检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于平均影响值算法和BP神经网络的根区土壤湿度估算被引量：3: 1; 作者袁玲方秀琴 +3 位作者郭晓萌杨露露张晓祥任立良《科学技术与工程》北大核心 2022年第17期6911-6919,共9页; 为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度(root zone soil moisture,RZSM)的可行性,利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据,结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度... 展开更多; 关键词土壤湿度时序变化 BP神经网络平均影响值(MIV)算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型被引量：4: 2; 作者杨冬风李爱传 +3 位作者刘金明陈争光时闯胡军《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3135-3142,共8页; 目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉... 展开更多; 关键词近红外光谱种子活力玉米平均影响值算法连续投影算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测被引量：1: 3; 作者冉启武石卓见 +2 位作者刘阳黄杰张宇航《电网技术》北大核心 2025年第3期1098-1108,I0071-I0075,共16页; 为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合... 展开更多; 关键词多元负荷预测综合能源系统平均影响值算法 Stacking集成学习金豺优化算法复合指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于地质大数据的泥石流灾害易发性评价被引量：20: 4; 作者张永宏葛涛涛 +2 位作者田伟夏广浩何静《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3319-3325,共7页; 在地质大数据背景下,为了更加精准、客观地评估泥石流易发程度,提出一种基于神经网络的区域泥石流易发性评价模型,并结合使用平均影响值算法(MIV)、遗传算法(GA)、Borderline-SMOTE算法提升模型精度。在预处理阶段使用Borderline-SMOTE... 展开更多; 关键词地质大数据泥石流易发性平均影响值算法遗传算法 Borderline-SMOTE算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度信念网络的变频电机局部放电起始电压预测被引量：10: 5; 作者李佩宜王鹏 +2 位作者张羲海王健郭厚霖《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期121-130,共10页; 局部放电是导致变频电机匝间绝缘过早失效的主要原因,匝间绝缘局部放电起始电压(PDIV)的预测对变频电机绝缘设计具有重要意义,因此提出一种基于深度信念网络的匝间绝缘PDIV预测方法。首先建立基于汤逊理论的局部放电仿真模型,计算不同... 展开更多; 关键词匝间绝缘局部放电起始电压深度信念网络平均影响值算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究被引量：14: 6; 作者崔震郭生练 +3 位作者王俊王何予尹家波巴欢欢《人民长江》北大核心 2022年第7期1-7,共7页; 为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合... 展开更多; 关键词洪水预报入库流量 GR4J-LSTM混合模型神经网络平均影响值算法陆水水库; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于平均影响值算法和BP神经网络的根区土壤湿度估算被引量：3: 1; 作者袁玲方秀琴郭晓萌杨露露张晓祥任立良; 机构河海大学水文与水资源学院河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2022年第17期6911-6919,共9页; 基金国家重点研发计划(2019YFC1510601) 国家自然科学基金(42071040,U2243203)。; 文摘为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度(root zone soil moisture,RZSM)的可行性,利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据,结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度根区土壤湿度的反向传播(back propagation,BP)神经网络计算模型,采用决定系数R^(2)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)3个指标来评估4个站点不同土层深度的模型性能,并使用平均影响值(mean impact value,MIV)算法得到9个地表特征变量的重要性。结果表明:在20~90 cm和20~100 cm深度,模型的平均R^(2)值分别为0.79、0.69、0.66、0.56、0.51和0.47;RMSE为1.91%、2.17%、2.51%、2.71%、2.82%和3.08%;MAE为1.44%、1.61%、1.75%、1.89%、2.04%和2.35%,表明BP神经网络模型能够较好地拟合不同气候和土壤类型区域站点的根区土壤湿度,但模型性能和对土壤湿度的估算精度随土壤深度的增加而降低。地表特征信息的重要性计算结果表明,表层土壤湿度是根区土壤湿度计算模型中最为重要的特征,多个地面特征之间的相互作用为辅助条件,且不同特征在不同气候区和土壤类型区对RZSM的影响情况也不一致。; 关键词土壤湿度时序变化 BP神经网络平均影响值(MIV)算法; Keywords soil moisture time series change BP neural network MIV; 分类号 S151.95 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型被引量：4: 2; 作者杨冬风李爱传刘金明陈争光时闯胡军; 机构黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江八一农垦大学工程学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3135-3142,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFE0206300) 黑龙江省自然科学基金项目(C2018050) +1 种基金黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(ZRCPY201914)资助。; 文摘目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉米种子为研究对象,采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。为了提高模型的精度和稳健性,提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题,采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。MIV方法实现了对波长影响值的排序,但缺乏选取波长影响阈值的指标,因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIV),实现特征波长范围的有效分割。针对SPA提取特征变量数目确定的问题,设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优,实现了自适应的SPA(SPA)特征提取。使用耦合MIV-SPA算法对具有1845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取,提取出特征波长37个,主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近,表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。为了测试该算法对模型性能的影响,建立了全谱BP模型、MIV-BP模型、SPA-BP模型、MIV-SPA-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级,MIV-SPA-BP模型的预测平均准确率可达99.1%,预测精度高于其他模型;其计算平均时间为14.382 s,低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPA-BP模型的计算时间(101.224 s),但高于全谱模型的平均计算时间(0.2531 s);其最佳表现交叉熵为0.007892,远远低于另外4个模型。实验结果表明:MIV-SPA算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度,实现种子活力多等级、精确、无损检测,为种子活力检测模型的优化提供参考。; 关键词近红外光谱种子活力玉米平均影响值算法连续投影算法; Keywords Near infrared spectroscopy Seed vigor Maize Mean impact value Successive projection algorithm; 分类号 O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测被引量：1: 3; 作者冉启武石卓见刘阳黄杰张宇航; 机构陕西理工大学电气工程学院北京清能互联科技有限公司; 出处《电网技术》北大核心 2025年第3期1098-1108,I0071-I0075,共16页; 基金陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-442) 陕西理工大学研究生创新基金项目(SLGYCX2406)。; 文摘为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合,进而将多元负荷序列分解为本征模态函数集合;其次,通过基于反向传播(back propagation,BP)神经网络扰动的平均影响值(mean impact value,MIV)算法对与多元负荷相关的气象、日期及负荷因素进行特征筛选,从而为多元负荷构建高耦合度的特征矩阵;充分考虑到各单一模型的差异性及优势性,在采用k折交叉验证法减少过拟合的基础上,构建Stacking集成学习模型对多元负荷进行预测;最后采用美国亚利桑那州立大学坦佩校区多元负荷数据集进行实例验证,结果显示所提方法在电、冷、热负荷预测中的平均绝对百分比误差分别达到了0.903%、2.713%和1.616%,预测精度相比其他预测模型具有较大提升。; 关键词多元负荷预测综合能源系统平均影响值算法 Stacking集成学习金豺优化算法复合指标; Keywords multi-energy load forecasting integrated energy system mean impact value algorithm Stacking integrated learning golden jackal optimization algorithm composite index; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于地质大数据的泥石流灾害易发性评价被引量：20: 4; 作者张永宏葛涛涛田伟夏广浩何静; 机构南京信息工程大学信息与控制学院南京信息工程大学计算机与软件学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3319-3325,共7页; 基金国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(41661144039) 国家自然科学基金面上项目(51575283)~~; 文摘在地质大数据背景下,为了更加精准、客观地评估泥石流易发程度,提出一种基于神经网络的区域泥石流易发性评价模型,并结合使用平均影响值算法(MIV)、遗传算法(GA)、Borderline-SMOTE算法提升模型精度。在预处理阶段使用Borderline-SMOTE算法处理非平衡数据集的分类问题,之后采用神经网络拟合主要指标与易发程度的非线性关系并结合遗传算法提升拟合速度,最后结合MIV算法定量分析指标与易发程度相关性。选取雅鲁藏布江中上游流域作为研究区域,实验结果显示,模型能够有效降低非平衡数据集的过拟合,优化原始输入维度,同时在拟合速度上有了很大提升。采用AUC指标检验评价结果,测试集的分类精度达到97.95%,说明模型能够在非平衡数据集下为评价研究区域泥石流易发程度提供参考。; 关键词地质大数据泥石流易发性平均影响值算法遗传算法 Borderline-SMOTE算法; Keywords geological big data debris flow susceptibility Mean Impact Value(MIV)algorithm Genetic Algorithm(GA) Borderline-SMOTE(Synthetic Minority Oversampling TEchnique)algorithm; 分类号 TP315.69 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度信念网络的变频电机局部放电起始电压预测被引量：10: 5; 作者李佩宜王鹏张羲海王健郭厚霖; 机构四川大学电气工程学院西南交通大学电气工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期121-130,共10页; 基金国家自然科学基金(51977134)项目资助。; 文摘局部放电是导致变频电机匝间绝缘过早失效的主要原因,匝间绝缘局部放电起始电压(PDIV)的预测对变频电机绝缘设计具有重要意义,因此提出一种基于深度信念网络的匝间绝缘PDIV预测方法。首先建立基于汤逊理论的局部放电仿真模型,计算不同仿真参数下匝间绝缘模型的PDIV;其次分析匝间绝缘PDIV的影响因素,建立深度信念网络提取影响因素和PDIV之间的非线性关系;然后根据仿真分析与试验测试,验证本文所提方法的有效性;最后通过平均影响值算法探究了匝间绝缘PDIV的主要影响因素。实验结果表明,该方法预测结果的最大相对误差为5.9%,为变频电机匝间绝缘设计和状态评估提供了新思路。; 关键词匝间绝缘局部放电起始电压深度信念网络平均影响值算法; Keywords turn-to-turn insulation partial discharge inception voltage deep belief network mean impact value; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究被引量：14: 6; 作者崔震郭生练王俊王何予尹家波巴欢欢; 机构武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室长江勘测规划设计研究有限责任公司; 出处《人民长江》北大核心 2022年第7期1-7,共7页; 基金国家自然科学基金项目(51879192) 中国长江三峡集团有限公司资助项目(0799254)。; 文摘为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。; 关键词洪水预报入库流量 GR4J-LSTM混合模型神经网络平均影响值算法陆水水库; Keywords flood forecasting inflow into reservoir GR4J-LSTM hybrid model neural network mean impact value algorithm Lushui Reservoir; 分类号 P338.1 [天文地球—水文科学]; 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	基于平均影响值算法和BP神经网络的根区土壤湿度估算	袁玲方秀琴郭晓萌杨露露张晓祥任立良	《科学技术与工程》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型	杨冬风李爱传刘金明陈争光时闯胡军	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测	冉启武石卓见刘阳黄杰张宇航	《电网技术》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于地质大数据的泥石流灾害易发性评价	张永宏葛涛涛田伟夏广浩何静	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2018	20	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度信念网络的变频电机局部放电起始电压预测	李佩宜王鹏张羲海王健郭厚霖	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究	崔震郭生练王俊王何予尹家波巴欢欢	《人民长江》北大核心	2022	14	在线阅读下载PDF 职称材料