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自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法
1
作者
师洪涛
李希彬
+3 位作者
丁茂生
高峰
李艺萱
杨静玲
《中国测试》
北大核心
2025年第5期131-140,共10页
采用传统误差修正算法可以提升深度学习的时序预测能力,但在正负误差特性挖掘及预测模型自适应修正方面尚待进一步研究。针对上述问题,该文提出一种基于自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法。首先,提出并建立考虑正负误差的评...
采用传统误差修正算法可以提升深度学习的时序预测能力,但在正负误差特性挖掘及预测模型自适应修正方面尚待进一步研究。针对上述问题,该文提出一种基于自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法。首先,提出并建立考虑正负误差的评价指标IMAE,进而提出自适应误差反馈修正算法,其通过量化历史正负误差的影响,能够自适应的反馈修正GRU门控结构,降低误差异常值出现的概率;更进一步的,利用历史误差的分布规律构建注意力机制自适应律,以实现对权值计算过程的自适应修正,从而提升注意力机制赋值过程的合理性。经过评价指标的综合衡量和自适应机制的系列模型修正,能够有效突出误差对预测过程和模型性能评估的影响。算例验证表明,该文所提的预测模型与评价指标可进一步挖掘误差信息,提升预测模型的学习能力,进而有效提高风电功率预测精度。
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关键词
风电预测
自适应误差修正
机制
变分模态分解
注意力机制
门控循环单元
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职称材料
基于自适应误差修正模型的概率神经网络及其在故障诊断中的应用
被引量：
17
2
作者
高甜容
于东
岳东峰
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2824-2833,共10页
针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断。针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有...
针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断。针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有偏的问题,在概率神经网络的基础上设计自适应误差修正模型,通过对同类别错误分类样本进行自适应聚类并批量修正的过程,实现判决界面的重新规划。对双螺旋分类问题、IRIS分类问题的实验结果表明,该方法在分类准确率和模型泛化能力方面均优于概率神经网络方法和径向基概率神经网络方法,且训练速度和测试速度满足分类实时性需求。在数控机床故障诊断领域的应用表明,所提方法的故障模式识别准确率高,具有可行性和有效性。
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关键词
故障诊断
概率神经网络
自适应误差修正
数控机床
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职称材料
题名
自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法
1
作者
师洪涛
李希彬
丁茂生
高峰
李艺萱
杨静玲
机构
北方民族大学电气信息工程学院
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第5期131-140,共10页
基金
国家自然科学基金(52067001)
宁夏自然科学基金(2022AAC03281)。
文摘
采用传统误差修正算法可以提升深度学习的时序预测能力,但在正负误差特性挖掘及预测模型自适应修正方面尚待进一步研究。针对上述问题,该文提出一种基于自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法。首先,提出并建立考虑正负误差的评价指标IMAE,进而提出自适应误差反馈修正算法,其通过量化历史正负误差的影响,能够自适应的反馈修正GRU门控结构,降低误差异常值出现的概率;更进一步的,利用历史误差的分布规律构建注意力机制自适应律,以实现对权值计算过程的自适应修正,从而提升注意力机制赋值过程的合理性。经过评价指标的综合衡量和自适应机制的系列模型修正,能够有效突出误差对预测过程和模型性能评估的影响。算例验证表明,该文所提的预测模型与评价指标可进一步挖掘误差信息,提升预测模型的学习能力,进而有效提高风电功率预测精度。
关键词
风电预测
自适应误差修正
机制
变分模态分解
注意力机制
门控循环单元
Keywords
wind power prediction
adaptive forgetting
variational mode decomposition
attention mechanism
gated recurrent unit
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于自适应误差修正模型的概率神经网络及其在故障诊断中的应用
被引量：
17
2
作者
高甜容
于东
岳东峰
机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
北方信息控制集团有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2824-2833,共10页
基金
“核高基”国家科技重大专项课题资助项目(2012ZX01029001-002)~~
文摘
针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断。针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有偏的问题,在概率神经网络的基础上设计自适应误差修正模型,通过对同类别错误分类样本进行自适应聚类并批量修正的过程,实现判决界面的重新规划。对双螺旋分类问题、IRIS分类问题的实验结果表明,该方法在分类准确率和模型泛化能力方面均优于概率神经网络方法和径向基概率神经网络方法,且训练速度和测试速度满足分类实时性需求。在数控机床故障诊断领域的应用表明,所提方法的故障模式识别准确率高,具有可行性和有效性。
关键词
故障诊断
概率神经网络
自适应误差修正
数控机床
Keywords
failure diagnosis
probabilistic neural network
adaptive error correction
computer numerical control machine
分类号
TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应误差修正的EGRU-AM短期风电功率预测方法
师洪涛
李希彬
丁茂生
高峰
李艺萱
杨静玲
《中国测试》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应误差修正模型的概率神经网络及其在故障诊断中的应用
高甜容
于东
岳东峰
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013
17
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职称材料
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