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基于贝叶斯优化的CNN-GRU短期电力负荷预测 被引量：15
1
作者 吴永洪 张智斌 《现代电子技术》 2023年第20期125-129,共5页
为了提高短期电力负荷预测精度,针对负荷数据时序性与非线性的特点,提出一种基于贝叶斯优化的CNNGRU短期电力负荷预测模型。首先,将电力负荷数据按时间滑动窗口构造连续特征作为输入,采用CNN对负荷数据进行特征提取,将特征以时序序列方... 为了提高短期电力负荷预测精度,针对负荷数据时序性与非线性的特点,提出一种基于贝叶斯优化的CNNGRU短期电力负荷预测模型。首先,将电力负荷数据按时间滑动窗口构造连续特征作为输入,采用CNN对负荷数据进行特征提取,将特征以时序序列方式作为GRU网络输入;然后通过GRU网络进行短期负荷预测,构建CNN-GRU预测模型。针对CNN-GRU模型易陷入局部最优以及超参数寻找难的问题,利用贝叶斯优化寻找最优超参数组合,对模型进行超参数优化,构建贝叶斯优化的CNN-GRU短期电力负荷预测模型。实验结果表明,贝叶斯优化的CNN-GRU模型的MAE值比传统的CNN-GRU网络模型降低58%,精度提升1.23%,说明所提模型能够有效提高负荷预测精度,可作为短期电力负荷预测工具。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 贝叶斯优化 卷积神经网络(CNN) 门控循环单元(GRU) 超参数优化 组合预测模型
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新能源汽车动力电池状态估计方法设计
2
作者 马昕池 张昕 +1 位作者 郭子奇 褚晓光 《内燃机与配件》 2025年第7期25-27,共3页
在电池管理系统(BMS)中,电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)具有极其重要的地位,鉴于直接测量这两种状态的局限性,分析了SOC和SOH之间的联系,提出了一种灰狼算法和神经网络相结合的在线联合估计算法,该方法引入卷积神经网络(CNN)用于SO... 在电池管理系统(BMS)中,电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)具有极其重要的地位,鉴于直接测量这两种状态的局限性,分析了SOC和SOH之间的联系,提出了一种灰狼算法和神经网络相结合的在线联合估计算法,该方法引入卷积神经网络(CNN)用于SOH估算,并将其结果整合到SOC的估算流程中,使用GWO-GRU对SOC进行估计。将SOH估计考虑到SOC估计中,能减少电池老化因素对SOC估算准确性带来的不利影响,使用GWO优化器进行神经网络参数优化能进一步增强其处理长时间序列数据的能力,有效避免了因梯度问题而导致的训练不稳定或性能下降,从而提升模型的整体性能。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 健康状态 灰狼优化器 门控循环单元神经网络
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基于BOA-GRU网络的混凝土抗压强度预测方法
3
作者 刘立伟 邵海波 +1 位作者 崔凤笠 侯中伟 《广东土木与建筑》 2025年第2期104-107,共4页
抗压强度是混凝土材料设计中的关键力学性能参数,可靠的强度预测可以减少设计成本和时间,并防止因大量配比实验而导致的材料浪费。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的混凝土抗压强度预测模型,并采用贝叶斯优化算法(BOA)对GRU的关... 抗压强度是混凝土材料设计中的关键力学性能参数,可靠的强度预测可以减少设计成本和时间,并防止因大量配比实验而导致的材料浪费。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的混凝土抗压强度预测模型,并采用贝叶斯优化算法(BOA)对GRU的关键超参数进行优化。收集了1030组混凝土抗压强度数据对BOA-GRU模型进行验证,并与常规的BP神经网络、支持向量回归(SVR)模型的结果进行对比,结果显示BOA-GRU模型的预测精度和可靠性最高,其在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等3个指标上均优于对比模型。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度 门控循环单元 贝叶斯优化算法
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基于深度学习的卤质时间序列预测方法研究
4
作者 王召邦 荣统瑞 +5 位作者 王海平 赵玉峰 朱登贤 金青明 李开梅 杨青山 《盐科学与化工》 2025年第2期1-4,9,共5页
盐湖卤质变化趋势预测研究对盐湖生产工作具有重要意义。为提高盐湖卤质变化趋势预测精度,文章构建了一种基于变分模态分解和贝叶斯算法优化的双向门控循环单元神经网络(VMD-BO-BiGRU)的盐湖卤质变化趋势组合时序预测模型。首先利用变... 盐湖卤质变化趋势预测研究对盐湖生产工作具有重要意义。为提高盐湖卤质变化趋势预测精度,文章构建了一种基于变分模态分解和贝叶斯算法优化的双向门控循环单元神经网络(VMD-BO-BiGRU)的盐湖卤质变化趋势组合时序预测模型。首先利用变分模态分解将原始KCl和MgCl_(2)品位时间序列分解为指定数量的模态分量(IMF),然后将分解所得的各模态分量分别输入到双向门控循环单元神经网络模型中,同时引入贝叶斯算法对各模型的超参数进行优化,最后将各模态分量模型预测结果进行叠加求和得到最终预测值。与其他智能算法组合模型进行对比分析后表明,文章组合模型预测效果相对较好且预测结果波动性较小、稳定性更佳,验证了文章模型在盐湖卤质变化趋势预测方面的有效性和适用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 贝叶斯算法优化 双向门控循环单元神经网络 盐湖卤质 时间序列
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基于BO-BiGRU的后均衡器在水下高速可见光通信系统中的应用 被引量：4
5
作者 张昊宇 姚力 +3 位作者 陈超旭 施剑阳 沈超 迟楠 《电信科学》 2023年第5期11-19,共9页
信号在水下可见光通信(UVLC)信道传输的过程中易受到非线性效应的影响,为了提高系统通信性能,对接收的信号进行均衡是至关重要的。提出了一种基于贝叶斯优化算法的双向门控循环单元(BO-BiGRU)模型作为UVLC系统中的后均衡器,其能够自动... 信号在水下可见光通信(UVLC)信道传输的过程中易受到非线性效应的影响,为了提高系统通信性能,对接收的信号进行均衡是至关重要的。提出了一种基于贝叶斯优化算法的双向门控循环单元(BO-BiGRU)模型作为UVLC系统中的后均衡器,其能够自动寻找模型最优超参数,以实现模型的最佳性能。BO-BiGRU模型应用于1.2 m水下实验平台,采用64正交调幅(QAM)-无载波幅相调制(CAPM),在系统的误码率(BER)低于3.8×10^(-3)的7%前向纠错(FEC)阈值的情况下,实现了3.10 Gbit/s的数据传输速率,比传统的后均衡方法提高了128 Mbit/s。 展开更多
关键词 水下可见光通信 非线性效应 波形级别后均衡器 贝叶斯优化 双向门控循环单元
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基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别
6
作者 彭耀武 陈辰 +1 位作者 刘敬贤 王余宽 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期10-20,共11页
船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自... 船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自适应核密度估计(AKDE)的船舶异常行为识别方法。利用BO-GRU对船舶经纬度、航向和速度进行点预测,并对基于该神经网络所得到的预测值跟实际值进行比较得到误差数据集,利用AKDE对误差数据集进行非参数估计,以得到不同置信度下的船舶轨迹特征数据波动区间。试验基于天津港船舶自动识别系统(AIS)数据,通过与基础GRU、长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相比较,验证BO-GRU预测精度更高;AKDE相比于其他方法估计能更好地拟合,并及时发现船舶异常行为。 展开更多
关键词 船舶异常行为 基于贝叶斯优化器改进的门控循环单元 自适应核密度估计 船舶自动识别系统数据 轨迹预测
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基于IAVOA-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波预测
7
作者 乔铁柱 尚尚 +1 位作者 祝健 石依山 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期740-747,共8页
电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit,IAVOA-GRU)网络的电离... 电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit,IAVOA-GRU)网络的电离层杂波预测方法。首先,依据电离层杂波的混沌特性,通过相空间重构方法对接收到的电离层杂波进行相空间重建,构建GRU网络的输入、输出样本集;然后,利用IAVOA对GRU网络的隐层节点数、迭代次数及初始学习速率3个超参数值执行优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,并进行预测。实测结果表明,相较其他6种对比预测模型,所提出的IAVOA-GRU网络模型具有较高的预测精度和可靠性,为有效改善高频地波雷达的探测性能提供了一种思路和方法。 展开更多
关键词 高频地波雷达(HFSWR) 电离层杂波预测 改进非洲秃鹫优化算法 门控循环单元网络
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小麦加工链中重金属镉含量的深度网络预测模型 被引量：1
8
作者 金学波 张佳帅 +5 位作者 郭天洋 王小艺 苏婷立 赖燕群 孔建磊 白玉廷 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期50-55,共6页
镉污染范围广、毒性大、易侵入,被认为是最具危害性的重金属之一,人长期摄入过量的镉会引起很多疾病甚至癌症。因此,在小麦加工链中预测镉元素含量的变化趋势,制定相应对策来降低其危害,具有重要的现实意义。针对小麦加工链镉含量数据... 镉污染范围广、毒性大、易侵入,被认为是最具危害性的重金属之一,人长期摄入过量的镉会引起很多疾病甚至癌症。因此,在小麦加工链中预测镉元素含量的变化趋势,制定相应对策来降低其危害,具有重要的现实意义。针对小麦加工链镉含量数据含有强非线性、强随机性噪声而导致的传统建模拟合度不高等问题,本研究提出一种基于正则化方法的深度预测模型。首先,利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)建立深度预测模型。其次,使用正则化方法修改模型的损失函数,通过加入噪声惩罚项来淡化训练时模型对于噪声的拟合程度,减小噪声对模型预测性能的影响。最后,使用贝叶斯优化方法进行超参数的选择,保证所建立的模型能够准确地预测小麦加工链各环节中的镉含量。本研究的预测结果表明,如果原麦中镉含量小于0.1 mg/kg,则经过加工的成品小麦粉也基本满足GB 2762—2017《食品安全国家标准食品中污染物限量》的要求。 展开更多
关键词 小麦加工链 镉 预测模型 门控循环单元 贝叶斯优化
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基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测 被引量：4
9
作者 曾亮 狄飞超 +1 位作者 王珊珊 常雨芳 《现代电子技术》 2022年第11期118-124,共7页
风电功率的预测精度受到多种因素的影响,为进一步提高预测精度,提出一种基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测模型(GRA⁃GWO⁃SVR⁃AdaBoost⁃GRU),集成灰色关联度分析(GRA)、支持向量回归机(SVR)、自适应提升集成(AdaBoost)和门... 风电功率的预测精度受到多种因素的影响,为进一步提高预测精度,提出一种基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测模型(GRA⁃GWO⁃SVR⁃AdaBoost⁃GRU),集成灰色关联度分析(GRA)、支持向量回归机(SVR)、自适应提升集成(AdaBoost)和门控循环单元(GRU)等多种模型/方法。首先采用GRA计算变量之间的相关程度,选择相关性高的3个特征作为模型的输入;其次利用GWO算法对SVR的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立GWO⁃SVR预测模型;然后采用AdaBoost集成模型构建强回归器进行预测;最后采用GRU模型对预测误差进行修正,将修正后的误差与预测结果进行叠加,得到最终预测值。仿真结果表明,该模型的预测结果的均方根误差和R⁃Square显著优于其他传统模型,有效提高了风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 参数优化 预测模型 灰色关联度分析 支持向量回归机 门控循环单元 强回归器 误差修正
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基于ASWPD-BO-GRU的月径流量预测模型 被引量：3
10
作者 唐铭泽 杨银科 张菁雯 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期84-91,共8页
为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序... 为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序列进行分解,在不使用未来数据的前提下得到4个相对规律的分解子序列,以降低预测难度;然后,利用BO优选分解后的子序列对应的GRU模型超参数;最终,对每个子序列进行预测,将预测结果相加重组得出月径流量预测结果。将提出并建立的模型应用于黑河流域莺落峡水文站月径流量预测中,并与GRU、BO-GRU、WPD-BO-GRU模型(基于传统分解思想对原始月径流量时间序列整体进行分解的预测模型)的预测结果进行对比。结果表明:ASWPD-BO-GRU模型的纳什效率系数(NSE)为0.89,在实例应用中预测精度最高,说明ASWPD-BO-GRU模型在正确分解的前提下具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 月径流量预测 自适应动态分解策略 小波包分解 贝叶斯优化 门控循环单元
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