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基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期507-514,共8页朱莉 李豪 汪小豪 姜成龙 曹明海 
新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心开放研究基金资助项目(HBSKF202124)。
为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于...
关键词：短期负荷预测 改进鲸鱼优化算法 相似日 双向长短期记忆网络 超参数寻优 
基于遗传算法优化LSTM神经网络的基坑变形预测分析
《安徽建筑》2025年第4期116-118,176,共4页杨桂伦 叶挺 王耿鑫 
基坑沉降是基坑在各种内外因素影响下产生,对工程施工质量和安全有着重要影响。文章针对传统预测模型的使用弊端,以杭州市某基坑工程共139组基坑沉降数据为例,建立了LSTM神经网络(Long Short Term Memory)预测模型,并采用遗传优化算法(G...
关键词：基坑沉降 LSTM神经网络 遗传算法 超参数 
基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法
《郑州大学学报（理学版）》2025年第2期1-7,共7页佘维 吕钟毓 邢召伟 王世豪 徐旺旺 田钊 
嵩山实验室预研项目(YYYY022022003);河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(212102310039)。
针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首...
关键词：神经网络 超参数优化 特征选择 群体智能 毁伤预测 
基于改进Kriging模型的轮式装载机铲掘性能双层优化
《计算机集成制造系统》2025年第4期1205-1214,共10页马军 付佳文 叶红伟 曹阳 李晓科 许亚鹏 
国家自然科学基金资助项目(51905492);河南省科技攻关资助项目(242102220011,252102240053);河南省高等学校重点科研项目计划(25A460001)。
针对动态不确定环境下轮式装载机铲掘性能双层非线性隐式优化问题,以分段式铲掘矿石颗粒料堆为典型工况,采用EDEM-ADAMS联合仿真获取铲掘性能影响因子,通过差分进化布谷鸟算法优化Kriging模型的超参数,构建轮式装载机铲掘性能的改进Krig...
关键词：轮式装载机 铲掘性能 KRIGING模型 超参数 双层优化 
基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost的变压器故障诊断
《电子测量技术》2025年第5期30-39,共10页杨勇 胡东 代浩 唐超 谢菊芳 
国家自然科学基金(51977179)项目资助。
针对基于油中气体分析(DGA)数据的传统变压器智能诊断模型准确率容易受到输入特征维度以及超参数的选择影响,本研究提出了基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost相结合的变压器智能故障诊断模型。首先,基于实域粗糙集的概念提出了一种具有自适...
关键词：变压器智能诊断模型 实域粗糙集 超参数寻优 
基于正交优化策略的YOLO模型超参数优化方法
《科学技术与工程》2025年第4期1573-1579,共7页杨青华 杨观赐 钟世昊 
国家自然科学基金(62163007,62373116);贵州省科技计划(黔科合平台人才[2020]6007-2,黔科合支撑[2021]一般439)。
为实现YOLO(you only look once)模型的超参数自动优化,提出基于正交优化策略的YOLO模型超参数优化方法(hyper-parameter optimization of YOLO model based on orthogonal optimization strategy,OOS)。首先基于统计学的正交试验原理,...
关键词：目标检测 超参数优化 则化策略 YOLO 
基于深度卷积神经网络下单相智能电能表故障检测系统
《自动化与仪表》2025年第2期106-110,共5页吴泽新 
考虑到智能电表故障的突发性和复杂性以及传统检测方法所面临的检测精度不足等问题,研究借助深度卷积神经网络进行单相智能电能表故障检测设计。该方法首先对神经网络进行拓扑结构优化和分类代价函数改进,以提高故障信息分类精度,随后...
关键词：深度卷积神经网络 单相智能电能表 超参数 FMEA 关联分析 
WOA优化LightGBM在火成岩测井岩性识别中的应用
《地球物理学进展》2025年第1期230-242,共13页冯欢 张国强 曹军 任宏 万文春 刘迪仁 
国家重点研发计划项目(2018YFC060330502)资助.
渤海南部莱州湾地区的火成岩岩性复杂多变,常规测井交会图识别效果差.为提升该地区火成岩岩性识别精度,结合全局优化能力强的鲸鱼优化算法(WOA)和高效的轻量级梯度提升机(LightGBM),提出了基于WOA-LightGBM的火成岩测井岩性识别方法.首...
关键词：莱州湾 火成岩 测井岩性识别 轻量级梯度提升机 超参数 鲸鱼优化算法 
基于小波去噪的机器学习模型融合在股票预测中的应用研究
《计算机应用文摘》2025年第4期89-92,95,共5页王鑫 任盈盈 白云 王欢 王龙 
股票短期走势预测具有较高的经济与投资价值,但股票市场复杂且充满不确定性,传统时间序列预测模型存在结构单一的问题,难挖其内部规律,不适用于大数据集。利用XGBoost和LSTM等模型算法进行研究,文章提出一种基于小波去噪的二层LSTM模型...
关键词：特征拓展 小波去噪 LSTM 超参数调优 Stacking融合 
基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测
《生态学报》2025年第2期685-700,共16页王可月 王轶夫 陈馨 郑峻鹏 李杰 孙玉军 
江西省林业局科技创新专项([202133]);中央高校基本科研业务费专项资金(BFUKF202404,PTYX202407)。
了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像...
关键词：森林碳储量遥感估测 集成学习算法 Optuna超参数调优 堆叠集成算法 碳密度 地理探测器 
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