基于改进果蝇算法优化的最小二乘支持向量机动力锂电池荷电状态预测

荷电状态(SOC)是动力锂电池管理系统的重要参数,使用传统算法优化锂电池SOC预测模型参数,收敛性相对较差,容易陷入局部最优解。对此,采用改进果蝇算法(IFOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,通过引入自适应松弛项来提高预测精度和收敛速度,获取全局最优解。选用磷酸锂电池为研究对象,测量其工作电压、工作电流和SOC,并将数据作为测试集,在MATLAB平台上建立基于IFOA优化的最小二乘支持向量机SOC预测模型。结果表明：IFOA优化的LSSVM动力锂电池SOC预测结果和实测结果吻合良好,平均绝对误差(MAPE)为1.02%,泛化能力强,预测精度相较果蝇算法最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)和贝叶斯算法最小二乘支持向量机(BEF-LSSVM)模型的精度更高。     

采用EEMD-KPCA处理的IHHO-LSSVM滚动轴承寿命预测模型

为提高滚动轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于集合经验模态分解-核主成分分析(EEMD-KPCA)和改进的哈里斯鹰优化-最小二乘支持向量机(IHHO-LSSVM)的滚动轴承剩余寿命预测模型.首先,使用集合经验模态分解方法对原信号进行分解,根据相关系数和峭度值选取合适的本征模态函数进行重构;然后,提取时域、频域、小波包能量谱等指标,并用核主成分分析,选取累计贡献率大于85%的主成分作为轴承退化性能指标;建立最小二乘支持向量机寿命预测模型,针对模型参数,提出一种改进的哈里斯鹰优化算法,并在新算法基础上设计新的能量周期性递减调控机制.采用轴承全寿命实验数据进行验证,结果表明:该方法提取的轴承性能评估指标能够更全面地表征轴承性能退化情况,建立的模型具有良好的预测效果.     

基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

室内定位是普适计算应用中的关键技术,针对最小二乘支持向量机参数优化的难题,提出一种优化最小二乘支持向量机的室内定位算法。首先采用主成分分析提取重要定位特征,然后采用最小二乘支持向量机建立室内定位模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试定位性能。结果表明,文中算法提高了室内定位的精度且定位时间少于其它室内定位算法,具有一定的实际应用价值。     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

最小二乘支持向量机鲁棒回归算法研究

最小二乘支持向量机因模型学习过程中以二次损失函数为经验风险,造成学习结果对噪声特别敏感。鉴于实际问题中噪声不可避免、不可预测,且分布规律难寻,该文主要研究最小二乘支持向量机的鲁棒性增强算法,以提高其抵抗噪声与异常值的能力。通过分析得知,样本的局部异常因子与噪声大小间具有很大的相关性,因此提出了用于非线性回归问题的局部异常因子概念;并将其应用于最小二乘支持向量机模型学习时最优损失函数的确定中,提出了基于样本局部异常因子的直接加权最小二乘支持向量机鲁棒回归算法。为验证所提出算法的性能,该文最后以2个典型非线性对象为例,将其与原最小二乘支持向量机、文献中已有的基于预估噪声分布的加权最小二乘支持向量机进行了对比。对比结果表明,所提出的直接加权最小二乘支持向量机算法具有更好的鲁棒性。     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于鲸鱼算法优化长短时记忆神经网络的锂电池剩余寿命预测

为确保锂电池在军用无人机以及新能源汽车使用期间的安全性,需要对其进行全生命周期的健康监测和寿命预测。针对长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型参数较难选取导致所建立的锂电池剩余使用寿命预测方法精度不足问题,文中提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对LSTM的剩余寿命预测模型(WOA-LSTM)进行优化。首先使用WOA算法对LSTM的隐含层神经元数量、学习率进行寻优,避免经验选取参数的盲目性;其次将寻优后的超参数重新赋值给LSTM网络,构建与锂电池数据特征更为匹配的预测模型;最后采用NASA PCoE实验室锂电池的失效数据集验证算法的有效性。仿真结果表明,文中所提出的预测模型相较于LSTM模型、Elman模型、PSO-LSTM模型精度平均分别提升了7%、4%、3%,具有较好的预测效果。     

高精度锂离子电池组电压采集及SOC预测

为了进一步提高锂离子电池组单体电池电压采集精度和荷电状态(SOC)预测精度,设计了优化型串联母线电压采集系统和改进型灰色非等间隔灰色模型SOC预测。电压采集系统通过光耦电路把电池动态加载到母线上,利用74HC595移位控制寄存器实现单体电池电压采集,再经过信号转换、隔离电路处理后由STM32F103ZET6 AD模块处理;SOC预测通过MATLAB建立模型,模型中的参数辨识采用粒子群优化算法。仿真和实验表明,本文设计电压采集系统硬件电路和软件操作更为简化,采集精度更高,易于拓展,SOC预测方法准确性高,有很强的工程适用价值。     

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后基于建立的模型提出了粒子群优化粒子滤波算法,用于多状态容量衰退模型进行参数识别和状态更新.最后实现了锂离子电池的剩余寿命预测和预测结果的不确定性表达.与其他方法相比,实验结果表明:所提出方法精度更高,鲁棒性更强.     

锂离子动力电池荷电状态联合估计应用

为了进一步提高锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估计精度问题,在分析了电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC值的影响后,提出了一种新颖的混沌萤火虫算法(chaos firefly algorithm,CAF)和小波神经网络(WNN)相结合的锂离子动力电池SOC联合估计方法,该方法首次利用于电池SOC值估计中,通过新颖的混沌萤火虫算法优化小波神经网络,加入动量项优化网络的权值和调整修正参数,提高了网络的学习效率和SOC估计精度。克服神经网络进化缓慢并且容易陷入局部最小的缺陷,通过仿真和电池实际工况下实验,结果表明与WNN算法相比,所提出的方法具有更高的预测精度,均方根误差小于2%,验证了这一算法的可行性和有效性。     

改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算模型

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法;对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型.对磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明:改进PSO-LSSVM模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%;改进PSO-LSSVM模型明显提高锂电池SOC估算精度.     

基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

基于改进门控循环单元神经网络的锂电池组荷电状态预测

准确预测锂电池组的荷电状态（state of charge，SOC）能够有效防止电池过度充电或者放电，是储能设备安全运行的重要保障。为了解决SOC无法通过测量直接获得的问题，提出了一种基于猎人猎物优化算法（hunter prey optimization，HPO）优化门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）神经网络的预测模型。在GRU的基础上添加Dropout机制，来增强模型的泛化能力，并通过HPO算法优化GRU的超参数，使锂电池的数据特征与网络拓扑相匹配。为了验证HPO-GRU模型的有效性，以某储能公司现场采集的储能锂电池组历史数据进行仿真实验，并与反向传播神经网络（back propagation，BP）、长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）和GRU三种预测模型的预测结果进行对比分析。可得HPO-GRU模型预测值与真实值的误差最小，在5%以内。可见HPO-GRU模型的预测精度最高，具有良好的鲁棒性以及较强的泛化能力。     

一种带有调节因子的背景值构造方法及在灰色系统建模中的应用

针对传统灰色GM（1,1）模型和已有的若干改进GM（1,1）模型在高增长指数序列建模时模型精度较低的问题,构造了一种带有调节因子λ的新背景值公式,提出了调节因子λ的优化方法,并应用于灰色系统建模中.大量的数字仿真表明：基于调节因子λ建立的新GM（1,1）模型,即使是在发展系数较高、且用于多步预测时精度仍然保持较高,它较传统GM（1,1）模型和已有的改进GM（1,1）Ⅰ,Ⅱ型均有显著地提高.