检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2025年第3期46卷 652-660页

作者：罗潇远刘杰杨斌覃涛陈昌盛杨靖贵州大学电气工程学院贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室贵阳550025

为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 详细信息

为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。

关键词：长短期记忆网络变模态分解风力发电改进鱼鹰优化算法功率预测优化算法

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多策略改进的天鹰优化器及其在路径规划中的应用

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计算机应用 2025年第3期45卷 937-945页

作者：吴素谦闫建国杨斌覃涛刘影杨靖贵州大学电气工程学院贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司创新研究院贵阳550009 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心贵阳550003 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵阳550025

针对原始天鹰优化器(AO)存在局部开发能力不足、寻优精度低以及收敛速度慢等缺陷,提出一种用于机器人路径规划的多策略融合改进的天鹰优化器(MSIAO)。首先,引入Sobol序列对天鹰种群进行初始化,从而有利于初始种群的多样性,并提高收敛速... 详细信息

针对原始天鹰优化器(AO)存在局部开发能力不足、寻优精度低以及收敛速度慢等缺陷,提出一种用于机器人路径规划的多策略融合改进的天鹰优化器(MSIAO)。首先,引入Sobol序列对天鹰种群进行初始化,从而有利于初始种群的多样性,并提高收敛速度;其次,利用黄金正弦算子和粒子群的自我学习与社会学习的思想改进局部搜索方式,以增强算法的开发能力,并降低陷入局部最优的可能;同时,采用一种非线性平衡因子作为两阶段的切换条件,使种群之间的交流更充分,并能更有效地均衡全局搜索与局部开发。通过在12个基准测试函数、10个CEC2017复杂函数上的仿真实验可知,所提改进策略极大地增强了MSIAO的全局优化能力。将MSIAO应用于机器人路径规划的结果表明,MSIAO可以获得更短且更安全可靠的移动路径。在20×20栅格地图中,MSIAO的平均路径相较于粒子群优化(PSO)算法、原始的AO和蝴蝶优化算法(BOA)分别缩短了2.53%、3.83%和6.70%;在40×40栅格地图中,MSIAO的平均路径相较于上述3种算法分别缩短了10.65%、5.27%和14.88%。可见MSIAO的寻径更高效。

关键词：天鹰优化器粒子群优化算法 Sobol序列数值优化路径规划

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混合策略改进的蜣螂优化算法

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 171-179页

作者：高纪元刘杰陈昌盛李伟刘影杨靖贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵州贵阳550025 贵州大学农学院贵州贵阳550025 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心贵州贵阳550001 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初... 详细信息

蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初始化得到更加均匀分布的种群;其次,采用自适应最优引导策略加快算法的收敛速度,提升局部收缩能力;最后,增加透镜成像学习策略改善蜣螂偷窃环节以增强算法的局部逃逸能力。通过对14个经典测试函数和工程应用问题进行求解测试,表明引入的3种策略能有效提升蜣螂优化算法的性能。

关键词：蜣螂优化算法混沌映射最优引导透镜成像学习

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基于双层规划的碳减排火电配煤优化模型和低碳运行策略

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煤炭经济研究 2025年第1期45卷 95-102页

作者：王红蕾魏巍吴承诺贵州大学管理学院贵州贵阳550025 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025 中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司贵州贵阳550000 贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025

随着“双碳”目标升级为国家战略,煤电作为发电行业减碳的重中之重,火电厂在碳排放量的限制上面临巨大的考验。针对火电生产中的碳排放问题及成本控制要求,构建了一个融合碳排放与经济性分析的双层规划配煤优化模型策略,该优化致力于寻... 详细信息

随着“双碳”目标升级为国家战略,煤电作为发电行业减碳的重中之重,火电厂在碳排放量的限制上面临巨大的考验。针对火电生产中的碳排放问题及成本控制要求,构建了一个融合碳排放与经济性分析的双层规划配煤优化模型策略,该优化致力于寻求环境影响降低与成本节约之间的最佳平衡点,确保决策过程的系统性和多维评估,为火电厂管理层提供了切实可行的配煤策略。通过对贵州某火电厂常用的10种单煤掺烧仿真优化结果表明,在考虑一定的经济利益下,该优化策略最大可以提升火电机组发电效率4%,有效降低碳排放6.6%,为火电行业响应国家“双碳”战略、推进低碳、高效发电转型提供了新的方法。

关键词：双层规划配煤优化碳减排碳排放配额改进NSGA-Ⅱ算法

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基于YOLO V4-TLite的移动端君子兰病虫害检测方法

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农业工程学报 2025年第5期41卷 175-181页

作者：宋芝文李伟谭伟覃涛刘杰杨靖贵州大学电气工程学院贵阳550025 贵州大学农学院贵阳550025 贵州大学林学院贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室贵阳550025

针对大棚和园林环境识别君子兰病虫害存在实时性差、检测精度低、过度依赖高算力和硬件功耗高等问题,提出一种面向移动端执行的YOLO V4-TLite君子兰病虫害检测方法。首先,以YOLO V4-Tiny为基础,使用低成本的部分卷积代替主干网络中的传... 详细信息

针对大棚和园林环境识别君子兰病虫害存在实时性差、检测精度低、过度依赖高算力和硬件功耗高等问题,提出一种面向移动端执行的YOLO V4-TLite君子兰病虫害检测方法。首先,以YOLO V4-Tiny为基础,使用低成本的部分卷积代替主干网络中的传统卷积。其次,使用逆残差网络结构,形成轻量化主干网络。再次,使用通道融合采样层机制,提升网络的鲁棒性和准确性。最后,将改进模型迁移部署在ROCK 5B移动端上,并针对君子兰3种典型病虫害叶枯病、黄斑病和介壳虫进行试验。试验结果表明,该改进模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为78.5%,内存占用量仅为4.8MB,浮点数运算量(floating point operations,FLOPs)为1.3 G,最大卷积计算的随机存储器(random access memory,RAM)储存为1 MB;桌面端单张检测速度为0.005 s,功耗为70 W;在移动端,CPU单张检测速度为0.239 s,功耗为10 W,NPU单张检测速度为0.018 s,功耗为7 W。YOLO V4-TLite模型在低资源和低功耗的移动端进行君子兰病虫害检测,其相比于现有主流YOLO系列模型具有较好的竞争力。

关键词：君子兰病虫害 YOLO V4-Tiny 轻量化移动端部署

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改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略

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西安电子科技大学学报 2022年第5期49卷 47-59页

作者：张浩覃涛徐凌桦王霄杨靖贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌... 详细信息

针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。

关键词：无线传感网络节点部署多目标优化蚁狮算法 Pareto原则

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大数据驱动的绿色智能制造模式及实现技术

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重庆大学学报（自然科学版） 2020年第1期43卷 64-73页

作者：王婷廖斌杨承诚贵州大学管理学院贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室贵阳550025

为实现生产制造过程智能化与绿色制造的有效整合,在运用系统工程理论分析智能制造和绿色制造协同互补性的基础上,提出一种大数据驱动的绿色智能制造新模式。以产品生命周期为主线,从数据驱动的产品绿色定制化研发、基于数字孪生的主动... 详细信息

为实现生产制造过程智能化与绿色制造的有效整合,在运用系统工程理论分析智能制造和绿色制造协同互补性的基础上,提出一种大数据驱动的绿色智能制造新模式。以产品生命周期为主线,从数据驱动的产品绿色定制化研发、基于数字孪生的主动资源配置调度、面向服务的先验维护策略、考虑资源循环的产品回收及再制造流程4个方面阐明了新模式的具体实现思路。最后,结合业务流程再造思想及物元可拓法探讨了传统制造模式向文中所提新模式转型的实施方案与关键技术,并以一个应用案例,验证了该运行模式的可行性与有效性。

关键词：绿色制造数据驱动制造模式服务框架实施方案设计

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激光选区熔化增材制造吸收率的研究进展

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材料导报 2023年第24期37卷 198-207页

作者：李舒玥傅广李泓历彭庆国肖华强张钧星张泽华贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家实验室贵阳550025 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵阳550025

在研究激光选区熔化增材制造过程中材料吸收率是一个具有科学和实际意义的问题,它不仅是工艺过程精确性仿真的前提条件,而且为所选用的金属粉末材料定义一组工艺条件,使其更适合于激光选区熔化成形。本文首先介绍了激光与粉末床相互作... 详细信息

在研究激光选区熔化增材制造过程中材料吸收率是一个具有科学和实际意义的问题,它不仅是工艺过程精确性仿真的前提条件,而且为所选用的金属粉末材料定义一组工艺条件,使其更适合于激光选区熔化成形。本文首先介绍了激光与粉末床相互作用机理,然后总结了激光选区熔化过程中吸收率的常用测量方法,并在此基础上综述了国内外学者运用不同方法研究吸收率的进展和比较分析了各种方法的特点及测量时的注意事项。此外,重点对可能影响吸收率的因素进行了详细分类和阐述。最后就当前的研究进展及所面临的主要问题进行归纳总结,对未来吸收率的研究进行了展望。

关键词：增材制造激光选区熔化吸收率实验检测数值模拟

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基于Markov模型的低风速地区风力发电机预防性维护优化策略

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运筹学学报（中英文） 2024年第3期28卷 108-120页

作者：张大永王红蕾贵州大学管理学院贵州贵阳550025 贵州省‘互联网+’协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

在“3060”双碳战略目标下,随着风电产业的迅速发展,预防性维护已然成为提高风力发电机运行可靠性的重要手段。关于复杂环境下风力发电机的运行管理尚存在对退化状态认识不充分、维修策略不可靠等问题。本文以期望成本最小化为目的,考... 详细信息

在“3060”双碳战略目标下,随着风电产业的迅速发展,预防性维护已然成为提高风力发电机运行可靠性的重要手段。关于复杂环境下风力发电机的运行管理尚存在对退化状态认识不充分、维修策略不可靠等问题。本文以期望成本最小化为目的,考虑风力发电机关键部件退化过程与多阶段预防性维护策略的关系,构建基于Markov状态转移的多阶段预防性维护成本模型。首先,依据设备衰退规律,利用Markov链的转移概率对退化状态、维护策略进行刻画。其次,引入可靠度、故障率、役龄因子计算多阶段预防性维护时长和故障时长;再进一步考虑天气条件对维护成本模型的影响,构建风力发电机在整个维护周期内的期望成本模型。最后,利用数值分析对模型进行求解。结果表明,实施最小、更换维护策略的期望成本占据了总维护成本的80%以上,相比之下,采取预防性维护优化策略的期望成本则低于总维护成本的20%,故该策略可为低风速地区的风电企业提供有效的决策参考,提高风力发电机的运行可靠性。

关键词：预防性维护风力发电机退化状态 Markov链期望成本

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混合粒子群-蝴蝶算法的WSN节点部署研究

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计算机工程与科学 2022年第6期44卷 1013-1022页

作者：张孟健汪敏王霄覃涛杨靖贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

针对无线传感器网络WSN节点在随机部署时存在分布不均匀、覆盖率低等问题,提出一种混合粒子群-蝴蝶算法HPSBA的节点覆盖优化策略。设计了Logistic映射和自适应调节策略来控制参数值,提高了混合算法的寻优速度、收敛精度和全局搜索能力。... 详细信息

针对无线传感器网络WSN节点在随机部署时存在分布不均匀、覆盖率低等问题,提出一种混合粒子群-蝴蝶算法HPSBA的节点覆盖优化策略。设计了Logistic映射和自适应调节策略来控制参数值,提高了混合算法的寻优速度、收敛精度和全局搜索能力。将HPSBA用于对4种基准函数进行寻优测试,仿真结果表明:对于测试函数的寻优,HPSBA具有寻优精度较高、寻优速度较快和稳定性较好的特点。最后,将HPSBA用于WSN节点部署优化,并与PSO算法、BOA和IGWO算法等其他6种典型算法的部署优化进行对比,实验结果表明:HPSBA优化部署的覆盖率更高,能有效降低节点的冗余度,延长WSN的生存时间。

关键词：混合算法 Logistic映射无线传感器网络节点部署覆盖率

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