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加工状态下实测信号的AR最优建模
被引量：
1
1
作者
王太勇
王国锋
+1 位作者
吴振勇
任成祖
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期159-161,共3页
车削加工时的振动信号具有时变和非平稳的特性 ,采用分段建模的方法可以更加准确地建立其 AR模型 ,同时引入 FPE优化准测进行优化设计 ,可以建立信号的最优模型 .
关键词
加工状态
实测信号
“自回归”
模
型
最优建模
FPE准则
车削加工
AR
模
型
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职称材料
基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法研究及应用
被引量：
3
2
作者
姜勇
俞伟哲
+1 位作者
刘庆文
胡伟
《石油物探》
CSCD
北大核心
2023年第1期142-153,共12页
初始模型构建和反演算法是影响反演可靠性与精度的两个关键因素。针对勘探程度低、钻井少且井距大带来的低频模型构建不合理、储层与围岩反射系数差异小所造成的反演预测精度低的问题,建立了基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法。...
初始模型构建和反演算法是影响反演可靠性与精度的两个关键因素。针对勘探程度低、钻井少且井距大带来的低频模型构建不合理、储层与围岩反射系数差异小所造成的反演预测精度低的问题,建立了基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法。该方法基于地震反演预测目标,在利用岩相统计分析敏感地震属性的基础上将岩石物理垂向低频趋势与敏感地震属性的横向变化相结合,提高低频模型指示砂体横向边界的能力,实现了更加符合区域地质认识的目标最优双向初始模型构建;结合目标最优双向初始模型,采用三参数柯西先验分布对反演参数进行正则化约束,利用柯西分布长尾巴特征保护弱反射信息,提高薄层反演的垂向预测精度。XH凹陷A区块中深层勘探的实际资料应用结果表明,基于目标最优双向建模的柯西约束反演结果与研究区潮坪、三角洲的沉积环境特征吻合,并通过提高储层预测的纵、横向分辨能力有效指导了A区块的勘探实践。
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关键词
目标
最优
双向
建
模
三参数柯西分布
弱反射系数
正则化约束
薄层反演
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职称材料
基于相似日聚类与WOA-BiLSTM-Copula算法的短期风光功率相关性概率区间预测方法
3
作者
王凌梓
沈海波
+2 位作者
邓力源
刘显茁
邓韦斯
《南方电网技术》
北大核心
2025年第8期44-52,共9页
风电、光伏具有较强的随机性与波动性,提高其预测精度对构建新型电力系统具有重要意义。位于同一地区的风光出力具有明显的时空相关性规律,鉴于这些相关特征提出了一种基于相似日聚类与基于鲸鱼优化算法的双向长短时记忆神经网络Copula(...
风电、光伏具有较强的随机性与波动性,提高其预测精度对构建新型电力系统具有重要意义。位于同一地区的风光出力具有明显的时空相关性规律,鉴于这些相关特征提出了一种基于相似日聚类与基于鲸鱼优化算法的双向长短时记忆神经网络Copula(whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory neural network,WOA-BiLSTMCopula)算法的短期风光功率相关性概率区间预测模型。首先,采用K-means聚类算法划分数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)数据集,依据Kendall、Spearman相关性系数提取具有相关性的风光联合出力典型相似日场景。其次,针对相关性相似日场景,采用非参数核密度估计法进行Copula建模,确定风光出力最优Copula函数类型。之后,训练鲸鱼算法优化的双向长短期记忆神经网络,并对风电、光伏功率进行点预测。最后,使用蒙特卡洛法对最优Copula函数采样,基于风光点预测值生成相关性概率预测区间。仿真结果表明所提模型可以有效提取风光出力相关性特征,与现有模型相比精度更高,验证了模型的有效性。
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关键词
风光出力预测
相似日聚类
最优
Copula函数
建
模
鲸鱼
优
化算法
双向长短时记忆神经网络
概率区间预测
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职称材料
题名
加工状态下实测信号的AR最优建模
被引量：
1
1
作者
王太勇
王国锋
吴振勇
任成祖
机构
天津大学机械工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期159-161,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目 (598750 67)
文摘
车削加工时的振动信号具有时变和非平稳的特性 ,采用分段建模的方法可以更加准确地建立其 AR模型 ,同时引入 FPE优化准测进行优化设计 ,可以建立信号的最优模型 .
关键词
加工状态
实测信号
“自回归”
模
型
最优建模
FPE准则
车削加工
AR
模
型
Keywords
AR
optimum modeling
FPE criteria
分类号
TG51 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法研究及应用
被引量：
3
2
作者
姜勇
俞伟哲
刘庆文
胡伟
机构
中海石油(中国)有限公司上海分公司
出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2023年第1期142-153,共12页
基金
国家科技重大专项课题(2016ZX05027-002)资助。
文摘
初始模型构建和反演算法是影响反演可靠性与精度的两个关键因素。针对勘探程度低、钻井少且井距大带来的低频模型构建不合理、储层与围岩反射系数差异小所造成的反演预测精度低的问题,建立了基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法。该方法基于地震反演预测目标,在利用岩相统计分析敏感地震属性的基础上将岩石物理垂向低频趋势与敏感地震属性的横向变化相结合,提高低频模型指示砂体横向边界的能力,实现了更加符合区域地质认识的目标最优双向初始模型构建;结合目标最优双向初始模型,采用三参数柯西先验分布对反演参数进行正则化约束,利用柯西分布长尾巴特征保护弱反射信息,提高薄层反演的垂向预测精度。XH凹陷A区块中深层勘探的实际资料应用结果表明,基于目标最优双向建模的柯西约束反演结果与研究区潮坪、三角洲的沉积环境特征吻合,并通过提高储层预测的纵、横向分辨能力有效指导了A区块的勘探实践。
关键词
目标
最优
双向
建
模
三参数柯西分布
弱反射系数
正则化约束
薄层反演
Keywords
objective-optimal bidirectional modeling
three-parameter Cauchy distribution
weak reflection coefficient
regularization constraint
thin layer inversion
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于相似日聚类与WOA-BiLSTM-Copula算法的短期风光功率相关性概率区间预测方法
3
作者
王凌梓
沈海波
邓力源
刘显茁
邓韦斯
机构
中国南方电网电力调度控制中心
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第8期44-52,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41875118)
国家自然科学基金青年基金资助项目(41805047)。
文摘
风电、光伏具有较强的随机性与波动性,提高其预测精度对构建新型电力系统具有重要意义。位于同一地区的风光出力具有明显的时空相关性规律,鉴于这些相关特征提出了一种基于相似日聚类与基于鲸鱼优化算法的双向长短时记忆神经网络Copula(whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory neural network,WOA-BiLSTMCopula)算法的短期风光功率相关性概率区间预测模型。首先,采用K-means聚类算法划分数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)数据集,依据Kendall、Spearman相关性系数提取具有相关性的风光联合出力典型相似日场景。其次,针对相关性相似日场景,采用非参数核密度估计法进行Copula建模,确定风光出力最优Copula函数类型。之后,训练鲸鱼算法优化的双向长短期记忆神经网络,并对风电、光伏功率进行点预测。最后,使用蒙特卡洛法对最优Copula函数采样,基于风光点预测值生成相关性概率预测区间。仿真结果表明所提模型可以有效提取风光出力相关性特征,与现有模型相比精度更高,验证了模型的有效性。
关键词
风光出力预测
相似日聚类
最优
Copula函数
建
模
鲸鱼
优
化算法
双向长短时记忆神经网络
概率区间预测
Keywords
wind and photovoltaic power output prediction
similar day clustering
optimal Copula function modeling
whale optimiza⁃tion algorithm
bidirectional long short-term memory neural network
probability interval prediction
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加工状态下实测信号的AR最优建模
王太勇
王国锋
吴振勇
任成祖
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于目标最优双向建模的柯西约束反演方法研究及应用
姜勇
俞伟哲
刘庆文
胡伟
《石油物探》
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于相似日聚类与WOA-BiLSTM-Copula算法的短期风光功率相关性概率区间预测方法
王凌梓
沈海波
邓力源
刘显茁
邓韦斯
《南方电网技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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