高效性。 展开更多
关键词 直流故障电弧 多尺度排列熵 灰狼优化算法 故障诊断
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