改进灰狼优化算法医疗锂电池剩余寿命预测

【目的】通过改进灰狼优化算法对医疗锂电池进行剩余寿命预测,从而保障抢救时机并减少医疗事故的目的。【方法】运用小波核极限学习机(Wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)与小生境灰狼算法(Niche grey wolf optimization,NGWO)相融合的算法形成改进灰狼优化算法WKELM-NGWO算法。采用NGWO算法对WKELM参数进行优化处理,并将最大化训练集的分类准确度作为目标函数,得到寻优过程的数学模型。采用差分方式对医疗电子设备锂电池容量的时间序列进行处理,得到多维时间序列特征向量,归一化处理获得特征向量,并将其分为训练集和测试集。计算得出每只灰狼个体的适应度值fi,并对适应度值fi进行排序,适应度值fi排在前三的个体位置分别记为Xα,Xβ,Xδ。选择最优的灰狼个体位置作为WKELM参数对数据进行训练后,对心脏起搏器用锂电池和心脏除颤仪用锂电池两种锂电池测试样本进行剩余寿命预测操作。【结果】在相同的预测起始点下,WKELM-NGWO算法的均方根误差(RMSE)误差低于WKELM和NGWO算法,基于融合算法WKELM-NGWO的医疗电子设备锂电池剩余寿命(Remaining useful life)预测曲线更接近电池的退化曲线。【结论】WKELM-NGWO融合算法增强了对不同数据的适应能力,既克服了小波核极限学习机(WKELM)学习速度慢、结构不稳定的问题,也克服了小生境灰狼算法(NGWO)求解精度低、收敛速度慢从而导致跳不出局部最优解的问题。     

基于灰狼优化SVR的风电场功率超短期预测

提高风电场功率超短期预测的稳定度、精度和速度,是风电并网的关键技术之一.分析了风电场气压、温度、湿度等气象因素和风速对风机输出功率的影响,用风电场的气象数据和风速构建风电场物理模型,提出了一种用灰狼算法优化SVR参数C、g的风电场功率超短期预测模型,通过与GA-SVR、PSO-SVR预测模型比较,结果表明,该预测模型稳...     

基于改进灰狼算法优化支持向量机的短期交通流预测

实时、准确的短期交通流预测是智能交通系统的基础和关键技术之一.由于灰狼优化算法(GWO)存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,为进一步提升短期交通流预测的精度,提出了基于改进灰狼算法(IGWO)优化支持向量机(SVM)的短期交通流预测模型.首先,本文提出引入帐篷(Tent)混沌序列初始化灰狼种群,更改收敛因子的线性递...     

改进相似日的频域分解短期负荷预测

基于改进相似日的频域分解短期负荷预测方法,通过对负荷序列进行频域分解,采用外推法、改进相似日法与加权平均法分别对各分量进行预测,将各分量预测结果相加得到最后预测结果,该方法应用于短期负荷预测具有较好的预测精度.     

基于ID3优化算法的短期负荷预测

电力短期负荷预测是电力系统调度的重要基础工作,但影响因素众多,且ID3算法偏向多值属性,完全由ID3算法自动形成决策树时容易发生误判。为了克服ID3算法在短期负荷预测时的不足,可根据实际情况,人工指定对负荷影响规律比较明确、影响程度大的因素在决策树中的位置,这样自动和人工相结合,能有效克服自动生成决策树的不足;将信息熵赋值给属性,对各影响因素进行相似度计算,利用综合相似度对历史日进行排序,有效识别主导负荷变化的影响因素,建立了基于ID3算法的短期负荷预测新算法。理论和实例均表明,该算法对提高短期负荷预测的精度具有较大价值。     

基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点,提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型;首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据,然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理,并结合预测日的气象数据,采用灰色关联方法进行关联分析,选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据,采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测;仿真结果表明,选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高。     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于改进灰狼优化与支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,将改进的灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)相结合,提出了一种基于改进灰狼优化和支持向量回归(IGWO-SVR)的联合算法。该算法的核心思想是运用改进的GWO算法解决SVR模型中的参数联合寻优问题。IGWO-SVR随机产生1个灰狼种群,灰狼个体的位置向量由SVR模型的3个参数C,σ,ε组成。根据每只灰狼的位置信息进行学习,并计算适应度。按照适应度值对狼群进行分级,对灰狼个体位置进行更新,然后进行差分进化操作,选择优秀个体进入下一代种群,重新计算灰狼个体在新位置的适应度。迭代过程结束后,提取狼群中适应度最优的灰狼位置信息作为最终的SVR模型参数进行训练。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验表明了所提SOH预测方法的有效性。     

基于自适应头狼的灰狼优化算法

灰狼优化算法一种模拟灰狼捕食行为的元启发式优化算法.由于灰狼算法在种群迭代更新中始终靠近最优解,所以易陷入局部最优.提出了一种基于自适应头狼的灰狼优化算法,并在个体迭代更新中选择合适的头狼个数进行个体更新,这使得算法能够平衡开发和勘探能力.通过对20个基准函数优化问题的仿真实验表明,改进后的算法与原始灰狼优化算法相比,其全局搜索能力有显著提高.     

基于GRNN的电力系统短期负荷预测

提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此作为对GRNN进行训练的向量样本集.通过实例表明GRNN应用于电力系统短期负荷预测是可行并且有效的,其预报结果比多层前馈神经网络误差反向传播(BP)负荷预测方法更准确.     

基于改进灰狼算法的微网多主体主从博弈策略

为平衡包含电、热两种能源形式的微网系统内各参与者间的利益关系,本文通过改进灰狼算法提出了一种微网能量管理模型。首先,在充分分析微网结构及其各主体功能的基础上,为综合考虑源-网-荷的决策能力,将主从博弈方法应用于产能商、微网运营商、负荷聚合商之间的互动,建立一主多从的微网能量管理数学模型;其次,针对博弈上层模型高维、非线性的特点,文章在传统灰狼算法基础上,利用Tent映射对种群进行初始化、采用非线性收敛因子平衡种群搜索能力、利用莱维飞行策略降低陷入局部最优的风险。在模型求解时,博弈上层采用改进灰狼算法,下层采用二次规划方法,二者结合以探讨使各主体利益最大的策略;最后,通过算例进行验证,结果表明：文中算法更加高效,所提模型在提高参与者收益,平滑用户负荷分布方面更加优越。     

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。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于改进狼群算法-深度置信网络(IGWO-DBN)模型的旋风分离器压降预测

针对目前旋风分离器压降计算模型在准确性和实用性上的不足,为更好地指导旋风分离器的结构设计和性能优化,采用深度学习方法对其压降进行了预测。选取了影响压降的7个几何参数,采用深度学习中的深度置信网络（deep belief network,DBN）对旋风分离器压降数据进行预测,并利用改进的狼群算法（improved grey wolf optimizer,IGWO）对DBN模型的初始化权重和偏置参数进行寻优,构建IGWO-DBN组合模型,同时与几种传统计算模型和机器学习模型的预测结果进行对比。结果表明,IGWO-DBN模型在计算精度上优于Shepherd-Lapple模型、Casal模型等传统计算模型,并优于反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）、极限学习机（extreme learning machine,ELM）等机器学习模型,计算效率大幅提升,且具有较好的泛化性和鲁棒性,可用于旋风分离器压降参数的预测。     

基于IFA优化RBF神经网络的短时交通流预测模型

针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题,提出一种改进萤火虫算法(IFA)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型(IFA-RBF).该模型通过引入线性递减惯性权重和混沌机制,来改进FA后期存在的易陷入局部极值和种群多样性匮乏的不足,利用IFA优化RBF神经网络的连接权重和基函数宽度,以提升RBF神经网络的短时交通流预测精度.实验结果表明,与Elman、BP、RBF和FA-RBF模型相比,构建的短时交通流预测模型(IFA-RBF)具有更高的预测精度,预测值与实际值拟合度较高.     

基于速度预测与自适应差分进化算法的混合动力汽车能量管理策略

为提高单行星排构型的混合动力汽车（hybrid electric vehicle, HEV）的燃油经济性,降低车辆燃油消耗量,提出了一种基于门控循环单元神经网络（gated recurrent unit neural network, GRU-NN）速度预测模型与自适应差分进化（adaptive differential evolution, A-DE）算法的能量管理策略,在模型预测控制（model predictive control, MPC）框架下预测未来车辆的行车速度,将整个工况内的全局优化求解问题转化为在预测时域内的局部优化求解,以发动机燃油消耗量最低与行车过程电池荷电状态（state of charge, SOC）平衡为目标,利用A-DE算法实现预测域内的最优控制序列求解。仿真结果表明,在实车采集的道路工况下,基于GRU-NN与A-DE算法的能量管理策略相较于ECMS燃油消耗量减少了4.55%,相较于动态规划燃油经济性达到了93.04%。     

基于改进麻雀搜索算法-BP神经网络的电缆接头线芯温度间接测量方法

电缆接头线芯温度实时监测对提升电缆线路载流量和安全运行有重要意义。针对目前测温方法适用性不强、精度低且抗干扰能力弱的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的温度反演间接测量方法。首先引入帐篷(Tent)混沌映射、自适应T分布变异、生产者数量和搜索空间动态调整混合策略对SSA进行改进,然后用改进后的SSA优化BP神经网络超参数。最后通过不同工况下的接头仿真与试验数据,结合自回归滑动平均模型(auto regressive moving average model, ARMA)对表面测温数据进行降噪,基于线路负荷及表面温度对接头线芯温度进行反演,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)-BP、SSA-BP、灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)-BP反演效果进行对比。结果表明改进模型的平均绝对误差不超过0.5℃,反演精度更高,能够实现对电缆接头运行...