文档名：变异哈里斯鹰优化算法在气体泄漏溯源中的应用
摘要：针对气体泄漏事故的溯源问题,研究了提高精度和速度的新方法.首先,搭建气体泄漏应用算例,以传感器浓度监测数据和高斯烟羽模型计算数据的方差作为目标函数,将溯源问题转化为优化问题;其次,基于哈里斯鹰优化(HHO)算法和传统优化算法提出变异HHO(MHHO)算法,旨在更快速准确地解决该优化问题;最后,进行不同信噪比(SNR)条件下的试验与比较.研究结果表明:MHHO算法单次运行时长在0.51～0.53s之间,所有参数的平均反算误差SNR为20时约为8.64％,SNR为50时约为6.41％,SNR为100时约为0.89％,在精度和速度方面相比其他算法具有明显的优势.因此,MHHO算法能更快速准确地反算泄漏源的三维坐标和强度.
作者：夏志禹 徐正蓺 李丹 魏建明 Author：XIAZhiyu XUZhengyi LIDan WEIJianming
作者单位：中国科学院上海高等研究院智能信息通信技术研究与发展中心,上海201210;中国科学院大学,北京100049中国科学院上海高等研究院智能信息通信技术研究与发展中心,上海201210
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TP212X928.5
关键词：变异哈里斯鹰优化算法 群体智能算法 高斯烟羽模型 源强反算
Keywords：mutantHarrishawksoptimization(MHHO)algorithm swarmintelligencealgorithm Gaussianplumemodel sourceintensityback-calculation
机标分类号：X913TP391O224
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：上海市科技创新行动计划项目，中国科学院青年创新促进会项目变异哈里斯鹰优化算法在气体泄漏溯源中的应用[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(11)夏志禹 徐正蓺 李丹 魏建明针对气体泄漏事故的溯源问题,研究了提高精度和速度的新方法.首先,搭建气体泄漏应用算例,以传感器浓度监测数据和高斯烟羽模型计算数据的方差作为目标函数,将溯源问题转化为优化问题;其次,基于哈里斯鹰优化(HHO)算法和传...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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