检索结果-内蒙古大学图书馆

水电与新能源 2025年第2期39卷 33-37页

作者：许海雷周晓韡叶罗国家能源集团泰州发电有限公司江苏泰州225321

在光照不均匀或局部阴影下,光伏阵列的输出呈现多极值现象,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)难以搜索全局最优输出功率。为了提升局部阴影下光伏阵列的发电效率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法(ICOA)的PV-M... 详细信息

在光照不均匀或局部阴影下,光伏阵列的输出呈现多极值现象,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)难以搜索全局最优输出功率。为了提升局部阴影下光伏阵列的发电效率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法(ICOA)的PV-MPPT策略,结合立方混沌映射,以提高算法收敛速度和全局搜索能力。MATLAB/Simulink仿真结果表明,相较于传统智能算法,采用ICOA-MPPT控制策略,提高了跟踪速度和精度。

关键词：光伏局部阴影最大功率追踪长鼻浣熊优化算法

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基于改进长鼻浣熊优化算法的牛奶脂肪光谱特征波段筛选方法研究

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2024年第6期45卷 76-83页

作者：张源朴刘江平内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010030

随着食品安全与质量控制需求的增加,近红外光谱(NIR)分析技术因其非侵入性和高效性,在快速检测领域展现出极大潜力。然而,传统特征选择方法在处理高维光谱数据时,常面临计算复杂度高、依赖性强及泛化能力不足等问题,难以满足实际应用需... 详细信息

随着食品安全与质量控制需求的增加,近红外光谱(NIR)分析技术因其非侵入性和高效性,在快速检测领域展现出极大潜力。然而,传统特征选择方法在处理高维光谱数据时,常面临计算复杂度高、依赖性强及泛化能力不足等问题,难以满足实际应用需求。针对上述问题,本文提出了一种改进的长鼻浣熊优化算法(GD-Golden-SCOA),该算法融合了佳点集策略、动态反向学习策略和黄金正弦算法,旨在增强全局搜索能力和参数自适应性,减少人工干预。实验中,对比了5种预处理方法,并通过全波长建模、传统遗传算法(GA)、无信息变量消除算法(UVE)、原始长鼻浣熊优化算法(COA)与改进后的COA算法进行特征波段筛选。实验结果表明,改进算法不仅显著减少了特征波段数量,而且在牛奶脂肪含量预测中提高了模型的精度,训练集和测试集的R2分别达到0.994和0.989,显示出其在牛奶快速无损检测领域的广泛应用潜力。

关键词：近红外光谱分析特征波段筛选长鼻浣熊优化算法佳点集动态反向学习

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基于神经网络和稳健估计的风电机组状态监测

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中国机械工程 2025年

作者：岳子桐李艳婷赵宇上海交通大学机械与动力工程学院

在风力发电机组的状态监测中，温度时序数据作为评估其运行是否稳定的关键指标，通常由SCADA(数据采集与监视控制)系统进行收集。本文提出了一种利用温度数据来实现更加稳健的风电机组状态监测的新方法。为了解决传统预测模型存在的收... 详细信息

在风力发电机组的状态监测中，温度时序数据作为评估其运行是否稳定的关键指标，通常由SCADA(数据采集与监视控制)系统进行收集。本文提出了一种利用温度数据来实现更加稳健的风电机组状态监测的新方法。为了解决传统预测模型存在的收敛速度慢的问题，本研究采用了卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的网络结构，并引入了一种新颖的优化算法——长鼻浣熊优化算法(COA)，以改善温度预测模型的训练效果。此外，考虑到在实际操作环境中传统控制图存在较高的假警报率这一问题，本文提出了一种结合中位数估计(MED)与最小正则化加权协方差行列式估计(MRWCD)的策略，用于残差向量的稳健性监测。基于这些改进，本文建立了一个多元指数加权移动平均控制图。该方法在中国华东地区某一风电场的应用案例表明，相较于传统的监测手段，本文提出的新方法能够显著减少误报的情况，并且在风电机组的状态监测过程中提供了更高的可靠性与稳定性。

关键词：风电机组状态监测卷积神经网络-双向门控循环单元长鼻浣熊优化算法稳健检验统计量

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基于Bootstrap-COA-BiGRU模型的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测

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现代隧道技术 2025年第02期62卷 121-131页

作者：张广龚秋明谢兴飞裴成元尚层北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室新疆水利发展投资(集团)有限公司

针对现有TBM掘进步稳定段掘进参数点预测模型忽略预测过程中的不确定性误差，且无法描述预测结果的可信度问题，提出一种基于Bootstrap-COA-BiGRU算法的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测模型。首先，采用COA算法优化BiGRU神经网络的超... 详细信息

针对现有TBM掘进步稳定段掘进参数点预测模型忽略预测过程中的不确定性误差，且无法描述预测结果的可信度问题，提出一种基于Bootstrap-COA-BiGRU算法的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测模型。首先，采用COA算法优化BiGRU神经网络的超参数，使得模型能够更好地自主学习TBM掘进上升段数据在时间和特征维度上蕴含的岩机相互作用非线性关系，有效提升模型的预测精度。其次，通过分析点预测模型的预测结果，引入区间预测方法，量化表征TBM掘进步稳定段掘进参数预测过程中模型的不确定性和数据中的随机不确定性，获得高质量的稳定段掘进参数预测区间。最后，将该模型应用于新疆YEGS工程，开展Ⅱ～Ⅳ类围岩条件下的TBM掘进参数区间预测，并将预测结果与BP模型、GRU模型、BiGRU模型和COA-GRU模型进行对比，验证所建模型的优越性和方法的实用性，推动TBM智能化辅助施工的发展。

关键词： Bootstrap-COA-BiGRU模型 TBM掘进步掘进参数区间预测双向门控循环单元长鼻浣熊优化算法

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基于漏磁场和ICOA-ResNet的变压器绕组早期故障诊断

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电力系统保护与控制 2024年第9期52卷 99-110页

作者：刘建锋李志远周亚茹上海电力大学电气工程学院上海200090

针对变压器绕组变形、轻微匝间短路故障诊断准确率低的问题,提出一种变压器绕组早期故障诊断方法。首先,利用ANSYS仿真软件建立与实验变压器相关参数一致的有限元模型,分析变压器在绕组发生各种故障的漏磁场分布规律,并根据这些规律选... 详细信息

针对变压器绕组变形、轻微匝间短路故障诊断准确率低的问题,提出一种变压器绕组早期故障诊断方法。首先,利用ANSYS仿真软件建立与实验变压器相关参数一致的有限元模型,分析变压器在绕组发生各种故障的漏磁场分布规律,并根据这些规律选取合适的故障特征以及光纤漏磁场传感器安装位置。然后,通过改进长鼻浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm,ICOA)寻找残差神经网络(ResNet)的最优超参数,以此参数构建ICOA-ResNet模型,将所得故障特征量输入模型进行故障诊断。最后,通过仿真数据和动模实验验证所提出的变压器绕组早期故障诊断模型的可行性。所提模型与支持向量机等4种模型相比,在绕组早期故障诊断上有更高的准确率,表明所提方法对变压器绕组变形、匝间短路故障诊断的有效性。

关键词：变压器早期故障诊断绕组变形漏磁场长鼻浣熊优化算法残差神经网络超参数优化

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基于故障传播模型的IMA动态重构策略

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：许涛孙有朝李龙彪胡煜南京航空航天大学民航学院

针对综合模块化航电系统（Integrated Modular Avionics，IMA）在动态重构后资源过度交互，导致系统故障耦合风险上升的问题，提出了一种考虑故障传播风险的动态重构策略。引入故障传播时间，并结合每个资源模块的故障传播影响因子、重... 详细信息

针对综合模块化航电系统（Integrated Modular Avionics，IMA）在动态重构后资源过度交互，导致系统故障耦合风险上升的问题，提出了一种考虑故障传播风险的动态重构策略。引入故障传播时间，并结合每个资源模块的故障传播影响因子、重要度以及功能安全重要性，以评估系统的故障传播风险；提出了长鼻浣熊优化算法，以降低系统的故障传播风险为优化目标，分析并优化动态重构策略，实现了在某个资源模块故障后能及时针对飞行阶段进行动态重构，使系统维持正常工作，并降低系统内的故障传播风险。实验结果表明，重构后的故障传播风险相比于重构前降低了14%，验证了优化后的动态重构策略的有效性。

关键词：综合模块化航电系统动态重构耦合故障传播长鼻浣熊优化算法

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基于SEIR模型和需求紧迫度的应急医疗物资路径优化

基于SEIR模型和需求紧迫度的应急医疗物资路径优化

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作者：卢洪志沈阳大学

学位级别：硕士

近年来,类似新冠疫情等公共卫生事件发生的频率越来越高,因其传染性强,严重威胁到人民的生命安全。为了降低因突发公共卫生事件造成的损失,防止疫情进一步蔓延,应急管理人员需要在最短的时间内做出相对正确的决策,以保证救援行动的合理... 详细信息

近年来,类似新冠疫情等公共卫生事件发生的频率越来越高,因其传染性强,严重威胁到人民的生命安全。为了降低因突发公共卫生事件造成的损失,防止疫情进一步蔓延,应急管理人员需要在最短的时间内做出相对正确的决策,以保证救援行动的合理性。然而,在救援早期,因传染病蔓延过程中存在众多不确定因素,导致救灾资源的供求失衡,极大地增加了救灾工作的难度,从而降低了救援工作的有效性,也给民众的生命和身体健康带来了极大的威胁。为此,为了应对突发公共卫生事件中的医疗物资流动问题,实现对受灾地区的应急医疗物资的准确、快速地提供,与传染病的蔓延特点相结合,对传染病的传染特征和病毒感染过程进行科学的分析。本文提出一种区别于传统物流的应急医疗物资需求预测及配送路径优化模型,具有十分重要的理论和实际意义。具体研究内容如下: 首先,针对各需求点所需应急医疗物资体量进行预测,基于传染病相关特点以及疫情实际情况,引入无症状感染者A和隔离者Q对传统的SEIR模型进行相应的改进,可有效的对受灾地区感染人数进行评估,进而通过定义应急医疗物资单元?,确定感染人群单日应急医疗物资的需求体量。为了保证物资配送过程中的公平性,以感染者数量、需求地物资满足率、人口密度、需求地规模和医护数量为指标,基于熵值法与层次分析法,构建了应急医疗物资的需求紧迫度指标体系,并以此作为进行应急医疗物资配送的决策依据。其次,考虑应急医疗物资配送的强时效性和弱经济性,以及受灾人员心理的动态变化,由此建立一个以整体服务时间最短、延迟处罚成本最小和受灾人员心理成本最小为目标的多目标应急医疗物资路径优化模型,使应急物资配送过程中更加具有合理性。运用改进的长鼻浣熊优化算法对模型进行求解,通过与其他5种算法进行比较,验证了改进后的长鼻浣熊优化算法具有更好的性能。最后,结合湖北省17个地级市的新冠疫情案例进行仿真实验,对各个需求点所需物品数量和最优路径进行了科学的求解,以总体运输成本为评价指标。通过实验结果表明,本文所建立的应急医疗物资需求预测以及路径优化模型具有良好的适用性。

关键词：应急医疗物资路径优化 SEIR模型需求紧迫度长鼻浣熊优化算法

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高速公路电动汽车充电站布局规划研究

高速公路电动汽车充电站布局规划研究

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作者：苑家祺石家庄铁道大学

学位级别：硕士

目前新能源汽车行业在快速发展,随着电池续航里程的增加,已从城市交通向高速公路扩展。而高速公路充电站分布不均匀、充电设施数量较少,不能完全满足电动汽车的充电需求,因此需要对高速公路充电站的布局规划进行研究。基于此,本文在分... 详细信息

目前新能源汽车行业在快速发展,随着电池续航里程的增加,已从城市交通向高速公路扩展。而高速公路充电站分布不均匀、充电设施数量较少,不能完全满足电动汽车的充电需求,因此需要对高速公路充电站的布局规划进行研究。基于此,本文在分析高速公路电动汽车充电需求影响因素的基础上,进行了高速公路电动汽车运行状态仿真,采用蒙特卡洛法预测了电动汽车的充电需求,构建了高速公路充电站布局截流选址模型,并选择长鼻浣熊优化算法进行求解。获得了如下成果和认识: (1)从保有量、出行特征、耗电量和充电条件四个方面分析了影响电动汽车充电需求的关键因素。运用交通流仿真模拟了电动汽车在高速公路的运行过程,得到了动态能耗和电动汽车剩余电量的分布情况,进一步采用蒙特卡洛法得到了电动汽车充电需求在高速公路各服务区的时间分布。 (2)构建了高速公路电动汽车充电站布局模型。考虑到运营商建设充电站成本、用户充电需求和服务需求,将截流选址模型作为基础模型,建立了以截获车流量最大化和充电站总成本最小化为目标,以电动汽车用户充电排队等待时间为约束的多目标充电站布局规划模型。通过对比分析粒子群算法、白骨顶鸡优化算法和长鼻浣熊优化算法的特征和迭代效果,选择长鼻浣熊优化算法进行高速公路充电站布局模型求解。 (3)选取京港澳高速河北段进行实例分析。计算出高速公路电动汽车充电需求,得到了建设充电站的站址和站内的充电桩数量,建设充电站总成本为892万元,截获的最大车流量为1256辆。并且分析了不同的用户充电焦虑系数和电动汽车渗透率对高速公路充电站布局规划的影响。

关键词：高速公路电动汽车截流选址模型长鼻浣熊优化算法充电站布局

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