期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
新的多任务预测优化模型损失函数及其在蜡油加氢催化剂评价中的应用
被引量：
5
1
作者
田旺
秦康
+3 位作者
李明丰
胡元冲
梁家林
褚小立
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期528-534,共7页
建立蜡油加氢中试模型,预测加氢蜡油中硫、氮含量,一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标,笔者基于深度学习框架,建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型,该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型...
建立蜡油加氢中试模型,预测加氢蜡油中硫、氮含量,一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标,笔者基于深度学习框架,建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型,该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时,其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均,由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突,其结果通常不理想。为解决这一问题,根据硫、氮任务的数据分布特点,赋予硫、氮损失函数不同的权重,缩小二者梯度的差异。仿真结果表明:同时预测加氢蜡油中硫、氮含量(质量分数)的平均绝对误差分别从125.36和45.95μg/g降低至49.89和38.62μg/g,平均相对误差分别从32.6%和13.4%降低至9.98%和9.59%,新构建的损失函数基本解决了同时预测硫、氮任务时,预测误差不平衡的问题,能满足实际应用的要求。
展开更多
关键词
硬参数共享
多任务预测
损失函数
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于多任务门控网络的滚动轴承寿命预测方法
被引量：
1
2
作者
宋浏阳
郑传浩
+3 位作者
金烨
林天骄
韩长坤
王华庆
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第2期107-117,共11页
[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测,提出基于双向门控循环单元(BiGRU)、变分自编码器(VAE)和多门控专家混合层(MMoE)的多任务门控网络预测模型。[方法]首先,计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势;然后,建立...
[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测,提出基于双向门控循环单元(BiGRU)、变分自编码器(VAE)和多门控专家混合层(MMoE)的多任务门控网络预测模型。[方法]首先,计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势;然后,建立轴承健康状态(HS)评估和剩余使用寿命(RUL)预测子任务构成多任务门控网络预测模型,子任务中使用BiGRU和VAE提取时域特征趋势信号中的退化信息,再利用MMoE自适应分离子任务的差异特征。最后,在XJTU-SY轴承数据集上进行有效性验证。[结果]结果表明,与长短期记忆网络(LSTM)等经典时序数据预测模型相比,多任务门控网络预测模型的预测精度更高,误差指标MAE和RMSE分别提升62.5%和67.81%。[结论]所提方法可以实现轴承剩余寿命的预测,对船舶机械设备健康管理与智能运维具有一定的参考价值。
展开更多
关键词
船舶设备
轴承
剩余寿命
预测
多任务
门控网络
预测
模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
新的多任务预测优化模型损失函数及其在蜡油加氢催化剂评价中的应用
被引量：
5
1
作者
田旺
秦康
李明丰
胡元冲
梁家林
褚小立
机构
中国石化石油化工科学研究院
出处
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期528-534,共7页
基金
中国石油化工股份有限公司科研项目(CLY20113)基金资助。
文摘
建立蜡油加氢中试模型,预测加氢蜡油中硫、氮含量,一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标,笔者基于深度学习框架,建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型,该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时,其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均,由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突,其结果通常不理想。为解决这一问题,根据硫、氮任务的数据分布特点,赋予硫、氮损失函数不同的权重,缩小二者梯度的差异。仿真结果表明:同时预测加氢蜡油中硫、氮含量(质量分数)的平均绝对误差分别从125.36和45.95μg/g降低至49.89和38.62μg/g,平均相对误差分别从32.6%和13.4%降低至9.98%和9.59%,新构建的损失函数基本解决了同时预测硫、氮任务时,预测误差不平衡的问题,能满足实际应用的要求。
关键词
硬参数共享
多任务预测
损失函数
Keywords
hard parameter sharing
multi-task prediction
loss function
分类号
TE624 [石油与天然气工程—油气加工工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于多任务门控网络的滚动轴承寿命预测方法
被引量：
1
2
作者
宋浏阳
郑传浩
金烨
林天骄
韩长坤
王华庆
机构
北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室
北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第2期107-117,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(52375076)
北京市科技新星计划(20240484559)。
文摘
[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测,提出基于双向门控循环单元(BiGRU)、变分自编码器(VAE)和多门控专家混合层(MMoE)的多任务门控网络预测模型。[方法]首先,计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势;然后,建立轴承健康状态(HS)评估和剩余使用寿命(RUL)预测子任务构成多任务门控网络预测模型,子任务中使用BiGRU和VAE提取时域特征趋势信号中的退化信息,再利用MMoE自适应分离子任务的差异特征。最后,在XJTU-SY轴承数据集上进行有效性验证。[结果]结果表明,与长短期记忆网络(LSTM)等经典时序数据预测模型相比,多任务门控网络预测模型的预测精度更高,误差指标MAE和RMSE分别提升62.5%和67.81%。[结论]所提方法可以实现轴承剩余寿命的预测,对船舶机械设备健康管理与智能运维具有一定的参考价值。
关键词
船舶设备
轴承
剩余寿命
预测
多任务
门控网络
预测
模型
Keywords
ship equipment
bearing(machine parts)
remaining life prediction
multi-task gated network prediction model
分类号
U664.21 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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
新的多任务预测优化模型损失函数及其在蜡油加氢催化剂评价中的应用
田旺
秦康
李明丰
胡元冲
梁家林
褚小立
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多任务门控网络的滚动轴承寿命预测方法
宋浏阳
郑传浩
金烨
林天骄
韩长坤
王华庆
《中国舰船研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
