蝙蝠优化算法在边坡可靠性分析中的应用 被引量：5

1

作者 贺子光 吴博 +3 位作者 赵法锁 程振全 汪班桥 段钊 《灾害学》 CSCD 2016年第3期31-38,53,共9页

基于可靠度的几何意义,提出基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行边坡可靠性分析。针对基本蝙蝠算法易早熟、收敛精度低的不足,将细菌觅食算法中的迁徙操作(Elimination Dispersal)引入基本蝙蝠算法,形成迁徙蝙蝠算法(EDBA),提高了算法... 基于可靠度的几何意义,提出基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行边坡可靠性分析。针对基本蝙蝠算法易早熟、收敛精度低的不足,将细菌觅食算法中的迁徙操作(Elimination Dispersal)引入基本蝙蝠算法,形成迁徙蝙蝠算法(EDBA),提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。算例1的计算结果表明:EDBA较基本BA的计算精度高,收敛速度快,稳定性更好,对求解复杂、高度非线性功能函数的可靠性问题具有很好的适应性。对于隐式功能函数的边坡可靠度求解,提出了采用蝙蝠算法和基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)相结合的计算边坡可靠度的新方法。该方法采用GEP方法拟合边坡极限状态函数,构建响应面,通过蝙蝠算法计算边坡可靠度及相应的验算点;算例2的计算结果证明:EDBA-GEP方法对求解隐式功能函数的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 基因表达式编程(GEP) 蝙蝠算法(ba) 迁徙因子 响应面法(RSM) 边坡 可靠度

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基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法 被引量：21

2

作者 焦博隆 钟志贤 +2 位作者 刘翊馨 王家园 祝长生 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期98-103,124,共7页

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过... 针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。 展开更多

关键词 裂纹转子 变分模态分解(VMD) 蝙蝠算法(ba) 故障诊断

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一种基于椋鸟群行为的改进型蝙蝠算法 被引量：4

3

作者 胡飞 孙自强 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第4期525-532,562,共9页

蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法(BA)存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数... 蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法(BA)存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数对该算法进行仿真研究,结果表明改进的蝙蝠算法有效地避免了种群个体陷入局部最优,提高了算法的寻优精度,优化效果得到改善。 展开更多

关键词 蝙蝠算法(ba) 椋鸟群行为 权重 局部最优

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基于蝙蝠算法优化模糊神经网络的耙吸挖泥船耙头吸入密度研究 被引量：2

4

作者 郝光杰 俞孟蕻 苏贞 《计算机与数字工程》 2022年第2期436-441,共6页

耙吸挖泥船的耙头产量主要取决于耙头的吸入密度,准确的吸入密度预测对提高耙吸挖泥船疏浚产量具有重要的意义。针对目前对吸入密度预测方法存在精度低、实时效果性差的缺点,提出了一种蝙蝠算法与模糊神经网络相结合的预测方法。通过实... 耙吸挖泥船的耙头产量主要取决于耙头的吸入密度,准确的吸入密度预测对提高耙吸挖泥船疏浚产量具有重要的意义。针对目前对吸入密度预测方法存在精度低、实时效果性差的缺点,提出了一种蝙蝠算法与模糊神经网络相结合的预测方法。通过实测施工数据,构建BA-FNN预测模型。实验表明:BA-FNN预测精度高且稳定性能好,能够为耙头产量预测以及指导施工提供科学有效的参考依据。 展开更多

关键词 耙吸挖泥船 耙头模型 吸入密度预测 蝙蝠算法(ba) 模糊神经网络(FNN)

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动态权重的蝙蝠算法在图像分割中的应用研究 被引量：12

5

作者 陈瑶 陈思 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期207-215,共9页

传统的最小交叉熵阈值分割法(MCET)采用穷举的搜索形式,存在计算复杂度大、分割效率低的缺点,在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足,提出采用改进蝙蝠算法(BA)来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做... 传统的最小交叉熵阈值分割法(MCET)采用穷举的搜索形式,存在计算复杂度大、分割效率低的缺点,在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足,提出采用改进蝙蝠算法(BA)来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做自适应调整,将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式,给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题。将改进后的最优BA算法(IBA)应用于最小交叉熵多阈值图像分割中,与基本BA算法、改进的粒子群优化算法(IPSO)、模糊聚类方法(FC)三种方法进行对比性实验。实验结果表明,提出的IBA算法运算速度和分割精度效果明显提升。 展开更多

关键词 群智能优化算法 蝙蝠算法(ba) 图像分割 最小交叉熵

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基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法 被引量：12

6

作者 陈瑶 陈思 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第22期166-176,共11页

蝙蝠算法(BatAlgorithm,BA)是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多... 蝙蝠算法(BatAlgorithm,BA)是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试:对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。 展开更多

关键词 群智能优化算法 蝙蝠算法(ba) 自适应策略 动态邻域

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基于蝙蝠算法-随机森林分类算法和脉搏波的精神疲劳检测算法 被引量：13

7

作者 杨如民 雷倩 余成波 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第4期1495-1501,共7页

针对精神疲劳易诱发多种慢性病甚至癌症但却难以精准量化评估的问题,提出了一种基于BA-RFC的光电容积脉搏波信号(photoplethysmographic,PPG)人体精神疲劳检测方法。首先,以高校学生为测试对象,根据其精神疲劳状态进行分组,用PPG仪器测... 针对精神疲劳易诱发多种慢性病甚至癌症但却难以精准量化评估的问题,提出了一种基于BA-RFC的光电容积脉搏波信号(photoplethysmographic,PPG)人体精神疲劳检测方法。首先,以高校学生为测试对象,根据其精神疲劳状态进行分组,用PPG仪器测量受试者的脉搏波信号,建立元数据库。接着以蝙蝠算法(bat algorithm,BA)和随机森林分类算法(random forest classification,RFC)相结合的疲劳检测模型,对元数据进行处理。使用蝙蝠算法,通过迭代,获取并优选决策树和分类特性等参数,然后把最优决策树和分类特征参数应用到随机森林分类算法中,进行决策即识别疲劳状态。仿真结果表明:BA-RFC算法能筛选出与疲劳相关性较高的特征,利用筛选后的特征进行疲劳识别,既优化了参数,又降低了维度灾难,提高了疲劳检测精度。把识别准确率从93.3%提高到96.7%。 展开更多

关键词 精神疲劳 脉搏波信号 特征选择 蝙蝠算法(ba) 随机森林(RFC) 检测精度

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基于改进蝙蝠算法优化广义回归神经网络的岩质边坡稳定性预测 被引量：13

8

作者 杨雅萍 张文莲 孙晓云 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第20期8719-8726,共8页

在对边坡进行稳定性评价时,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法很好地反映边坡动态开放和非线性的特征。针对岩质边坡的上述特点,采用广义Hoek-Brown非线性破坏准则力学参数作为边坡稳定性的影响因素。利用改进后的蝙蝠算... 在对边坡进行稳定性评价时,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法很好地反映边坡动态开放和非线性的特征。针对岩质边坡的上述特点,采用广义Hoek-Brown非线性破坏准则力学参数作为边坡稳定性的影响因素。利用改进后的蝙蝠算法(bat algorithm,BA)搜寻最优解来更新广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的光滑因子,建立改进的BA-GRNN边坡稳定性预测网络。针对蝙蝠算法种群个体缺乏变异机制,在迭代过程中寻优能力下降的问题,引入交叉变异算子改进蝙蝠种群的多样性,使其保持持续优化能力。将改进BA-GRNN网络、BA-GRNN和GRNN 3种网络得到预测结果进行对比,发现改进后的BA-GRNN预测网络对于边坡状态和安全系数预测精度更高,在边坡稳定性的预测方面有更好的适用性。 展开更多

关键词 交叉变异算子 蝙蝠算法(ba) 广义回归神经网络(GRNN) 边坡稳定性 广义Hoek-Brown准则

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蝙蝠算法在风电系统经济负荷调度的应用

9

作者 段禹舟 赵矛 《电气技术》 2015年第2期31-34,59,共5页

风能作为一种重要的可再生能源,研究风能转换系统的经济负荷调度问题是很有必要的,其目标是在满足约束条件下最小化风力发电成本。本文提出了一种采用蝙蝠(BA)算法来高效、可靠地解决该问题,由于风力发电输出的随机性质和不平衡性比如... 风能作为一种重要的可再生能源,研究风能转换系统的经济负荷调度问题是很有必要的,其目标是在满足约束条件下最小化风力发电成本。本文提出了一种采用蝙蝠(BA)算法来高效、可靠地解决该问题,由于风力发电输出的随机性质和不平衡性比如超过估计成本等,则提出的算法将风能的预测信息考虑其中。实验数据和仿真表明,与粒子群算法(PSO)相比,该算法在解决风电系统经济负荷调度问题具有很大的可行性。 展开更多

关键词 风电系统 经济负荷调度 蝙蝠(ba)算法 发电输出

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基于LMD-BA-ELM的边坡变形时序非线性预测模型研究 被引量：9

10

作者 韩永亮 李胜 +2 位作者 杨宏伟 李军文 胡海永 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期59-65,共7页

为分析和预测边坡变形,基于局域均值分解(LMD)、蝙蝠算法(BA)和极限向量机(ELM)的基本原理,建立边坡变形时序非线性预测模型。用LMD法将边坡变形时序样本分解为多组相对平稳的分量;用BA对ELM的参数进行全局寻优,构建BA-ELM预测模型,并... 为分析和预测边坡变形,基于局域均值分解(LMD)、蝙蝠算法(BA)和极限向量机(ELM)的基本原理,建立边坡变形时序非线性预测模型。用LMD法将边坡变形时序样本分解为多组相对平稳的分量;用BA对ELM的参数进行全局寻优,构建BA-ELM预测模型,并对各分量进行滚动预测,经叠加各分量预测值,得到边坡变形最终预测结果。以某露天矿边坡变形实际监测数据为例,进行多模型对比分析。结果表明:LMD-BA-ELM模型预测的平均绝对误差为0.151 0 mm,平均相对误差为1.287 3%,运行时间为7.614 3 s;能够充分挖掘边坡变形的内部规律,有效降低其非线性特征。 展开更多

关键词 边坡变形 局域均值分解(LMD) 蝙蝠算法(ba) 极限向量机(ELM) 非线性

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基于群智能优化算法的医学图像分割综述 被引量：6

11

作者 陈华 杨帆 刘刚 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第5期512-522,共11页

医学图像是医学影像的分析基础,而分割问题是研究的关键步骤。随着智能技术的快速发展,越来越多的人将智能优化算法应用到医学图像分割中,其中群智能优化算法是当今热门的研究课题。群智能优化算法是指人类参考群体生活的昆虫、动物的... 医学图像是医学影像的分析基础,而分割问题是研究的关键步骤。随着智能技术的快速发展,越来越多的人将智能优化算法应用到医学图像分割中,其中群智能优化算法是当今热门的研究课题。群智能优化算法是指人类参考群体生活的昆虫、动物的复杂社会行为而提出的模拟生物系统中群体生活习性的一种新算法。本文主要介绍了包括粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)、布谷鸟搜索算法(CS)、蝙蝠算法(BA)在内的几种优化算法及其改进之后在医学图像分割等方面的应用,为学者今后的交流与研究提供参考。 展开更多

关键词 医学图像分割 群智能优化 粒子群算法(PSO) 萤火虫算法(FA) 布谷鸟搜索算法(CS) 蝙蝠算法(ba)

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基于CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型的白水河滑坡位移预测 被引量：10

12

作者 李龙起 王梦云 +2 位作者 赵皓璆 王滔 赵瑞志 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-59,66,共9页

为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及... 为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及由IMF分项构成的波动项。首先采用BP神经网络对趋势项位移进行预测,随后利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对波动项进行预测,并将预测结果与CEEMDAN-PSO-SVR-Adaboost、CEEMDAN-BA-BP-Adaboost、CEEMADAN-BA-SVR、BA-SVR-Adaboost模型预测结果进行对比分析,验证本模型在位移预测方面的优越性。此外,利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对ZG118波动项位移进行预测,同时计算ZG93监测点最终累计预测位移。结果表明,对白水河滑坡位移进行预测时,CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型具有较高的准确性和适用性。 展开更多

关键词 白水河滑坡 位移预测 自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 蝙蝠算法(ba) 支持向量回归机(SVR) 集成学习

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基于多域特征的BA - KELM微型电机故障检测 被引量：3

13

作者 郭明军 李伟光 +1 位作者 赵学智 张欣欣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期251-257,共7页

针对目前对于微型电机故障检测的研究较少及基于单域特征的传统电机诊断方法精度低等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化核极限学习机(kernel based ex... 针对目前对于微型电机故障检测的研究较少及基于单域特征的传统电机诊断方法精度低等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的微型电机故障检测方法。所提方法包括样本集构造、模型训练及参数优化和模型测试3个步骤:首先,对采集到的微型电机信号进行EEMD处理并依据相关系数原则筛选出主要的本征模态分量(intrinsic mode fuction, IMF),结合计算得到的电机信号的时域、频域特征构造多域特征集并进行归一化处理,按一定比例将样本集划分训练集和测试集;其次,输入训练集,以错误率为适应度,并采用蝙蝠算法对KELM模型进行参数优化;最后,输入测试集对优化的BA-KELM模型进行测试,并与其他模型进行对比。试验结果表明,所提方法的准确率达98.75%,高于其余方法。 展开更多

关键词 微型电机 故障诊断 蝙蝠算法(ba) 极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM)

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基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法 被引量：1

14

作者 刘俊勇 高曙 +1 位作者 罗帆 魏万淇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期132-137,共6页

为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风... 为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法,并将其与BP神经网络(BPNN)、WNN、遗传算法优化小波网络(GA-WNN)等3种方法进行有效性对比。结果表明:BA-WNN方法的预警准确率最高(约为84%),在所有工况下误警率都较低。 展开更多

关键词 风险预警 预警指标 滑行道 蝙蝠算法(ba) 小波神经网络(WNN)

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基于VMD-BA-LSTM的短期风向预测研究 被引量：6

15

作者 林涛 王建君 张达 《高技术通讯》 CAS 2021年第6期653-659,共7页

准确的风电场风向预测对制定偏航控制策略、提高发电量及风电机组稳定运行具有重要意义。针对风向的随机性和不确定性的特点,提出一种变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法(BA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期风向预测模型。首先,采用变分... 准确的风电场风向预测对制定偏航控制策略、提高发电量及风电机组稳定运行具有重要意义。针对风向的随机性和不确定性的特点,提出一种变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法(BA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期风向预测模型。首先,采用变分模态分解将原始序列分解为多个有限带宽的特征模态分量以降低原始数据的复杂度和非平稳性对预测精度的影响,然后将各分量分别建立BA-LSTM模型进行预测,最后将各分量预测结果叠加得到风向值,结合河北某风场的实测数据进行多时间尺度的风向预测。实验结果表明,本文所提方法相比于LSTM和最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法提高了预测精度,对后续研究偏航系统的最优调节提供了支持。 展开更多

关键词 风向预测 变分模态分解 蝙蝠算法(ba) 长短期记忆(LSTM)神经网络 多时间尺度

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给定需求区域应急物资储备库选址模型及其解法 被引量：11

16

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期170-176,共7页

为确保应急方案的合理制定和灾后应急物资的高效调度与使用,提高应急物资储备库选址决策的科学性,引入非线性时间满意度函数,构建基于时间满意度的需求区域下应急物资储备库选址优化模型。考虑储备库选址中时间因素的重要性和需求区域... 为确保应急方案的合理制定和灾后应急物资的高效调度与使用,提高应急物资储备库选址决策的科学性,引入非线性时间满意度函数,构建基于时间满意度的需求区域下应急物资储备库选址优化模型。考虑储备库选址中时间因素的重要性和需求区域的差异,从需求区域的角度定义时间满意水平。同时,考虑受灾规模和受灾程度的不同,用不同矩形需求区域描述物资需求点。利用蝙蝠算法(BA)求解模型,得到最优的选址分配方案和各个需求区域的时间满意度。结果表明,用BA算法能有效求得应急物资储备库选址模型的最优解,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,选址方案达到了较高的时间满意度。 展开更多

关键词 应急物资储备库 选址 需求区域 时间满意度 蝙蝠算法(ba)

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基于KPCA和改进极限学习机的煤与瓦斯突出危险性判识 被引量：18

17

作者 李胜 胡海永 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期172-176,共5页

为实现煤与瓦斯突出危险性的准确、快速地动态预测,提出构建基于KPCA-BA-ELM的突出危险性耦合预测模型。根据煤与瓦斯突出综合作用机理,确定突出各影响因素参数;利用核主成分分析(KPCA)对样本数据进行预处理,提取出主成分序列;利用蝙蝠... 为实现煤与瓦斯突出危险性的准确、快速地动态预测,提出构建基于KPCA-BA-ELM的突出危险性耦合预测模型。根据煤与瓦斯突出综合作用机理,确定突出各影响因素参数;利用核主成分分析(KPCA)对样本数据进行预处理,提取出主成分序列;利用蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)模型,并与BA-ELM、ELM、SVM和BP等模型共同进行突出危险性预测,验证模型的优越性。结果表明,基于KPCA-BA-ELM突出危险性预测模型平均绝对误差为4.560,平均相对误差为3.478%,运行时间为1.286 s,较其他模型具有精准的判识度和较高的泛化能力;能充分挖掘突出时空演变的内部隐含规律,有效诠释突出危险性与其影响因素间的非线性关系。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 核主成分分析(KPCA) 蝙蝠算法(ba) 极限学习机(ELM) 耦合预测

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不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究 被引量：21

18

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2019年第2期498-508,共11页

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有... 设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计. 展开更多

关键词 设施选址 损毁情景 不确定 鲁棒优化 蝙蝠算法(ba)

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应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型与算法 被引量：6

19

作者 于冬梅 高雷阜 赵世杰 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2018年第2期95-102,共8页

应急设施选址-分配决策是应急管理中的重要内容,它直接影响预防和处置突发灾害事件的能力。综合考虑时间性、经济性及服务能力有限等决策因素的多重约束限制,从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于容量及安全库存约束... 应急设施选址-分配决策是应急管理中的重要内容,它直接影响预防和处置突发灾害事件的能力。综合考虑时间性、经济性及服务能力有限等决策因素的多重约束限制,从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于容量及安全库存约束的应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型。结合模型的特点,设计一种嵌入混沌搜索机制的蝙蝠算法求解模型。最后通过算例验证了模型与算法的有效性,为应急设施选址提供理论依据和方法设计。 展开更多

关键词 应急设施 时间满意度 选址-分配 蝙蝠算法(ba) 混沌搜索机制

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