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基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模被引量：4: 1; 作者朱菊香谷卫 +2 位作者钱炜张赵良张雯柏《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第11期173-184,共12页; 为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,基于PM_(2.5)序列的复杂性和非线性,提出孤立森林(isolated forests,IF)异常值检测、逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和白鲸鱼算法(Beluga whale optimization,BWO)... 展开更多; 关键词 PM_(2.5)预测孤立森林逐次变分模态分解白鲸鱼算法长短期记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力机制的CNN-ILSTM地铁站PM_(2.5)预测建模被引量：1: 2; 作者朱菊香谷卫 +2 位作者罗丹悦潘斐张赵良《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第7期53-62,共10页; 为提高PM_(2.5)的预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、改进长短期记忆网络(ILSTM)和注意力机制(attention)组合的预测模型。ILSTM删除LSTM中的输出门,改进其输入门和遗忘门,并引入转换信息模块(CIM),以防止学习过程中的过饱和。... 展开更多; 关键词卷积神经网络改进长短期记忆网络 PM_(2.5)浓度预测注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波包能量分析的红外火焰信号识别被引量：6: 3; 作者周永杰余震虹张赵良《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期232-236,共5页; 在设计红外火焰探测器的过程中,人工光源常常会引起探测器的误报。为有效区分人工光源与火焰信号,本文首先对采集的1种人工光源以及3种火焰信号进行分析,将采集的信号进行小波包4层分解,得到信号的能量谱。通过分析发现选取第2,3,4,7频... 展开更多; 关键词红外火焰探测器小波包 BP神经网络特征值; 在线阅读下载PDF 职称材料

城市轨道交通CBTC自动控制系统研究被引量：8: 4; 作者朱菊香王玉芳 +1 位作者陈逸菲张赵良《现代电子技术》 2021年第4期59-62,共4页; 为了提高城市轨道交通列车运行的高效性、安全性,研究城市轨道交通CBTC自动控制系统。该系统包括6个子系统,通过子系统之间的相互合作,共同实现城市轨道交通自动控制。其中,自动监控子系统作为系统运行指挥核心,通过调度中心设备、设备... 展开更多; 关键词城市轨道交通自动控制系统无线网络技术越区切换迟滞参数自动越区控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

列车车厢空气质量检测与自动控制系统的研究被引量：2: 5; 作者朱菊香张赵良 +1 位作者王玉芳陈逸菲《现代电子技术》 2021年第24期16-20,共5页; 由于现有列车车厢空气质量检测与自动控制系统的自动化程度较低,无法对空气质量变化做出及时的响应,导致空气质量控制效果差,因此文中进行列车车厢空气质量检测与自动控制系统的研究。首先设计系统硬件单元,其中包括主控单元、检测单元... 展开更多; 关键词列车车厢空气质量检测自动控制系统设计湿度检测排风控制仿真实验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合被引量：21: 6; 作者朱菊香谷卫 +2 位作者罗丹悦潘斐张赵良《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第8期94-100,共7页; 针对室内环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠性差的问题,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络多传感器数据融合算法。首先使用防脉冲干扰平均滤波算法来消除检测数据中的异常数据和噪声数据。其... 展开更多; 关键词多传感器数据融合卡尔曼滤波环境监测粒子群 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模被引量：4: 1; 作者朱菊香谷卫钱炜张赵良张雯柏; 机构无锡学院江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心南京信息工程大学自动化学院同济大学国家磁悬浮交通工程技术研究中心; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第11期173-184,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52202473)。; 文摘为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,基于PM_(2.5)序列的复杂性和非线性,提出孤立森林(isolated forests,IF)异常值检测、逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和白鲸鱼算法(Beluga whale optimization,BWO)优化长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用孤立森林算法清除数据中异常值;其次使用SVMD将原始不平稳的PM_(2.5)序列进行分解,去除噪声数据后得到多个平稳的固有模态分量和残差分量,提高模型预测精度;然后,对分解后各个子序列使用LSTM进行预测,并利用BWO算法优化LSTM的权重和阈值,进一步提高组合模型的预测精度;最后将各个子序列进行叠加得到最终的预测结果。实验结果表明:IF-SVMD-BWO-LSTM模型在均方根误差比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别降低了4.03μg/m^(3)和10.3μg/m^(3)。在拟合度方面,该模型比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别高了3.8%和9.5%。因此在空气质量预测上,该组合模型提高了PM_(2.5)预测精度,达到预期的预测效果。; 关键词 PM_(2.5)预测孤立森林逐次变分模态分解白鲸鱼算法长短期记忆网络; Keywords PM_(2.5)prediction isolated forest successive variational mode decomposition Beluga whale optimization long short-term memory network; 分类号 TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器] TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力机制的CNN-ILSTM地铁站PM_(2.5)预测建模被引量：1: 2; 作者朱菊香谷卫罗丹悦潘斐张赵良; 机构无锡学院轨道交通南京信息工程大学自动化学院; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第7期53-62,共10页; 基金国家自然科学青年基金(51206082) 江苏省自然科学基金(be2015692) 江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB460005)。; 文摘为提高PM_(2.5)的预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、改进长短期记忆网络(ILSTM)和注意力机制(attention)组合的预测模型。ILSTM删除LSTM中的输出门,改进其输入门和遗忘门,并引入转换信息模块(CIM),以防止学习过程中的过饱和。该模型将一维卷积神经网络的特征提取和改进长短期记忆网络学习序列依赖性的能力相结合,得到过去不同时间特征状态对未来PM_(2.5)浓度的影响,可以有效模拟PM_(2.5)在时间和空间上的依赖性,并通过注意力机制自动权衡过去的特征状态,进一步提升PM_(2.5)预测的准确度。实验结果表明:CNN-ILSTM-attention模型的拟合度达到98.5%,与LSTM模型、CNN-LSTM模型和CNN-ILSTM模型相比,分别提高26%、9.2%和6.2%,具有较高的预测精度和应用价值。; 关键词卷积神经网络改进长短期记忆网络 PM_(2.5)浓度预测注意力机制; Keywords convolutional neural network improved long short-term memory network PM_(2.5) concentration prediction attention mechanism; 分类号 TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器] TK223 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波包能量分析的红外火焰信号识别被引量：6: 3; 作者周永杰余震虹张赵良; 机构江南大学物联网工程学院无锡格林通安全装备有限公司; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期232-236,共5页; 文摘在设计红外火焰探测器的过程中,人工光源常常会引起探测器的误报。为有效区分人工光源与火焰信号,本文首先对采集的1种人工光源以及3种火焰信号进行分析,将采集的信号进行小波包4层分解,得到信号的能量谱。通过分析发现选取第2,3,4,7频段的能量值能够将这4种信号有效区分。为进一步验证实验结果,本文将双通道两路信号的第2,3,4,7频段的8个能量值作为一组特征向量,与BP神经网络结合进行模式识别。结果表明,通过这样的方法不仅可以区分火焰和人工光源,同时可以对3种火焰进行识别,其识别的正确率为84.1%。因此,基于小波包能量分析的方法提取这8个能量值作为特征值具有一定的可行性,能有效减少人工光源引起的误报,同时为火焰种类的识别以及以后的灭火自动化提供了新的可能性。; 关键词红外火焰探测器小波包 BP神经网络特征值; Keywords infrared flame detector, wavelet packet, BP neural network, feature vector; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城市轨道交通CBTC自动控制系统研究被引量：8: 4; 作者朱菊香王玉芳陈逸菲张赵良; 机构南京信息工程大学滨江学院南京信息工程大学自动化学院; 出处《现代电子技术》 2021年第4期59-62,共4页; 基金国家自然科学基金项目(51705260) 2019年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(19KJB520044)。; 文摘为了提高城市轨道交通列车运行的高效性、安全性,研究城市轨道交通CBTC自动控制系统。该系统包括6个子系统,通过子系统之间的相互合作,共同实现城市轨道交通自动控制。其中,自动监控子系统作为系统运行指挥核心,通过调度中心设备、设备集中站等协同实现列车运行状态和设备状态信息控制;数据通信子系统采用无线局域网WLAN技术建立无线接入点,保证列车和地面之间数据持续通信。系统采用列车自动越区切换算法,通过设定不变的切换迟滞参数激活切换,实现列车自动越区控制。实验分析得出,该文系统的网络信号回应性能较好,可精准控制列车越区切换时机,且列车自动越区切换所需时间少、成功率高,可实现列车运行的高效、安全控制。; 关键词城市轨道交通自动控制系统无线网络技术越区切换迟滞参数自动越区控制; Keywords urban railway transit automatic control system wireless network technology cross⁃region handover hysteresis parameter automatic handover control; 分类号 TN876-34 [电子电信—信息与通信工程] TP283.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名列车车厢空气质量检测与自动控制系统的研究被引量：2: 5; 作者朱菊香张赵良王玉芳陈逸菲; 机构南京信息工程大学滨江学院南京信息工程大学自动化学院; 出处《现代电子技术》 2021年第24期16-20,共5页; 基金国家自然科学基金项目(51705260) 2019年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(19KJB520044) +2 种基金 2020年度江苏高校哲学社会科学研究项目(2020SJA2284)。; 文摘由于现有列车车厢空气质量检测与自动控制系统的自动化程度较低,无法对空气质量变化做出及时的响应,导致空气质量控制效果差,因此文中进行列车车厢空气质量检测与自动控制系统的研究。首先设计系统硬件单元,其中包括主控单元、检测单元、显示单元与排风控制单元;在此基础上设计软件模块,包括主程序模块、温度检测数据读取模块、湿度检测数据读取模块与控制台模块。通过硬件单元与软件模块的结合设计,实现了列车车厢空气质量检测与自动控制系统的运行。设计仿真实验进行系统性能测试。结果显示:应用该设计系统后,列车车厢平均二氧化碳浓度小于1%;平均吹风感指标小于10%;平均预期不满意百分率为8.77%,远远低于现有系统。充分证实设计系统空气质量控制效果好。; 关键词列车车厢空气质量检测自动控制系统设计湿度检测排风控制仿真实验; Keywords train compartment air quality detection automatic control system design humidity examination exhaust air control simulation experiment; 分类号 TN876-34 [电子电信—信息与通信工程] TH122 [机械工程—机械设计及理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合被引量：21: 6; 作者朱菊香谷卫罗丹悦潘斐张赵良; 机构无锡学院轨道交通学院南京信息工程大学自动化学院; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第8期94-100,共7页; 基金江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB460005) 南京信息工程大学滨江学院人才启动经费资助项目(2019r018) 南京信息工程大学滨江学院自然科学类项目(2019bjyng002)。; 文摘针对室内环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠性差的问题,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络多传感器数据融合算法。首先使用防脉冲干扰平均滤波算法来消除检测数据中的异常数据和噪声数据。其次,利用卡尔曼滤波算法对多同类传感器进行数据级融合,有效地降低因噪声干扰导致的测量误差,为异质传感器进行决策级融合提供最佳数据。最后,采用PSO优化BP神经网络算法进行决策级融合。实验结果表明,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法对测试样本的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和拟合度(r^(2))均优于BP神经网络和自适应加权(adaptive weighted,AW)优化BP神经网络,且运行时间比BP神经网络以及AW-BP神经网络分别短69.31%、50.36%。经验证,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法具有更高的融合精度,同时缩短了算法的运行时间。; 关键词多传感器数据融合卡尔曼滤波环境监测粒子群 BP神经网络; Keywords multi-sensor data fusion Kalman filter environmental monitoring particle swarm BP neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模	朱菊香谷卫钱炜张赵良张雯柏	《中国测试》 CAS 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于注意力机制的CNN-ILSTM地铁站PM_(2.5)预测建模	朱菊香谷卫罗丹悦潘斐张赵良	《中国测试》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波包能量分析的红外火焰信号识别	周永杰余震虹张赵良	《红外技术》 CSCD 北大核心	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	城市轨道交通CBTC自动控制系统研究	朱菊香王玉芳陈逸菲张赵良	《现代电子技术》	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	列车车厢空气质量检测与自动控制系统的研究	朱菊香张赵良王玉芳陈逸菲	《现代电子技术》	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合	朱菊香谷卫罗丹悦潘斐张赵良	《中国测试》 CAS 北大核心	2022	21	在线阅读下载PDF 职称材料