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基于多源域迁移学习的船舶电力负荷预测研究
1
作者
邢承斌
刘斌
+4 位作者
汪大春
岳小林
马明轩
马君
王伟
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第7期153-159,共7页
复杂工况和恶劣环境下的船舶电力负荷预测对船舶的能量管理意义重大,因此提出一种基于多源域迁移学习(MDT)、稀疏自编码器(SAE)和nCPSO算法优化一维卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络(nCPSO-1DCNN-BiLSTM)的船舶电力负荷预测模型。...
复杂工况和恶劣环境下的船舶电力负荷预测对船舶的能量管理意义重大,因此提出一种基于多源域迁移学习(MDT)、稀疏自编码器(SAE)和nCPSO算法优化一维卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络(nCPSO-1DCNN-BiLSTM)的船舶电力负荷预测模型。首先利用SAE增强多工况数据特征,然后建立nCPSO-1DCNN-BiLSTM特征提取模型,最后在互相关法(CORAL)和联合最大平均差异法(JMMD)算法作用下实现域间自适应并利用多个源域数据进行目标域电力负荷预测。结果表明,所提方法在多种工况下较不迁移和单源域迁移模型精度均有所提升,对船舶设备的能量管理具有一定指导意义。
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关键词
船舶电力负荷预测
多工况
多源域迁移
域间自适应
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职称材料
题名
基于多源域迁移学习的船舶电力负荷预测研究
1
作者
邢承斌
刘斌
汪大春
岳小林
马明轩
马君
王伟
机构
国能黄骅港务有限责任公司
江苏科技大学海洋装备研究院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第7期153-159,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(52271279)
黄骅港务新能源拖轮技术研究项目(SBZX[2023]34号)。
文摘
复杂工况和恶劣环境下的船舶电力负荷预测对船舶的能量管理意义重大,因此提出一种基于多源域迁移学习(MDT)、稀疏自编码器(SAE)和nCPSO算法优化一维卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络(nCPSO-1DCNN-BiLSTM)的船舶电力负荷预测模型。首先利用SAE增强多工况数据特征,然后建立nCPSO-1DCNN-BiLSTM特征提取模型,最后在互相关法(CORAL)和联合最大平均差异法(JMMD)算法作用下实现域间自适应并利用多个源域数据进行目标域电力负荷预测。结果表明,所提方法在多种工况下较不迁移和单源域迁移模型精度均有所提升,对船舶设备的能量管理具有一定指导意义。
关键词
船舶电力负荷预测
多工况
多源域迁移
域间自适应
Keywords
ship power load forecasting
multiple operating conditions
multi source domain migration
inter domain adaptation
分类号
U665.12 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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1
基于多源域迁移学习的船舶电力负荷预测研究
邢承斌
刘斌
汪大春
岳小林
马明轩
马君
王伟
《舰船科学技术》
北大核心
2025
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