检索结果-内蒙古大学图书馆

农业装备与车辆工程 2024年第10期62卷 129-134页

作者：丁国荣天水市麦积区普查调查中心甘肃天水741020

为应对滚动轴承故障诊断中特征提取较难和故障类型识别准确率偏低等问题,提出一种基于逐次变分模态分解(SVMD)与分形维数(FD)结合算术优化算法(AOA)优化深度极限学习机(DELM)的轴承故障诊断方法。通过SVMD对轴承原始振动信号进行多尺度... 详细信息

为应对滚动轴承故障诊断中特征提取较难和故障类型识别准确率偏低等问题,提出一种基于逐次变分模态分解(SVMD)与分形维数(FD)结合算术优化算法(AOA)优化深度极限学习机(DELM)的轴承故障诊断方法。通过SVMD对轴承原始振动信号进行多尺度分解,得到一系列固有模态分量(IMFs);计算不同状态下各个IMF分量的FD,归一化后作为故障特征向量;利用AOA-DELM模型实现轴承的故障诊断。采用美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集作为实验数据进行实验验证,结果表明,所提方法在滚动轴承故障诊断中具有优越性,识别准确率可达98.80%。

关键词：轴承故障分类逐次变分模态分解深度极限学习机算术优化算法

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基于GTO优化的VMD-CNN-GRU光伏发电功率预测

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邵阳学院学报（自然科学版） 2024年第4期21卷 21-29页

作者：陈晓萌朱宗玖徐圆圆安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001 阳光电源股份有限公司安徽合肥231200

精确地预测光伏发电功率是保证电力系统稳定运行的关键。为改善光伏发电功率的预测的准确性,通过引入人工大猩猩部队优化(artificial gorilla troops optimizer,GTO)算法和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),提出了一... 详细信息

精确地预测光伏发电功率是保证电力系统稳定运行的关键。为改善光伏发电功率的预测的准确性,通过引入人工大猩猩部队优化(artificial gorilla troops optimizer,GTO)算法和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的组合预测模型(GTO-VMD-CNN-GRU)。研究基于皮尔逊相关系数的气象特征量提取方法,获取特征重要性并作为模型输入,针对VMD和模型参数手动设置的复杂性和不确定性,利用GTO对变分模态分解数量和惩罚因子进行寻优来确定最优组合,并对CNN-GRU模型主要超参数进行寻优。对光伏输出功率的预测进行分析,结果表明,GTO-VMD-CNN-GRU预测模型能有效提升光伏输出功率预测精度,再通过与其他4种方法的预测效果比较,发现所提方法各项误差指标表现最好,因此,优化后的模型可靠性更强。

关键词：门控循环单元变分模态分解算术优化算法光伏发电功率预测

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QoE驱动的SDN网络高可用传输框架

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计算机与现代化 2023年第11期 62-68,74页

作者：陈晨庄毅高增南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210000

针对复杂环境下单路传输可用性低且路径切换代价高的问题,本文提出一种用于高可用性传输服务的QoE驱动和SDN辅助MPTCP路径切换方案(QoE-driven and SDN-assisted MPTCP Path switching Scheme,QESMPS)。首先根据SDN架构下数据平面节点... 详细信息

针对复杂环境下单路传输可用性低且路径切换代价高的问题,本文提出一种用于高可用性传输服务的QoE驱动和SDN辅助MPTCP路径切换方案(QoE-driven and SDN-assisted MPTCP Path switching Scheme,QESMPS)。首先根据SDN架构下数据平面节点的介数中心性构建具有路径不相交的路径规划模型。其次采用双阶段策略分别执行带宽补偿与路径切换,加快传输受阻路径上子流的转移,实现以较低的吞吐量完成路径切换。最后,将Levy飞行引入到AOA模型更新中,防止算法过早收敛,增强跳出局部最优的能力,从而保证算法在对子流路径权重进行优化时达到最优。实验结果表明,本文提出的方法在执行子流路径切换时具有吞吐量波动范围更小、延迟更低以及抖动更小的优势。此外,改进AOA算法在计算最优权值向量时可获得更高的收敛效率。

关键词：软件定义网络 QoE 多路传输带宽补偿算术优化算法

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基于改进AOA的联合采购与配送问题研究

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武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2024年第3期46卷 467-473页

作者：吴锋艳韩凌张世强李彬李婷王林国网湖北省电力有限公司物资公司(国网湖北招标有限公司) 湖北武汉430014 华中科技大学管理学院湖北武汉430074

针对算术优化算法(AOA)个体信息利用率较低和容易陷入局部最优的缺点,采用信息交换策略并结合正余弦(SCA)算法,设计了基于SCA的改进算术优化算法(EAOA),以提高AOA算法的寻优能力。采用标准测试函数测试EAOA的性能,结果表明EAOA比遗传算... 详细信息

针对算术优化算法(AOA)个体信息利用率较低和容易陷入局部最优的缺点,采用信息交换策略并结合正余弦(SCA)算法,设计了基于SCA的改进算术优化算法(EAOA),以提高AOA算法的寻优能力。采用标准测试函数测试EAOA的性能,结果表明EAOA比遗传算法、差分进化算法和标准AOA更有效。针对大规模联合采购与配送协同优化问题的求解,EAOA比遗传算法、差分进化算法和标准AOA得到的总成本更低。

关键词：联合采购与配送算术优化算法正余弦算法差分进化算法遗传算法

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求解工程优化问题的多种智能优化算法仿真

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计算机仿真 2024年第5期41卷 372-377,454页

作者：张金钱王先鹏孔凡康曾勇中国航天科工集团贵州航天凯山石油仪器有限公司贵州贵阳550025

探究新型优化算法的寻优性能和工程优化问题求解能力,选取6种智能算法:天鹰优化器(AO)、算术优化算法(AOA)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)、人工大猩猩部队优化器(GTO)、饥饿游戏搜索算法(HGS)、野马优化器(WHO),对其进行仿真对比。首先阐述... 详细信息

探究新型优化算法的寻优性能和工程优化问题求解能力,选取6种智能算法:天鹰优化器(AO)、算术优化算法(AOA)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)、人工大猩猩部队优化器(GTO)、饥饿游戏搜索算法(HGS)、野马优化器(WHO),对其进行仿真对比。首先阐述新型算法的主体框架;然后,选取6个基准测试函数并测试其寻优性能;最后,用其求解2种典型的工程优化问题,并且分析其改进方向和应用前景。对于测试函数的仿真结果分析,GTO算法的寻优能力最强,多次获取测试函数理论值,且运行时间较短;在工程优化问题的仿真中,GTO算法与WHO算法的寻优能力较为突出,寻优时间短,可靠性高。

关键词：天鹰优化器算术优化算法非洲秃鹫优化算法人工大猩猩部队优化器饥饿游戏搜索算法野马优化器

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基于IAOA-SVM模型结构时变可靠性研究

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安徽理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 7-14页

作者：郑建校张小康王亮亮张锦华西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 陕西省科学技术厅陕西省纳米材料与技术重点实验室陕西西安710055

目的为有效解决使用传统代理模型进行结构时变可靠性研究中存在流程复杂、计算效率低等问题。方法提出以改进算术优化算法(Improved Arithmetic Optimization Algorithm,IAOA)优化支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)进行时变... 详细信息

目的为有效解决使用传统代理模型进行结构时变可靠性研究中存在流程复杂、计算效率低等问题。方法提出以改进算术优化算法(Improved Arithmetic Optimization Algorithm,IAOA)优化支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)进行时变可靠性研究的方法,结合IAOA-SVM模型和极值理论,以某塔式起重机回转支承为研究对象,对其进行动态确定性分析获取样本数据,建立IAOA-SVM可靠性模型,采用蒙特卡洛法求解得到其可靠度结果,并与EKM和ERSM算法对比分析其仿真精度和效率。结果当回转支承径向变形许用值为0.278×10^(-3)m时,采用蒙特卡洛法求解得到其可靠度为99.68%,IAOA-SVM模型相比EKM和ERSM方法仿真效率有所提升,建模精度分别提高了10.42%和9.23%。结论IAOA-SVM方法在建模和仿真精度与效率方面具有较明显的优势,IAOA-SVM方法为求解机构时变可靠度难题提供了一种新的解决思路。

关键词：时变可靠性支持向量机算术优化算法回转支承

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基于AOA-LSTM方法工业机器人轴承剩余使用寿命预测

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现代工业经济和信息化 2024年第5期14卷 263-265页

作者：王晋虎新乡职业技术学院数控技术学院河南新乡453000

为了提高工业机器人运行过程中振动控制精度,设计了一种基于算数优化算法(AOA)改进长短时记忆网络(LSTM)方法工业机器人轴承剩余使用寿命预测方法,并采用RMSE和MAE指标对预测模型进行评估。研究结果表明:损失曲线随着迭代次数增加趋于稳... 详细信息

为了提高工业机器人运行过程中振动控制精度,设计了一种基于算数优化算法(AOA)改进长短时记忆网络(LSTM)方法工业机器人轴承剩余使用寿命预测方法,并采用RMSE和MAE指标对预测模型进行评估。研究结果表明:损失曲线随着迭代次数增加趋于稳定,评估证明方法取得较好的预测结果。AOA-LSTM与实际值预测结果拟合度更高,较小的预测误差证明了方法的有效性。该方法有助于提高工业机器人轴承的使用效率,为后续整机性能测试奠定基础。

关键词：工业机器人轴承剩余使用寿命算术优化算法长短时记忆网络

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基于VMD-AOA-GRU的超短期风向预测

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自动化应用 2023年第3期64卷 66-70页

作者：张瀚满丹丹王航华北水利水电大学电气工程学院河南郑州450011

风向的精准预测对风资源的高效利用和风电机组的安全运行具有重大意义。为此,本文提出一种基于VMD-AOA-GRU的超短期风向预测方法。利用变分模态分解(VMD)算法将历史风向数据分解为不同频率的信息,然后采用GRU算法构建基于分解序列的预... 详细信息

风向的精准预测对风资源的高效利用和风电机组的安全运行具有重大意义。为此,本文提出一种基于VMD-AOA-GRU的超短期风向预测方法。利用变分模态分解(VMD)算法将历史风向数据分解为不同频率的信息,然后采用GRU算法构建基于分解序列的预测模型;利用收敛速度快、精度高的AOA算法,逐个求解已分解序列的最优时间窗口长度和GRU预测模型的超参数,最后重构各分解序列的预测结果,并得到最终预测结果。通过与其它算法预测结果的对比分析,证明了本文所提方法的可行性。

关键词：变分模态分解算术优化算法 GRU模型风向超短期预测

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基于改进AOA算法优化DBN-ELM的轴承故障诊断研究

基于改进AOA算法优化DBN-ELM的轴承故障诊断研究

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第十五届全国振动理论及应用学术会议（NVTA2023）

作者：陈奇张锋毛艺源陈彦豆乐肖强华侨大学机电及自动化学院

针对算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)初始化阶段种群多样性不足,迭代阶段速度慢、易陷入局部最优解,以及深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)依据经验设置网络结构无法发挥最佳性能的问题,本文提出一种多策略... 详细信息

针对算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)初始化阶段种群多样性不足,迭代阶段速度慢、易陷入局部最优解,以及深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)依据经验设置网络结构无法发挥最佳性能的问题,本文提出一种多策略融合改进算术优化算法(Multi-Strategy Fusio n Improved Arithmetic Optimization Algorithm,MS-AOA),并利用MS-AOA优化DBN超参数。首先,通过Arnold映射策略初始化种群位置,提升种群多样性;然后,利用余弦控制因子动态边界策略,平衡算法搜索能力,提升迭代速度;接着使用自适应t分布采样策略,自适应调整搜索步长并优化最优解位置;最后,利用MS-AOA算法优化DBN超参数完成故障特征提取,并由极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)实现故障诊断。实验结果表明,本文所提MS-AOA算法优化DBN-ELM故障诊断模型识别准确率相比AOA算法优化提升约14%,且本文所提故障诊断模型平均识别准确率达99%。

关键词：算术优化算法多策略融合改进轴承故障诊断深度置信网络极限学习机

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基于AOA-BP神经网络算法的拟合方法研究摘要

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数字化用户 2023年第10期29卷 231-233页

作者：蔡国庆刘福权沈阳瑞德机电设备有限公司辽宁沈阳 110000 沈阳工业大学辽宁沈阳 110000

针对BP神经网络算法收敛速度慢容易陷入局部极小而无法得到全局最优解的问题，提出了基于算术优化算法的BP神经网络拟合算法。该算法主要是利用算术优化算法(The Arithmetic Optimization Algorithm，AOA)优化BP神经网络中的权值与阈值... 详细信息

针对BP神经网络算法收敛速度慢容易陷入局部极小而无法得到全局最优解的问题，提出了基于算术优化算法的BP神经网络拟合算法。该算法主要是利用算术优化算法(The Arithmetic Optimization Algorithm，AOA)优化BP神经网络中的权值与阈值，将最优的权值与阈值导入到BP神经网络中加以训练，弥补了BP神经网络算法的缺点。设计螺纹廓形拟合仿真实验使AOA-BP、BP、GA-BP进行对比，通过实验表明AOA-BP的拟合精度较高。

关键词： BP神经网络算术优化算法优化权值与阈值数据拟合

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