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基于时间模式注意力机制和改进TCN的PM_(2.5)浓度预测方法: 1; 作者周卓辉杨欢刘小芳《无线电工程》 2024年第10期2315-2324,共10页; 针对现在PM_(2.5)浓度预测模的预测精度不高和泛化能力差的问题,提出一种结合时间模式注意力机制和改进时间卷积网络(Temporal Pattern Attention and Temporal Convolutional Network,TPA-TCN)的PM_(2.5)浓度预测模型。通过对气象数据... 展开更多; 关键词 PM_(2.5)预测时间卷积网络时间模式注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测: 2; 作者李杰王占刚《陕西科技大学学报》北大核心 2024年第5期198-205,共8页; 针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)... 展开更多; 关键词空气污染预测时间模式注意力机制星鸦优化算法神经基扩展分析网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进时间卷积网络的微电网超短期负荷预测被引量：1: 3; 作者王印松吕率豪《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期255-263,共9页; 为了提高微电网中用电负荷超短期预测的准确性,对时间卷积网络进行特征增强和注意力增强改进,将时间卷积网络中的一维因果膨胀卷积替换为二维卷积,同时利用时间模式注意力机制对时间卷积网络的隐藏层加权处理,提取负荷的多维特征,挖掘... 展开更多; 关键词负荷预测微电网卷积神经网络特征增强时间模式注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯优化的时间卷积网络船舶航迹预测: 4; 作者李金源朱发新 +1 位作者滕宪斌毕齐林《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期303-316,共14页; [目的]为提高船舶航迹预测精度和计算效率,解决传统方法容易出现的梯度爆炸、计算时间长等问题,提出基于改进的贝叶斯优化算法与时间卷积神经网络的航迹预测模型。[方法]首先,通过引入时间模式注意力机制,提取各输入特征的权重,保证航... 展开更多; 关键词导航神经网络贝叶斯优化算法时间卷积网络时间模式注意力机制模块可逆残差网络 AIS数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多路光流信息的微光视频增强算法: 5; 作者刘书生王九杭童官军《现代电子技术》北大核心 2024年第16期13-22,共10页; 图像和视频是记录真实场景信息的重要媒介,它们包含丰富而详细的视觉内容,可以开发各种智能系统来执行各种任务。特别是对于低照度条件下的视频,提升其清晰度和细节可以更好地表现和还原真实场景。针对在夜间低照度环境条件下对周围环... 展开更多; 关键词微光视频增强光流信息时间一致性三分支孪生网络双尺度注意力机制微光视频去噪模块视频帧; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断: 6; 作者王力朱猛马江燕《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期574-583,共10页; 为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提... 展开更多; 关键词红外技术芯片故障诊断双向长短期记忆网络算数优化算法时间模式注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间模式注意力机制和改进TCN的PM_(2.5)浓度预测方法: 1; 作者周卓辉杨欢刘小芳; 机构四川轻化工大学计算机科学与工程学院; 出处《无线电工程》 2024年第10期2315-2324,共10页; 基金高层次创新人才培养专项资助(B12402005) 四川轻化工大学人才引进项目(2021RC16) 教育部高等教育司产学合作协同育人项目(202101038016)。; 文摘针对现在PM_(2.5)浓度预测模的预测精度不高和泛化能力差的问题,提出一种结合时间模式注意力机制和改进时间卷积网络(Temporal Pattern Attention and Temporal Convolutional Network,TPA-TCN)的PM_(2.5)浓度预测模型。通过对气象数据和空气污染物监测站点数据进行时空分析,选择具有高相关性的邻近站点作为辅助变量。引入TPA机制,在PM_(2.5)数据时间序列的每个时间步上计算注意力权重,改进TCN的残差结构,提高模型的训练速度和鲁棒性。使用自回归(Autoregressive,AR)算法优化模型的线性提取能力。实验结果表明,该模型在PM_(2.5)预测对比实验任务中表现优异,具备更高的预测精度和更强的泛化能力。; 关键词 PM_(2.5)预测时间卷积网络时间模式注意力机制; Keywords PM_(2.5)prediction TCN TPA mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测: 2; 作者李杰王占刚; 机构北京信息科技大学信息与通信工程学院; 出处《陕西科技大学学报》北大核心 2024年第5期198-205,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC1800203) 北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级科研类)项目(PXM2019-014224-000026)。; 文摘针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重,再结合预测因子获取时间模式关系.利用所提模型对北京地区的PM2.5进行预测,与传统模型相比精度提高超过18.45%,为空气污染预测提供了一种新方法.; 关键词空气污染预测时间模式注意力机制星鸦优化算法神经基扩展分析网络; Keywords air pollution prediction time pattern attention mechanism nutcracker optimizer algorithm neural basis expansion analysis with exogenous variables; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进时间卷积网络的微电网超短期负荷预测被引量：1: 3; 作者王印松吕率豪; 机构华北电力大学自动化系; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期255-263,共9页; 文摘为了提高微电网中用电负荷超短期预测的准确性,对时间卷积网络进行特征增强和注意力增强改进,将时间卷积网络中的一维因果膨胀卷积替换为二维卷积,同时利用时间模式注意力机制对时间卷积网络的隐藏层加权处理,提取负荷的多维特征,挖掘序列中存在的潜藏联系。根据改进的方法建立预测模型并进行对比实验以验证方法的有效性,能够对用电负荷的不确定性进行有效的处理,拓宽特征向量的维度,有效捕捉负荷序列中与时间有关的特征,提高用电负荷的预测精度。; 关键词负荷预测微电网卷积神经网络特征增强时间模式注意力机制; Keywords electric load forecasting microgrids convolutional neural networks feature enhancement temporal pattern attention mechanism; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯优化的时间卷积网络船舶航迹预测: 4; 作者李金源朱发新滕宪斌毕齐林; 机构浙江海洋大学船舶与海运学院广州航海学院轮机工程学院; 出处《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期303-316,共14页; 基金浙江省大学生科技创新活动计划资助项目(2023R411044)。; 文摘 [目的]为提高船舶航迹预测精度和计算效率,解决传统方法容易出现的梯度爆炸、计算时间长等问题,提出基于改进的贝叶斯优化算法与时间卷积神经网络的航迹预测模型。[方法]首先,通过引入时间模式注意力机制,提取各输入特征的权重,保证航迹历史数据的时序性,同时引入可逆残差网络,减少时间卷积神经网络模型训练过程中占用的内存;然后,再采用贝叶斯优化算法对时间卷积网络中的超参数(内核大小K、膨胀系数d)进行寻优;最后,采用五折交叉验证方法对模型进行验证,获得最优模型后进行航迹预测。[结果]采用AIS采集的航迹数据验证,结果表明,在弱耦合、中耦合和强耦合航迹预测中,均方根误差分别平均提高5.5×10^(-5),3.5×10^(-4)和6×10^(-4)。[结论]所提出网络对复杂航迹具有良好的适应性,其预测精度均优于传统模型及LSTM模型,在耦合较强的航迹中仍能保持较高的预测精度。; 关键词导航神经网络贝叶斯优化算法时间卷积网络时间模式注意力机制模块可逆残差网络 AIS数据; Keywords navigation neural networks Bayesian optimization algorithm temporal convolutional net-works temporal pattern attention mechanism module reversible residual networks AIS data; 分类号 U666 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多路光流信息的微光视频增强算法: 5; 作者刘书生王九杭童官军; 机构中国科学院大学中国科学院上海微系统与信息技术研究所; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第16期13-22,共10页; 基金中科院微系统技术重点实验室基金项目(6142804230103)。; 文摘图像和视频是记录真实场景信息的重要媒介,它们包含丰富而详细的视觉内容,可以开发各种智能系统来执行各种任务。特别是对于低照度条件下的视频,提升其清晰度和细节可以更好地表现和还原真实场景。针对在夜间低照度环境条件下对周围环境感知的需求,提出一种基于多路光流信息时间一致性的微光视频增强算法。通过引入预测的光流与真实的光流信息,构建三分支孪生网络对微光视频进行增强;同时针对微光视频存在的低信噪比以及模糊化问题,设计一种基于双尺度注意力机制的微光视频去噪模块(CA-Swin模块),以提升网络的去噪性能。通过在DAVIS数据集上进行对比实验和评估,得出所提网络在增强微光视频方面更高效,鲁棒性显著;且该策略还具有通用性,可以直接扩展到大规模数据集。; 关键词微光视频增强光流信息时间一致性三分支孪生网络双尺度注意力机制微光视频去噪模块视频帧; Keywords low-light video enhancement optical flow information time consistency three-branch twin network dual scale attention mechanism low-light video denoising module video frame; 分类号 TN941.2-34 [电子电信—信号与信息处理] TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断: 6; 作者王力朱猛马江燕; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院机载电子系统深度维修实验室; 出处《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期574-583,共10页; 基金民航安全能力建设基金项目(No.[2023]50,复杂环境下“黑匣子”搜寻探测与深度数据提取装备研制)资助。; 文摘为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提高模型诊断精度;然后使用TPA提取重要特征并分配权重,改善模型特征提取能力;最后,将红外摄像仪采集的红外温度数据输入到最优诊断模型中,实现电路芯片故障诊断。实验采用0~30 V可调稳压电源电路进行验证。结果表明,该模型对电路芯片故障诊断准确率高达9827,可实现对电路芯片的高准确率故障诊断。; 关键词红外技术芯片故障诊断双向长短期记忆网络算数优化算法时间模式注意力机制; Keywords infrared technology chip fault diagnosis long short term memory network arithmetic optimization algorithm temporal pattern attention mechanism; 分类号 TP219 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	基于时间模式注意力机制和改进TCN的PM_(2.5)浓度预测方法	周卓辉杨欢刘小芳	《无线电工程》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测	李杰王占刚	《陕西科技大学学报》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进时间卷积网络的微电网超短期负荷预测	王印松吕率豪	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于贝叶斯优化的时间卷积网络船舶航迹预测	李金源朱发新滕宪斌毕齐林	《中国舰船研究》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多路光流信息的微光视频增强算法	刘书生王九杭童官军	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断	王力朱猛马江燕	《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料