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基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法被引量：6: 1; 作者肖遥向家伟 +1 位作者汤何胜任燕《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1517-1528,共12页; 在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息... 展开更多; 关键词液压传动系统液压防水阀多传感器滑动时间窗 TEAGER能量算子熵权法卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法被引量：44: 2; 作者曾囿钧肖先勇 +1 位作者徐方维郑林《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第9期17-23,共7页; 为充分挖掘蕴含在大量采集数据中的有效信息,提高短期负荷预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)的混合模型的短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象信息、日期信息按时间滑动... 展开更多; 关键词电力系统短期负荷预测卷积神经网络双向门控循环单元卷积神经网络-双向门控循环单元神经网络混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换与BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法被引量：12: 3; 作者曾囿钧肖先勇徐方维《电测与仪表》北大核心 2023年第6期103-109,共7页; 为更好地挖掘大量采集数据蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于小波变换与双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)混合模型的短期负荷预测方法。文章利用小波变换将负荷特征数据分解为高频数据以及低频数据,再... 展开更多; 关键词电力系统短期负荷预测小波变换双向门控循环单元双向门控循环单元-全连接神经网络混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

接地电阻影响因素的研究被引量：9: 4; 作者刘春何俊佳刘浔《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期17-19,共3页; 利用复合接地网接地电阻的三维单元网络模型,研究了几种接地网的接地电阻值。在消耗同样的工程用料情况下,比较了各种接地体的优劣,并对影响接地电阻大小的参数(如主框和侧边辐射线长度、接地网埋深、接地导体直径等因素)作了对比。计... 展开更多; 关键词接地电阻接地网三维单元网络模型接地体数值计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

制备方法对复合触头材料导电特性的影响被引量：8: 5; 作者刘春李震彪程礼椿《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期77-80,共4页; 根据复合材料制备方法的各自特点 ,建立了计算复合触头材料电导率的三维单元网络模型。应用该模型研究了制备方法对材料电导率的影响 ,并与测量值进行了比较。结果表明了这种模型的可行性。; 关键词单元网络模型复合触头材料电导率 ICCG算法导电特性制备方法电器; 在线阅读下载PDF 职称材料

CuCr触头材料导电特性的三维仿真被引量：6: 6; 作者刘春何俊佳邹积岩《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期18-20.2,共3页; 从CuCr合金导电特性的唯象过程出发 ,建立了计算触头材料导电特性的三维单元网络模型。应用此模型分别计算了组份含量、孔隙等参数对材料电导率的影响 ,并与测量值进行了比较。结果表明了这种模型的有效性。; 关键词铜铬合金触头材料导电特性三维仿真单元网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法: 7; 作者熊宁肖异瑶 +2 位作者姚志刚钟士元舒娇《电测与仪表》北大核心 2023年第4期106-112,共7页; 针对农村用电负荷分布不均、多样性强,难以准确预测的问题,在考虑农村发展规划、经济、人口等影响负荷变化因素的基础上,提出了一种基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法。根据农村用电用途和特点,对农村负荷进行分类;按照台区... 展开更多; 关键词农村用电负荷中长期负荷预测元胞自动机技术门控循环单元网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于S2S-CNN-GRU的机场离港航班延误预测被引量：5: 8; 作者李善梅周相志《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期93-100,共8页; 为解决空中交通管理中机场离港航班延误预测难题,采用序列到序列(S2S)框架将门控单元循环网络(GRU)和卷积神经网络(CNN)相结合,提出一种基于S2S-CNN-GRU的航班延误预测模型,主要采用序列到序列的框架结构,利用CNN来捕获机场航班延误状... 展开更多; 关键词序列到序列(S2S)-卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)模型离港航班延误预测神经网络特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法被引量：6: 1; 作者肖遥向家伟汤何胜任燕; 机构温州大学机电工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1517-1528,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52175060) 浙江省自然科学基金资助项目(LY20E050028)。; 文摘在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息融合和卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)模型的防水阀故障诊断方法。首先,考虑到单一传感器振动信号难以充分表达故障特征,该方法使用了3个传感器采集含噪声的振动信号,并进行了必要的预处理;其次,提取了信号的16个时域特征、5个频域特征以及3个时频域特征,并利用熵权法进行了特征融合,达到了增强特征的目的;然后,将融合的多维特征集输入到CNN-BIGRU-Attention模型中进行了特征识别;最后,利用实际的液压防水阀故障诊断实验,验证了该方法的有效性。研究结果表明:采用多传感器提取的特征更为全面,信息融合有助于捕捉更完整的隐藏数据特征,从而显著提高诊断的准确率;相较于其他特征识别方法,采用CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断准确率可分别提高6.7%、4.6%和14.2%,达到了96.86%,证明了该方法的有效性。该方法将先进的机器学习技术与实际工程应用相结合,为建筑工程问题提供了一种新颖、有效的解决方案。; 关键词液压传动系统液压防水阀多传感器滑动时间窗 TEAGER能量算子熵权法卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制模型; Keywords hydraulic transmission system hydraulic waterproof valve multi-sensor sliding time window Teager energy operator(TEO) entropy weight method convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit-attention(CNN-BIGRU-Attention)model; 分类号 TH137.52 [机械工程—机械制造及自动化] TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TU60 [建筑科学—建筑技术科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法被引量：44: 2; 作者曾囿钧肖先勇徐方维郑林; 机构四川大学电气工程学院国网四川省电力公司绵阳供电公司; 出处《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第9期17-23,共7页; 基金国家自然科学基金面上资助项目(新一代电力系统中谐波发射水平评估理论与方法,51877141)。; 文摘为充分挖掘蕴含在大量采集数据中的有效信息,提高短期负荷预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)的混合模型的短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象信息、日期信息按时间滑动窗口构造特征图作为输入,先利用CNN提取特征图中的有效信息,构造特征向量,再将特征向量作为BiGRU-NN网络的输入,采用BiGRU-NN网络进行短期负荷预测。以2016年举办的全国第九届电工数学建模竞赛试题A题中的负荷数据作为实际算例,实验结果表明:该方法与DNN神经网络、GRU神经网络、CNN-LSTM神经网络短期负荷预测法相比,有更高的预测精度。; 关键词电力系统短期负荷预测卷积神经网络双向门控循环单元卷积神经网络-双向门控循环单元神经网络混合模型; Keywords power system short-term load forecasting convolutional neural network bidirectional gated recurrent unit convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit neural network hybrid model; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化] 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

题名基于小波变换与BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法被引量：12: 3; 作者曾囿钧肖先勇徐方维; 机构四川大学电气工程学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2023年第6期103-109,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(51877141)。; 文摘为更好地挖掘大量采集数据蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于小波变换与双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)混合模型的短期负荷预测方法。文章利用小波变换将负荷特征数据分解为高频数据以及低频数据,再分别建立高频混合神经网络以及低频混合神经网络模型进行预测。在混合神经网络模型中,将负荷特征数据作为BiGRU-NN网络的输入,利用BiGRU-NN网络学习负荷非线性以及时序性特征,以此进行短期负荷预测。文中以丹麦东部地区的负荷数据作为算例,实验结果表明,该方法与GRU神经网络、DNN神经网络、CNN-LSTM神经网络相比,具有更高的预测精度。; 关键词电力系统短期负荷预测小波变换双向门控循环单元双向门控循环单元-全连接神经网络混合模型; Keywords power system short-term load forecasting wavelet transform bidirectional gated recurrent unit bidirectional gated recurrent unit-fully-connected neural network hybrid model; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名接地电阻影响因素的研究被引量：9: 4; 作者刘春何俊佳刘浔; 机构华中科技大学电气与电子工程学院; 出处《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期17-19,共3页; 文摘利用复合接地网接地电阻的三维单元网络模型,研究了几种接地网的接地电阻值。在消耗同样的工程用料情况下,比较了各种接地体的优劣,并对影响接地电阻大小的参数(如主框和侧边辐射线长度、接地网埋深、接地导体直径等因素)作了对比。计算结果可以用来指导接地网的设计。; 关键词接地电阻接地网三维单元网络模型接地体数值计算; Keywords unit net model grounding grid ground conductor grounding resistance embedding depth; 分类号 TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名制备方法对复合触头材料导电特性的影响被引量：8: 5; 作者刘春李震彪程礼椿; 机构华中科技大学; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期77-80,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目 ( 5 99770 6 ); 文摘根据复合材料制备方法的各自特点 ,建立了计算复合触头材料电导率的三维单元网络模型。应用该模型研究了制备方法对材料电导率的影响 ,并与测量值进行了比较。结果表明了这种模型的可行性。; 关键词单元网络模型复合触头材料电导率 ICCG算法导电特性制备方法电器; Keywords Unit net model Compound contact materials Electrical conductivity Incomplete cholesey conjugate gradient(ICCG); 分类号 TM503.5 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名CuCr触头材料导电特性的三维仿真被引量：6: 6; 作者刘春何俊佳邹积岩; 机构华中理工大学电力工程系大连理工大学电力工程系; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期18-20.2,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目! (5 980 70 0 3); 文摘从CuCr合金导电特性的唯象过程出发 ,建立了计算触头材料导电特性的三维单元网络模型。应用此模型分别计算了组份含量、孔隙等参数对材料电导率的影响 ,并与测量值进行了比较。结果表明了这种模型的有效性。; 关键词铜铬合金触头材料导电特性三维仿真单元网络模型; Keywords constuite unit net model contact materials electrical conductivity ICCG(Incomplete Cholesey Conjugate Gradie; 分类号 TM241 [一般工业技术—材料科学与工程] TM503.5 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法: 7; 作者熊宁肖异瑶姚志刚钟士元舒娇; 机构国网江西省电力有限公司经济技术研究院华南理工大学电力学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2023年第4期106-112,共7页; 文摘针对农村用电负荷分布不均、多样性强,难以准确预测的问题,在考虑农村发展规划、经济、人口等影响负荷变化因素的基础上,提出了一种基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法。根据农村用电用途和特点,对农村负荷进行分类;按照台区供电范围内地块利用性质以及地块上负荷分布特点,定义了农村地块功能,利用最小二乘法得到不同功能地块的历史负荷密度曲线;在此基础上,结合农村发展规划、经济及自然条件等引起农村负荷密度和地块功能变化的影响因素,利用历史数据训练门控循环单元负荷密度模型,并利用元胞自动机技术预测地块变化信息;根据地块变化信息和历史负荷密度曲线,利用门控循环单元网络模型预测负荷密度,进而得到农村中长期负荷的预测结果;以某农村为例,验证了所提策略的可行性和有效性。; 关键词农村用电负荷中长期负荷预测元胞自动机技术门控循环单元网络模型; Keywords rural electricity load medium-long term load forecasting cellular automata technology gated loop unit network model; 分类号 TM731 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于S2S-CNN-GRU的机场离港航班延误预测被引量：5: 8; 作者李善梅周相志; 机构中国民航大学空中交通管理学院; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期93-100,共8页; 基金国家自然科学基金资助(78101215) 天津市自然科学基金资助(21JCZDJC00780) +1 种基金民航安全能力建设资金项目(SKZ49420220027)。; 文摘为解决空中交通管理中机场离港航班延误预测难题,采用序列到序列(S2S)框架将门控单元循环网络(GRU)和卷积神经网络(CNN)相结合,提出一种基于S2S-CNN-GRU的航班延误预测模型,主要采用序列到序列的框架结构,利用CNN来捕获机场航班延误状态的结构化特征,作为编码器的输入,利用GRU捕获延误状态的时间特征,并作为解码器输出预测结果,提高预测的准确性。采用美国实际数据检验该模型的有效性,并同其他模型进行对比。结果表明:基于S2S-CNN-GRU的航班延误预测模型预测的平均绝对误差(MAE)为3.03,均方根误差(RMSE)为5.82,明显优于其他模型的预测效果。; 关键词序列到序列(S2S)-卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)模型离港航班延误预测神经网络特征提取; Keywords sequence to sequence(S2S)-convolutional neural network(CNN)-gate recurrent unit(GRU)(S2S-CNN-GRU)model departure flight delay prediction neural network feature extraction; 分类号 X949 [环境科学与工程—安全科学] V355.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 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	基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法	肖遥向家伟汤何胜任燕	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法	曾囿钧肖先勇徐方维郑林	《中国电力》 CSCD 北大核心	2021	44	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波变换与BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法	曾囿钧肖先勇徐方维	《电测与仪表》北大核心	2023	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	接地电阻影响因素的研究	刘春何俊佳刘浔	《高压电器》 CAS CSCD 北大核心	2003	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	制备方法对复合触头材料导电特性的影响	刘春李震彪程礼椿	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2002	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	CuCr触头材料导电特性的三维仿真	刘春何俊佳邹积岩	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2001	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于元胞自动机技术的农村中长期负荷预测方法	熊宁肖异瑶姚志刚钟士元舒娇	《电测与仪表》北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于S2S-CNN-GRU的机场离港航班延误预测	李善梅周相志	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料