基于秃鹰搜索算法优化SVM的变压器故障诊断

针对支持向量机（support vector machines,SVM）变压器故障诊断模型存在正确率低、运行时间长的问题,提出一种基于秃鹰搜索算法（bald eagle search,BES）优化SVM的变压器故障诊断模型。首先,选取4个测试函数对BES算法进行性能测试,并与布谷鸟算法（cuckoo search,CS）、人工蜂群算法（artificial bee colony,ABC）和萤火虫算法（firefly algorithm,FA）进行对比,结果表明BES算法不论是收敛速度还是泛化能力都有更好的优化性能。然后,采用BES算法对SVM的核函数参数g和c进行优化,建立了基于油中溶解气体分析（dissolved gas analysis,DGA）的BESSVM变压器故障诊断模型,并与ELM、SVM、CS-SVM、ABC-SVM、FA-SVM故障诊断模型进行仿真实验对比。结果表明,BES-SVM故障诊断模型综合正确率为98.67%,比上述对比故障诊断模型分别提高了22.67%、20%、13.34%、12%、10.67%,且运行时间最短,所提BES-SVM变压器故障诊断模型具有更好的故...     

响应面法优化黑豆米酒发酵工艺

以生料曲为糖化发酵剂,黑豆、大米为原料混合发酵进行生料酒的酿制。在单因素试验的基础上,选取物料比（黑豆∶大米）、料液比、接种量及发酵时间为影响因素,以感官评分为响应值,采用Box-Behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面分析。结果表明,黑豆米酒最优的酿造工艺条件为物料比1∶1.5（g∶g）、料液比1∶3.0（g∶mL）、接种量2.3%、发酵时间21 d。在此条件下,黑豆米酒感官评分为91.5分,色泽玫红、透明、粮香与酒香和谐。     

改进秃鹰搜索算法优化SVM的变压器故障诊断研究

支持向量机(support vector machine, SVM)用于变压器故障诊断时,其核函数参数g和c的最优值难以根据人工经验选取,故障诊断准确率较低;而秃鹰搜索算法(bald eagle search, BES)存在易陷入局部最优和收敛精度低的缺陷。针对以上问题,提出一种改进秃鹰搜索算法(Ct-GBES)优化SVM参数g和c的变压器故障诊断模型。采用tent混沌映射、自适应t-分布及动态选择、黄金正弦算法对BES的3个阶段进行改进和优化,以提高算法的收敛速度和搜索能力。通过与原始BES、布谷鸟算法(cuckoo search, CS)和萤火虫算法(firefly algorithm, FA)的寻优对比测试,验证了Ct-GBES算法的优越性。将Ct-GBES-SVM模型与SVM、FA-SVM、CS-SVM模型进行故障诊断实验对比,并与BES-SVM模型进行稳定性实验对比。结果表明,所提模型准确率更高、稳定性更好、运行时间更短,其故障诊断效果更好。