为提高瓦斯涌出量预测精度,降低煤矿回采工作面瓦斯涌出超限事故的风险,针对瓦斯涌影响因素众多、难以预测等问题,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM...为提高瓦斯涌出量预测精度,降低煤矿回采工作面瓦斯涌出超限事故的风险,针对瓦斯涌影响因素众多、难以预测等问题,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的组合模型预测瓦斯涌出量。首先,运用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)处理瓦斯涌出影响因素,降低数据维度,以减少模型计算时的负担;其次,利用GWO优化BiLSTM模型的学习率(best_lr)、隐藏层层数(best_hd)以及正则化系数(best_l2),可有效避免局部最优解问题,并采用决定系数(R-Square,R^(2))、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)对所建模型预测的结果进行综合评价分析;最后,将该模型应用于内蒙古自治区某矿回采工作面预测瓦斯涌出量。结果显示:PCA GWO BiLSTM组合模型相比于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和双向长短期记忆神经网络对应的单一模型,其MAE分别降低20.81%、30.17%,RMSE分别降低0.063、0.142,R^(2)则分别提高了0.023、0.075,表明该模型在复杂因素条件下具有更高的精准度、泛化性和鲁棒性。展开更多
介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测。通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度...介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测。通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度和伽马拟声波阻抗作为输入,以岩相作为标签,通过Bi-LSTM模型训练建立输入数据与岩相的非线性映射关系。将该方法应用于四川某浅层河道砂体勘探区岩相预测,结果表明,基于Bi-LSTM构建的岩相预测方法优于普通循环神经网络和普通LSTM,能够快速确定地下岩相,有效指示河道。基于Bi-LSTM的岩相预测方法能有效提取输入数据与岩相信息的非线性映射关系,对少井地区的岩相预测工作有较高的实用价值。展开更多
受自然环境、计量仪器等影响,量测数据会出现异常,导致调度人员错误决策,威胁电力系统安全稳定运行。为保障电力系统安全稳定运行,提出了一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络的配网电压无监...受自然环境、计量仪器等影响,量测数据会出现异常,导致调度人员错误决策,威胁电力系统安全稳定运行。为保障电力系统安全稳定运行,提出了一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络的配网电压无监督异常数据检测方法。利用Bi-LSTM神经网络处理时序数据的双向特性,建立时序预测模型,通过对比预测值和实际值的误差检测异常数据。最后,基于某实际配网电压数据进行仿真验证,仿真结果表明:所提方法在准确率、F1分数等指标方面均优于决策树、K近邻、支持向量机、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络。展开更多
针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memo...针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征;然后引入多头自注意力机制自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重,进一步加强特征表示的能力;其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递;最后利用多核最大均值差异减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。试验结果表明,所提方法在江南大学(JNU)、德国帕德博恩大学(PU)公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%,该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度,为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。展开更多
文摘介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测。通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度和伽马拟声波阻抗作为输入,以岩相作为标签,通过Bi-LSTM模型训练建立输入数据与岩相的非线性映射关系。将该方法应用于四川某浅层河道砂体勘探区岩相预测,结果表明,基于Bi-LSTM构建的岩相预测方法优于普通循环神经网络和普通LSTM,能够快速确定地下岩相,有效指示河道。基于Bi-LSTM的岩相预测方法能有效提取输入数据与岩相信息的非线性映射关系,对少井地区的岩相预测工作有较高的实用价值。
文摘针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征;然后引入多头自注意力机制自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重,进一步加强特征表示的能力;其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递;最后利用多核最大均值差异减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。试验结果表明,所提方法在江南大学(JNU)、德国帕德博恩大学(PU)公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%,该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度,为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。
