43、计算机网络建模与优化:OLYMP与IWO算法的应用

计算机网络建模与优化:OLYMP与IWO算法的应用

1. IWO算法与查询计划成本及执行时间分析

在数据处理中,IWO算法生成的查询计划成本和执行时间是重要的研究内容。以下是不同查询下,传统数据库管理系统(cDBMS)和IWO算法(cIWO)生成计划的成本,以及它们对应的执行时间(tDBMS和tIWO)的相关数据。

Query cDBMS cIWO cIWO CCV [%] tDBMS tIWO tIWO CCV [%]
A1 10.4 13.5 6.1 6.51 5.74 2.9
A2 9.8 11.5 5.8 6.14 6.04 2.0
A3 10.5 13.5 8.0 6.14 5.95
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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