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基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测被引量：6: 1; 作者邓强张召千王震《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期810-816,共7页; 在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将... 展开更多; 关键词煤层底板突水特征选择门循环单元神经网络动态预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用门循环神经网络的变电站智能记录分析装置信息配置方法被引量：6: 2; 作者李铁成曾四鸣 +3 位作者刘清泉任江波杨经超王敏学《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-113,共6页; 为了节约人力资源,提高智能变电站二次设备数据输出端口地址信息在智能记录分析装置中的配置效率,提出了基于门循环单元神经网络的智能变电站二次设备端口地址信息的自动配置方法。首先,根据变电站二次设备端口描述文本的特点进行文本... 展开更多; 关键词智能录波器信息自动配置词向量门循环单元神经网络文本分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的宽深度模型的推荐方法研究被引量：2: 3; 作者王艺平冯旭鹏 +1 位作者刘利军黄青松《计算机应用与软件》北大核心 2018年第11期49-54,共6页; 现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,... 展开更多; 关键词文本推荐排序模型深度学习门循环神经单元; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用被引量：8: 4; 作者刘扬王立虎 +1 位作者杨礼波刘雪梅《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期480-487,共8页; 为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度... 展开更多; 关键词径流预报集合经验模态分解深度学习门控制循环单元神经网络并行计算混合模型时序预测工程应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测被引量：6: 1; 作者邓强张召千王震; 机构太原理工大学矿业工程学院秦皇岛工程设计研究院有限公司; 出处《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期810-816,共7页; 文摘在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将其与三种静态神经网络预测模型进行比较。结果表明:煤层底板突水门循环神经网络模型预测的准确率在训练、验证及测试阶段都高于静态神经网络预测模型,能够很好地完成煤层底板突水预测,提高煤矿生产安全。; 关键词煤层底板突水特征选择门循环单元神经网络动态预测; Keywords Water inrush from coal floor Feature selection Gated recurrent unit neural network Dynamic prediction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用门循环神经网络的变电站智能记录分析装置信息配置方法被引量：6: 2; 作者李铁成曾四鸣刘清泉任江波杨经超王敏学; 机构国网河北省电力有限公司电力科学研究院国网河北省电力有限公司武汉凯默电气有限公司; 出处《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-113,共6页; 基金国网河北省电力有限公司科技项目(kj2020-056)。; 文摘为了节约人力资源,提高智能变电站二次设备数据输出端口地址信息在智能记录分析装置中的配置效率,提出了基于门循环单元神经网络的智能变电站二次设备端口地址信息的自动配置方法。首先,根据变电站二次设备端口描述文本的特点进行文本预处理;然后,利用word2vec模型对文本进行词向量表示及语义关联分析;最后,设计了基于门循环单元神经网络模型的文本分类器,并利用此模型对端口描述文本进行分类映射实验。实验结果表明,基于门循环单元神经网络模型的二次设备端口信息配置方法准确率高、速度快,能够适用于二次设备端口信息的自动化配置。; 关键词智能录波器信息自动配置词向量门循环单元神经网络文本分类; Keywords intelligent recorder information automatic configuration word vector gate recurrent unit neural network text classification; 分类号 TM407 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的宽深度模型的推荐方法研究被引量：2: 3; 作者王艺平冯旭鹏刘利军黄青松; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学教育技术与网络中心云南省计算机技术应用重点实验室; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2018年第11期49-54,共6页; 基金国家自然科学基金项目(81360230 81560296); 文摘现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,在现有宽深度模型的基础上,利用门限循环单元对其多层普通神经网络进行改进,提出宽深度门循环联合(Wide&Deep-GRU)模型,进一步探索浅层部分和深度部分的联合训练。使用从新浪微博获取的真实数据集分别与单一逻辑回归模型、单一深度神经网络模型和宽深度模型进行对比。实验表明,该方法整体上推荐质量较高,同时推荐效率较之前模型也有显著提高。; 关键词文本推荐排序模型深度学习门循环神经单元; Keywords Text recommendation Sorting model Deep learning GRU; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用被引量：8: 4; 作者刘扬王立虎杨礼波刘雪梅; 机构华北水利水电大学信息工程学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期480-487,共8页; 基金河南省水利科技攻关项目(GG202042).; 文摘为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度学习模型(EEMD-GRU)。该模型首先以智能算法对径流信号进行边界拓延,以解决EEMD边界效应。然后利用改进EEMD方法将径流信号分解为若干稳态分量,将各分量作为GRU模型的输入并对其进行预测。实验结果表明,与结合了经验模态分解的支持向量回归模型相比,并行EEMDGRU径流预测模型的预测精准度、可信度和效率分别提高82.50%、144.67%和95.49%。基于EEMD-GRU的最优运算结果表明,该方法可进一步减少区域防洪的经济损失,提高灾害监管的工作效率。; 关键词径流预报集合经验模态分解深度学习门控制循环单元神经网络并行计算混合模型时序预测工程应用; Keywords runoff prediction ensemble empirical mode decomposition deep learning gated recurrent unit parallel computing hybrid model time series prediction engineering application; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TV124 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测	邓强张召千王震	《太原理工大学学报》 CAS 北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	应用门循环神经网络的变电站智能记录分析装置信息配置方法	李铁成曾四鸣刘清泉任江波杨经超王敏学	《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进的宽深度模型的推荐方法研究	王艺平冯旭鹏刘利军黄青松	《计算机应用与软件》北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用	刘扬王立虎杨礼波刘雪梅	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料