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改进hhu-SH模型及其在面板堆石坝工程中的应用 被引量：3
1
作者 王柳江 刘啸宇 +2 位作者 刘斯宏 扎西顿珠 沈超敏 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期64-72,共9页
针对粗粒料的剪胀特性,引入4次幂函数剪胀方程对基于细观结构的粗粒料弹塑性本构模型(hhu-SH基本模型)进行改进,并给出了改进hhu-SH模型屈服函数、硬化参量、初始弹性模量的推导过程以及参数确定方法。基于某抽水蓄能电站下水库面板堆... 针对粗粒料的剪胀特性,引入4次幂函数剪胀方程对基于细观结构的粗粒料弹塑性本构模型(hhu-SH基本模型)进行改进,并给出了改进hhu-SH模型屈服函数、硬化参量、初始弹性模量的推导过程以及参数确定方法。基于某抽水蓄能电站下水库面板堆石坝工程,利用其筑坝粗粒料的三轴CD试验和等向压缩试验结果,整理出改进hhu-SH模型的参数,模拟大坝填筑和蓄水过程,并将计算结果与邓肯E-B和南水模型的计算结果进行对比。结果表明:在坝体位移的定性分布规律上,改进hhu-SH模型、邓肯E-B模型以及南水模型的计算结果基本一致,验证了该模型的工程适用性;基于改进hhu-SH模型计算的坝体变形、面板变形和应力以及接缝位移预测值均小于E-B模型,但与南水模型较为接近;基于改进hhu-SH模型计算得到的面板顺坡向应力整体受压,结果更符合实际。 展开更多
关键词 粗粒料 改进hhu-sh模型 剪胀方程 数值模拟 面板堆石坝
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基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟 被引量：1
2
作者 郑铁刚 吴茂喜 +3 位作者 张迪 金瑾 林俊强 孙双科 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期144-153,共10页
水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中... 水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中嵌入相关分析模块自动筛选模型的特征输入,并优化输出维度,提出了一种改进的LSTM模型,并在溪洛渡水库工程开展了模型应用研究,结果表明:1)改进LSTM模型的均方根误差最大值为0.63,纳什效率系数最小值为0.96,表明模型整体性能较好,能够精准地捕捉数据中的长期依赖关系;2)基于改进LSTM模型的库区水温分布预测值和环境流体动力学模型(environmental fluid dynamics code,EFDC)模拟值随时间的量值分布及变化规律基本一致,两者的库区表层年际误差值为-1.19~1.04℃,中层年际误差值为-1.06~1.68℃,底层年际误差值为-1.28~1.07℃,年际水温最大相对误差为8.3%;3)相较于EFDC模型多天的模拟时长,改进模型的计算时间缩短至几百秒,计算效率大幅提升,实现了水温分布的快速、实时精准预测。该研究通过改进LSTM模型,实现了深水水库垂向水温的高效预测,研究结果可为分层取水设施的优化调控提供技术支撑。 展开更多
关键词 水温 模拟 改进的长短期网络记忆模型 水温分布 相关性分析 水温预测 人工智能学习
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改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险耦合分析中的应用 被引量：3
3
作者 杨文安 徐碧琴 言雨欣 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2092-2103,共12页
为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次... 为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次,运用决策试验与评估实验法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)与熵权法计算主客观权重,基于博弈论组合赋权计算指标综合权重,并以权重替代传统耦合模型中的概率;最后,运用工程实例论证改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险因素耦合分析中的适用性及可靠性。结果表明,人员安全意识、现场施工安全管理水平及人员不规范行为是关键安全风险因素,人员因素与管理因素对风险耦合影响较大且五重风险因素的耦合值最大,应重点管控关键安全风险因素,避免多因素风险耦合。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 改进N-K模型 博弈论 风险耦合
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基于GAWOA-XGBoost改进模型的植被混凝土生境基材配合比研究
4
作者 周明涛 童温亮 +3 位作者 章涵 刘黎明 王瑞红 石立 《土木工程学报》 北大核心 2025年第7期98-109,共12页
传统植被混凝土生境基材配合比设计通常依据个人主观经验,规范化与标准化有所欠缺,随着技术的发展,应明确不同工况条件下最优配合比,以规范工程实践与提升工程质量。文章通过现场案例及室内试验分析得出合理基材组配,并根据基材物理、... 传统植被混凝土生境基材配合比设计通常依据个人主观经验,规范化与标准化有所欠缺,随着技术的发展,应明确不同工况条件下最优配合比,以规范工程实践与提升工程质量。文章通过现场案例及室内试验分析得出合理基材组配,并根据基材物理、化学和力学性能探究了不同年均降雨量、边坡坡度和种植土用量工况条件下各组分用量间的影响。为提高调参效率,结合遗传算法(GA)与鲸鱼优化算法(WOA)优化XGBoost模型超参数,通过GAWOA-XGBoost改进模型建立植被混凝土组分与性能之间的关系,并基于NSGA-Ⅱ算法求得各工况条件下的最优配合比。研究表明,加大水泥用量可增强基材强度和抗冲刷性,改良剂有助于调节基材酸碱环境,有机肥和有机料用量的增加则可提高基材养分含量和连通孔隙率。对比验证结果表明GAWOA-XGBoost改进模型能有效建立基材组分用量与基材性能之间的映射关系,由NSGA-Ⅱ算法所得不同工况条件下的植被混凝土配合比性能符合国家现行规范要求。 展开更多
关键词 植被混凝土 组分 GAWOA-XGBoost改进模型 影响规律 配合比
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基于改进Burgers模型的泥岩时效变形特性研究——以巴东组泥岩为例
5
作者 赵二平 李志坤 +3 位作者 张聪 邓华锋 章涵 魏宇航 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期34-41,共8页
泥岩地区开挖卸荷损伤区内岩体的蠕变、湿胀变形特性是揭示此类条件下泥岩路基上拱、隧底鼓起等工程病害成因的关键.基于此,本文开展了不同卸荷损伤程度泥岩膨胀试验、蠕变试验,揭示了卸荷损伤泥岩湿胀、蠕变变形规律.结果表明,泥岩膨... 泥岩地区开挖卸荷损伤区内岩体的蠕变、湿胀变形特性是揭示此类条件下泥岩路基上拱、隧底鼓起等工程病害成因的关键.基于此,本文开展了不同卸荷损伤程度泥岩膨胀试验、蠕变试验,揭示了卸荷损伤泥岩湿胀、蠕变变形规律.结果表明,泥岩膨胀性与卸荷量密切相关,同时卸荷量控制着泥岩蠕变线性变形阶段的变形速率以及达到变形稳定阶段的变形量;提出考虑卸荷损伤改进的Burgers模型,可较好地描述泥岩的衰减蠕变和稳定蠕变. 展开更多
关键词 卸荷损伤泥岩 湿胀 蠕变本构模型 时效变形 改进Burgers模型
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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量：1
6
作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
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改进肖特基二极管高频电路模型的微波整流电路效率预测
7
作者 卢伟国 王晓桐 +2 位作者 李滨彬 王轲 张淮清 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5379-5388,共10页
目前肖特基二极管在ADS软件自带的模型及数据表的等效模型中均没有考虑高频环境下衬底结构引起的寄生效应影响,模型不准确会导致整流电路效率预测存在偏差,不能有效地支持整流电路的优化设计。为此,该文提出了考虑衬底寄生效应影响的改... 目前肖特基二极管在ADS软件自带的模型及数据表的等效模型中均没有考虑高频环境下衬底结构引起的寄生效应影响,模型不准确会导致整流电路效率预测存在偏差,不能有效地支持整流电路的优化设计。为此,该文提出了考虑衬底寄生效应影响的改进肖特基二极管高频电路模型,以准确地表征肖特基二极管的高频特性,实现微波整流电路的效率预测和优化设计。首先,采用π型CLC网络表征衬底效应的影响,通过实测I-V和C-V特性曲线测取肖特基二极管非线性SPICE模型参数;其次,自制肖特基二极管测试支架及TRL校准件测取散射参数(S参数)并完成去嵌,进一步提取改进肖特基二极管高频电路模型中的线性寄生参数;最后,在所得改进肖特基二极管高频电路模型基础上优化设计了工作频率为2.45 GHz的整流电路,并进行整流电路的效率预测。仿真与实验数据表明,应用改进肖特基二极管高频电路模型的整流电路仿真得到的S11参数与应用实际二极管的整流电路实测得到的S11参数两者的闭合曲线面积差仅为0.90。在输入功率为30 dBm时,应用改进肖特基二极管高频电路模型的整流电路效率为73.48%,与实测效率72.29%相比,最大误差仅为1.65%。 展开更多
关键词 微波整流电路 改进高频电路模型 肖特基二极管 效率预测 衬底 去嵌
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基于SoftEdge软边缘检测模型与改进分水岭的浮选泡沫图像分割方法研究
8
作者 卢才武 曹越 +4 位作者 刘迪 江松 李冠东 张泽家 赵旭阳 《金属矿山》 北大核心 2025年第8期158-164,共7页
针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优... 针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优化的分水岭算法,通过精确提取前景与背景标记,指导分水岭算法在限定区域内执行分割,显著减少了分割误差现象。研究结果表明,该方法规避了对先验知识和复杂参数的依赖,并大幅提升了分割精度。 展开更多
关键词 浮选泡沫图像分割 SoftEdge模型 改进分水岭算法 前景背景标记技术
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基于博弈论-改进云模型的新能源电力系统适应性评估
9
作者 汤明润 李若旸 +3 位作者 程晓钰 代馨尹 于雪丰 杨淑霞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第7期40-51,共12页
发展新能源电力系统是实现双碳目标的要求,因此对一定状态下新能源电力系统适应性进行评估具有重要意义。首先,分析了新能源电力系统适应性的影响因素,基于新能源电力系统的特点,建立了适应性评价指标体系,包含电网结构、经济性和能源... 发展新能源电力系统是实现双碳目标的要求,因此对一定状态下新能源电力系统适应性进行评估具有重要意义。首先,分析了新能源电力系统适应性的影响因素,基于新能源电力系统的特点,建立了适应性评价指标体系,包含电网结构、经济性和能源结构等3个一级指标及15个二级指标。其次,基于博弈理论进行组合赋权,综合了熵权法、CRITIC法及变异系数法3种客观赋权法,得到最佳组合权重。然后,提出了改进云模型,以此克服指标本身的随机性,并通过组合权重对云模型进行改进,用以评价新能源电力系统的适应能力。最后,选取我国A地区配电网进行算例分析,验证了所提评估模型的准确性及有效性,为识别新能源电力系统的脆弱性、提升新能源电力系统的适应能力提供可靠的建议。 展开更多
关键词 新能源电力系统 适应性评估 博弈论思想 改进云模型 综合评价
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基于云模型改进AHP的桥梁施工风险评估
10
作者 王连广 姚博 +1 位作者 高海洋 仁丽杰 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期118-125,共8页
为有效预防桥梁施工过程中风险事故的发生,给予工程安全前瞻性建议,提出了一种基于云模型改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的桥梁施工风险评估方法.首先,利用鱼骨图识别风险因素,构建桥梁施工风险评估体系.其次,考虑赋... 为有效预防桥梁施工过程中风险事故的发生,给予工程安全前瞻性建议,提出了一种基于云模型改进层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的桥梁施工风险评估方法.首先,利用鱼骨图识别风险因素,构建桥梁施工风险评估体系.其次,考虑赋权过程中专家意见的不确定性,利用云模型改进AHP,计算各指标权重.最后,从风险发生概率和风险造成损失2个维度,构建二维云模型评价各风险因素,结合指标权重计算二维综合云模型,通过贴近度定量描述桥梁施工风险等级.应用上述评估方法对长春某桥梁施工风险进行评估,结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,能够为桥梁施工风险的预防和控制提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 桥梁施工 风险评估 云模型改进AHP 二维云模型
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面向多级流道式磁流变阻尼器的高精度改进双曲正切模型
11
作者 杜恒 吕彦廷 +1 位作者 黄惠 马佰周 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期39-49,共11页
液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增... 液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增大系统的阻尼力,导致现有动力学模型无法精确描述MFC-MRD的非线性滞回特征。为改善MFC-MRD的非线性滞回特性,该文基于力学性能试验,通过分析多级流道结构及非线性滞回曲线特征,对双曲正切曲线进行分割重组,进而提出了符合滞回特性的改进双曲正切模型;在参数辨识过程中,为避免模型参数陷入局部最优和“早熟”,对遗传算法的选择算子进行改进,进而提出了一种三级逐步逼近的选择算子,提高了模型参数的辨识精度,并依据力学实验数据,精确地获得了模型参数与电流的关系。模型对比结果表明,相较于Bouc-Wen模型和数据驱动式模型,该文建立的改进双曲正切模型的精度最高可提高75%,能准确地描述MFC-MRD存在的非线性滞回特性,具有较高的精确性。 展开更多
关键词 多级流道式磁流变阻尼器 双曲正切曲线 正向运动学模型 改进遗传算法 参数辨识
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基于改进YOLOv8的轻量化水稻病虫害识别模型研究
12
作者 李鹏飞 曾靖 《湖北农业科学》 2025年第8期10-16,23,共8页
在YOLOv8模型的基础上,同时引入ShuffleNetv2模块和Conv_MaxPool模块,构建改进YOLOv8模型(YOLOv8-ShuffleNetv2-Conv_MaxPool)。通过在YOLOv8模型中集成ShuffleNetv2模块和Conv_MaxPool模块,改进YOLOv8模型在保持轻量化的同时,明显提升... 在YOLOv8模型的基础上,同时引入ShuffleNetv2模块和Conv_MaxPool模块,构建改进YOLOv8模型(YOLOv8-ShuffleNetv2-Conv_MaxPool)。通过在YOLOv8模型中集成ShuffleNetv2模块和Conv_MaxPool模块,改进YOLOv8模型在保持轻量化的同时,明显提升了水稻病虫害检测的综合性能,有效降低了误检率和漏检率。改进YOLOv8模型在多个数据集上表现出色,进一步验证了其鲁棒性和泛化能力。消融试验表明,在自建数据集中,相较于YOLOv8模型,改进YOLOv8模型的准确率、精确率、召回率、F1得分分别提高了3.73、3.56、3.78、3.73个百分点,参数量仅为24.80 MB。在Coco128数据集中,改进YOLOv8模型表现最佳,各项指标均在88.00%左右,明显优于YOLOv8模型、YOLOv8-ShuffleNetv2模型、YOLOv8-Conv_MaxPool模型。该模型能有效实现实际生产环境中水稻病虫害的快速准确识别。 展开更多
关键词 水稻病虫害 改进YOLOv8模型 轻量化 识别模型
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基于改进集合经验模态分解和强化视觉Transformer模型的风电机组故障预警
13
作者 许伯强 王彪 +1 位作者 孙丽玲 尹彦博 《电工技术学报》 北大核心 2025年第20期6537-6551,共15页
现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器... 现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器(ViT)模型的风电机组故障预警方法。首先,对EEMD算法进行改进,分解得到的数据包含不同时间尺度的特征信息,且使得分解过程中不发生信息泄露。采用改进的EEMD算法解构风电机组SCADA多维数据之后,构建反映风电机组实时状态的特征矩阵。然后,结合非对称卷积模块对ViT模型进行强化,并加入可变形注意力模块,在降低计算复杂度的同时使得模型可以充分捕捉不同维度与时间尺度的风电机组特征。最后,将特征矩阵输入强化的ViT模型以获得预测结果,与实际值对比得到残差矩阵,依此进行风电机组故障的预警。经风电机组实际运行SCADA数据验证,该文提出的风电机组故障预警方法准确有效,并可通过残差矩阵进一步辨识风电机组发生的故障类型。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监视控制系统(SCADA)数据 故障预警 改进集合经验模态分解(EEMD) 强化ViT模型
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基于改进SEIAR模型的传染病疫情下应急医疗物资需求研究
14
作者 蒋惠园 候春霞 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期76-82,共7页
传染病疫情的快速传播,极易面临医疗物资严重短缺的困境。针对医疗物资需求与疫情传播规模之间的相互反馈关系,构建同时考虑三种医疗物资使用效果和隔离措施实施效果的改进SEIAR传染病模型,从最优控制角度研究不同隔离比例下,为控制疫... 传染病疫情的快速传播,极易面临医疗物资严重短缺的困境。针对医疗物资需求与疫情传播规模之间的相互反馈关系,构建同时考虑三种医疗物资使用效果和隔离措施实施效果的改进SEIAR传染病模型,从最优控制角度研究不同隔离比例下,为控制疫情大规模传播,医疗物资需求满足率需达到的最低水平。以2020年武汉新冠疫情为实例研究,结果显示当不采取隔离措施时,医疗物资需求满足率达到1,也无法控制疫情大规模传播;当隔离比例达到0.8时,医疗物资需求满足率达到0.55,即可控制疫情大规模传播。以上结论说明结合一定的隔离措施,不完全满足医疗物资的需求,也可取得较好的防疫效果。该研究可为相关部门在应急医疗物资严重短缺时制定物资筹措目标提供参考。 展开更多
关键词 医疗物资需求 改进SEIAR模型 最优控制 敏感性分析 传染病疫情
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基于VMD和改进Transformer模型的镍镉蓄电池SOH预测研究
15
作者 于天剑 冯恩来 +1 位作者 伍珣 张庆东 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3266-3279,共14页
动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode d... 动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进的Transformer模型,提出一种综合预测框架。首先,通过白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)对VMD的超参数进行优化,利用VMD分解重构准确捕捉电池在其整个生命周期中的容量退化特性,消除蓄电池记忆效应对SOH预测研究带来的不良影响;其次,在Transformer编码模块中嵌入了长短时记忆网络自编码模块(long short-term memory network autoencoder,LSTM Autoencoder),以有效提取电池健康退化的短期特征信息并压缩数据维度,从而降低模型复杂度;最后,将Transformer解码层替换为全连接神经网络,以降低模型复杂度和减少预测误差累积现象,从而提高模型的预测性能和运行效率。并且在验证方案中,以实际动车组蓄电池为研究对象,通过消融实验以及横向对比实验双向证明研究算法具有最高的预测精度,输出预测结果在均方根误差、平均绝对误差相较于其他模型平均降低了60.83%和62.14%,在决定系数上平均提升了6.73%,具有高度的准确性和鲁棒性。可以实现对电池SOH实现精确的预测,对电池健康状态进行有效监控,为电池检修工作提供数据支撑和方法支持。 展开更多
关键词 镍镉蓄电池 SOH预测 变分模态分解 长短时记忆网络自编码器 改进Transformer模型
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光电稳定平台模型辅助改进级联自抗扰控制
16
作者 陈旭 陆晗 张嘉宸 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期104-109,共6页
为了提高光电稳定平台抗干扰性能和抑制噪声的能力,提出一种模型辅助改进级联扩张状态观测器的自抗扰方法。首先,利用光电稳定平台已知的参数,采用模型辅助扩张状态观测器,提升平台的动态性能;其次,结合近期文献提出的改进扩张状态观测... 为了提高光电稳定平台抗干扰性能和抑制噪声的能力,提出一种模型辅助改进级联扩张状态观测器的自抗扰方法。首先,利用光电稳定平台已知的参数,采用模型辅助扩张状态观测器,提升平台的动态性能;其次,结合近期文献提出的改进扩张状态观测器,有效地抑制噪声对平台的影响;最后,通过级联上述观测器,进一步抑制高频噪声对系统的干扰,从而确保平台的平稳运行。仿真实验结果表明,所提优化算法在动态响应指标上优于对比算法;针对载体环境带来的扰动和噪声等极端条件下,优化算法在跟踪精度和抗噪能力方面得到了显著提升。 展开更多
关键词 自抗扰控制 模型辅助 级联扩张状态观测器 改进扩张状态观测器 光电稳定平台
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基于改进S-ResNet34模型的小麦条锈病等级识别研究 被引量：2
17
作者 尉国帅 贺佳 +3 位作者 常宝方 袁培燕 赵肖媛 王来刚 《南京农业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期230-239,共10页
[目的]快速准确识别小麦条锈病病害等级,对其精准防控具有重要意义。[方法]利用数码相机获取小麦叶片条锈病RGB图像,构建小麦叶片条锈病不同病害等级数据集,通过对ResNet34模型添加通道注意力模块(SE)和Inception模块加以改进,增强模型... [目的]快速准确识别小麦条锈病病害等级,对其精准防控具有重要意义。[方法]利用数码相机获取小麦叶片条锈病RGB图像,构建小麦叶片条锈病不同病害等级数据集,通过对ResNet34模型添加通道注意力模块(SE)和Inception模块加以改进,增强模型对小麦条锈病特征的关注程度和提取能力,并采用精准率、召回率、平衡F分数和准确率等评价指标,对比分析S-ResNet34与VGG16、MobileNetV2、Swin-Transformer、ResNet34等多种主流模型的识别精度。[结果]S-ResNet34模型的训练准确率为93.85%,相比于VGG16(84.53%)、MobileNetV2(79.35%)、Swin-Transformer(85.67%)和ResNet34(87.50%)等深度网络模型,准确率分别提高了9.32%、14.50%、8.18%和6.35%。模型损失值更小,改进的ResNet34模型识别小麦条锈病特征能力更强,训练收敛更快。[结论]采用深度学习模型能够准确识别小麦条锈病发病程度,通过对ResNet34模型添加注意力模块能有效提高小麦条锈病病害识别精度。 展开更多
关键词 小麦条锈病 深度学习 病害等级 图像识别 改进S-ResNet34模型
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广州城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型 被引量：1
18
作者 蔡涵哲 林俊彦 +1 位作者 王治 叶霞飞 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期204-211,共8页
[目的]为准确测算广州城市轨道交通车站接驳设施所需规模,需对车站各接驳交通方式下客流的分担率进行研究并预测。[方法]基于对广州城市轨道交通南村万博站、同和站等在不同天气状况下的进站客流接驳数据的实地调查,在传统MNL(多项Logit... [目的]为准确测算广州城市轨道交通车站接驳设施所需规模,需对车站各接驳交通方式下客流的分担率进行研究并预测。[方法]基于对广州城市轨道交通南村万博站、同和站等在不同天气状况下的进站客流接驳数据的实地调查,在传统MNL(多项Logit)模型的基础上,考虑天气、进出站接驳特征差异的影响,构建基于MNL模型的城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型,并利用问卷调查的数据进行模型标定。[结果及结论]模型标定结果表明,仅接驳距离特征变量通过显著性检验,性别、出行目的等与轨道交通接驳方式选择间不存在明显的相关性;所研究的调查数据未捕捉到出行者年龄和接驳交通方式选择的相关性;对同和站晚高峰进站客流的晴天和雨天接驳交通方式划分改进模型进行检验,准确率分别达到86.0%和77.2%,说明考虑天气因素的城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型是优于传统模型的。将城市轨道交通车站客流接驳交通方式划分改进模型应用于用地属性相似的目标站点,证实了该模型在实际客流预测中的有效性与合理性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 车站客流 接驳交通方式划分 改进模型
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类 被引量：1
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作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程聚类 贝叶斯信息准则
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究 被引量：2
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作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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