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考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构 被引量：2
1
作者 张亮 党海龙 +4 位作者 刘庆海 曾俊 蔺建武 王涛 丁磊 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第19期8045-8051,共7页
延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位(SP)、自然伽马(GR)及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波(AC)、地层电阻率(RT)等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行... 延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位(SP)、自然伽马(GR)及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波(AC)、地层电阻率(RT)等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(long short-term memory,LSTM)模型进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。 展开更多
关键词 测井曲线重构 长短期记忆神经网络 地质分层约束 声波时差 电阻率 东部裸眼井区
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基于长短期记忆循环神经网络的AGC实时控制策略 被引量：19
2
作者 李滨 王靖德 +1 位作者 梁水莹 韦昌福 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期128-134,共7页
大量新能源的接入以及电网中冲击负荷数量的剧增,使得电网对自动发电控制(AGC)策略提出了新的要求。简化AGC的一般控制流程,对比不同AGC策略的控制特性,在每个考核周期内选择控制效果更优的控制策略,并充分发挥多种控制策略在各自优势... 大量新能源的接入以及电网中冲击负荷数量的剧增,使得电网对自动发电控制(AGC)策略提出了新的要求。简化AGC的一般控制流程,对比不同AGC策略的控制特性,在每个考核周期内选择控制效果更优的控制策略,并充分发挥多种控制策略在各自优势工况下的性能,以得到优秀控制数据集;在此基础上,以长短期记忆(LSTM)循环神经网络为神经元构建AGC策略深度学习模型,并提出一种基于LSTM循环神经网络的数据驱动型AGC实时控制策略。仿真结果表明,基于深度学习的控制策略的整体性能优于任何单一控制策略。 展开更多
关键词 自动发电控制 控制策略 深度学习 长短期记忆循环神经网络 数据驱动
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基于长短期记忆循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率测井评价 被引量：10
3
作者 杨旺旺 张冲 +3 位作者 杨梦琼 张亚男 汪明锐 孙康 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期126-133,共8页
伊拉克H油田碳酸盐岩储层孔隙结构复杂,孔隙类型多样,给渗透率测井评价工作带来了极大困难。针对这一问题,建立了基于测井序列信息的长短期记忆(LSTM)循环神经网络渗透率预测模型。从测井响应差异以及测井序列信息出发,优选敏感测井曲线... 伊拉克H油田碳酸盐岩储层孔隙结构复杂,孔隙类型多样,给渗透率测井评价工作带来了极大困难。针对这一问题,建立了基于测井序列信息的长短期记忆(LSTM)循环神经网络渗透率预测模型。从测井响应差异以及测井序列信息出发,优选敏感测井曲线,搭建LSTM循环神经网络,训练网络并优化网络参数,建立了基于LSTM循环神经网络的伊拉克H油田碳酸盐岩储层渗透率预测模型。应用该模型对伊拉克H油田进行渗透率测井评价,并将预测结果与灰色系统预测模型GM(0,N)进行对比。结果表明:相对于灰色系统预测模型的结果,基于LSTM循环神经网络的渗透率预测模型的均方根误差降低了29.47%,皮尔逊(Pearson)相关系数提高了6.59%,取得了较好的应用效果。该模型能够充分挖掘测井曲线与渗透率之间关系的信息,提升了储层渗透率评价精度。 展开更多
关键词 长短期记忆循环神经网络 伊拉克H油田碳酸盐岩储层 渗透率 测井评价
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应用长短期记忆循环神经网络的弱反射信号增强方法 被引量：4
4
作者 隋京坤 陈胜 +1 位作者 郑晓东 胡天跃 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期1-8,共8页
由于沉积环境的特殊性和复杂性,地下介质中不同反射界面的波阻抗差可能差异巨大。如果储层的有效反射信息较弱,在地震数据中极可能被强反射信息掩盖,不易被识别,影响了储层识别效果,因此亟需一种解释性处理技术突出弱反射信息。常规方... 由于沉积环境的特殊性和复杂性,地下介质中不同反射界面的波阻抗差可能差异巨大。如果储层的有效反射信息较弱,在地震数据中极可能被强反射信息掩盖,不易被识别,影响了储层识别效果,因此亟需一种解释性处理技术突出弱反射信息。常规方法一般是先从地震数据中分离出强反射分量,再将它削弱或删除。但如果地震子波提取不准确,减去法中强反射残留会引入虚假信号。文中提出了一种“升弱降强”的新思路,通过构建幂次反射系数映射模型缩小弱反射信号与强反射信号的相对差异。首先计算测井反射系数的幂次反射系数,将弱反射系数相对增大、强反射系数相对减小,得到拟反射系数序列;再用原始反射系数序列和拟反射系数序列分别与地震子波进行褶积运算,得到合成地震记录和拟合成地震记录,生成训练样本集;然后用该样本集训练长短期记忆(LSTM)循环神经网络,建立合成地震记录与拟合成地震记录的映射关系;最后将该网络应用于地震数据,增强了地震弱反射信号。模型和实际数据应用结果表明,该方法能有效增强地层本身引起的弱反射信号,提高地震数据的储层识别能力。 展开更多
关键词 拟反射系数 长短期记忆(LSTM)循环神经网络 弱反射信号增强
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一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计
5
作者 靳松 陈诗琪 《计算机学报》 北大核心 2025年第8期1781-1794,共14页
长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参... 长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参数量较大,对其在资源受限的边缘设备上的部署形成挑战。本文提出一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计。采用循环分块矩阵对网络的权重参数进行压缩存储,结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和频域激活函数实现频域内网络推理计算,避免在处理不同时间样本时频繁的时域-频域切换开销。采用坐标旋转数字计算机算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)替换频域内的乘法运算和超函数计算,实现LSTM的低功耗硬件部署。提出的硬件加速器在PYNQ-Z2开发板上进行了原型实现。面向开源时间序列数据集的实验结果表明,加速器实现了63.6μs的网络平均推理延迟,功耗1.743 W,相比时域LSTM推理计算延迟降低了44.2%,功耗降低6.4%。同时,BRAM和FIFO的资源占用率仅为5%和2%,相比时域LSTM推理计算分别降低了83%和91.2%。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 分块循环矩阵 坐标旋转数字计算机 频域推理计算 快速傅里叶变换
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基于长短期记忆神经网络局部认知结构的最优非线性卡尔曼滤波
6
作者 陈辉 胡荣海 席磊 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期88-94,F0003,共8页
为了解决复杂非线性目标跟踪中状态空间模型参数不准确、滤波性能变差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络局部认知结构的最优非线性卡尔曼滤波.首先,在贝叶斯滤波框架下用长短期记忆神经网络认知卡尔曼增益这一组件,以数据驱动的方... 为了解决复杂非线性目标跟踪中状态空间模型参数不准确、滤波性能变差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络局部认知结构的最优非线性卡尔曼滤波.首先,在贝叶斯滤波框架下用长短期记忆神经网络认知卡尔曼增益这一组件,以数据驱动的方式逼近最优卡尔曼增益,不需要完全了解底层模型参数,可以在具有部分信息非线性状态下执行扩展卡尔曼滤波.其次,使用一种无监督离线训练算法,不需要提供真实数据,而是通过滤波器的可解释性,根据预测下一时刻观测的内部特征进行无监督损失函数计算.通过仿真验证表明,在非线性模型中的参数不准确时,提出的滤波器性能优于传统滤波器. 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络 深度学习 数据驱动
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区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究 被引量：2
7
作者 叶可佳 梁忠民 +4 位作者 陈红雨 钱名开 胡义明 王军 李彬权 《湖泊科学》 北大核心 2025年第2期651-659,共9页
针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一... 针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一数据集,扩大样本数量,为建立乏资料流域洪水预报模型提供了可能。本文选择胶东半岛作为研究区进行应用研究。为验证区域化模型在不同场景中的应用效果,设计了预报流域数据不参与建模,而仅根据区域内其他流域资料建模(区域化模型Ⅰ),以及预报流域的部分数据参与建模(区域化模型Ⅱ)两种情景;此外,选取仅根据预报流域数据训练的单流域模型作为基准模型进行对比分析。结果表明,对本次研究的水文资料短缺流域,两种区域化模型均取得了较好效果,且都优于单流域模型。相较而言,考虑了预报流域数据的区域化模型精度更高,说明在区域化LSTM构建中融入预报流域的数据,可进一步提升区域化模型的精度。研究成果可为乏资料地区的洪水预报提供参考。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 洪水预报 区域化模型 水文气候相似区 乏资料流域
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基于长短期记忆神经网络的多级涡轮过渡态叶尖间隙预测 被引量：2
8
作者 杨超 毛军逵 +3 位作者 杨悦 王飞龙 邵发宁 毕帅 《推进技术》 北大核心 2025年第2期248-257,共10页
为了解决多级涡轮模型在高维度变量的复杂空间耦合效应下向高效、高精度过渡态叶尖间隙预测提出的挑战,本文搭建了基于贝叶斯优化和多任务学习算法的长短期记忆神经网络(BO-MTLLSTM)多级涡轮过渡态叶尖间隙智能预测模型,以实现过渡态叶... 为了解决多级涡轮模型在高维度变量的复杂空间耦合效应下向高效、高精度过渡态叶尖间隙预测提出的挑战,本文搭建了基于贝叶斯优化和多任务学习算法的长短期记忆神经网络(BO-MTLLSTM)多级涡轮过渡态叶尖间隙智能预测模型,以实现过渡态叶尖间隙高效、高精度预测。在BOMTL-LSTM模型中,通过高效的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型对基于有限元分析方法得到的高精度过渡态叶尖间隙时序信息进行学习,并在LSTM模型的基础上,引入多任务学习(Multi-Task Learning,MTL)用于多个叶尖间隙预测任务之间的信息共享,以缓解高维度变量复杂空间耦合作用的影响。同时,结合贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)对神经网络模型超参数进行全局自动优化,提升预测精度与训练效率。结果表明,相比于传统计算模型,BO-MTL-LSTM模型在同等预测精度下,能够在秒量级时间内完成一个完整发动机历程的多级涡轮过渡态叶尖间隙的预测。此外,相比常规的BO-LSTM模型,BO-MTL-LSTM模型的均方根误差和平均绝对误差分别降低了84.39%和89.21%,模型训练时间缩短了30%,该模型可以实现多级叶尖间隙的高效、精准预测。 展开更多
关键词 多级涡轮 叶尖间隙预测 多任务学习 长短期记忆神经网络 贝叶斯优化
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基于树状结构Parzen估计器优化长短期记忆神经网络的燃煤机组NO_(x)生成浓度预测 被引量：1
9
作者 陈东升 梁中荣 +3 位作者 郑国 何荣强 屈可扬 甘云华 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第7期2710-2718,I0022,共10页
建立更准确的NO_(x)生成浓度预测模型对于燃煤机组减少NO_(x)排放,降低脱硝成本具有重大意义。搭建NO_(x)生成模型基于机组相关变量,同时依赖模型结构设计,设计模型结构的参数称为超参数。进行合理的数据处理与超参数设定,能够有效提升N... 建立更准确的NO_(x)生成浓度预测模型对于燃煤机组减少NO_(x)排放,降低脱硝成本具有重大意义。搭建NO_(x)生成模型基于机组相关变量,同时依赖模型结构设计,设计模型结构的参数称为超参数。进行合理的数据处理与超参数设定,能够有效提升NO_(x)预测模型精度与泛化性。该文提出一种基于树状结构Parzen估计器优化长短期记忆(tree-structure parzen estimator optimized long short-term memory neural network,TPE-LSTM)神经网络的NO_(x)生成浓度预测模型。基于某330 MW燃煤机组的历史运行数据,获取NO_(x)生成相关变量参数,将模型结构参数与NO_(x)相关变量参数的时间序列窗口长度以及主成分数量相互耦合,组成一类新的超参数;通过优化改进后的超参数取值,构建基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的NO_(x)生成浓度预测模型;将所提出的超参数优化后的NO_(x)预测模型与基于未优化的LSTM模型、采用粒子群优化的LSTM(particle swarm optimization optimized LSTM,PSO-LSTM)模型对比,预测结果表明,TPE-LSTM预测模型具有较好的模型精度与泛化能力。 展开更多
关键词 燃煤锅炉 NO_(x)生成浓度预测 树状结构Parzen估计器 超参数优化 长短期记忆神经网络
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采用堆叠长短期记忆神经网络的水质连续预测方法 被引量：1
10
作者 张建奇 冯乐源 +1 位作者 李东鹤 杨清宇 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第6期93-102,共10页
针对水环境监测中的水质参数异常、预测精度低等问题,提出了一种基于堆叠长短期记忆神经网络(SLSTM)的水质参数预测模型,以解决时序数据不完整带来的挑战。首先,分析了缺失或异常的水质数据时序特征,并基于堆叠长短期记忆网络设计了水... 针对水环境监测中的水质参数异常、预测精度低等问题,提出了一种基于堆叠长短期记忆神经网络(SLSTM)的水质参数预测模型,以解决时序数据不完整带来的挑战。首先,分析了缺失或异常的水质数据时序特征,并基于堆叠长短期记忆网络设计了水质预测的深度神经网络模型;其次,采用逐点预测和多步预测方法对所提模型进行对比实验验证;最后,为了量化模型的预测性能,引入平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两类指标,评估SLSTM模型相对于支持向量回归(SVR)和自回归综合移动平均(ARIMA)模型的优越性。实验结果表明,在短期(24h)和长期(48h)水质余氯预测中,SLSTM的预测精度显著高于其他两类模型:在多步预测中,SLSTM的MAPE至少比SVR降低了9.15%;逐点预测中,SLSTM的RMSE至少比SVR降低了31.25%。此外,相较于ARIMA模型,SLSTM能够更有效地捕捉水质数据的非线性变化趋势,提升预测稳定性。研究不仅验证了SLSTM在水质参数预测中的有效性,还为水环境监测领域提供了新的视角和工具。 展开更多
关键词 余氯预测 水质参数预测 数据时序 长短期记忆神经网络
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基于粒子群优化长短期记忆神经网络的电池容量估计
11
作者 王科 彭晶 +2 位作者 杜宇维 杨骏 巫春玲 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第29期12511-12518,共8页
针对锂离子电池在老化和衰退过程中容量的非线性和非平稳特性问题,结合充放电特性的变化,提出了一种基于粒子群优化长短期记忆神经网络(particle swarm optimization long short-term memory neural network,PSO-LSTM)的电池容量预测模... 针对锂离子电池在老化和衰退过程中容量的非线性和非平稳特性问题,结合充放电特性的变化,提出了一种基于粒子群优化长短期记忆神经网络(particle swarm optimization long short-term memory neural network,PSO-LSTM)的电池容量预测模型。该方法详细描述了锂离子电池充放电过程中的关键环节,包括恒流充电时间、恒压充电时间及放电过程中的电压变化,并明确了这些特征与老化之间的相关性。通过数据挖掘技术,系统地提取了这些特征在电池生命周期中的变化规律,从而为电池性能评估提供了可靠的基础。为验证所提出方法的有效性,进行了多组实验,通过与传统预测模型进行比较,实验结果表明,该模型在容量估计中的最大均方根误差(root mean squared error,RMSE)仅为2.4176,最大平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为1.9843,展示了良好的适应性与鲁棒性,能够有效反映电池的实际性能衰退情况,为电池管理系统的优化提供了重要的理论支持。 展开更多
关键词 锂离子电池 容量估计 粒子群优化算法 长短期记忆神经网络
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采用长短期记忆神经网络的压电式六维力/力矩传感器解耦算法
12
作者 亓振广 王桂从 +2 位作者 褚宏博 张帅 李映君 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期158-170,共13页
针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理... 针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理;然后,通过分析传感器维间耦合产生的原因及LSTM神经网络解耦原理,构建LSTM神经网络解耦模型;最后,采用基于LSTM神经网络的解耦算法,对传感器输出的多维非线性特性开展优化,解耦后得到传感器输入、输出之间的映射关系和对应的输出数据,并与径向基函数(RBF)及最小二乘(LS)解耦算法进行对比分析。研究结果表明:所使用四点支撑式压电六维力传感器的最大重复性误差为1.55%;采用基于LSTM的神经网络算法解耦后,传感器输出结果的最大非线性误差、交叉耦合误差分别为0.55%和0.28%,均小于RBF和LS算法。LSTM神经网络解耦算法能有效减少六维力/力矩传感器的维间耦合,提高传感器的测量精度,对航空航天领域的发展具有参考意义。 展开更多
关键词 六维力/力矩传感器 压电式 解耦算法 长短期记忆神经网络 维间耦合
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基于双向长短期记忆神经网络的三维地应力场模拟
13
作者 姚昌宇 唐潮 +4 位作者 李晓明 周文 朱新春 邓乃尔 Umair Yousaf 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期986-1004,共19页
准确预测地应力场对于设计水力压裂作业至关重要,因为它直接影响裂缝扩展和总体产能效率。传统的协克里金建模方法在捕捉多种岩石力学参数与地震属性之间复杂的非线性关系时常存在不足,尤其当这些参数受到沉积环境或岩性差异的影响时,... 准确预测地应力场对于设计水力压裂作业至关重要,因为它直接影响裂缝扩展和总体产能效率。传统的协克里金建模方法在捕捉多种岩石力学参数与地震属性之间复杂的非线性关系时常存在不足,尤其当这些参数受到沉积环境或岩性差异的影响时,预测精度会降低。为了解决这些问题,本研究提出了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的三维地应力场预测新方法。该方法通过构建三维岩石力学约束模型,并将其与有限元方法结合进行地应力场预测。对测井数据、岩石力学参数和地震属性进行预处理,并训练Bi-LSTM模型,以更好地捕捉这些参数之间的复杂空间相关性。由Bi-LSTM模型生成的三维约束体作为协克里金方法.中的次级变量,构建综合岩石力学模型,然后在有限元框架下进行三维地应力场模拟。结果显示,与传统循环神经网络方法相比,该方法在预测精度和可靠性方面有显著提高,平均绝对误差减少超过80%,拟合精度提高了7%以上。最大水平应力、最小水平应力和应力方向的平均预测误差分别为2.29%,2.19%和7.97%。结果表明,本研究所提出的方法不仅提高了地应力场预测的准确性,还为机器学习方法在地应力场模拟中的应用提供了新的参考,有望更有效地推动水力压裂设计的发展。 展开更多
关键词 现今地应力场模拟 测井解释 双向长短期记忆神经网络 协克里金方法 机器学习
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基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的微地震记录去噪方法
14
作者 王泰然 鲍逸非 《北京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期487-500,共14页
提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型,用于时间域波形去噪.选取四川省自贡和内江地区的微震观测数据,基于该地区的构造模型和震源机制进行数值模拟,生成无噪声数据集,并叠加观测微震噪声,构建模... 提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型,用于时间域波形去噪.选取四川省自贡和内江地区的微震观测数据,基于该地区的构造模型和震源机制进行数值模拟,生成无噪声数据集,并叠加观测微震噪声,构建模拟含噪声数据集.通过深度学习网络的训练,获得性能稳定且泛化能力强的去噪模型,该模型在验证集上也表现优异.与传统去噪方法相比,所提方法的去噪效果显著提升,能够更好地保留信号的细节特征和频谱特征.将该模型应用于自贡和内江地区的实际微震观测数据,结果表明能有效地去除实测数据中的噪声. 展开更多
关键词 微小地震 噪声去除 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 深度学习
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基于密度聚类模态分解的卷积神经网络和长短期记忆网络短期风电功率预测 被引量：3
15
作者 崔明勇 董文韬 卢志刚 《现代电力》 北大核心 2024年第4期631-641,共11页
近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition wi... 近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期风电功率预测方法。首先,利用密度聚类将风电功率与天气特征分成不同类别的数据集,通过自适应噪声完备集成经验模态分解算法将不同类别的数据进行频域分解得到子序列分量。以此为基础,将不同的子序列分量与天气特征进行特征选择,输入到卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。最后,将不同的预测结果进行叠加得到最终的预测结果。整个预测过程通过聚类、分解和特征选择,有效提高了短期风电功率预测的准确度。 展开更多
关键词 风电功率预测 密度聚类 自适应噪声完备集成经验模态分解 卷积神经网络 长短期记忆网络
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基于集群辨识和卷积神经网络-双向长短期记忆-时序模式注意力机制的区域级短期负荷预测 被引量：3
16
作者 陈晓梅 肖徐东 《现代电力》 北大核心 2024年第1期106-115,共10页
为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题,提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-时序模式注意力... 为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题,提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-时序模式注意力机制(temporal pattern attention,TPA)的预测方法。首先,将用电模式和天气作为影响因素,基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识,再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入,这样既能减少输入特征维度,降低计算复杂度,又能综合考虑预测区域的整体特征,提升预测精度。然后,针对区域电力负荷时序性的特点,用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测,该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵,并对隐状态矩阵的重要特征加权,从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后,在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 双向长短期记忆网络 时序模式注意力机制 集群辨识 卷积神经网络
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基于足底压力和卷积长短期记忆神经网络的前交叉韧带断裂智能辅助诊断
17
作者 李玳 王天牧 +5 位作者 张思 秦跃 谢福贵 刘辛军 聂振国 黄红拾 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期109-117,共9页
提出一种基于卷积长短期记忆神经网络的深度学习模型PressureConvLSTM,用来提取行走过程中足底压力的空间特征和时序特征,并进行步态分类。通过对前交叉韧带断裂患者的足底压力数据分析,实现智能辅助诊断。结合临床数据的实验结果表明,P... 提出一种基于卷积长短期记忆神经网络的深度学习模型PressureConvLSTM,用来提取行走过程中足底压力的空间特征和时序特征,并进行步态分类。通过对前交叉韧带断裂患者的足底压力数据分析,实现智能辅助诊断。结合临床数据的实验结果表明,PressureConvLSTM模型对前交叉韧带断裂的辅助诊断,能够达到95%的预测准确度;与卷积神经网络等其他模型相比,准确度得到大幅度提升。 展开更多
关键词 智能诊断 前交叉韧带断裂 足底压力 深度学习 卷积长短期记忆神经网络
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基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法 被引量：2
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作者 张彬彬 陈祝云 +1 位作者 张飞 晋刚 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期54-62,共9页
聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚... 聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚合物挤出加工过程中,由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响,传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系,使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的熔体密度监测方法,用于在线监测聚碳酸酯–丙烯腈–丁二烯–苯乙烯共聚物(PC/ABS)共混体系的熔体密度。首先,通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据,对3种传感数据进行预处理并融合后作为输入;然后,通过合理设计的网络结构,构建CNN–LSTM监测模型,利用CNN的特征提取能力与LSTM的预测能力,最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据,利用所提方法对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测,结果表明:本文方法能够准确监测聚合物熔体密度,其在测试集上的均方根误差和决定系数分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3,比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度;本文方法的10次输入平均预测时间为1.523 5 s,能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述,所提出的基于多源数据融合与CNN–LSTM的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度,为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 聚合物挤出加工 熔体密度 多传感器数据融合 卷积长短期记忆神经网络 在线监测
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使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络预测盾构隧道施工引起的地面沉降 被引量：8
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作者 黄茂庭 徐金明 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第6期166-171,共6页
[目的]地铁盾构隧道施工会引起周围地面沉降,影响周围环境。传统地面沉降预测方法难以综合考虑沉降影响因素,对此,为提高地面沉降的预测精度,使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络,对盾构隧道施工引起的地面沉降进行预测... [目的]地铁盾构隧道施工会引起周围地面沉降,影响周围环境。传统地面沉降预测方法难以综合考虑沉降影响因素,对此,为提高地面沉降的预测精度,使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络,对盾构隧道施工引起的地面沉降进行预测。[方法]以某地铁施工区间地面沉降监测数据为研究对象,使用CNN对影响参数(压缩模量、黏聚力、内摩擦角、泊松比、土层厚度、隧道埋深和施工参数)与地面沉降监测值进行连接,使用LSTM神经网络对地面沉降进行分析,建立了基于CNN-LSTM联合神经网络的地面沉降预测模型,探讨了同时考虑多个因素对地面沉降预测值的影响。[结果及结论]使用CNN对地面沉降相关的影响参数特征提取效果较好;所建CNN-LSTM模型的准确率比单独使用LSTM模型的准确率提高了3%、比传统BP(反向传播)神经网络模型准确率提高了9%;所建CNN-LSTM模型,对单测点短时间地面沉降预测准确率达到93%,预测值与监测值吻合较好。 展开更多
关键词 盾构隧道施工 地面沉降 预测 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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基于LSTM-DNN(长短期记忆-深度神经网络)融合模型的土压平衡盾构土仓压力预测方法 被引量：2
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作者 王伯芝 黄永亮 +6 位作者 陈文明 丁爽 刘浩 刘学增 彭子晖 吴炜枫 王嘉烨 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第12期39-45,共7页
[目的]土仓压力是土压平衡盾构施工安全评估的关键参数,准确预测土仓压力有助于施工技术人员及时采取管控措施,进而保障地铁隧道的建设安全性。因此,有必要对土压平衡盾构土仓压力预测方法进行研究。[方法]提出一种多分支的LSTM(长短期... [目的]土仓压力是土压平衡盾构施工安全评估的关键参数,准确预测土仓压力有助于施工技术人员及时采取管控措施,进而保障地铁隧道的建设安全性。因此,有必要对土压平衡盾构土仓压力预测方法进行研究。[方法]提出一种多分支的LSTM(长短期记忆)-DNN(深度神经网络)融合模型。LSTM分支通过回溯历史数据提取其时序演变特征,DNN分支提取掘进状态特征,将两者组合后通过全连接层进行融合,实现对土仓压力的预测。依托济南轨道交通1号线实际盾构隧道数据对模型进行验证,并与LSTM模型、DNN模型进行了对比分析。[结果及结论]基于LSTM-DNN融合算法建立的土仓压力预测模型可以高效收敛,且所提模型在训练集和验证集上的预测效果良好。在后续的100步测试中,由LSTM-DNN融合模型得出的土仓压力预测值较好地反映了真实值的变化趋势,其平均偏差为7.65 kPa,相对误差为6.09%,预测精度较高。 展开更多
关键词 城市轨道交通 土仓压力预测 长短期记忆 深度神经网络
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