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题名基于时序差分与双重修正的雷暴风速短时预测研究
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作者
陶天友
邓鹏
王浩
徐帆
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机构
东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室
东南大学土木工程学院
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出处
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1399-1405,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52278486,52338011)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20240177)
中央高校基本科研业务费资助项目(2242024RCB0007).
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文摘
为开展雷暴风速的有效预测,研究了时序差分与双重修正联合驱动的风速短时预测方法。首先,对原始实测风速开展差分,将风速的时序差分作为预测对象;其次,通过长短期记忆网络建立风速差分序列的预测模型;然后,考虑预测误差与预测风速的相关性,对实时预测的结果进行双重修正;最后获得雷暴风速的最终预测结果。以苏通大桥的实测雷暴风速为背景,对该方法在单步预测和多步预测中的有效性进行了验证。研究结果表明,对原始风速进行差分可考虑风速的非平稳特性,其预测效果优于将风速直接作为输入的情形。双重修正可对初始预测结果进行误差补偿,进而能够提升局部极值和全局风速的预测精度,并在单步预测与多步预测中均表现出较好的预测效果。
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关键词
雷暴风
实测风速
短时预测
机器学习
双重修正
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Keywords
thunderstorm winds
measured wind speed
short-term prediction
machine learning
double-step modification
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分类号
U442
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名灰色双重残差修正的多芯片组件寿命预测
被引量：1
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作者
佐磊
胡小敏
何怡刚
孙洪凯
李兵
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机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学)
武汉大学电气与自动化学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期82-88,共7页
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基金
装备预先研究重点项目(41402040301)
国家重点研发计划(20l6YFF0102200)
+1 种基金
国家自然科学基金重点项目(51637004)
国家自然科学基金(51777050,51577046)资助项目。
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文摘
针对利用传统灰色模型进行多芯片组件寿命预测时存在的精度不足,以及预测精度随时间跨度增加而显著降低的问题,提出马尔科夫-尾段双重残差修正的多芯片组件寿命灰色预测方法。将在灰色GM(1,1)模型预测值基础上经马尔科夫法优化后的残差作为尾段灰色残差模型的输入值,实现双重残差修正。以对热循环加速试验条件下得到少量试验数据的影响多芯片组件寿命的电阻值进行寿命预测为例,试验结果表明,相较于传统灰色模型和神经网络预测方法,所提出方法在小样本条件下平均残差分别减小了80.469%和68.53%,预测精度得以提高,结果更加可靠,能够更准确地预测多芯片组件的寿命。
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关键词
多芯片组件
小子样灰色模型
双重残差修正
马尔科夫-尾段残差灰色模型
寿命预测
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Keywords
multi-chip module
small samples
grey model
double residual correction
Markov-tail residual gray model
life prediction
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分类号
TN602
[电子电信—电路与系统]
N941.5
[自然科学总论—系统科学]
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