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使用通道融合和序列平稳化策略的长期时间序列预测方法
1
作者
赵龙港
车超
赵天明
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第5期1120-1126,共7页
长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明,基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度,而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而,长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取...
长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明,基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度,而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而,长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取的依赖关系.为了解决计算复杂度高和复杂时间模式难以捕捉的问题,该文提出了通道融合和序列平稳化模型,模型结合了通道独立与通道依赖的训练策略,基于线性结构发掘序列单个通道的相关性,并使用由傅里叶运算启发的卷积结构来自适应地融合不同的通道.同时,通过堆叠序列通道融合-分解模块,进一步提高模型的预测性能.此外,该文在子序列级别引入了平稳化与反平稳化模块,从而提高了模型的泛化能力.在长期预测方面,所提模型在3个通用时序数据集上的准确度超越了其他基准模型.
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关键词
时间序列预测
线性模型
周期分解
通道融合卷积
平稳化
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职称材料
基于改进卷积神经网络拓扑特征挖掘的配电网结构坚强性评估方法
被引量：
34
2
作者
林君豪
张焰
+1 位作者
赵腾
苏运
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期84-96,共13页
提出一种基于拓扑特征分析和深度卷积神经网络的配电网网架结构坚强性评估方法。将考虑分布式电源出力不确定性的配电网运行状态与配电网拓扑特性相结合,构建涵盖可靠性、运行裕度和结构鲁棒性3个配电网结构坚强性要点的拓扑指标集,提...
提出一种基于拓扑特征分析和深度卷积神经网络的配电网网架结构坚强性评估方法。将考虑分布式电源出力不确定性的配电网运行状态与配电网拓扑特性相结合,构建涵盖可靠性、运行裕度和结构鲁棒性3个配电网结构坚强性要点的拓扑指标集,提升评估指标刻画配电网实际状态的能力;通过多通道融合和多级池化改进卷积神经网络,解决了传统方法无法自主挖掘评估指标数据特征,以及难以直接分析不同维度的评价指标和同一指标不同尺寸的数据这两方面问题。通过对华东地区某中压配电网进行算例分析,说明所提出的评估方法的有效性和优越性。
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关键词
配电网结构坚强性
分布式电源
卷积
神经网络
空间金字塔池化
多
卷积
通道
融合
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职称材料
题名
使用通道融合和序列平稳化策略的长期时间序列预测方法
1
作者
赵龙港
车超
赵天明
机构
大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
大连大学软件工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第5期1120-1126,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(62076045)资助
辽宁省教育厅高校基本科研项目揭榜挂帅服务地方项目(LJKFZ20220290)资助
+1 种基金
高等学校学科创新引智计划项目(D23006)资助
大连大学学科交叉项目(DLUXK-2023-YB-003,DLUXK-2023-YB-009DLUXK-2022-ZD-003)资助。
文摘
长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明,基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度,而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而,长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取的依赖关系.为了解决计算复杂度高和复杂时间模式难以捕捉的问题,该文提出了通道融合和序列平稳化模型,模型结合了通道独立与通道依赖的训练策略,基于线性结构发掘序列单个通道的相关性,并使用由傅里叶运算启发的卷积结构来自适应地融合不同的通道.同时,通过堆叠序列通道融合-分解模块,进一步提高模型的预测性能.此外,该文在子序列级别引入了平稳化与反平稳化模块,从而提高了模型的泛化能力.在长期预测方面,所提模型在3个通用时序数据集上的准确度超越了其他基准模型.
关键词
时间序列预测
线性模型
周期分解
通道融合卷积
平稳化
Keywords
time series forecasting
linear model
periodic decomposition
channel fusion convolution
stabilization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进卷积神经网络拓扑特征挖掘的配电网结构坚强性评估方法
被引量：
34
2
作者
林君豪
张焰
赵腾
苏运
机构
上海交通大学电气工程系
全球能源互联网发展合作组织
国网上海市电力公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期84-96,共13页
基金
国家863高技术研究发展计划项目(2015AA050203)~~
文摘
提出一种基于拓扑特征分析和深度卷积神经网络的配电网网架结构坚强性评估方法。将考虑分布式电源出力不确定性的配电网运行状态与配电网拓扑特性相结合,构建涵盖可靠性、运行裕度和结构鲁棒性3个配电网结构坚强性要点的拓扑指标集,提升评估指标刻画配电网实际状态的能力;通过多通道融合和多级池化改进卷积神经网络,解决了传统方法无法自主挖掘评估指标数据特征,以及难以直接分析不同维度的评价指标和同一指标不同尺寸的数据这两方面问题。通过对华东地区某中压配电网进行算例分析,说明所提出的评估方法的有效性和优越性。
关键词
配电网结构坚强性
分布式电源
卷积
神经网络
空间金字塔池化
多
卷积
通道
融合
Keywords
structure strength of distribution network
distributed generation
convolutional neural network
spatial pyramid pooling
multi-convolution channel merging
分类号
TM711 [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
使用通道融合和序列平稳化策略的长期时间序列预测方法
赵龙港
车超
赵天明
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进卷积神经网络拓扑特征挖掘的配电网结构坚强性评估方法
林君豪
张焰
赵腾
苏运
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
34
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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