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基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测: 1; 作者王淑青翟宇胜 +2 位作者胡文庆盛世龙刘东《水电能源科学》北大核心 2025年第2期201-205,共5页; 传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数... 展开更多; 关键词水电机组多数据融合 EM-GMM健康模型劣化度指标熵权法概率区间预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于VMD-GRU和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测被引量：4: 2; 作者王鑫李慧 +1 位作者范新桥刘思嘉《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2021年第4期59-65,共7页; 提出一种组合的风电功率概率区间预测模型。采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法降低风电功率序列的不平稳性;基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络构建点预测模型,得到风电功率的点预测值及误差... 展开更多; 关键词概率区间预测变分模态分解门控循环单元非参数核密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测被引量：14: 3; 作者熊鸣《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第4期51-56,共6页; 考虑到风电功率确定性预测已不能满足电网调度和电网规划的要求,提出了一种基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测方法。在利用神经网络进行功率点预测的基础上,将功率进行分区段误差统计,求取各区段核密度估计... 展开更多; 关键词神经网络误差统计概率区间预测风电功率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进蒙特卡洛算法的河流水质概率区间时空变化预测研究被引量：5: 4; 作者曹一梅胡嘉佳李显鸿《水利技术监督》 2017年第5期72-74,157,共4页; 文章引入交叉熵抽样方法对蒙特卡洛随机抽样进行优化和改进,并将改进算法结合水动力-水质模型对云南中部某河流水质概率区间时空变化进行预测。结果表明:改进算法在河流主要水质指标趋势的预测精度上好于传统算法;研究河流氨氮浓度在0.3... 展开更多; 关键词交叉熵抽样方法改进蒙特卡洛算法水质概率区间时空预测云南中部河流; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率区间预测被引量：5: 5; 作者崔颢马平《电子设计工程》 2022年第13期6-10,共5页; 在含大规模风电的电力系统中,基于风电存在固有的不确定性问题,提出一种基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率短期区间预测模型。通过训练BP神经网络得到短期风功率点预测值并针对在训练过程中对网络的初始值非常依赖这一问题,采用... 展开更多; 关键词风功率预测神经网络灰狼优化算法区间概率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机本构模型的HTPB推进剂装药结构完整性评估: 6; 作者周东谟惠步青 +3 位作者王辉陈航刘向阳曲普《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期192-202,共11页; 针对HTPB推进剂力学性能的分散性问题,引入用对数正态概率密度函数描述的随机参数,构建随机本构模型,开展了基于随机本构模型的发动机药柱在点火增压工况下的结构完整性分析。结果表明:通过随机本构模型预测的5组应力应变曲线与试验的5... 展开更多; 关键词 HTPB推进剂分散性随机本构模型概率区间预测结构完整性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测: 1; 作者王淑青翟宇胜胡文庆盛世龙刘东; 机构湖北工业大学电气与电子工程学院湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉大学动力与机械学院华北水利水电大学能源与动力工程学院; 出处《水电能源科学》北大核心 2025年第2期201-205,共5页; 基金国家自然科学基金项目(52309111)。; 文摘传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数据构成数据集,采用期望最大化—高斯混合模型(EM-GMM)拟合机组健康运行状态下的各监测量的概率密度分布;然后,计算待估样本在给定机组健康状态分布下的负对数似然概率,以作为劣化度指标;其次,采用熵权法计算各测点劣化度指标的权重,通过加权得到综合劣化度指标;最后,为确保预测结果的可靠性,利用多目标遗传算法(MOGA)优化高斯过程回归(GPR)模型代替传统的点预测模型,并使用不同的预测模型进行对比和评估,证明本文提出的模型具有更高的预测精度。; 关键词水电机组多数据融合 EM-GMM健康模型劣化度指标熵权法概率区间预测模型; Keywords hydropower unit multi-data fusion EM-GMM health model deterioration index entropy weight method probability interval prediction model; 分类号 TV734.21 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD-GRU和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测被引量：4: 2; 作者王鑫李慧范新桥刘思嘉; 机构北京信息科技大学自动化学院; 出处《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2021年第4期59-65,共7页; 基金北京市教委科技计划面上项目(KM201911232016)。; 文摘提出一种组合的风电功率概率区间预测模型。采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法降低风电功率序列的不平稳性;基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络构建点预测模型,得到风电功率的点预测值及误差集,并将误差集划分为多个子区段,对不同的子区段分别采用非参数核密度估计(nonparametric kernel density estimation,NKDE)算法构建概率区间预测模型;将各子区段预测结果进行重组,估计得到在某置信水平下的风电功率概率预测区间。利用我国某实际风电场的历史数据进行仿真研究,验证了所提出方法的有效性。; 关键词概率区间预测变分模态分解门控循环单元非参数核密度估计; Keywords probabilistic interval prediction variational mode decomposition gated recurrent unit neural network nonparametric kernel density estimation; 分类号 TM614 [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BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测被引量：14: 3; 作者熊鸣; 机构北京信息科技大学自动化学院; 出处《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第4期51-56,共6页; 基金北京市属高校青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201804053) 北京信息科技大学促进高校内涵发展科研水平提高项目(2020KYNH211)。; 文摘考虑到风电功率确定性预测已不能满足电网调度和电网规划的要求,提出了一种基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测方法。在利用神经网络进行功率点预测的基础上,将功率进行分区段误差统计,求取各区段核密度估计的概率密度函数,并在给定置信度下,预测风电功率波动区间。通过对我国依兰风电场数据进行仿真与分析,表明该方法具有良好的实用性,在置信度为90%下,各项评价预测指标均满足工程需求。; 关键词神经网络误差统计概率区间预测风电功率预测; Keywords neural network error statistics probability interval prediction wind power prediction; 分类号 TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进蒙特卡洛算法的河流水质概率区间时空变化预测研究被引量：5: 4; 作者曹一梅胡嘉佳李显鸿; 机构云南省水文水资源局昆明分局; 出处《水利技术监督》 2017年第5期72-74,157,共4页; 基金云南省水利科技计划项目(20160312); 文摘文章引入交叉熵抽样方法对蒙特卡洛随机抽样进行优化和改进,并将改进算法结合水动力-水质模型对云南中部某河流水质概率区间时空变化进行预测。结果表明:改进算法在河流主要水质指标趋势的预测精度上好于传统算法;研究河流氨氮浓度在0.33~0.35mg/L的累积概率最高为0.702,而溶解氧浓度在4.31~4.51mg/L,累积概率最高达0.646;改进算法可估算不同概率下各水质指标随时间变化的波动曲线,可以河流水质预警提供关键依据;研究河流中上游出现高浓度氨氮和低浓度溶解氧的概率高于下游。研究成果对于河流水质预警系统构建提供重要依据。; 关键词交叉熵抽样方法改进蒙特卡洛算法水质概率区间时空预测云南中部河流; 分类号 TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率区间预测被引量：5: 5; 作者崔颢马平; 机构青岛大学电气工程学院; 出处《电子设计工程》 2022年第13期6-10,共5页; 基金 2016年智慧青岛建设工作计划重点资助项目(强化重点领域智慧企业服务类-11)。; 文摘在含大规模风电的电力系统中,基于风电存在固有的不确定性问题,提出一种基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率短期区间预测模型。通过训练BP神经网络得到短期风功率点预测值并针对在训练过程中对网络的初始值非常依赖这一问题,采用灰狼优化算法优化网络的初始参数;在风功率点预测的基础上,利用非参数核密度估计来描述预测误差的概率分布,构造出某一置信度下的预测区间。选取某一风电场的实际测量数据进行实验,结果证明,所提出的模型具有较好的预测精度。; 关键词风功率预测神经网络灰狼优化算法区间概率预测; Keywords wind power prediction neural network Grey Wolf Optimizer probability interval prediction; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机本构模型的HTPB推进剂装药结构完整性评估: 6; 作者周东谟惠步青王辉陈航刘向阳曲普; 机构中北大学机电工程学院北京理工大学宇航学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期192-202,共11页; 基金航空科学基金(2019290U0003)。; 文摘针对HTPB推进剂力学性能的分散性问题,引入用对数正态概率密度函数描述的随机参数,构建随机本构模型,开展了基于随机本构模型的发动机药柱在点火增压工况下的结构完整性分析。结果表明:通过随机本构模型预测的5组应力应变曲线与试验的5组应力应变曲线重合度较高,试验曲线全部落在95%的概率区间之内,随机本构模型可以较好地反映推进剂材料的分散性;药柱的力学响应与随机参数有关,最大Von Mises应力、最大Von Mises应变、最大位移、最大损伤指数及安全系数均与随机参数呈近似线性关系;基于试验曲线拟合的本构模型和基于概率区间预测的随机本构模型获得的药柱力学响应误差不超过1%,基于概率区间预测的随机本构模型可以准确预测点火增压载荷下的药柱力学响应。; 关键词 HTPB推进剂分散性随机本构模型概率区间预测结构完整性; Keywords HTPB propellant Dispersion Random constitutive model Probability interval prediction Structural integrity; 分类号 V512 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 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	基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测	王淑青翟宇胜胡文庆盛世龙刘东	《水电能源科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于VMD-GRU和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测	王鑫李慧范新桥刘思嘉	《北京信息科技大学学报（自然科学版）》	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测	熊鸣	《北京信息科技大学学报（自然科学版）》	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进蒙特卡洛算法的河流水质概率区间时空变化预测研究	曹一梅胡嘉佳李显鸿	《水利技术监督》	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率区间预测	崔颢马平	《电子设计工程》	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于随机本构模型的HTPB推进剂装药结构完整性评估	周东谟惠步青王辉陈航刘向阳曲普	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料