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31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：
基于SCSSA-SVMD-MCKD的强噪声干扰下微弱故障识别策略 认领 引用 被引量：1
1
作者 穆加彩 王中杰 张振东 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第8期1665-1674,共10页
汽车轮毂轴承在实际工作过程中,由于经常受到启停、变速等复杂工况的影响,极易引起故障,并且在轮毂轴承传动过程中还会伴有噪声的干扰,对故障点的定位造成不利影响。针对上述问题,提出了一种基于融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCS... 汽车轮毂轴承在实际工作过程中,由于经常受到启停、变速等复杂工况的影响,极易引起故障,并且在轮毂轴承传动过程中还会伴有噪声的干扰,对故障点的定位造成不利影响。针对上述问题,提出了一种基于融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)优化逐次变分模态分解(SVMD)和最大相关峭度反卷积(MCKD)的汽车轮毂轴承故障诊断方法。首先,采用了SCSSA对SVMD中的平衡参数α进行寻优,以最小包络熵为适应性函数,得到了SVMD的最优分解参数,并对目标信号进行了分解,得到了一系列固有模态分量;利用峭度值和相关系数法则,通过选取目标分量进行了重构;然后,再以最小包络熵为适应性函数,优化了MCKD算法的参数,得到了最优的滤波器长度L、移位数M和冲击周期T的值;最后,对重构后的信号进行了最大相关峭度解卷积处理,凸显了故障特征;同时,将其与融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化变分模态分解和最大相关峭度反卷积(SCSSA-VMD-MCKD)法进行了对比分析。研究结果表明:采用该方法处理后的信号信噪比较对比方法提高了1.91,均方根误差降低了0.024,增强了信号的有效性和鲁棒性;采用该方法能有效抑制噪声干扰,消除了噪声影响,显著增强了信号的周期冲击特性、故障特征频率及其倍频,从而完成了汽车轴承在强噪声干扰下的微弱故障诊断。该方法可为强噪声干扰下的旋转机械故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 旋转机械 汽车轮毂轴承 微弱故障 轴承故障诊断 融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 逐次变分模态分解 最大相关峭度反卷积
暂未订购 下载PDF
基于改进SSA−BP神经网络的矿井风量预测 认领 引用
2
作者 刘永立 荆凯 +2 位作者 王振锁 张朋鑫 王瑞 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2026年第6期103-109,160,共7页
针对矿井通风系统风量高精度预测问题,构建了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络模型(ISSA−BP),即采用融合柯西变异和反向学习机制的ISSA对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,以减弱随机初始化参数对训练结果的干扰,提... 针对矿井通风系统风量高精度预测问题,构建了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络模型(ISSA−BP),即采用融合柯西变异和反向学习机制的ISSA对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,以减弱随机初始化参数对训练结果的干扰,提升模型在处理复杂风量时序数据时的收敛稳定性、寻优精度和非线性拟合能力。对比实验结果表明,ISSA−BP模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)分别为0.75 m3/s,6.2%,0.98 m6/s2和0.98 m3/s,拟合度R2为0.98,优于长短期记忆(LSTM)、BP、粒子群优化(PSO)−BP和麻雀搜索算法(SSA)−BP模型。消融实验结果表明:SSA−BP模型引入反向学习机制后,其MAE,MAPE,MSE,RMSE分别由2.08 m3/s,8.9%,10.37 m6/s2,3.22 m3/s降至1.96 m3/s,8.2%,9.85 m6/s2和3.08 m3/s,引入柯西变异机制后各指标分别降至1.48 m3/s,7.3%,5.95 m6/s2和2.44 m3/s,融合2种机制后预测误差进一步降低,说明二者协同作用能够进一步提高模型的预测精度与稳定性。 展开更多
关键词 矿井通风 风量预测 BP神经网络 改进麻雀搜索算法 柯西变异策略 反向学习机制
暂未订购 下载PDF
多策略改进 SSA 优化 LSTM 网络的短期光伏发电功率预测 认领 引用 被引量：3
3
作者 王玲芝 李晨阳 +1 位作者 李程 刘婧 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第8期1356-1366,共11页
为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法(multi strategy improved sparrow search algorithm,MSISSA)优化长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的预测模型。首先,采用Logistic-Sine-Cosine混沌映射对... 为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法(multi strategy improved sparrow search algorithm,MSISSA)优化长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的预测模型。首先,采用Logistic-Sine-Cosine混沌映射对麻雀种群初始化进行改进,增加初始种群的均匀性和遍历性。然后,针对在使用麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化LSTM网络时陷入局部最优及精度不足的问题,利用鱼鹰捕食策略、Levy飞行策略和柯西变异策略优化种群中麻雀的位置。最后,通过MSISSA优化得到LSTM网络的最优隐含层节点数、训练次数和学习率。实验证明,该模型比LSTM、GWO(grey wolf optimizer)-LSTM、WOA(whale optimization algorithm)-LSTM和SSA-LSTM模型具有更高的预测精度,尤其在阴天和雨天。该模型有助于电网稳定运行和电力系统调度,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 光伏功率预测 麻雀搜索算法 混合混沌映射 鱼鹰捕食策略 Levy飞行策略 柯西变异策略 长短时记忆
暂未订购 下载PDF
多策略改进的鱼鹰优化算法及其应用 认领 引用 被引量：7
4
作者 李奕轩 田云娜 王凯欣 《计算机技术与发展》 2025年第1期132-139,共8页
针对鱼鹰优化算法存在全局搜索能力不足、探索与开发不平衡以及易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合改进的鱼鹰优化算法。首先,在探索阶段引入分种群螺旋振荡策略,提高算法的全局搜索能力和寻优精度;其次,在开发阶段引入基于动态... 针对鱼鹰优化算法存在全局搜索能力不足、探索与开发不平衡以及易陷入局部最优的问题,提出一种多策略融合改进的鱼鹰优化算法。首先,在探索阶段引入分种群螺旋振荡策略,提高算法的全局搜索能力和寻优精度;其次,在开发阶段引入基于动态因子调整的莱维飞行策略,提高搜索个体跳出局部最优的能力,平衡算法的探索与开发;最后,利用多差分柯西突变策略提高种群的多样性,强化算法跳出局部最优的能力,同时提升算法的收敛速度。将该算法与7种优化算法在30个CEC2017测试函数、12个CEC2022测试函数上进行实验对比,并使用Wilcoxon秩和检验与Friedman检验进行统计测试。实验结果表明,该算法在CEC2017测试函数集、CEC2022测试函数集上Friedman平均排名均为第一。与原算法和其他6个对比算法相比,该算法在寻优精度、收敛速度以及稳定性方面表现优异。通过求解3个实例约束优化问题,验证了该算法能有效解决实际优化问题。 展开更多
关键词 鱼鹰优化算法 螺旋振荡 莱维飞行 差分变异 柯西突变
暂未订购 下载PDF
基于改进麻雀搜索优化认知车载网络频谱分配 认领 引用
5
作者 张宇 杨关 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期110-118,175,共9页
5G时代的到来使得车载无线网络能够更智能、更快速地实现人、车、物间的通信互联,从而增强车辆行驶安全预警、快速媒体接入,提升行车体验。针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的不足,提出基于改进麻雀搜索算法的频谱分配算法... 5G时代的到来使得车载无线网络能够更智能、更快速地实现人、车、物间的通信互联,从而增强车辆行驶安全预警、快速媒体接入,提升行车体验。针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的不足,提出基于改进麻雀搜索算法的频谱分配算法。结合折射反向学习机制进行种群初始化,提高种群多样性,以正余弦优化、惯性权重以及柯西混沌变异机制提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和速度;将频谱分配变量映射为麻雀个体的位置信息,并以网络吞吐量和接入公平性作为评估麻雀位置优劣的适应度函数,利用改进麻雀搜索算法对频谱分配方案迭代寻优。数值仿真结果表明,改进算法不仅能够更快地得到频谱分配方案,而且车载用户收益更高,还可以保障分配公平性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 正余弦优化 柯西变异 认知车载网络 频谱分配
暂未订购 下载PDF
融合多策略改进的麻雀搜索算法及其在疾病预测中的应用 认领 引用 被引量：2
6
作者 王婷 孙金泽 +1 位作者 赵倩 荆长强 《计算机系统应用》 2025年第4期239-247,共9页
针对麻雀搜索算法SSA求解问题时收敛较快,容易陷入局部最优解的问题,本文提出一种融合多策略改进的麻雀搜索算法LCSSA.首先通过采用非线性递减权重和Levy飞行策略共同改进发现者位置更新公式以提高算法的全局搜索能力与及时跳出局部最... 针对麻雀搜索算法SSA求解问题时收敛较快,容易陷入局部最优解的问题,本文提出一种融合多策略改进的麻雀搜索算法LCSSA.首先通过采用非线性递减权重和Levy飞行策略共同改进发现者位置更新公式以提高算法的全局搜索能力与及时跳出局部最优解的能力;其次,通过引入柯西变异对跟随者位置更新,即对最优解进行更新扰动.本文选取4个对比算法在12个标准基准函数上进行对比实验验证.实验结果表明,改进后的算法在收敛速度以及稳定性方面取得了有效性的提升.将LCSSA应用于疾病预测中,算法在4种慢性疾病数据集中表现较好,与对比算法相比具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 LSSVM模型 疾病诊断 Levy飞行 柯西变异
暂未订购 下载PDF
基于OCSSA优化VMD的滚动轴承故障诊断方法 认领 引用
7
作者 高先磊 赵佰亭 贾晓芬 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2025年第6期41-47,共7页
目的为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和故障诊断准确率低等问题,提出了基于优化麻雀搜索算法,即变分模态分解的方法,高效提取滚动轴承故障特征。方法首先,将麻雀搜索算法改进为融合鱼鹰和柯西变异的麻雀搜索算法(Osprey-Cauchy-Spar... 目的为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和故障诊断准确率低等问题,提出了基于优化麻雀搜索算法,即变分模态分解的方法,高效提取滚动轴承故障特征。方法首先,将麻雀搜索算法改进为融合鱼鹰和柯西变异的麻雀搜索算法(Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm,OCSSA);其次,利用OCSSA优化VMD(Variational Mode Decomposition)参数来对轴承信号进行分解;最后,将特征向量作为卷积神经网络-双向长短记忆网络(CNN-BiLSTM)的输入,进行了滚动轴承故障类型的识别。结果实验结果表明:基于OCSSA-VMD特征提取的诊断模型的故障诊断准确率为99.333%,与麻雀搜索算法-VMD、灰狼优化算法-VMD、粒子群优化算法-VMD、传统VMD特征提取方法相比,故障诊断准确率分别提高了3.666%、5%、6.667%、9%。结论该方法充分地提取了故障特征,大大提高了故障诊断准确率。 展开更多
关键词 轴承故障 特征提取 融合鱼鹰和柯西变异的麻雀搜索算法 CNN-BiLSTM
暂未订购 下载PDF
基于改进MCKD-VMD的滚动轴承故障信号提取 认领 引用
8
作者 张爱彬 祁文哲 《机械工程与自动化》 2025年第5期148-150,共3页
为了在强噪声环境背景下有效地提取到滚动轴承微弱故障特征信号并且能够准确地诊断出故障结果,提出了OCSSA算法和MCKD、VMD算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,在轴承故障的基础上为了模拟强背景噪声环境加随机白噪声,得到包络谱图;随... 为了在强噪声环境背景下有效地提取到滚动轴承微弱故障特征信号并且能够准确地诊断出故障结果,提出了OCSSA算法和MCKD、VMD算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,在轴承故障的基础上为了模拟强背景噪声环境加随机白噪声,得到包络谱图;随后,利用OCSSA算法优化MCKD算法和VMD算法的参数,利用参数优化后的VMD对原始信号进行分解,利用IMF与原始信号的相关系数对部分IMF分量进行重构;再次,得到轴承故障频率特征;最后对通过理论计算得到的轴承故障频率与从包络谱图中得到的轴承故障频率进行对比,结果表明:包络谱图中轴承故障频率与理论计算得到的轴承故障频率基本保持一致,所以利用该方法能准确地诊断出故障类型。 展开更多
关键词 故障诊断 融合鱼鹰和柯西变异的麻雀算法 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 特征提取
暂未订购 下载PDF
自适应变异麻雀搜索优化算法 认领 引用 被引量：42
9
作者 唐延强 李成海 +2 位作者 宋亚飞 陈晨 曹波 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期681-692,共12页
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展... 针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展局部搜索能力,使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索;最后,提出探索者-跟随者数量自适应调整策略,利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力,提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证,实验结果表明:所提算法与其他算法相比,寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 猫映射混沌 柯西变异 Tent混沌 自适应调整策略
暂未订购 下载PDF
融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 认领 引用 被引量：97
10
作者 李爱莲 全凌翔 +1 位作者 崔桂梅 解韶峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期91-99,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性... 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异
暂未订购 下载PDF
多策略改进的蜣螂优化算法 认领 引用 被引量：20
11
作者 匡鑫 阳波 +3 位作者 马华 唐文胜 肖宏峰 陈灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期119-136,共18页
针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 混沌反向学习 黄金正弦 麻雀搜索算法 柯西-高斯变异
暂未订购 下载PDF
融合多策略的改进麻雀搜索算法 认领 引用 被引量：19
12
作者 张晓萌 张艳珠 +2 位作者 刘禄 张硕 熊夫睿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1086-1091,1117,共6页
针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采... 针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采用多样性变异处理,引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动,提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试,测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值,有更好的平均值和标准差,表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上,进一步验证了改进策略的有效性和可行性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 正弦搜索策略 聚集度 柯西变异
暂未订购 下载PDF
一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络覆盖优化研究 认领 引用 被引量：42
13
作者 王振东 汪嘉宝 李大海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期818-828,共11页
为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出了一种增强型的麻雀搜索算法。首先引入非线性收敛因子,平衡算法全局寻优和局部探索能力,然后将自适应τ分布的柯西变异算子融入到麻雀搜索算法,使麻雀个体受局部极值点约束力下降,快速跳... 为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出了一种增强型的麻雀搜索算法。首先引入非线性收敛因子,平衡算法全局寻优和局部探索能力,然后将自适应τ分布的柯西变异算子融入到麻雀搜索算法,使麻雀个体受局部极值点约束力下降,快速跳出局部最优,最后采用一种新颖的越界处理方法,更加合理的处理麻雀个体越界重定位问题。将该算法应用到无线传感器网络覆盖优化中,结果表明该算法提高了网络覆盖率,有效减少了节点冗余,优化节点分布更加均匀。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖优化 麻雀搜索算法 非线性收敛因子 柯西变异算子 越界处理
暂未订购 下载PDF
基于ISSA-LSSVM模型的短期电力负荷预测 认领 引用 被引量：15
14
作者 胡林静 郭朝泽 王景帅 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第23期9916-9922,共7页
精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)预测... 精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)预测模型ISSA-LSSVM。麻雀搜索算法的改进过程首先采用Sobol序列产生初始种群,提高初始解质量;其次通过结合锦标赛排序算法避免原算法由于后期种群数量减少导致的种群多样性下降问题;最后引入柯西-高斯双变异提高算法全局搜索能力与重点区域搜索能力,帮助算法跳出局部限制。最后通过实际民用负荷数据对ISSA-LSSVM预测模型进行验证,结果表明ISSA-LSSVM模型的预测精度更高,预测结果更稳定。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Sobol序列 锦标赛算法 柯西变异 高斯变异 负荷预测
暂未订购 下载PDF
融合禁忌搜索的SSA算法及其路径规划的应用 认领 引用 被引量：16
15
作者 欧阳城添 唐风 朱东林 《电子测量技术》 北大核心 2022年第22期32-40,共9页
针对麻雀搜索算法易陷入局部最优解、收敛精度不足等问题,提出一种融合禁忌算法思想的改进麻雀搜索算法。首先,采用拉丁超立方抽样初始化种群,保证初始空间解分布更均匀;其次,对R2<ST时引入时变柯西变异算子对发现者搜索策略进行... 针对麻雀搜索算法易陷入局部最优解、收敛精度不足等问题,提出一种融合禁忌算法思想的改进麻雀搜索算法。首先,采用拉丁超立方抽样初始化种群,保证初始空间解分布更均匀;其次,对R2<ST时引入时变柯西变异算子对发现者搜索策略进行优化;最后,在麻雀搜索算法后期收敛到一定程度时引入禁忌搜索思想,能够有效地避免算法陷入局部最优解。通过测试函数与其他算法进行仿真对比,证明该改进算法在收敛精度与速度都有极大的提升,并将其应用于移动机器人路径规划问题中,实验结果证实了在路径规划领域内的可行性与有效性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 拉丁超立方抽样 柯西变异算子 禁忌搜索算法 路径规划
暂未订购 下载PDF
基于RBFNN-ISSA的特大跨径悬索桥有限元模型修正 认领 引用 被引量：10
16
作者 王祺顺 何维 +2 位作者 吴欣 郭伟奇 雷顺成 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期155-167,共13页
针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首... 针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首先,基于桥梁图纸数据采用通用有限元软件建立一座大跨悬索桥的初始有限元模型,并根据拉丁超立方抽样原则生成子结构材料参数-结构响应的训练样本,通过RBF神经网络和子结构模拟方法对初始有限元模型进行解构重组和样本学习,拟合关于材料参数-结构响应的代理模型。其次,建立考虑主梁挠度和模态频率误差最小的有限元模型参数修正数学优化模型,采用Tent混沌映射及黄金正弦策略改进标准麻雀搜索算法,引入柯西分布函数和贪心保留策略对每一代麻雀种群进行扰动,以用于求解联合静、动力特征的有限元模型修正数学优化问题。最后,以杭瑞高速洞庭湖大桥为工程背景,进行了悬索桥荷载试验,利用实测桥梁响应数据验证了该方法的可行性。研究结果表明:基于RBF神经网络与子结构法的模型修正方法,可以建立拟合精度较高的悬索桥结构代理模型;基于子结构RBF神经网络与改进麻雀搜索算法修正后的有限元模型相较于整体RBF神经网络、支持向量机和Kriging模型,大幅提升了对于实际结构的模拟精度,与实测数据相比,修正前后有限元模型在两级静力加载工况下13个有效测点挠度的平均相对误差降低了25%以上,前8阶模态频率的平均相对误差由-6.83%降至-2.38%,MAC值结果表明修正后模型能够准确地反映出大桥的实际振动状态,有效改善了初始有限元模型计算失真的情况;此外,基于混合策略改进后的麻雀搜索算法对于有限元模型修正参数的寻优具有更佳的收敛效率和稳定性。 展开更多
关键词 桥梁工程 有限元模型修正 改进麻雀搜索算法(ISSA) 悬索桥 径向基神经网络(RBFNN) 柯西变异策略
暂未订购 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法的照明控制优化 认领 引用 被引量：17
17
作者 张玉杰 王帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期835-841,共7页
针对当前照明环境存在能耗浪费严重的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(P-SSA)的照明控制优化方法。首先为增加初始种群的多样性、避免早熟收敛和增强寻优能力,对SSA引入Logistic混沌初始化、柯西变异及历史最优位置的记忆功能;然后... 针对当前照明环境存在能耗浪费严重的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(P-SSA)的照明控制优化方法。首先为增加初始种群的多样性、避免早熟收敛和增强寻优能力,对SSA引入Logistic混沌初始化、柯西变异及历史最优位置的记忆功能;然后综合考虑光环境中人员存在状态、天然光分布及多灯具之间的耦合作用建立适应度函数,并使用DIALux evo专业照明仿真软件获取人工光照度传递矩阵和天然光照度分布;最后对改进的SSA进行性能验证,并使用多个优化算法进行调光系数组合寻优的实验。实验结果表明,相较于粒子群优化算法(PSO)、算术优化算法(AOA)等,基于P-SSA的照明控制优化方法可以快速并精确地找到最优调光系数的组合,并实现满足舒适性为前提下的最大化节能性要求。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 柯西变异 照明控制 节能照明 舒适照明
暂未订购 下载PDF
一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划 认领 引用 被引量：6
18
作者 符强 江伟 +1 位作者 纪元法 任风华 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第31期13833-13845,共13页
针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索(enhanced modified sparrow search algorithm,EMSSA)用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随... 针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索(enhanced modified sparrow search algorithm,EMSSA)用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。其次在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。然后通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA寻优精度提升了4.11%,相较于SSA提升了9.51%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Logistic-tent混沌策略 高斯-柯西变异 自适应调整 无人机航迹规划
暂未订购 下载PDF
针对短时交通流预测的ISSA-SVR模型 认领 引用 被引量：5
19
作者 叶得学 韩如冰 颜鲁合 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期608-617,共10页
为提高短时交通流的预测精度,提出一种改进麻雀搜索算法优化支持向量回归的预测模型。为解决麻雀搜索算法收敛慢、易陷入局部最优的不足,结合反向学习和中心游移进行种群初始化;引入分段惯性权重和蝴蝶优化算法改进发现者更新,扩展迭代... 为提高短时交通流的预测精度,提出一种改进麻雀搜索算法优化支持向量回归的预测模型。为解决麻雀搜索算法收敛慢、易陷入局部最优的不足,结合反向学习和中心游移进行种群初始化;引入分段惯性权重和蝴蝶优化算法改进发现者更新,扩展迭代早期的全局搜索范围和寻优能力;利用柯西变异追随者更新机制提高迭代后期的局部开发能力和收敛速度;设计自适应警戒者更新均衡搜索和开发过程。应用改进麻雀搜索算法优化支持向量回归模型,构建短时交通流预测模型HMSSSA-SVR。实验结果表明,改进模型的泛化能力更好,预测误差更低,能够对短时交通流实现精确预测。 展开更多
关键词 交通流预测 智能交通 麻雀搜索算法 支持向量回归 反向学习 蝴蝶优化算法 柯西变异
暂未订购 下载PDF
改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题 认领 引用 被引量：22
20
作者 杨小琴 朱玉全 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1441-1450,共10页
为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提... 为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。 展开更多
关键词 配送中心选址 麻雀搜索算法 正余弦优化 柯西混沌变异 均匀化Logistic映射 配送效率 种群多样性
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