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基于多尺度卷积神经网络和门控循环单元的离心泵叶轮故障诊断 被引量：1
1
作者 陶付东 智一凡 +4 位作者 李怀瑞 柳应倩 郝达 秦浩洋 付强 《机电工程》 北大核心 2025年第5期885-893,共9页
采用传统的诊断方法难以准确识别离心泵的关键水力部件叶轮在离心力、流体动力等综合作用情况下产生的机械故障。针对这一问题,提出了一种多尺度卷积神经网络(MCNN)和门控循环单元(GRU)相结合的离心泵叶轮故障诊断方法。首先,在卷积神... 采用传统的诊断方法难以准确识别离心泵的关键水力部件叶轮在离心力、流体动力等综合作用情况下产生的机械故障。针对这一问题,提出了一种多尺度卷积神经网络(MCNN)和门控循环单元(GRU)相结合的离心泵叶轮故障诊断方法。首先,在卷积神经网络的基础上引入了循环神经网络,建立了特征提取和故障分类模块,可以自动地对原始输入信号进行空间和时间特征提取并识别关键故障模式;然后,搭建了立式离心泵叶轮故障仿真实验台架,对叶轮不同故障下的泵体振动信号进行了采集,用于训练所提MCNN-GRU诊断模型;最后,利用MCNN和GRU搭建了的诊断模型和其他模型,对叶轮不同故障情况下的振动信号故障识别情况进行了对比,并对抗噪性能进行了分析。研究结果表明:无噪声情况下的单通道诊断准确率超过97.59%,在强噪声条件下多通道诊断准确率达99.13%,优于传统方法,表现出良好的抗噪性能;此外,通过三通道振动数据的融合,诊断准确率达100%,可验证多通道数据融合的优势。该研究结果可为离心泵叶轮故障诊断提供可靠的方案。 展开更多
关键词 离心泵 特征提取 多通道信息融合 多尺度卷积神经网络 门控循环单元
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基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型
2
作者 张光昊 张新燕 王朋凯 《现代电力》 北大核心 2025年第2期201-208,共8页
风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预... 风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预测模型。该模型以数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和风电功率历史数据作为输入,首先利用皮尔逊相关性分析筛选特征,然后借助残差连接的图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)和图学习层挖掘空间特征关系,接着采用双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)挖掘历史数据的时序特征,最后引入注意力机制(attentional mechanisms,AM)分配权重,实现风电功率短期预测。以某风电场实测数据为例进行算例分析,实验结果表明,该文方法在单步及多步预测中相比其他方法有更好的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 混合深度神经网络 图卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制
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卷积自编码器和残差循环神经网络在刀具剩余寿命预测中的应用
3
作者 周学良 潘晓明 吴瑶 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第5期806-813,共8页
针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化... 针对刀具剩余寿命预测问题,提出了一种将一维卷积自编码器(One-dimensional convolutional auto encoder,1DCAE)和残差双向门控循环单元(Residual bidirectional gated recurrent unit,RBGRU)相结合的预测方法。通过1DCAE连续卷积池化和反卷积上采样方法获取工况信号的深层特征,并将其与分段后的原始信号融合后作为刀具剩余寿命的表征;同时结合残差网络的思想对双向门控循环单元(Bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的结构进行改进以增强对时序特征的捕获能力。实验结果表明,该方法比其他算法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 刀具 剩余寿命预测 卷积自编码器 残差门控循环单元 特征融合
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采用门控循环单元神经网络和多特征融合的铣削刀具磨损监测 被引量：1
4
作者 葛慧 韩林池 +7 位作者 麻俊方 宋清华 王润琼 刘战强 杜宜聪 王兵 蔡玉奎 赵金富 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期667-673,共7页
为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测,提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度,基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效... 为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测,提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度,基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效性进行了验证,分析了不同超参数设置对模型识别精度的影响机制,给出了最优超参数,实现了对铣削刀具磨损的精确识别。 展开更多
关键词 刀具磨损 铣削力信号 状态监测 门控循环单元神经网络
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融合图神经网络、门控循环单元与注意力机制的分子性质预测方法
5
作者 随海燕 袁洪波 +3 位作者 周焕笛 赵欢 霍静倩 程曼 《河北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期40-46,61,共8页
分子性质预测在药物研发等领域具有广泛的应用,虽然目前已经开始尝试利用图神经网络等方法来进行分子性质预测,但是仍然存在着难以处理大规模分子图和信息传播的局限。针对这一问题,本文构建了一种融合图神经网络、门控循环单元和注意... 分子性质预测在药物研发等领域具有广泛的应用,虽然目前已经开始尝试利用图神经网络等方法来进行分子性质预测,但是仍然存在着难以处理大规模分子图和信息传播的局限。针对这一问题,本文构建了一种融合图神经网络、门控循环单元和注意力机制的网络模型(Gated recurrent unit-attention-convolutional graph neural networks,GAGCN)用于分子性质的预测。该模型通过图神经网络(Graph neural network,GNN)对分子图进行表示学习,利用节点之间的连接和信息传播来捕捉分子的结构特征;使用门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)对分子序列进行建模,从而捕捉分子序列中的时序信息,通过门控机制自适应地选择保留或丢弃序列中的信息。最后通过注意力机制自适应地学习不同特征之间的权重,将GNN和GRU进行融合,从而使模型可以充分利用分子的结构和序列信息,以提高分子性质预测的准确性。试验结果表明该模型对于LogP的预测精度MSE、MAE和R2分别达到了0.0010、0.0116和0.9993。本文提出的模型为新农药、新兽药的研发提供了技术支持和参考。 展开更多
关键词 药物研发 分子性质预测 图神经网络 门控循环单元 注意力机制
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混合图神经网络和门控循环网络的短期光伏功率预测 被引量：4
6
作者 殷豪 李奕甸 +3 位作者 谢智锋 于慧 张展 王懿华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期523-532,共10页
为了能从大量历史光伏发电数据中提取出有效的时序特征以及在非欧几里得域中的关联,建立了基于混合图神经网络以及门控循环网络的短期光伏功率预测模型。该模型首先通过最邻近分类算法生成气象及出力数据的最邻近图,再将其结合图神经网... 为了能从大量历史光伏发电数据中提取出有效的时序特征以及在非欧几里得域中的关联,建立了基于混合图神经网络以及门控循环网络的短期光伏功率预测模型。该模型首先通过最邻近分类算法生成气象及出力数据的最邻近图,再将其结合图神经网络作为编码器对气象及出力数据进行编码形成时间序列,最后通过门控循环网络以及全连接层解码输出光伏功率预测结果。通过仿真分析验证,该模型具有更优的特征挖掘能力和分析性能,能更好地突出某时间节点的气象及出力数据特征,适应天气突变带来特征变化,从而提升光伏预测整体模型的表达能力。 展开更多
关键词 图神经网络 深度学习 光伏发电 功率预测 门控循环网络
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基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测 被引量：3
7
作者 齐爱玲 王雨 马宏伟 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期116-123,共8页
采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采... 采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络(CC-GRU),对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差(MAE)为43.80 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.90%,均方根误差(RMSE)为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、GRU、时域卷积网络(TCN),CC-GRU模型的预测速度较快且预测精度较高,能够更准确地对采煤机调高轨迹进行实时预测,为工作面煤层模型的建立和采煤机调高轨迹的预测提供了依据。 展开更多
关键词 采煤机 滚筒调高 煤岩识别 深度学习 门控循环神经网络 因果卷积
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基于双向门控循环单元网络的心音分段
8
作者 卢官明 许梦悦 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-66,共9页
为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing... 为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform,SST)技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征;然后,将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi‑GRU网络,利用Bi‑GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系,提取心音信号的上下文时频特征;最后,使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音(S1)、第二心音(S2)、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明,提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.9538,S2状态的平均F1得分为0.9450,优于基线心音分段算法LR‑HSMM的性能指标,验证了该算法能有效地对心音信号进行分段,为心音信号的特征提取与分析提供了基础。 展开更多
关键词 心音分段 短时傅里叶变换 同步挤压变换 双向门控循环单元
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基于门控循环神经网络的边缘服务中心风光荷组合预测方法 被引量：2
9
作者 欧阳含熠 张立梅 白牧可 《现代电力》 北大核心 2024年第1期65-71,共7页
边缘计算因数据处理快、低成本和高实时等优点近年来在能源行业中受到广泛关注,而在边缘服务器上开展预测有助于对能源精细化管控。因此,针对边缘服务资源的有限性,基于差分自回归整合移动平均(autoregressive integrated moving averag... 边缘计算因数据处理快、低成本和高实时等优点近年来在能源行业中受到广泛关注,而在边缘服务器上开展预测有助于对能源精细化管控。因此,针对边缘服务资源的有限性,基于差分自回归整合移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络,提出考虑线性和非线性特征的风、光、荷组合预测方法。ARIMA用于提取源、荷的线性特征,将其与真实值进行拟合,得到包含非线性特征的残差。其次,将残差作为GRU的训练数据集建立预测模型,再引入剪枝和量化方法优化及压缩GRU模型,减小预测模型规模,以适应边缘服务器部署。大量仿真结果表明,所构建的GRU压缩模型规模小、预测精度高,适合边缘服务器的部署应用。 展开更多
关键词 风光荷 边缘服务器 门控循环单元 神经网络 ARIMA 组合预测
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采用门控循环神经网络的核工业管道损伤识别方法
10
作者 蒋琪 张望 +1 位作者 屈文忠 肖黎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期48-58,共11页
超声导波检测技术具有效率高、成本低、检测方便等优点,广泛应用于管道的损伤检测。但超声导波在管道中的传播以及压电传感器灵敏度受温度和压力载荷等环境及工况的影响,严重干扰了损伤信息的提取和识别。由此,该文提出了一种基于粒子... 超声导波检测技术具有效率高、成本低、检测方便等优点,广泛应用于管道的损伤检测。但超声导波在管道中的传播以及压电传感器灵敏度受温度和压力载荷等环境及工况的影响,严重干扰了损伤信息的提取和识别。由此,该文提出了一种基于粒子群优化-双向门控循环单元-注意力机制模型的机器学习的导波管道损伤识别方法。此模型通过在原始超声导波数据与管道状态之间建立映射关系,并加强特征提取层对损伤特征的识别能力,有效避免环境干扰并准确识别出真实的损伤信号。以某核工业循环水冷却管道试验台架为试验对象,进行温度压力变化工况下的管道损伤识别试验,通过试验和理论分析验证了该模型能有效实现管道损伤识别,且识别准确率优于门控循环网络、长短时记忆、双向门控循环网络等其他数据驱动模型,证实了该文所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 核工业管道 损伤识别 粒子群优化 双向门控循环单元 注意力机制
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基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测 被引量：1
11
作者 高晨元 田建艳 +1 位作者 姬政雄 杨立志 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1771-1780,I0003-I0006,共14页
准确的多元负荷预测对于能源系统的安全稳定运行以及优化控制和调度至关重要。针对园区综合能源系统随机性强、不确定性大、多种能源耦合等特点,该文提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、残差连接网络与多任务学习(mul... 准确的多元负荷预测对于能源系统的安全稳定运行以及优化控制和调度至关重要。针对园区综合能源系统随机性强、不确定性大、多种能源耦合等特点,该文提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、残差连接网络与多任务学习(multi-task learning,MTL)结合的园区综合能源系统多元负荷预测模型。首先,构建综合相关性分析方法,以分析不同负荷之间、不同负荷与气象因素之间的关联性,进而优选多元负荷的影响因素;其次,通过GRU网络挖掘多元负荷数据的时序特征,特别地,通过残差连接(residual connection,RC)优化深度网络的性能;然后,采用多任务学习硬共享机制提取多元负荷间的耦合信息;最后,采用多任务损失函数优化平衡多任务训练,提升预测模型的整体性能。算例分析表明,该文所提基于损失函数优化的GRU-RC-MTL模型相较于其他模型具有更为优越的预测性能,验证了该文模型的有效性,可为园区综合能源系统优化调度与能源管控提供更精确的多元负荷预测信息。 展开更多
关键词 园区综合能源系统 多元负荷预测 门控循环单元 多任务学习 损失函数优化策略
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大坝变形的双向门控循环单元网络预测模型
12
作者 姚佳池 赵二峰 +1 位作者 刘峰 宋桂华 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第4期99-107,共9页
针对大坝变形序列的噪声信息,一次模态分解难以对其充分挖掘剔除,通过辛几何模态分解和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将变形实测序列解耦为不同频率的模态分量,使用最大信息系数对模态分量和实测序列进行相关性检验,并采用小波... 针对大坝变形序列的噪声信息,一次模态分解难以对其充分挖掘剔除,通过辛几何模态分解和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将变形实测序列解耦为不同频率的模态分量,使用最大信息系数对模态分量和实测序列进行相关性检验,并采用小波阈值对相关性弱的模态分量去噪重构,有效剔除实测序列中的噪声,利用基于注意力机制的双向门控循环单元网络模型对重构序列进行预测。应用实例表明,采用二次模态分解方法能有效剔除大坝变形实测序列中的噪声信息,建立的组合预测模型可以充分挖掘大坝变形与环境量之间的非线性关系且具有良好的泛化能力,为大坝长效服役性态预测提供了新方法。 展开更多
关键词 大坝变形 二次模态分解 小波阈值去噪 注意力机制 双向门控循环单元 预测模型
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基于循环神经网络的2-DOF软体机械臂运动建模与控制 被引量：2
13
作者 丁卫 郑云 +1 位作者 钟宋义 杨扬 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期522-531,共10页
因现有软体机械臂材料刚度小、模量不稳定,导致建模与控制难度大.提出一种基于循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)的方法,用于二自由度(two-degree-of-freedom,2-DOF)软体机械臂的运动建模与控制.使用动作捕捉仪采集不同气压、... 因现有软体机械臂材料刚度小、模量不稳定,导致建模与控制难度大.提出一种基于循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)的方法,用于二自由度(two-degree-of-freedom,2-DOF)软体机械臂的运动建模与控制.使用动作捕捉仪采集不同气压、负载下的位置坐标,并将其导入门控循环单元(gated recurrentunit,GRU)神经网络模型进行训练.当调节超参数至网络结构最优时,测试集准确度可达98.87%.在此基础上,构建气压与负载到末端位置的映射函数.实验结果表明,本方法可将机械臂的控制精度提升至6»8 mm,显著降低了软体机器人的控制与建模难度. 展开更多
关键词 循环神经网络 门控循环单元模型 软体机械臂 建模与控制
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基于深度门控循环单元神经网络的刀具磨损状态实时监测方法 被引量：15
14
作者 陈启鹏 谢庆生 +3 位作者 袁庆霓 黄海松 魏琴 李宜汀 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1782-1793,共12页
为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改... 为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改善算法的鲁棒性;然后,利用卷积神经网络(CNN)从时序信号输入中自适应地提取特征,构建深度双向门控循环单元(BiGRU)神经网络学习特征向量间的时序信息,并将Attention机制的思想引入其中,自适应地感知对磨损状态分类结果有关联的网络权重,并对其进行合理分配,避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性。实验结果表明,所提方法能够对传感器采集的原始数据实时准确地预测刀具磨损状态,在识别精度和泛化能力上均达到了较好的效果,为实际工业场景下的刀具磨损状态监测提供了新的思路。 展开更多
关键词 刀具磨损状态 实时监测 小波去噪 卷积神经网络 双向门控循环单元 Attention机制
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基于门控循环单元神经网络和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波融合方法的锂离子电池荷电状态估算方法 被引量：48
15
作者 李超然 肖飞 +2 位作者 樊亚翔 杨国润 唐欣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2051-2062,共12页
锂离子电池作为重要的储能元件,其荷电状态(SOC)直接影响所在系统的运行状态。为了实现对锂离子电池SOC的精确估算,提出一种基于门控循环单元神经网络(GRU-RNN)和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波(HKF)融合方法的锂离子电池SOC估算模型。该方... 锂离子电池作为重要的储能元件,其荷电状态(SOC)直接影响所在系统的运行状态。为了实现对锂离子电池SOC的精确估算,提出一种基于门控循环单元神经网络(GRU-RNN)和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波(HKF)融合方法的锂离子电池SOC估算模型。该方法利用Huber-M估计改进卡尔曼滤波器的鲁棒性,并将基于GRU-RNN所估算的锂离子电池SOC值作为改进卡尔曼滤波器的观测量。在两组锂离子电池数据集上分别进行锂离子电池SOC估算实验。实验结果表明,基于GRU-RNN和HKF融合方法的锂离子电池SOC估算模型不仅能够准确地实现锂离子电池SOC估算,而且能够降低测量误差及异常值对估算结果的影响,使锂离子电池SOC估算结果快速且精确收敛。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 门控循环单元神经网络 卡尔曼滤波
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基于经验模态分解的门控循环单元神经网络的锂离子电池荷电状态估计 被引量：28
16
作者 李宁 何复兴 +2 位作者 马文涛 蒋林 张小平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期4528-4536,共9页
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是电动汽车电池监测系统(BMS)设计的重要组成部分。该文提出一种基于经验模态分解(EMD)的门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法,在GRU估计SOC的基础上,引入EMD算法分解放电电流,不仅... 锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是电动汽车电池监测系统(BMS)设计的重要组成部分。该文提出一种基于经验模态分解(EMD)的门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法,在GRU估计SOC的基础上,引入EMD算法分解放电电流,不仅提高GRU模型对长时间电流信号保持长期信息的能力,而且提高锂离子电池荷电状态估计精度。仿真实验表明,与传统的循环神经网络和长短期记忆网络相比,该文所提基于EMD-GRU方法的锂离子电池SOC估计平均绝对误差为1.5093%,同比降低了20.7924%。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态估计 门控循环单元 经验模态分解
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基于门控循环单元神经网络的储层孔渗饱参数预测 被引量：22
17
作者 王俊 曹俊兴 +2 位作者 尤加春 刘杰 周欣 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期616-627,共12页
孔隙度、渗透率和饱和度等物性参数是表征储层质量的重要参数,也是储层评价的重要依据。根据测井数据估算岩石的孔隙度、渗透率和饱和度参数,进而评价储层,是测井解释的基本内容。作为一种适于解决非线性和时序性问题的新型深度学习算法... 孔隙度、渗透率和饱和度等物性参数是表征储层质量的重要参数,也是储层评价的重要依据。根据测井数据估算岩石的孔隙度、渗透率和饱和度参数,进而评价储层,是测井解释的基本内容。作为一种适于解决非线性和时序性问题的新型深度学习算法,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络算法能较好地反映出孔渗饱参数与测井数据之间的非线性映射关系以及不同深度历史数据之间的关联。基于GRU神经网络的储层孔渗饱参数预测方法首先采用基于Copula函数的相关性测度法筛选与孔渗饱参数关联度较高的测井参数,而后利用GRU神经网络建立测井数据与孔渗饱参数之间的非线性映射关系。对四川盆地某探区实际测井数据进行了GRU神经网络储层孔渗饱参数预测的模型训练和预测试验,最后将预测结果与多元回归分析、循环神经网络等方法的预测结果进行比较,结果表明,以均方根误差和Pearson相关系数为评价指标,基于门控循环单元神经网络的储层孔渗饱参数预测方法效果优于其它方法。 展开更多
关键词 相关性分析 COPULA函数 循环神经网络 门控循环单元神经网络 孔隙度 渗透率 饱和度 储层预测
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基于轴承退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴承剩余寿命预测
18
作者 宋李俊 刘松林 +2 位作者 辛玉 马婧华 谢正邱 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1562-1572,共11页
受工作条件和运行工况影响,滚动轴承全寿命周期的运行状态监测数据存在强噪声干扰,且轴承运行寿命退化呈非线性,严重影响剩余寿命预测的准确性。提出了一种结合高精度故障始发时刻退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴... 受工作条件和运行工况影响,滚动轴承全寿命周期的运行状态监测数据存在强噪声干扰,且轴承运行寿命退化呈非线性,严重影响剩余寿命预测的准确性。提出了一种结合高精度故障始发时刻退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴承剩余寿命预测方法,并利用XJTU-SY全寿命周期轴承数据集验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提预测方法能有效捕获表征轴承退化状态的深度时空特征,与CNN-LSTM等方法相比,剩余寿命预测精度显著提高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障始发时刻 剩余寿命预测 改进图注意力双向门控循环单元
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基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别 被引量：1
19
作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多
关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性
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门控循环神经网络的时序PS-InSAR地面沉降预测
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作者 火天宝 何毅 +2 位作者 姚圣 张立峰 张清 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期47-52,共6页
为防止中国香港国际机场填海造陆引起的地面沉降对基础设施造成破坏,利用永久散射体合成孔径雷达干涉(PS-InSAR)技术,获得中国香港国际机场2016~2020年地面沉降数据,并利用小基线集雷达干涉(SBAS-InSAR)技术以及水准点数据验证;引入门... 为防止中国香港国际机场填海造陆引起的地面沉降对基础设施造成破坏,利用永久散射体合成孔径雷达干涉(PS-InSAR)技术,获得中国香港国际机场2016~2020年地面沉降数据,并利用小基线集雷达干涉(SBAS-InSAR)技术以及水准点数据验证;引入门控循环(GRU)神经网络构建堆叠式GRU地面沉降预测模型,对中国香港国际机场未来地面沉降进行时序预测,并与SVM和MLP神经网络进行比较。结果表明:中国香港国际机场2016~2020年地面沉降空间分布不均匀,累计沉降逐渐增加,2020年12月垂直向的累积沉降量已达106 mm。构建的堆叠式GRU神经网络地面沉降方法相比SVM和MLP更准确,2021年7月中国香港国际机场最大累积地面沉降可达111.8 mm。本文提出的地面沉降时序预测模型,可作为一种有效预测地面沉降的方法,为地面沉降早期预警提供关键技术支持。 展开更多
关键词 永久散射体合成孔径雷达干涉测量 地面沉降 时序预测 门控循环神经网络 填海造陆
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