针对同一工况下不同刀具磨损预测建模中的数据分布不同,从而导致的历史模型失效问题,提出了一种基于多通道一维卷积神经网络的刀具磨损动态预测建模方法。历史刀具磨损数据训练的多通道一维卷积神经网络,作为初始的刀具磨损预测历史模...针对同一工况下不同刀具磨损预测建模中的数据分布不同,从而导致的历史模型失效问题,提出了一种基于多通道一维卷积神经网络的刀具磨损动态预测建模方法。历史刀具磨损数据训练的多通道一维卷积神经网络,作为初始的刀具磨损预测历史模型。最大均值差异(maximum mean difference, MMD)法对不同刀具磨损数据进行相似度检测,当相似度相差较大时,在历史模型的基础上进行迭代更新,更新后的模型再对磨损数据进行预测。铣削试验验证结果表明,该方法能够准确预测不同刀具的磨损值大小,具有较好的自适应能力。展开更多
雷达回波外推方法已广泛应用于短时强降水临近预报中。针对传统雷达回波外推方法未充分利用海量历史气象数据从而导致预报准确度不高的问题,提出了一个基于动态概率卷积神经网络(dynamic probability convolutional neural network,DPC...雷达回波外推方法已广泛应用于短时强降水临近预报中。针对传统雷达回波外推方法未充分利用海量历史气象数据从而导致预报准确度不高的问题,提出了一个基于动态概率卷积神经网络(dynamic probability convolutional neural network,DPCNN)的雷达回波外推模型。该模型在卷积神经网络的基础上增加动态概率计算层,对不同的雷达回波输入序列计算对应的概率卷积核,并用于后续的外推计算中,使得网络在预测阶段仍然能够根据不同的输入序列作出相应的概率调整,从而增强了外推结果与已知序列的关联。经某局部地区短时强降水外推实验,从外推图像、CSI指数、FAR指数、POD指数四个方面验证了该模型的有效性。展开更多
文摘针对同一工况下不同刀具磨损预测建模中的数据分布不同,从而导致的历史模型失效问题,提出了一种基于多通道一维卷积神经网络的刀具磨损动态预测建模方法。历史刀具磨损数据训练的多通道一维卷积神经网络,作为初始的刀具磨损预测历史模型。最大均值差异(maximum mean difference, MMD)法对不同刀具磨损数据进行相似度检测,当相似度相差较大时,在历史模型的基础上进行迭代更新,更新后的模型再对磨损数据进行预测。铣削试验验证结果表明,该方法能够准确预测不同刀具的磨损值大小,具有较好的自适应能力。
文摘雷达回波外推方法已广泛应用于短时强降水临近预报中。针对传统雷达回波外推方法未充分利用海量历史气象数据从而导致预报准确度不高的问题,提出了一个基于动态概率卷积神经网络(dynamic probability convolutional neural network,DPCNN)的雷达回波外推模型。该模型在卷积神经网络的基础上增加动态概率计算层,对不同的雷达回波输入序列计算对应的概率卷积核,并用于后续的外推计算中,使得网络在预测阶段仍然能够根据不同的输入序列作出相应的概率调整,从而增强了外推结果与已知序列的关联。经某局部地区短时强降水外推实验,从外推图像、CSI指数、FAR指数、POD指数四个方面验证了该模型的有效性。
