改进鲸鱼优化最小二乘支持向量机的带钢厚度预测方法

    公开(公告)号:CN113204925A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110611750.2

    申请日:2021-06-02

    Applicant: 辽宁大学

    Abstract: 一种改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机带钢厚度预测方法,包括以下步骤:1)分析采集的钢板数据信号;2)特征提取;3)数据归一化处理;4)带钢厚度预测。发明一种改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机带钢厚度预测方法,通过使用改进的鲸鱼法优化最小二乘支持向量机的正则化参数γ和核函数宽度σ,从而提高最小二乘支持向量机性能。本发明使用的数据是来源于国内某钢厂的热连轧板带材实际生产数据。在带钢厚度预测模型构建模块中,训练中的样本集采用预处理后的特征向量并运用经改进鲸鱼算法优化的LSSVM方法训练带钢厚度预测模型。本发明通过上述步骤,提供了一种的预测误差小、预测精度高、鲁棒性好的带钢厚度预测方法。

    一种改进灰狼优化DBN-ELM的亚健康状态识别方法

    公开(公告)号:CN113190931A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110590877.0

    申请日:2021-05-28

    Applicant: 辽宁大学

    Abstract: 一种改进灰狼优化DBN‑ELM的亚健康状态识别方法,步骤为:(1)信号采样;(2)降噪处理;(3)特征选择;(4)数据归一化处理;(5)亚健康状态识别。本发明设计并实现一种改进灰狼优化DBN‑ELM的亚健康状态识别方法。针对灰狼算法全局与局部搜索能力不均衡问题,将灰狼算法本身的线性收敛因子改进成非线性收敛因子以此来平衡搜索能力,同时通过引用自适应权重策略提升算法收敛速度;然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据;最后将处理后数据输入改进灰狼算法优化的DBN‑ELM模型中进行训练测试。实验结果表明:本发明方法在故障诊断方面,能够满足用户所设定功能和性能需求,具有较高的亚健康识别精度,较好的鲁棒性和泛化能力,具备良好的工业应用前景。

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