基于改进鲸鱼算法寻优SVM的船用柴油机燃油系统故障诊断方法研究

鉴于船用柴油机的复杂性,难以及时有效地进行维护保养决策,故此提出一种拉普拉斯分值和改进鲸鱼算法的支持向量机相结合的故障诊断方法.首先利用LS对征兆样本集进行降维处理,然后通过IWOA来优化SVM的惩罚因子和核参数,构造成分类器模型来进行故障诊断.将改进的算法与传统的算法进行比较,验证了改进鲸鱼算法寻优SVM在故障诊断方面的有效性.     

基于IWOASVM的煤矿突水预测模型

针对传统煤矿突水预测算法易陷入局部最优、预测结果准确率低及速度慢等问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)-支持向量机(SVM)的煤矿突水预测模型。IWOA从鲸鱼种群初始化、调节因子非线性化及随机差分进化(DE)3个方面入手对鲸鱼优化算法(WOA)进行改进:使用Tent映射初始化鲸鱼种群,提高鲸鱼种群寻找到最优猎物的可能性;通过调节因子非线性变化策略,提升算法在迭代前期的全局搜索能力及迭代后期的局部搜索能力,从而加快收敛速度;引入DE算法的变异、交叉、选择操作,以增强WOA的全局搜索能力。利用IWOA对SVM模型进行参数优化,将影响煤矿突水的水压、隔水层厚度、煤层倾角、断层落差、断层与工作层距离、采高共6个影响因素作为模型的输入特征向量,突水与安全2种突水结果作为模型的输出向量,以突水预测结果与实际结果间的误差最小化为目标建立目标函数,得到基于IWOA-SVM的煤矿突水预测模型。实验结果表明:与粒子群优化算法、DE算法、WOA相比,IWOA的预测准确率最高,标准误差最小,且收敛速度快,鲁棒性好;IWOA-SVM的突水预测准确率达到100%,与传统的突水系数法、SVM、WOA-SVM相比,IWOA-SVM表现出更高的准确率和稳定性。     

一种改进鲸鱼算法的无线传感器网络定位优化研究

针对无线传感网络(WSN)的最小二乘法节点定位误差大、精度低的缺点,提出了改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)与定位模型相结合的研究策略.首先阐述了无线传感的节点定位模型,其次在鲸鱼算法种群初始化采用深度神经网络提高初始位置多样性,对包围捕食行为中的参数采用非线性和自适应策略避免算法过早陷入局部最优,在迭代搜索过程中利用二次插值法缓解鲸鱼位置多样性衰减问题,最终达到较好的位置搜索效果,最后将改进后的鲸鱼算法求解节点定位目标函数最优值.仿真实验中IWOA与改进的鸡群算法(ICSO)和反向蛙跳-教学优化算法(OSFL-TLBO)相比,在算法时间复杂度方面具有一定的优势,同时在未知节点方面提高了分别提高了12.1％和9.4％,在参考节点方面提高了15.19％和7.2％、节点密度方面提高了9.38％和8.23％、通信半径方面提高了7.41％和5.8％、区域面积方面提高了8.19％和7.95％,结果表明IWOA算法在节点定位方面具有良好的效果.     

改进鲸鱼优化支持向量机的交通流量模糊粒化预测

针对支持向量机（SVM）在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化（FIG）和改进鲸鱼优化算法（IWOA）的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界（Up）、下界（Low）和趋势值（R）;其次,在鲸鱼优化算法（WOA）的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权重来增强算法的全局搜索及局部寻优能力,然后建立了IWOA模型,并分析了IWOA的复杂度;最后,以预测交通流量的均方误差（MSE）为目标函数,在IWOA迭代过程中不断优化SVM的超参数,建立了基于FIG-IWOA-SVM的交通流量区间预测模型。在国内和国外交通流量数据集上进行测试的结果表明,在国外交通流量预测上,与基于遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法优化的支持向量机（PSO-SVM）和基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）相比,IWOA-SVM模型的平均绝对误差（MAE）分别降低了89.5%、81.5%和1.5%;而FIG-IWOA-SVM模型在交通流量动态区间和趋势预测上与FIG-GA-SVM、FIG-PSO-SVM和FIG-WOA-SVM等模型相比预测精度更高且预测范围更平稳。实验结果表明,在不增加算法复杂度的前提下,FIG-IWOA-SVM模型能够合理地预测交通流量的变化趋势和变化区间,为后续的交通规划和流量控制提供依据。     

基于数据均衡化与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断方法

针对不平衡数据对变压器故障诊断模型辨识精度的影响，提出一种基于自适应综合过采样(ADAptive SYNthetic, ADASYN)与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断模型。首先，利用ADASYN算法优化变压器故障数据均衡化处理，解决变压器故障数据集类间不平衡给模型带来的偏倚问题。其次，通过多策略组合改进了鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)的搜索速度、收敛能力和局部极值的逃逸能力。最后，改进鲸鱼算法对核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)正则化系数和核函数参数寻优，构建改进鲸鱼算法优化核极限学习机(IWOA-KELM)故障诊断模型。将模型应用于变压器故障诊断领域，用该模型与粒子群算法核极限学习机模型(PSO-KELM)、灰狼算法优化核极限学习机模型(GWO-KELM)和鲸鱼算法核极限学习机模型(WOA-KELM)的诊断精度对比，分别提升14.17%、 12.5%和8.34%,这证明了所提故障诊断模型具有更高的精度和泛化能力。     

基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测

针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题，提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机（IWOA-SVM）的外骨骼机器人步态检测算法，即在鲸鱼优化算法（WOA）中引入遗传算法（GA）的选择、交叉、变异操作，进而去优化支持向量机（SVM）的惩罚因子与核参数，再使用参数优化后的SVM建立分类模型，从而扩大算法的搜索范围，减小算法陷入局部最优的概率。首先，使用混合传感技术采集步态数据，即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据，并作为步态检测系统的输入；然后，使用门限法对步态相位进行划分并标记标签；最后，将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入，使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验，并与GA、粒子群优化（PSO）算法、WOA进行比较，数值实验表明，改进鲸鱼优化算法（IWOA）的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现，准确率可达98.8%，验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性，并与基于遗传优化算法的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法的支持向量机（PSO-SVM）、基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）算法进行比较，结果表明，该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%，能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测，进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

基于改进鲸鱼优化算法的物流配送中心选址策略

针对传统启发算法在解决物流配送中心选址问题上易陷入局部最优,导致降低物流系统效率降低的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm)。通过综合变异策略和随机正弦惯性权重对传统算法进行改进,提高收敛精度和全局搜索能力。实验仿真结果表明,改进的鲸鱼算法较其他启发算法具有更高的计算性能,可以合理计算出配送中心地址,很大程度提高了物流配送的运送效率。     

改进蚁群算法和支持向量机的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法（ACO）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测方法（ACO-SVM）。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到SVM最优参数,采用最优参数建立网络入侵检测模型。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM性能进行测试,结果表明,ACO-SVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

改进的鲸鱼优化算法及其应用

为了准确地建立断路器热脱扣器的脱扣时间预测模型,改善脱扣器的稳定性。提出了一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）和支持向量回归（SVR）综合建模的方法。针对鲸鱼优化算法（WOA）具有易陷入局部最优解、收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出三个策略改进,并在10个基本测试函数上进行比较,结果证明改进的鲸鱼优化算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。建立IWOA-SVR脱扣时间预测模型,并优化断路器的生产过程,进而提高断路器的生产效率和产品质量。     

基于自适应步长FOA-SVM算法的卡泵故障诊断

为了提高机采井卡泵故障诊断精度,提出一种基于自适应步长FOA-SVM混合算法模型的机采井卡泵诊断方法。在支持向量机对示功图诊断分类的基础上,引入改进的自适应步长果蝇优化算法(AS_FOA)对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性。为了实现果蝇优化算法的全局与局部寻优能力的平衡,应用自适应步长方法对其进行改进,使果蝇算法能够根据上一代的适应度值和当前迭代次数来自适应改变果蝇个体搜索步长。通过采油厂真实示功图数据进行仿真实验,比较AS_FOA、FOA、GA三种算法在支持向量机参数寻优中的性能。实验结果表明,AS_FOA收敛速度更快,寻优能力更佳。与其他算法相比,AS_FOA-SVM混合算法模型在卡泵故障诊断中准确率更高,泛化能力更强。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

改进鲸鱼算法及其在路径规划的应用

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛速度慢、收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了采用非线性收敛因子、协同a的惯性权重、时变独立搜索概率和免疫记忆改进的鲸鱼优化算法(IWTWOA);应用非线性收敛因子、协同a的惯性权重和时变独立搜索概率改进WOA迭代模型,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优的问题;引入免疫算法的免疫记忆机制,提高了算法收敛速度;选取了15个基准测试函数进行性能测试,结果表明IWTWOA算法在稳定性、计算精度和收敛速度上均有所提高;最终将其应用在路径规划问题中,获得了较好的结果.     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)的故障分类方法.首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原始信号进行分解,使用中心频率法解决VMD中分解参数K值的选取问题;其次,计算每个IMF分量的多尺度排列熵值,提取信号故障特征;再次,针对鲸鱼算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢和精度低的问题,引入冯诺依曼拓扑结构和自适应权重进行改进,可以适当地调整全局搜索能力和局部搜索能力之间的平衡;最后,采用改进后的鲸鱼算法优化LSSVM核函数的参数和惩罚因子,建立滚动轴承故障诊断模型,并利用美国凯斯西储大学提供的轴承数据集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法的故障分类性能更好,准确率更高.     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

融合Levy飞行和精英反向学习的WOA-SVM多分类算法

元启发算法-SVM是多分类评价模型的典型架构,在多分类综合决策判定中具有重要的理论与实践意义,为此提出了一种融合Lévy飞行和精英反向学习的鲸鱼优化算法(Lévy flight and elite opposition-based whale optimization algorithm,LFEO-BWOA)-SVM多分类评价算法.利用Lévy飞行策略替代螺旋轨迹策略更新位置信息,有效克服了鲸鱼优化算法易陷入局部寻优的不足;引入精英反向学习机制增加种群多样性,提高了鲸鱼优化算法全局寻优的能力.实验仿真结果表明,LFEO-BWOA-SVM算法在分类准确率上比传统SVM、BP神经网络分别提高17.84％和4.51％,准确率为98.73％,在训练时间上比标准WOA-SVM和PSO-SVM分别缩短了9.34％和84.94％.实验结果证明,LFEO-BWOA-SVM算法的寻优能力和收敛速度均有明显提升,准确率和快速性良好.