CN115630327A - 一种基于mssa-svm的电缆隧道环境事故识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于MSSA‑SVM的电缆隧道环境事故识别方法，首先获取电缆隧道历史事故数据集，通过筛选、去伪，确定有效的历史事故数据集和环境事故输入变量；然后将历史事故数据集归一化处理后分为训练集和测试集；再构建MSSA‑SVM事故识别模型，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数从而确定最优MSSA‑SVM模型；最后得到最优MSSA‑SVM模型的事故识别。本发明解决了现有监测技术中利用单一阈值传感器进行事故识别时误报率高、延时长的问题。

Description

一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法
技术领域
本发明属于电缆隧道安全监测技术领域，具体涉及一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法。
背景技术
电缆隧道综合监测***需要实时监测电缆本体以及隧道环境信息，由于***包含隧道数量较多，采集的数据量大。若依靠传统的人工监测方式，监测人员难以从冗长的数据中及时发现事故，且传统的周期巡检也存在事故识别滞后，不利于高压电缆的安全运行。为了提高监测***对各类环境事故识别和处理的实时性，一种能够高效准确的识别隧道环境事故的算法模型是十分必要的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，解决了现有监测技术中利用单一阈值传感器进行事故识别时误报率高、延时长的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取电缆隧道历史事故数据集，通过筛选、去伪，确定有效的历史事故数据集和环境事故输入变量；
步骤2、将所述步骤1中的历史事故数据集归一化处理，然后分为训练集和测试集；
步骤3、构建MSSA-SVM事故识别模型，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数：惩罚系数c和核参数g，从而确定最优MSSA-SVM模型；
步骤4、通过所述步骤2得到的训练集对步骤3确定的最优MSSA-SVM模型进行训练，利用所述步骤2得到的测试集验证训练好的最优MSSA-SVM模型的性能，通过测试集得到最优MSSA-SVM模型的输出，将测试集事故类型和最优MSSA-SVM模型输出比较，得到最优MSSA-SVM模型的事故识别结果。
本发明的特点还在于，
步骤1具体按照以下步骤实施：
步骤1.1、将电缆隧道历史事故类型进行编号，具体为：水灾、火灾、有毒气、内部潮湿和氧气不足，依次标记为1、2、3、4、5；
步骤1.2、确定电缆隧道历史事故类型的七种参数变量作为最优MSSA-SVM模型的输入，包括温度、湿度、水位、烟雾浓度、O2、CO及H2S七种指标，将步骤1.1中的五种电缆隧道环境的事故类型的标记作为最优MSSA-SVM模型的输出；
步骤2具体按照以下步骤实施：
步骤2.1、对历史事故数据集归一化处理，映射如下：
Figure BDA0003866604560000021
式中，y为x通过最大-最小标准化映射到区间[0,1]的值，x表示历史事故数据，xmin表示历史事故数据的最小值，xmax表示历史事故数据的最大值，通过映射得到y的范围为[0,1]；
步骤2.2、将归一化处理后的历史事故数据集，随机选80％样本作为训练集，20％样本作为测试集。
步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1、建立支持向量机SVM，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，使用样本映射的方法进行线性变换，非线性变换的优化形式如式(2)所示：
Figure BDA0003866604560000031
其中，法向量为w，偏置量为b；ξi为松弛变量；c表示对错误样本的惩罚力度系数；xi为输入的样本数据；yi为预期输出的事故类型；
介入拉格朗日乘子ai，变为二次规划问题：
Figure BDA0003866604560000032
在非线性的情况下，引入核函数映射：
Figure BDA0003866604560000033
综上，决策函数为：
Figure BDA0003866604560000034
xj为输入；n代表训练数据集个数；
Figure BDA0003866604560000041
为映射函数；选取的核函数k(xi,xj)为径向基函数RBF，所述径向基函数RBF形式为：
k(xi,xj)＝exp(-g||xi-xj||2) (6)；
步骤3.2、首先随机生成初始种群，然后根据初始种群生成反向种群，最后，按顺序从初始种群和反向种群中取出个体，所取个体的适应度由适应度函数计算，具有较高适应度的个体被选择并放入一个新的初始组，假设初始种群为Xi，i＝1,2,3...,N，则反向种群为X′i描述为：
X′i＝k1lb+k2ub-Xi (7)
式中，k1、k2为0～1的随机数，lb、ub为搜索区域的上下限；
麻雀搜索算法SSA模型简化为发现者-加入者-警戒者，从多个特征的角度修改发现者和警戒者的位置更新，即MSSA寻优超参数c和g，具体如下：
(a)在迭代过程中，发现者位置更新修正为：
Figure BDA0003866604560000042
式中，t代表当前迭代数,
Figure BDA0003866604560000043
表示第i个麻雀在第j维中迭代次数为t的位置信息,α为[0,1]之间的随机数，N表示最大的迭代次数，Q为服从正态分布的随机数，L为单位行向量，R2(R2∈[0,1])和ST(ST∈[0.5,1])分别表示预警值和安全值，当R2<ST时，即预警值小于安全值，表示目前区域安全，没有捕食者，发现者能够进一步扩大寻找食物的搜索范围，当R2>ST时，即预警值比安全值大，表示警戒者发现危险，则立即发出报警信号，所有麻雀改变自己的位置信息，飞到安全位置；
(b)加入者在寻找食物时会跟随发现者，如果发现者寻到更优的资源，加入者立即前往，其位置更新如下：
Figure BDA0003866604560000051
式中，
Figure BDA0003866604560000052
为全域最差的位置，
Figure BDA0003866604560000053
是发现者目前的最优位置；A是由1或-1所构成的一个1×d的矩阵，并且A+＝AT(AAT)-1；当i>n/2时，表明第i个加入者无法获得食物，为了觅食，需要飞往其他地方；
(c)作为警戒者的麻雀一般占比10％～20％，警戒者麻雀位置更新修正为；
Figure BDA0003866604560000054
式中，
Figure BDA0003866604560000055
是全域目前最佳位置；β是服从均值0，方差1的随机数，并将β作为步长控制参数；K是[-1,1]之间的随机数，fi是此时的个体麻雀适应度值，fbest是目前全局最优的适应度值，fworst是全局最差的适应度值，ε是接近0的常数，避免分母为零的情况；
同时对发现者的位置更新，更新策略修正为：发现者的位置数乘一个均值为1、方差为1的正态分布随机函数(1+Q)，
步骤3.3、确定最优MSSA-SVM模型具体如下：
1)初始化SVM模型和SSA算法相关参数；
2)计算初始种群的适应度值，以交叉验证的准确率作为麻雀个体的适应度，计算种群和反向种群的个体适应度值，选择适应度较高的个体，将适应度较高个体放入新的群体作为初始种群；
3)根据修正后的公式(8)更新发现者位置；
4)根据公式(9)更新加入者位置；
5)根据修正后的公式(10)更新警戒者位置；
6)计算位置更新后的适应度值，并更新当前最佳适应度值和位置；
7)判断是否满足结束条件，如果是，则输出最佳参数c和g，如果不是，则继续重复步骤；
8)利用最佳参数c和g进行SVM网络训练，得到最优模型MSSA-SVM。
步骤4具体按照以下步骤实施：
将80％作为训练集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行训练，将20％作为测试集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行事故识别，输出识别结果，输出结果为事故类型标签编号，对照步骤1.2所述的事故标签类型编号，确定诊断的事故类型。
本发明的有益效果是，一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，能够准确快速识别出隧道事故类型，该模型通过生成反向种群来提高群体的多样性，经过多特征修正发现者和警戒者的位置更新，使其具有不易陷入局部最优，全局搜索能力强的优点，这种方法解决了依靠传统单一阈值传感器事故识别误报率高、延时长的缺陷，大大减少了电缆隧道的事故。
附图说明
图1是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中MSSA-SVM模型适应度曲线图；
图2(a)是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中MSSA-SVM模型事故识别结果图；
图2(b)是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中SSA-SVM模型事故识别结果图；
图2(c)是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中GWO-SVM模型事故识别结果图；
图2(d)是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中PSO-SVM模型事故识别结果图；
图3是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中各个算法模型事故识别准确率及运行时间对比图；
图4是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中各算法对应的各类事故识别准确率对比图；
图5是本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法中的MSSA-SVM模型算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，流程图如图5所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取电缆隧道历史事故数据集，通过筛选、去伪，确定有效的历史事故数据集和环境事故输入变量；
步骤1具体按照以下步骤实施：
步骤1.1、将电缆隧道历史事故类型进行编号，具体为：水灾、火灾、有毒气、内部潮湿和氧气不足，依次标记为1、2、3、4、5；
步骤1.2、确定电缆隧道历史事故类型的七种参数变量作为最优MSSA-SVM模型的输入，包括温度、湿度、水位、烟雾浓度、O2、CO及H2S七种指标，将步骤1.1中的五种电缆隧道环境的事故类型的标记作为最优MSSA-SVM模型的输出；
步骤2、将所述步骤1中的历史事故数据集归一化处理，然后分为训练集和测试集；
步骤2具体按照以下步骤实施：
步骤2.1、由于历史事故数据集的参数变量的复杂性和不确定性，为了防止变量的值过大，增加模型计算量，需要对历史事故数据集归一化处理，映射如下：
Figure BDA0003866604560000081
式中，y为x通过最大-最小标准化映射到区间[0,1]的值，x表示历史事故数据，xmin表示历史事故数据的最小值，xmax表示历史事故数据的最大值，通过映射得到y的范围为[0,1]；
步骤2.2、将归一化处理后的历史事故数据集，随机选80％样本作为训练集，20％样本作为测试集。
步骤3、构建MSSA-SVM事故识别模型，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数：惩罚系数c和核参数g，从而确定最优MSSA-SVM模型；
步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1、建立支持向量机SVM，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系其原理如下：
支持向量机在事故预测和识别方面表现较好，尤其是在小样本、非线性和高维空间方面。对于多分类和线性不可分问题，需要使用样本映射的方法进行线性变换，非线性变换的优化形式如式(2)所示：
Figure BDA0003866604560000091
其中，法向量为w，偏置量为b；ξi为松弛变量；c表示对错误样本的惩罚力度系数；xi为输入的样本数据；yi为预期输出的事故类型；
介入拉格朗日乘子ai，变为二次规划问题：
Figure BDA0003866604560000092
在非线性的情况下，引入核函数映射：
Figure BDA0003866604560000093
综上，决策函数为：
Figure BDA0003866604560000094
xj为输入；n代表训练数据集个数；
Figure BDA0003866604560000095
为映射函数；选取的核函数k(xi,xj)为径向基函数RBF，所述径向基函数RBF形式为：
k(xi,xj)＝exp(-g||xi-xj||2) (6)；
惩罚系数c和核参数g对SVM识别的准确性有重要影响，然而传统的SVM是靠经验去寻找最优参数浪费大量的时间。因此，本发明使用多特征修正麻雀搜索算法MSSA-SVM事故识别模型。
步骤3.2、步骤3中所述，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数c和g，具体如下：
针对初始总种群质量较低、种群多样性降低的问题，采用反向种群解决。首先随机生成初始种群，然后根据初始种群生成反向种群，最后，按顺序从初始种群和反向种群中取出个体，所取个体的适应度由适应度函数计算，具有较高适应度的个体被选择并放入一个新的初始组，假设初始种群为Xi，i＝1,2,3...,N，则反向种群为X′i描述为：
X′i＝k1lb+k2ub-Xi (7)
式中，k1、k2为0～1的随机数，lb、ub为搜索区域的上下限；
麻雀搜索算法SSA模型简化为发现者-加入者-警戒者，麻雀搜索算法位置更新方式分为两种：向当前最优位置靠近或向原点靠近，当最优解接近原点时，麻雀搜索算法SSA的性能优于其他算法，当待解决问题的最优解远离原点时，麻雀搜索算法SSA性能会下降。然而每只麻雀收敛到当前最优解的方式是直接跳到最优解附近，而不是移动到最优解，这也导致麻雀容易陷入局部最优，全局搜索能力弱。为了解决上述两个问题，本发明从多个特征的角度修改发现者和警戒者的位置更新，即MSSA寻优超参数c和g，具体如下：
(a)在迭代过程中，发现者位置更新修正为：
Figure BDA0003866604560000101
式中，t代表当前迭代数,
Figure BDA0003866604560000111
表示第i个麻雀在第j维中迭代次数为t的位置信息,α为[0,1]之间的随机数，N表示最大的迭代次数，Q为服从正态分布的随机数，L为单位行向量，R2(R2∈[0,1])和ST(ST∈[0.5,1])分别表示预警值和安全值，当R2<ST时，即预警值小于安全值，表示目前区域安全，没有捕食者，发现者能够进一步扩大寻找食物的搜索范围，当R2>ST时，即预警值比安全值大，表示警戒者发现危险，则立即发出报警信号，所有麻雀改变自己的位置信息，飞到安全位置；
(b)加入者在寻找食物时会跟随发现者，如果发现者寻到更优的资源，加入者立即前往，其位置更新如下：
Figure BDA0003866604560000112
式中，
Figure BDA0003866604560000113
为全域最差的位置，
Figure BDA0003866604560000114
是发现者目前的最优位置；A是由1或-1所构成的一个1×d的矩阵，并且A+＝AT(AAT)-1；当i>n/2时，表明第i个加入者无法获得食物，为了觅食，需要飞往其他地方；
(c)作为警戒者的麻雀一般占比10％～20％，警戒者麻雀位置更新修正为；
Figure BDA0003866604560000115
式中，
Figure BDA0003866604560000116
是全域目前最佳位置；β是服从均值0，方差1的随机数，并将β作为步长控制参数；K是[-1,1]之间的随机数，fi是此时的个体麻雀适应度值，fbest是目前全局最优的适应度值，fworst是全局最差的适应度值，ε是接近0的常数，避免分母为零的情况；
MSSA算法的原理为：通过生成反向种群，从初始种群和反向种群中选择适应度更高的个体成为最终的初始种群，因其独特的初始种群生成方式，每个个体都离最优解更近一步，提高了个体的收敛速度，并且通过搜索更多的有效区域来提高群体的多样性，增加算法的全局能力。同时对发现者的位置更新，更新策略修正为：发现者的位置数乘一个均值为1、方差为1的正态分布随机函数(1+Q)，以此来消除向原点收敛的操作，使得最优解远离原点时也获得较好的效果。警戒者位置更新修正后表示：若该麻雀处于最优位置，则它会逃离到最优位置和最差位置之间的随机位置；否则它将逃离到自己和最优位置之间的随机位置，以此减少向最优位置的跳跃，实现向最优位置的移动，避免麻雀搜索算法陷入局部最优。
步骤3.3、确定最优MSSA-SVM模型具体如下：
1)初始化SVM模型和SSA算法相关参数；
2)计算初始种群的适应度值，以交叉验证的准确率作为麻雀个体的适应度，计算种群和反向种群的个体适应度值，选择适应度较高的个体，将适应度较高个体放入新的群体作为初始种群；
3)根据修正后的公式(8)更新发现者位置；
4)根据公式(9)更新加入者位置；
5)根据修正后的公式(10)更新警戒者位置；
6)计算位置更新后的适应度值，并更新当前最佳适应度值和位置；
7)判断是否满足结束条件，如果是，则输出最佳参数c和g，如果不是，则继续重复步骤；
8)利用最佳参数c和g进行SVM网络训练，得到最优模型MSSA-SVM。
步骤4、通过所述步骤2得到的训练集对步骤3确定的最优MSSA-SVM模型进行训练，利用所述步骤2得到的测试集验证训练好的最优MSSA-SVM模型的性能，通过测试集得到最优MSSA-SVM模型的输出，将测试集事故类型和最优MSSA-SVM模型输出比较，得到最优MSSA-SVM模型的事故识别结果。
步骤4具体按照以下步骤实施：
步骤4.1、将80％作为训练集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行训练，将20％作为测试集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行事故识别，输出识别结果，输出结果为事故类型标签编号，对照步骤1.2所述的事故标签类型编号，确定诊断的的事故类型；
步骤4.2、在相同训练和测试样本下，将本算法MSSA与麻雀搜索算法SSA、灰狼优化算法GWO和粒子群算法PSO等优化算法进行对比实验。通过事故识别准确率和算法模型运行时间进行综合评价。
下面就算法模型诊断结果进行分析：
图1表示本实验采用测试集准确率为适应度函数，从图中适应度曲线可以看出，模型起初最佳适应度低于90％，随着迭代次数的增加，在第5次迭代就达到峰值，随后趋于稳定。
由图2(a)中可知，MSSA-SVM模型预测结果仅出现了3次错判，1次事故类别3诊断为类别5，2次事故类别5诊断为类别3。为了证明MSSA-SVM算法的优越性和有效性，分别与图2(b)SSA-SVM、图2(c)GWO-SVM和图2(d)PSO-SVM模型进行对照实验，通过输入相同训练样本进行训练和学习，然后测试相同的样本，得到SSA-SVM、GWO-SVM和PSO-SVM模型的事故预测结果如图2所示。
由图2和图3可知，MSSA-SVM、SSA-SVM、GWO-SVM和PSO-SVM模型的事故识别准确率分别为95％、90％、91.67％和88.33％；MSSA-SVM模型的事故识别准确率相较于SSA-SVM、GWO-SVM和PSO-SVM模型的准确率分别提高了5％、3.33％和6.67％。MSSA-SVM模型的运行时间为13.47s，明显低于其余三种模型；PSO-SVM模型的运行时间是15.47s，为四种算法模型中运行时间最长。
由图4可以看出，四种模型在水灾和火灾上的预测精度都达到100％；本文的MSSA-SVM模型主要提高了在内部潮湿上的事故预测准确率，并且远高于其余三种模型，在15组测试样本中识别率高达100％，其余三种模型在此事故上的识别率分别为80％、86.67％和80％。从以上数据可以看出MSSA-SVM模型相比于其它三种模型在预测识别精度和运算效率上更具有优势。
本发明一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，首先获取电缆隧道历史事故数据集，通过筛选、去伪，确定有效的数据集和环境事故的输入参数变量。然后将历史事故数据集进行归一化处理，分为测试集和训练集；其次构建MSSA-SVM事故识别模型，利用支持向量机SVM构建事故类型与模型输入变量之间的关系，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数c和g，从而确定最优MSSA-SVM模型。最后通过训练集对模型MSSA-SVM进行训练，利用测试集验证训练好的模型的性能，并在相同训练集和测试集下与SSA-SVM算法、灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)和粒子群算法(particleswarm optimization,PSO)进行对照试验。本发明解决了现有监测技术中利用单一阈值传感器事故识别误报率高、延时长的问题。

Claims (5)

1.一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、获取电缆隧道历史事故数据集，通过筛选、去伪，确定有效的历史事故数据集和环境事故输入变量；
步骤2、将所述步骤1中的历史事故数据集归一化处理，然后分为训练集和测试集；
步骤3、构建MSSA-SVM事故识别模型，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，通过多特征修正麻雀搜索算法MSSA寻找SVM的最优超参数：惩罚系数c和核参数g，从而确定最优MSSA-SVM模型；
步骤4、通过所述步骤2得到的训练集对步骤3确定的最优MSSA-SVM模型进行训练，利用所述步骤2得到的测试集验证训练好的最优MSSA-SVM模型的性能，通过测试集得到最优MSSA-SVM模型的输出，将测试集事故类型和最优MSSA-SVM模型输出比较，得到最优MSSA-SVM模型的事故识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
步骤1.1、将电缆隧道历史事故类型进行编号，具体为：水灾、火灾、有毒气、内部潮湿和氧气不足，依次标记为1、2、3、4、5；
步骤1.2、确定电缆隧道历史事故类型的七种参数变量作为最优MSSA-SVM模型的输入，包括温度、湿度、水位、烟雾浓度、O2、CO及H2S七种指标，将步骤1.1中的五种电缆隧道环境的事故类型的标记作为最优MSSA-SVM模型的输出。
3.根据权利要求2所述的一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
步骤2.1、对历史事故数据集归一化处理，映射如下：
Figure FDA0003866604550000021
式中，y为x通过最大-最小标准化映射到区间[0,1]的值，x表示历史事故数据，xmin表示历史事故数据的最小值，xmax表示历史事故数据的最大值，通过映射得到y的范围为[0,1]；
步骤2.2、将归一化处理后的历史事故数据集，随机选80％样本作为训练集，20％样本作为测试集。
4.根据权利要求3所述的一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
步骤3.1、建立支持向量机SVM，利用支持向量机SVM构建事故类型与环境事故输入变量之间的关系，使用样本映射的方法进行线性变换，非线性变换的优化形式如式(2)所示：
Figure FDA0003866604550000022
其中，法向量为w，偏置量为b；ξi为松弛变量；c表示对错误样本的惩罚力度系数；xi为输入的样本数据；yi为预期输出的事故类型；
介入拉格朗日乘子ai，变为二次规划问题：
Figure FDA0003866604550000031
在非线性的情况下，引入核函数映射：
Figure FDA0003866604550000032
综上，决策函数为：
Figure FDA0003866604550000033
xj为输入；n代表训练数据集个数；
Figure FDA0003866604550000034
为映射函数；选取的核函数k(xi,xj)为径向基函数RBF，所述径向基函数RBF形式为：
k(xi,xj)＝exp(-g||xi-xj||2) (6)；
步骤3.2、首先随机生成初始种群，然后根据初始种群生成反向种群，最后，按顺序从初始种群和反向种群中取出个体，所取个体的适应度由适应度函数计算，具有较高适应度的个体被选择并放入一个新的初始组，假设初始种群为Xi，i＝1,2,3...,N，则反向种群为Xi′描述为：
X′i＝k1lb+k2ub-Xi (7)
式中，k1、k2为0～1的随机数，lb、ub为搜索区域的上下限；
麻雀搜索算法SSA模型简化为发现者-加入者-警戒者，从多个特征的角度修改发现者和警戒者的位置更新，即MSSA寻优超参数c和g，具体如下：
(a)在迭代过程中，发现者位置更新修正为：
Figure FDA0003866604550000035
式中，t代表当前迭代数,
Figure FDA0003866604550000041
表示第i个麻雀在第j维中迭代次数为t的位置信息,α为[0,1]之间的随机数，N表示最大的迭代次数，Q为服从正态分布的随机数，L为单位行向量，R2(R2∈[0,1])和ST(ST∈[0.5,1])分别表示预警值和安全值，当R2<ST时，即预警值小于安全值，表示目前区域安全，没有捕食者，发现者能够进一步扩大寻找食物的搜索范围，当R2>ST时，即预警值比安全值大，表示警戒者发现危险，则立即发出报警信号，所有麻雀改变自己的位置信息，飞到安全位置；
(b)加入者在寻找食物时会跟随发现者，如果发现者寻到更优的资源，加入者立即前往，其位置更新如下：
Figure FDA0003866604550000042
式中，
Figure FDA0003866604550000043
为全域最差的位置，
Figure FDA0003866604550000044
是发现者目前的最优位置；A是由1或-1所构成的一个1×d的矩阵，并且A+＝AT(AAT)-1；当i>n/2时，表明第i个加入者无法获得食物，为了觅食，需要飞往其他地方；
(c)作为警戒者的麻雀一般占比10％～20％，警戒者麻雀位置更新修正为；
Figure FDA0003866604550000045
式中，
Figure FDA0003866604550000046
是全域目前最佳位置；β是服从均值0，方差1的随机数，并将β作为步长控制参数；K是[-1,1]之间的随机数，fi是此时的个体麻雀适应度值，fbest是目前全局最优的适应度值，fworst是全局最差的适应度值，ε是接近0的常数，避免分母为零的情况；
同时对发现者的位置更新，更新策略修正为：发现者的位置数乘一个均值为1、方差为1的正态分布随机函数(1+Q)，
步骤3.3、确定最优MSSA-SVM模型具体如下：
1)初始化SVM模型和SSA算法相关参数；
2)计算初始种群的适应度值，以交叉验证的准确率作为麻雀个体的适应度，计算种群和反向种群的个体适应度值，选择适应度较高的个体，将适应度较高个体放入新的群体作为初始种群；
3)根据修正后的公式(8)更新发现者位置；
4)根据公式(9)更新加入者位置；
5)根据修正后的公式(10)更新警戒者位置；
6)计算位置更新后的适应度值，并更新当前最佳适应度值和位置；
7)判断是否满足结束条件，如果是，则输出最佳参数c和g，如果不是，则继续重复步骤；
8)利用最佳参数c和g进行SVM网络训练，得到最优模型MSSA-SVM。
5.根据权利要求4所述的一种基于MSSA-SVM的电缆隧道环境事故识别方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：
将80％作为训练集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行训练，将20％作为测试集输入到优化后的MSSA-SVM模型进行事故识别，输出识别结果，输出结果为事故类型标签编号，对照步骤1.2所述的事故标签类型编号，确定诊断的的事故类型。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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