基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法

1

作者 许家昌 郭佳 苏树智 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页

为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优... 为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性. 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 P系统 活性膜结构 北方苍鹰优化算法 进化规则

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基于特征选择的NGO-RF热轧H型钢水平辊轧制力预测

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作者 臧德宇 吴龙 +1 位作者 林太阳 潘建洲 《锻压技术》 北大核心 2025年第1期122-133,共12页

为了得到较为精确的水平辊轧制力,收集福建罗源闽光钢铁轧钢厂的实际轧制参数,并进行相关参数计算与预处理,构建包含多输入特征及多规格的H型钢水平辊轧制力数据集。为有效预测H型钢的水平辊轧制力,首先,运用孤立森林算法和树模型进行... 为了得到较为精确的水平辊轧制力,收集福建罗源闽光钢铁轧钢厂的实际轧制参数,并进行相关参数计算与预处理,构建包含多输入特征及多规格的H型钢水平辊轧制力数据集。为有效预测H型钢的水平辊轧制力,首先,运用孤立森林算法和树模型进行离群点检测与特征选择;其次,划分数据集并采用随机森林模型作为基础模型进行训练与验证;再次,应用北方苍鹰优化算法优化随机森林模型;最后,输入处理后的H型钢水平辊轧制力测试集数据,输出轧制力预测值。将所建模型(NGO-RF)与未经优化的随机森林模型、支持向量机模型、多层感知神经网络模型、卷积神经网络模型,以及经过北方苍鹰优化算法优化的支持向量机模型和多层感知神经网络模型对比,结果显示,所建模型在预测性能上优于上述所有模型,具有较高的准确性与适用性。此外,利用所建模型对H型钢588 mm×300 mm×12 mm×20 mm新规格产品的轧制力进行预测,对比模型预测值与实测值,平均误差仅为6.05%,进一步证实了所建模型能够较好地实现对H型钢水平辊轧制力的预测。 展开更多

关键词 H型钢 水平辊轧制力 随机森林 北方苍鹰优化算法 特征选择

原文传递

基于改进北方苍鹰算法的RBF-PID海参热泵干燥温度控制

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作者 肖扬 李占英 张鹏飞 《大连工业大学学报》 2025年第1期73-78,共6页

针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在... 针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在传统北方苍鹰算法加入Tent混沌映射,优化初始种群均匀性、遍历性,在第二阶段采用非线性自适应半径,并在第二阶段结束后加入差分进化算法以增加个体搜索广度的方法,增强了算法搜索最优解的能力。采用改进的北方苍鹰算法(INGO)优化RBF神经网络参数,搭建了INGO-RBF-PID温度控制算法。消融实验结果表明,在2%误差范围内,该算法的稳定性和快速性均优于传统的PID、RBF-PID和未改进的NGO-RBF-PID。在S7-1200 PLC中进行仿真验证,该算法对于温度控制系统具有较好的性能,可为海参干燥系统提供支持。 展开更多

关键词 北方苍鹰算法 RBF神经网络 PID控制 可编程控制器

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可调光程柱面多通池TDLAS系统

4

作者 李桃花 牛明生 +5 位作者 史永鹏 李辉 刘慧园 杨乐 袁昊天 方宏福 《光学精密工程》 北大核心 2025年第2期194-208,共15页

为了提高TDLAS检测系统的检测性能和集成度,设计了一种基于便携式可调光程的柱面镜多通池的TDLAS系统,实现了从14 m,10.6 m,9.2 m,7.1 m和5.8 m仿真光程的转换。为了降低TDLAS系统测量气体过程中产生的噪声对检测精度和灵敏度的影响,提... 为了提高TDLAS检测系统的检测性能和集成度,设计了一种基于便携式可调光程的柱面镜多通池的TDLAS系统,实现了从14 m,10.6 m,9.2 m,7.1 m和5.8 m仿真光程的转换。为了降低TDLAS系统测量气体过程中产生的噪声对检测精度和灵敏度的影响,提出了基于北方苍鹰优化(NGO)算法的变分模态分解(VMD)小波去噪算法。仿真结果表明,与其他算法相比,NGO-VMD小波去噪算法能够更有效地降低噪声,且不会引起信号的失真。利用直接吸收检测技术,使用中心波长为1.653μm的DFB激光器对CH4进行测试以评估系统的性能,结果表明,采用NGO-VMD小波去噪算法使检测信号的信噪比由66提高到109,系统的检测下限由12.1 ppm改善为7.28 ppm。Allan方差分析可知,在积分时间为263 s时,系统检测甲烷的最佳检测灵敏度从641 ppb提升为526 ppb,系统的检测下限和灵敏度都得到有效的提高,为优化TDLAS痕量气体检测系统提供了参考。 展开更多

关键词 TDLAS 直接吸收 可调光程 北方苍鹰优化算法 变分模态分解

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基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测 被引量：1

5

作者 王瑞 张璐婷 逯静 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期68-80,共13页

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,... 光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法. 展开更多

关键词 光伏功率预测 变分模态分解 双向门控循环单元 北方苍鹰算法

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基于改进NGO算法优化SVM的变压器故障诊断研究 被引量：1

6

作者 陈忠华 王森 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第11期2010-2018,共9页

为解决通过油中溶解气体诊断变压器故障精确度不高的问题,提出了一种改进北方苍鹰优化(INGO)算法优化支持向量机(SVM)的故障分类模型。首先,采用主成分分析(PCA)法对油中溶解气体体积数据降维,去除冗余信息;然后,通过引入Singer混沌映... 为解决通过油中溶解气体诊断变压器故障精确度不高的问题,提出了一种改进北方苍鹰优化(INGO)算法优化支持向量机(SVM)的故障分类模型。首先,采用主成分分析(PCA)法对油中溶解气体体积数据降维,去除冗余信息;然后,通过引入Singer混沌映射、改进的野马算法搜索机制、Lévy飞行策略多种方法改进北方苍鹰优化算法,再利用INGO算法对SVM核心参数进行优化;最后,将处理后的数据输入到INGO-SVM故障诊断模型中。结果表明,其诊断平均准确率为93.5%,与NGO、GWO、AO优化SVM相比,诊断平均准确率分别提升了3.34%、7.04%、10.12%。同时,该模型也优于极限学习机(ELM)、概率神经网络(PNN)、随机森林(RF)典型分类模型,验证了所建立的变压器故障诊断模型具有更高的精度和泛化能力。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 数据处理 北方苍鹰优化算法 支持向量机

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基于NGO-VMD和改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法 被引量：1

7

作者 李俊卿 刘若尧 何玉灵 《机床与液压》 北大核心 2024年第12期193-201,共9页

目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VM... 目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VMD去除故障信号中的噪声;对原始GoogLeNet的结构进行合理删减,并利用延迟丢弃法、可训练的ReLU函数(TReLU)对其改进;最后,将去噪后的故障信号转换为二维图作为改进GoogLeNet的输入数据进行网络的训练及分类,得到故障诊断结果。实验结果表明:与其他降噪方法相比,NGO-VMD方法的降噪效果明显,能显著提高故障诊断的准确率;与常见的卷积神经网络相比,提出的改进GoogLeNet能进一步提高故障诊断的准确率,达到了97.2%。 展开更多

关键词 变分模态分解(VMD) 北方苍鹰优化(NGO)算法 改进GoogLeNet 齿轮箱故障诊断

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基于RSSR融合RNGO-Elman神经网络的室内可见光定位

8

作者 张慧颖 盛美春 +2 位作者 梁士达 马成宇 李月月 《半导体光电》 CAS 北大核心 2024年第3期449-457,共9页

针对动态环境下基于接收信号强度的传统可见光定位方法定位精度低、稳定性差等问题,提出一种基于接收信号强度比的改进北方苍鹰算法(NGO)优化Elman神经网络(RNGOElman)的室内可见光定位系统。提出选择一个辅助参考点,将待测参考点与辅... 针对动态环境下基于接收信号强度的传统可见光定位方法定位精度低、稳定性差等问题,提出一种基于接收信号强度比的改进北方苍鹰算法(NGO)优化Elman神经网络(RNGOElman)的室内可见光定位系统。提出选择一个辅助参考点,将待测参考点与辅助参考点的接收信号强度比值和接收机的真实位置作为训练集数据,建立不受动态环境影响的指纹数据库。针对NGO算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,利用折射反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,引入非线性权重因子来加快收敛速度,避免陷入局部最优。使用优化后的NGO算法来优化Elman神经网络的初始权值和阈值,构建RNGO-Elman动态定位预测模型。仿真结果表明,在4m×4m×3m的实验空间下,优化后的RNGO-Elman定位模型平均定位误差为1.34cm,定位精度相较于Elman定位算法、NGO-Elman定位算法分别提高了82%,21%。在LED发射功率波动时,基于RSSR的RNGO-Elman定位误差为1.29cm,1.38cm。所提可见光定位方法具有定位精度高、定位性能稳定等优点。 展开更多

关键词 光通信 北方苍鹰算法 ELMAN神经网络 接收信号强度比 可见光定位

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改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法

9

作者 李广军 徐祥书 《台州学院学报》 2024年第3期42-52,共11页

针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,提出一种改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法INGOPF(Improved Northern Goshawk Optimization for Particle Filter)。首先,利用透镜成像学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时增... 针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,提出一种改进的北方苍鹰算法优化粒子滤波算法INGOPF(Improved Northern Goshawk Optimization for Particle Filter)。首先,利用透镜成像学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时增加种群搜索范围,使算法尽可能搜索到潜在的最优解,增加算法的搜索能力。其次,将改进的北方苍鹰位置更新公式用于优化迭代更新,然后将最优最差学习策略与透镜成像学习策略结合,克服算法陷入局部最优和易早熟的情况,提高算法的收敛精度。最后,将INGOPF应用于锂电池的寿命预测。仿真结果表明:与标准粒子滤波以及粒子群算法优化的粒子滤波方法相比,INGOPF有效提升了粒子多样性、系统状态估计精度、滤波稳定性和实际运用能力。 展开更多

关键词 粒子滤波 北方苍鹰算法 透镜成像学习策略 状态估计

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基于SSA-VMD-INGO-RF的短期风电功率预测

10

作者 汪繁荣 梅涛 +2 位作者 张旭东 汪筠涵 肖悦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期88-96,共9页

为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系... 为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系数α)进行寻优,通过SSA-VMD将原始功率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,构建模态分量并在改进的北方苍鹰算法优化随机森林中进行预测;最后,将各分量预测结果叠加,得到最终预测值。以内蒙古某风电场的实测数据为研究对象,将所提组合模型与另外6种模型进行比较。结果表明,所设计模型预测结果平均绝对百分比误差(MAPE)为1.734%,均方根误差为0.068 MW,R^(2)为0.992,证明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 北方苍鹰算法 Piecewise混沌映射 随机森林 变分模态分解 麻雀搜索算法

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基于TF-NGO算法的CFB锅炉床温系统建模研究

11

作者 印江 霍泽良 杜志龙 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期22-27,32,共7页

床温是循环流化床(CFB)锅炉重要的运行参数之一。针对床温耦合性强、干扰因素多、控制复杂的问题,亟需建立床温的数学模型,以实现床温控制,从而保证CFB锅炉安全、平稳地运行。为此,首先引入了混沌映射、切线飞行(TF)和柯西变异策略改进... 床温是循环流化床(CFB)锅炉重要的运行参数之一。针对床温耦合性强、干扰因素多、控制复杂的问题,亟需建立床温的数学模型,以实现床温控制,从而保证CFB锅炉安全、平稳地运行。为此,首先引入了混沌映射、切线飞行(TF)和柯西变异策略改进北方苍鹰优化(NGO)算法,并用实际工况的系统模型测试TF-NGO算法。测试结果表明,TF-NGO算法拥有更快的收敛速度和更高的寻优精度。其次,采集并预处理山西某电厂350 MW超临界CFB锅炉的现场运行数据。最后,采用TF-NGO算法对所建模型的参数进行辨识,并用实际工况数据进行模型验证。辨识和验证结果表明,由TF-NGO算法辨识的床温模型与实际输出拟合度高,能有效反映床温的动态特性,证明所建模型的有效性。该研究为后续对350 MW超临界CFB锅炉床温的优化控制研究奠定了基础。 展开更多

关键词 循环流化床 锅炉 床温 系统辨识 切线飞行 北方苍鹰优化算法

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基于ICEEMDAN多尺度熵与NGO-HKELM的转子故障诊断 被引量：2

12

作者 陆水 李振鹏 +2 位作者 李军 颜东梅 黄福川 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期175-180,共6页

针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完... 针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)方法对转子振动信号进行分解和重构;计算重构信号的多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE),形成特征向量,通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对高维的特征向量进行降维;最后,将降维后的特征向量输入北方苍鹰算法(northern goshawk optimization,NGO)优化的混合核极限学习机(hybrid extreme learning machine,HKELM)进行转子故障分类。研究结果表明,基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断模型,平均识别准确率可达97.7273%,平均寻优时间为1.0681 s,收敛速度快、准确率高以及分类效果好。 展开更多

关键词 改进的ICEEMDAN 多尺度样本熵 北方苍鹰算法 混合核极限学习机 转子故障诊断

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基于改进北方苍鹰优化随机配置网络的网络流量预测模型 被引量：1

13

作者 王堃 李少波 +1 位作者 何玲 周鹏 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1245-1255,共11页

网络流量预测作为一种关键技术,能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展,网络流量的多样性和复杂性增加,为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配置网... 网络流量预测作为一种关键技术,能帮助实现网络资源的合理分配、优化网络性能以及提供高效的网络服务。随着网络环境的演变和发展,网络流量的多样性和复杂性增加,为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于改进北方苍鹰优化随机配置网络(CNGO-SCN)的网络流量预测模型。随机配置网络作为一种具有监督机制的增量式模型,在解决大规模数据回归和预测问题方面具有良好的优势。但是,一些超参数的选择影响了随机配置网络的准确性。针对这一问题,利用北方苍鹰算法对影响随机配置网络性能的正则化参数和比例因子进行优化,得到最佳数值。而北方苍鹰算法由于初始种群的随机分布导致种群个体质量不佳,因此引入混沌逻辑映射提升初始解的质量。将优化后的模型应用于英国学术网、欧洲某城市核心网网络流量数据集和合作企业搭建的网络协同制造云平台交换机接口的真实流量数据集,并与多种神经网络模型进行对比,以验证所提模型的网络流量预测能力。实验结果表明,该模型对比其他神经网络模型具有更高的预测精度,在实际应用场景中处理复杂数据时具备更加优秀的预测能力,该模型的预测误差下降了0.9%~99.7%。 展开更多

关键词 网络流量预测 随机配置神经网络 北方苍鹰优化算法 混沌逻辑映射

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基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测研究 被引量：3

14

作者 付文龙 章轩瑞 +2 位作者 张海荣 傅雨晨 刘兴韬 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期133-143,共11页

为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间... 为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间序列进行分解,得到一系列相对平稳的子序列。然后对各子序列分量进行相空间重构,得到相应的相空间矩阵。接着针对长短期记忆网络(LSTM)训练时间较长和权重参数较多的问题,提出一种SWGMN对各子序列分量建立预测模型。同时,为提高模型预测性能,提出一种INGO对SWGMN模型的两个超参数进行寻优,得到最优参数组合。最后累加各子序列预测值,得到最终风速预测结果。实验结果表明,在单步预测和多步预测中,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数R2分别为0.1828 m/s、0.2263 m/s、4.5481%、0.987和0.2429 m/s、0.3107 m/s、6.1113%、0.976,相较于传统方法具有更高的预测精度和预测效率。 展开更多

关键词 风速 预测 深度学习 变分模态分解 共享权重门控记忆网络 改进的北方苍鹰优化算法

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基于改进北部苍鹰算法的垂直斗式提升机减速器优化 被引量：1

15

作者 刘玲 姜全新 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期243-248,共6页

垂直斗式提升机是一种固定装置的机械输送设备,具有输送能力强、提升高度高、运行平稳可靠、寿命长等优点。减速器是垂直斗式提升机的关键部件,为高效获得减速器的最优解,提出一种冲刺决胜策略改进的北部苍鹰优化算法。采用压力容器和... 垂直斗式提升机是一种固定装置的机械输送设备,具有输送能力强、提升高度高、运行平稳可靠、寿命长等优点。减速器是垂直斗式提升机的关键部件,为高效获得减速器的最优解,提出一种冲刺决胜策略改进的北部苍鹰优化算法。采用压力容器和悬臂梁两个经典非线性约束工程算例对改进北部苍鹰算法进行性能验证,结果表明,改进北部苍鹰算法具有良好的收敛速度。在此基础上,对垂直斗式提升机减速器进行优化设计,结果减速器的中心距由初始的720 mm减少为680.16 mm,减少了5.33%。说明改进北部苍鹰优化算法可以作为一种高效的优化算法求解实际工程问题。 展开更多

关键词 北部苍鹰算法 冲刺决胜策略 垂直斗式提升机 减速器 优化算法

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多策略融合改进北方苍鹰算法的森林冠层图像分割 被引量：2

16

作者 仝柯 朱良宽 +1 位作者 王璟瑀 付雪 《森林工程》 北大核心 2024年第5期124-133,共10页

针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;... 针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;在北方苍鹰探索阶段,添加自适应权重因子提高算法搜索能力,加快算法收敛速度;在北方苍鹰开发阶段,添加非线性收敛因子平衡全局搜索和局部开发能力。其次,采用多阈值Kapur熵作为适应度函数,通过选取8个基准函数对改进的算法进行测试,测试结果表明,改进的算法可以有效提高精度和搜索速度。最后,将所改进的算法对森林冠层图像进行阈值分割试验,并在适应度值、森林图像分割时的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)与特征相似度(FSIM)上进行对比分析。试验结果表明,改进的算法可以获得更精确的森林冠层分割阈值和更高的分割精度。 展开更多

关键词 北方苍鹰优化算法 多策略融合 非线性收敛因子 Kapur熵 图像分割 森林冠层

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考虑增强特征选择的深度卷积-时序网络短期风功率预测 被引量：1

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作者 付炳喆 王玮 +2 位作者 任国瑞 杨健 李沂洹 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1565-1573,共9页

准确的风电功率预测对电网安全与风资源合理利用具有重要意义。为提高风电功率预测精度,提出一种涵盖异常值检测、增强特征选择和超参数调整等多个环节的风电功率预测策略。首先,采用孤立森林算法筛除风电数据的异常值和冗余值;其次,引... 准确的风电功率预测对电网安全与风资源合理利用具有重要意义。为提高风电功率预测精度,提出一种涵盖异常值检测、增强特征选择和超参数调整等多个环节的风电功率预测策略。首先,采用孤立森林算法筛除风电数据的异常值和冗余值;其次,引入最大互信息系数(MIC)作为特征选择评价指标,获得高相关度的输入特征;此外,建立了优化的卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)神经网络组合模型,其中CNN层将MIC对特征重要性的理解进一步增强,并以多层GRU层对风功率时序关系建模。实际算例表明:所提出的优化神经网络模型较文中其他预测模型,预测指标误差更小,决定系数R 2平均提高了4.44%,平均绝对误差M AE、均方根误差R MSE分别平均降低了62.02%和61.51%,具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 风电功率预测 增强特征选择 深度神经网络 北方苍鹰优化算法

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基于二次分解平抑风电波动的混合储能系统容量配置 被引量：1

18

作者 刘扬波 张熙 +3 位作者 康龙云 刘林 朱春生 黄晟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期61-69,共9页

针对风电并网功率波动问题,提出基于二次分解的混合储能系统容量优化配置方案。首先,根据风电并网功率波动限值,对风电功率进行经验模态分解,并重构为并网参考功率和混合储能系统参考功率,以实现风功率整体平抑;其次,考虑到经验模态分... 针对风电并网功率波动问题,提出基于二次分解的混合储能系统容量优化配置方案。首先,根据风电并网功率波动限值,对风电功率进行经验模态分解,并重构为并网参考功率和混合储能系统参考功率,以实现风功率整体平抑;其次,考虑到经验模态分解算法出现的模态混叠、端点效应加剧等问题,提出基于北方苍鹰优化-变分模态分解算法的混合储能系统内部功率分配策略;最后,建立平抑风电出力波动的混合储能容量优化配置模型,并基于K-均值聚类得到的典型日数据对建立的模型进行求解。算例分析表明,所提策略的优化配置方案能够有效平抑风电功率波动,满足风电并网功率波动的要求,减少混合储能系统成本。 展开更多

关键词 风电功率波动 二次分解 北方苍鹰优化算法 K-均值

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基于多策略改进北方苍鹰算法的无人机路径规划 被引量：1

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作者 杨帆 吕立新 《保定学院学报》 2024年第5期102-111,共10页

为实现在复杂地域和障碍环境下无人机高效、安全飞行路径规划问题,以飞行距离、转向角度、飞行高度为性能指标,以地形、空域中的障碍为约束建立了无人机三维路径规划模型.智能算法在解决高维多约束情况下无人机路径规划问题时,存在初始... 为实现在复杂地域和障碍环境下无人机高效、安全飞行路径规划问题,以飞行距离、转向角度、飞行高度为性能指标,以地形、空域中的障碍为约束建立了无人机三维路径规划模型.智能算法在解决高维多约束情况下无人机路径规划问题时,存在初始种群多样性差且分布不均、容易陷入局部最优解等局限性,对此提出了一种多策略改进的北方苍鹰算法(MINGO).该算法在初始化时借助Piecewise混沌映射有效地增强了初始种群的分布均匀性,借助Levy游走和随机扰动策略增强了种群的多样性和个体的质量,使算法快速且高精度的收敛,使用非线性收敛因子策略来有效平衡算法的全局和局部搜索能力,通过精英个体引导策略有效提升了算法的寻优效率.比较性的数值实验和仿真实验表明,MINGO具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,处理复杂障碍环境下无人机三维路径规划问题具有非常明显的优势. 展开更多

关键词 北方苍鹰算法 自适应游走策略 随机扰动策略 精英个体引导策略 无人机路径规划

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多策略改进的NGO算法在大坝参数反演中的应用 被引量：1

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作者 曹文翰 马琳 郝小鸟 《水力发电》 CAS 2024年第5期101-109,共9页

为解决混凝土坝参数优化反演存在的问题,包括寻优性能不佳、精度不足和效率低下等,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法(MSNGO)的混凝土坝参数优化反演策略。首先,采取多个策略改进北方苍鹰算法,以提高原始算法的寻优能力。接着,结合... 为解决混凝土坝参数优化反演存在的问题,包括寻优性能不佳、精度不足和效率低下等,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法(MSNGO)的混凝土坝参数优化反演策略。首先,采取多个策略改进北方苍鹰算法,以提高原始算法的寻优能力。接着,结合有限元正分析,构建计算与实测值之间合适的目标函数,利用MSNGO构建智能优化反演模型,并通过并行策略提高反演效率,搜索得到参数反演最优值。通过两个算例对该方法进行验证,并与基准优化算法比较计算结果。结果表明,MSNGO反演策略比其他优化算法收敛速度快、且能跳出局部极值使反演参数结果更为准确,测点计算值与实测值有良好的吻合度,表明该智能优化方法可在混凝土坝参数反演的实际问题中进行应用。 展开更多

关键词 多策略改进 北方苍鹰优化算法 位移统计模型 参数反演 弹性模量 混凝土坝

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