目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP...目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。展开更多
为提高瓦斯涌出量预测精度,降低煤矿回采工作面瓦斯涌出超限事故的风险,针对瓦斯涌影响因素众多、难以预测等问题,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM...为提高瓦斯涌出量预测精度,降低煤矿回采工作面瓦斯涌出超限事故的风险,针对瓦斯涌影响因素众多、难以预测等问题,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的组合模型预测瓦斯涌出量。首先,运用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)处理瓦斯涌出影响因素,降低数据维度,以减少模型计算时的负担;其次,利用GWO优化BiLSTM模型的学习率(best_lr)、隐藏层层数(best_hd)以及正则化系数(best_l2),可有效避免局部最优解问题,并采用决定系数(R-Square,R^(2))、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)对所建模型预测的结果进行综合评价分析;最后,将该模型应用于内蒙古自治区某矿回采工作面预测瓦斯涌出量。结果显示:PCA GWO BiLSTM组合模型相比于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和双向长短期记忆神经网络对应的单一模型,其MAE分别降低20.81%、30.17%,RMSE分别降低0.063、0.142,R^(2)则分别提高了0.023、0.075,表明该模型在复杂因素条件下具有更高的精准度、泛化性和鲁棒性。展开更多
精准的空间电力负荷态势感知结果是配电网精益化规划的基础。随着配电网中可采集负荷数据深度和广度的增加,如何运用这些数据实现对空间电力负荷精准的态势感知具有重要意义。该文提出一种基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神...精准的空间电力负荷态势感知结果是配电网精益化规划的基础。随着配电网中可采集负荷数据深度和广度的增加,如何运用这些数据实现对空间电力负荷精准的态势感知具有重要意义。该文提出一种基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神经网络(denoising autoencoder,singular spectrum analysis and long-short term memory neural networks,DAE-SSA-LSTM)的空间电力负荷态势感知方法。首先在态势觉察阶段,使用降噪自编码器对每个Ⅰ类元胞负荷实测数据分别进行编码提取各自的主要负荷变化特征,并根据该特征进行重构历史元胞负荷数据以降低由于测量、通信等原因造成的噪声干扰;然后在态势理解阶段中运用奇异谱分析方法对态势觉察后的元胞负荷数据进行分解得出周期性较强的低频分量序列和随机性较强的高频分量序列;最后在态势预测阶段采用不同的长短期记忆神经网络模型分别对低频分量和高频分量进行预测,并将两预测结果进行叠加得出目标年的Ⅰ类元胞负荷预测值,在此基础上运用空间电力负荷网格化技术求得基于Ⅱ类元胞的空间电力负荷预测值。实例分析结果表明,该方法相比于其他4种空间电力负荷态势感知方法,具有更高的预测精度。展开更多
文摘目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。
文摘精准的空间电力负荷态势感知结果是配电网精益化规划的基础。随着配电网中可采集负荷数据深度和广度的增加,如何运用这些数据实现对空间电力负荷精准的态势感知具有重要意义。该文提出一种基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神经网络(denoising autoencoder,singular spectrum analysis and long-short term memory neural networks,DAE-SSA-LSTM)的空间电力负荷态势感知方法。首先在态势觉察阶段,使用降噪自编码器对每个Ⅰ类元胞负荷实测数据分别进行编码提取各自的主要负荷变化特征,并根据该特征进行重构历史元胞负荷数据以降低由于测量、通信等原因造成的噪声干扰;然后在态势理解阶段中运用奇异谱分析方法对态势觉察后的元胞负荷数据进行分解得出周期性较强的低频分量序列和随机性较强的高频分量序列;最后在态势预测阶段采用不同的长短期记忆神经网络模型分别对低频分量和高频分量进行预测,并将两预测结果进行叠加得出目标年的Ⅰ类元胞负荷预测值,在此基础上运用空间电力负荷网格化技术求得基于Ⅱ类元胞的空间电力负荷预测值。实例分析结果表明,该方法相比于其他4种空间电力负荷态势感知方法,具有更高的预测精度。
