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基于VMD和GP的短期风电功率置信区间预测被引量：11: 1; 作者涂智福丁坚勇周凯《电测与仪表》北大核心 2020年第1期84-88,共5页; 传统风电点预测算法无法对风机出力的不确定性、随机性、波动性做出定量描述,提出一种基于变分模态分解(VMD)和高斯过程(GP)的区间预测方法,其意义在于能预测一定置信度下的短期风电功率波动区间。该方法利用变分模态分解算法将风功率... 展开更多; 关键词风电置信区间预测变分模态分解高斯过程; 在线阅读下载PDF 职称材料

MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型被引量：2: 2; 作者吴能光王华珍 +3 位作者许晓泓刘俊龙何霆吴谨准《计算机应用与软件》北大核心 2019年第7期177-182,191,共7页; 针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练... 展开更多; 关键词多标记学习归纳一致性预测器卷积神经网络 X线胸片诊断置信预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法被引量：18: 3; 作者汤奕王琦 +1 位作者陈宁朱凌志《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第25期27-32,7,共6页; 为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系... 展开更多; 关键词风电场集群有功调度预测误差概率性预测预测置信度; 在线阅读下载PDF 职称材料

近红外全局隐含温度补偿模型的预测精度分析被引量：2: 4; 作者史婷栾小丽刘飞《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1058-1063,共6页; 温度波动影响含氢基团之间的作用力,从而影响近红外光谱的吸收强度和波峰位置等,导致近红外测量精度的降低。针对温度变化对近红外光谱建模精度的影响,对全局隐含温度补偿方法进行了研究,并对其预测精度进行了分析,分别从预测方差和置... 展开更多; 关键词近红外光谱温度补偿预测置信区间粘度测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进数据关联的三维多目标跟踪算法被引量：1: 5; 作者张华旭刘峥 +1 位作者雷祖芳谢荣《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期191-197,共7页; 针对传统三维多目标跟踪算法在复杂场景中出现的误关联、跟踪中断、适应性差等问题,在数据关联阶段进行了相应改进,提出了一种基于加权聚合关联代价和目标预测置信度的多目标跟踪算法。首先,结合目标的位置、外观、方向特征计算加权聚... 展开更多; 关键词多目标跟踪激光雷达预测置信度数据关联; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD和GP的短期风电功率置信区间预测被引量：11: 1; 作者涂智福丁坚勇周凯; 机构武汉大学电气与自动化学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2020年第1期84-88,共5页; 文摘传统风电点预测算法无法对风机出力的不确定性、随机性、波动性做出定量描述,提出一种基于变分模态分解(VMD)和高斯过程(GP)的区间预测方法,其意义在于能预测一定置信度下的短期风电功率波动区间。该方法利用变分模态分解算法将风功率序列分解为一系列不同带宽的模态分量以降低其非线性,对全部子模态分别建立高斯过程模型,最后叠加每个子模态预测结果得到风功率的置信区间。算例结果表明,与其他常规分解算法相比,该组合模型可以有效提高预测精度和预测区间覆盖率,减小预测区间宽度,具有一定的实用价值。; 关键词风电置信区间预测变分模态分解高斯过程; Keywords wind power confidence interval prediction variational mode decomposition Gauss process; 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MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型被引量：2: 2; 作者吴能光王华珍许晓泓刘俊龙何霆吴谨准; 机构华侨大学计算机科学与技术学院厦门大学附属第一医院儿科; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第7期177-182,191,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(61673186) 福建省自然科学基金面上项目(2012J01274); 文摘针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。; 关键词多标记学习归纳一致性预测器卷积神经网络 X线胸片诊断置信预测; Keywords Multi-label learning Inductive conformal predictor Convolutional neural network Chest X-ray diagnosis Confidence prediction; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法被引量：18: 3; 作者汤奕王琦陈宁朱凌志; 机构东南大学中国电力科学研究院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第25期27-32,7,共6页; 基金国家科技支撑计划资助项目(2011BAA07B02) 国家电网公司重大科技项目"包含风电出力预测系统的风电场一体化监控技术研究"和"电网友好型大型风电场关键技术研究与示范"~~; 文摘为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。; 关键词风电场集群有功调度预测误差概率性预测预测置信度; Keywords wind farm clusters active power dispatching forecasting errors probabilistic forecasting forecastconfidence; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化] TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近红外全局隐含温度补偿模型的预测精度分析被引量：2: 4; 作者史婷栾小丽刘飞; 机构江南大学自动化研究所; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1058-1063,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61473137)资助; 文摘温度波动影响含氢基团之间的作用力,从而影响近红外光谱的吸收强度和波峰位置等,导致近红外测量精度的降低。针对温度变化对近红外光谱建模精度的影响,对全局隐含温度补偿方法进行了研究,并对其预测精度进行了分析,分别从预测方差和置信区间两个方面对此类模型的精度进行了理论探讨和验证。同时通过温度的连续变化实验,即在温度连续变化的过程中,等时间间隔采集各样品的近红外光谱,研究了温度变化对光谱主元的连续模式影响,探讨了温度变化影响模型预测精度的方式和途径。最后对某高分子聚合物的粘度测量问题进行了实验验证和误差分析,得到标准温度下所建未经温度补偿的模型和全局隐含温度补偿模型的建模精度分别为:RMSEC=0.243 0,R_c=0.871 6,RMSEP=0.243 2,R_p=0.869 3;RMSEC=0.258 2,R_c=0.870 6,RMSEP=0.265 2,R_p=0.856 0,而当温度变化时,二者预测最大置信区间分别约为1.8和0.9kPa·s。虽然全局隐含温度补偿模型相比于标准温度模型建模精度略降低,但预测精度提高了一倍左右。理论分析和实验结果均表明,全局温度补偿模型具有较高的预测精度,且对温度的变化有较强的鲁棒性和可靠性。; 关键词近红外光谱温度补偿预测置信区间粘度测量; Keywords Near infrared spectroscopy Temperature compensation Confidence limit Viscosity measurement; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进数据关联的三维多目标跟踪算法被引量：1: 5; 作者张华旭刘峥雷祖芳谢荣; 机构西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室深圳市镭神智能系统有限公司; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期191-197,共7页; 基金国家自然科学基金(No.62001346) CASC多传感器探测与识别技术研发中心种子基金(No.ZZJJ202102)。; 文摘针对传统三维多目标跟踪算法在复杂场景中出现的误关联、跟踪中断、适应性差等问题,在数据关联阶段进行了相应改进,提出了一种基于加权聚合关联代价和目标预测置信度的多目标跟踪算法。首先,结合目标的位置、外观、方向特征计算加权聚合关联代价以度量目标之间的差异性。然后,在关联代价矩阵中引入预测置信度的相关概念,并依据该置信度调整丢失目标的关联搜索域。最后,使用卡尔曼滤波器进行目标运动状态以及预测置信度的更新。在实测数据上的实验结果表明,所提出的算法能够提高点云遮挡、轨迹交叉情况下的跟踪正确率,在MOTA上达到了73.6%。; 关键词多目标跟踪激光雷达预测置信度数据关联; Keywords lidar multi-object tracking prediction confidence data association; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于VMD和GP的短期风电功率置信区间预测	涂智福丁坚勇周凯	《电测与仪表》北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型	吴能光王华珍许晓泓刘俊龙何霆吴谨准	《计算机应用与软件》北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法	汤奕王琦陈宁朱凌志	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2013	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	近红外全局隐含温度补偿模型的预测精度分析	史婷栾小丽刘飞	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进数据关联的三维多目标跟踪算法	张华旭刘峥雷祖芳谢荣	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料