改进的鲸鱼优化算法及其在烧结配料中的应用

针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部最优的概率。通过10个标准测试函数验证改进的鲸鱼算法IWOA的有效性。研究结果表明:IWOA具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点;将IWOA算法应用于钢铁烧结的配料过程,有效降低了配料过程的成本。     

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

基于莱维飞行和布朗运动的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法存在的求解精度不高、收敛速度较慢和易陷入局部最优等缺点，设计了一种基于莱维飞行和布朗运动的鲸鱼优化算法.先利用莱维飞行方法对鲸鱼种群进行初始化，以增加初始种群的多样性；再根据布朗运动原理对鲸鱼种群的位置更新进行随机扰动，以避免算法提前陷入局部最优.将改进的鲸鱼优化算法与鲸鱼优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化算法在7个不同的基准测试函数上进行对比测试，结果表明，改进的鲸鱼优化算法在求解精度、收敛速度方面均优于其他4种算法.对初始化阶段采用莱维飞行策略的改进鲸鱼优化算法与采用随机搜索策略的鲸鱼优化算法的初始解探索范围进行仿真对比实验，结果表明，改进鲸鱼优化算法一定程度上可以避免陷入局部最优.     

基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用

故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此本文提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法（IWOA-SVM）,加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先用反向学习策略(OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效的提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解,然后引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力。最后采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与WOA-SVM、SVM、PSO-SVM以及GWO-SVM做对比。结果表明,相比之下本文提出的IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,IWOA-SVM在分类结果的准确性以及算法的鲁棒性方面于其他算法。     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

基于GBDT和HOG特征的人脸关键点定位

人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要分支,其检测精度将在很大程度上影响人脸识别和表情分析的结果.提出一种新的解决人脸关键点检测问题的方法,即H-GBDT.H-GBDT是一种基于GBDT决策树和HOG特征的人脸关键点检测算法,该算法是将人脸图像的HOG特征作为GBDT的输入,关键点的真实坐标作为GBDT的输出来训练预测模型,在该过程中每个关键点将分纵坐标和横坐标两次在GBDT中做回归运算,并经过不断的调整GBDT和HOG特征的参数来训练出最佳预测模型.在BioID、LFW、LFPW三种数据集上验证H-GBDT算法的性能.BioID是正脸数据集,实验结果表明H-GDBT在该数据集上的检测效果最佳,其检测误差基本上可控制在2%以内;而LFW和LFPW是自然场景下的数据集,H-GBDT在这两种数据集上的检测误差一般在2%~4%之间.     

基于TSA-PSO-SVR算法在碳期货价格中的预测研究

针对支持向量回归(SVR)模型参数选择困难以及在碳期货价格预测中模型误差高的问题,提出一种基于改进粒子群算法-支持向量回归(TSA-PSO-SVR)的期货价格预测模型.通过改进粒子群算法惯性权重实现局部搜索和全局搜索能力的平衡,引入被囊群算法(TSA)对粒子群位置更新公式进行优化,利用改进的粒子群算法(TSA-PSO)找出最优参数有效解决支持向量回归参数选择盲目性的问题;将得到的最优参数应用于期货价格预测模型.选取福建碳交易市场的碳交易价格进行预测,与支持向量回归(SVR)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆模型(LSTM)模型作对比,实验结果表明TSA-PSO-SVR模型有效克服了高预测误差和参数选择随机性的问题,并具有较高的泛化能力.     

基于多策略改进COA算法优化ELM的IGBT剩余寿命预测

针对绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT）剩余使用寿命的准确预测问题,提出了一种基于多策略改进优化的二维卷积优化算法（Convolution Optimization Algorithm on mixed strategies,COAM）的IGBT剩余寿命预测模型。通过改进和优化极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）参数,利用NASA研究中心公开的IGBT老化加速试验数据集,分析并提取了集射极-发射极阻断电压的失效特征参数,以获取阻断电压尖峰信息。针对COA算法在前期容易陷入局部极值和后期寻优精度不高的问题,首先选择通过Fuch映射序列初始化种群增强初始种群的随机性和变异性,然后采用新的综合位置更新方式来扩展算法的局部搜索能力,并引入高斯-柯西变异机制来改进解质量增强机制。最后,将该算法用于ELM参数的优化,以应用于IGBT剩余寿命的准确预测。通过将COAM-ELM与其他3种优化算法优化ELM方法进行对比分析,结果显示COAM-ELM方法在IGBT剩余寿命预测方面具有高精度的特点。本研究提出的方...     

进化算法优化GBDT的带钢卷取温度预测

针对B钢厂2250 mm热轧生产线层流冷却系统卷取温度预报命中率低的问题,采用差分进化算法优化后的梯度提升决策树建立带钢卷取温度预测模型(DE-GBDT),并对DE-GBDT预测模型与3个基础预测模型(梯度提升决策树(GBDT)、支持向量机(SVM)、小波神经网络(WNN)预测模型)以及差分进化算法优化后的支持向量机(...     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于机器学习高通量筛选吸附甲烷的金属有机框架材料

采用决策树（DT）模型及其衍生的随机森林（RF）模型、极端随机树（ET）模型和梯度提升树（GBDT）模型，对用于甲烷吸附的金属有机框架材料（MOFs）进行了高通量的计算筛选。利用1 800种材料的特征向量数据，计算了特征向量之间的相关性并进行重要度分析，发现材料的结构特征与化学信息特征的相关性不大，但是结构特征的重要度较高。将数据库中的1 260种材料作为训练集并使用上述4种机器学习模型进行训练，再将剩余的540种材料作为测试集对模型的筛选结果进行比较和评估。接收者操作特征（ROC）曲线和查准率-查全率（PR）曲线结果表明，GBDT模型自身稳定性强且预测结果精度高，因而成为筛选吸附甲烷的高性能金属有机框架材料的最佳模型。针对RF模型和GBDT模型进行参数优化，发现协调单个决策树的个数和决策树节点的分裂特征数量能够有效改善RF模型的性能，而调节回归树的学习速率和迭代次数可有效改善GBDT模型性能。最后基于540种材料的测试集，利用GBDT模型筛选出前20种高性能吸附材料，分析了它们的主要特征向量与甲烷吸附量之间的关系。     

一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法

风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入ROV机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行PBX交叉操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有效的解决畜禽养殖废弃物运输路径优化问题。     

基于集成算法的路段短时行驶时间预测

为了更好地解决路段行驶时间的短时预测问题，提出并改善了一种基于树的集成算法。针对小时间尺度下交通时变性强这一特性，构建更加鲁棒的梯度提升树（GBDT）以减少突变点的干扰。为了克服偏差 方差窘境，将随机树（RF）与GBDT进行融合，提出RF-GBDT的集成算法，并考虑各种历史旅行时间数据的相关变量以提高模型的可解释性。预测结果表明，与单独的RF或GBDT相比，RF-GBDT具有更好的预测准确度与算法稳定性。     

基于改进动态因子的鲸鱼优化算法

为了实现鲸鱼优化算法的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。进一步,设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机路径规划中。结果表明：基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。     

基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化

针对带钢热连轧中板形控制问题, 提出了一种基于最小二乘支持向量机模型的预测和优化算法. 在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上, 提出了一种改进的变尺度混沌优化方法, 结合实数编码遗传算法, 进行最优模型参数的搜索. 利用在线实测数据对模型进行训练并进行带钢平直度指数的预测, 并对模型输入参数中的控制参数进行优化以实现板形控制的优化. 仿真结果表明, 与BP神经网络相比, 板形预测精度得到提高, 平直度指数优化约40%, 为进一步提高热连轧板形控制精度提供了一种新的有效方法.