基于TCN模型的软件系统老化预测框架

1

作者 王艳超 姚江毅 +1 位作者 李雄伟 刘林云 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期25-29,61,共6页

随着软件规模的扩大和逻辑复杂度的提高,软件老化特征表现更加隐蔽,老化参数时序信号更加复杂,针对时序预测法对序列平稳性要求高和BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出以时域卷积网络(TCN)模型为基础的软件老化预测框架... 随着软件规模的扩大和逻辑复杂度的提高,软件老化特征表现更加隐蔽,老化参数时序信号更加复杂,针对时序预测法对序列平稳性要求高和BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出以时域卷积网络(TCN)模型为基础的软件老化预测框架。采集可用内存数据作为框架的输入,经TCN模型进行预测,通过检查预测输出的内存与实际内存的平均误差评价模型的效率。与ARIMA模型和RNN(LSTM)模型预测结果进行对比表明,TCN模型对时间序列平稳性要求低、适应性更强,不存在梯度爆炸或消失的问题,对采集的老化数据预测效果最好。 展开更多

关键词 软件老化 时域卷积网络 老化预测框架 预测误差 差分自回归滑动平均模型 长短时记忆模型

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基于学习行为的MOOC用户持续学习预测框架 被引量：4

2

作者 陈辉 白骏 +2 位作者 殷传涛 荣文戈 熊璋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期74-82,共9页

大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的... 大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的学习活动进行建模,采用多头注意力机制对用户和课程之间的交互活动情况进行分析,提出一个基于门控单元的特征融合框架,用于学习情况预测。在公开数据集上的结果表明:所提框架能够提升预测精度,使得MOOC平台能够尽可能早地对用户活动进行干预,从而提升整体的MOOC平台使用体验。 展开更多

关键词 大型开放式网络课程 预测框架 用户 课程内容 学习行为

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抗菌药耐药性预测框架的构成要素

3

作者 郝海红 黄玲利 +4 位作者 王玉莲 戴梦红 程古月 刘振利 袁宗辉 《中国兽药杂志》 2013年第2期51-55,共5页

结合抗菌药耐药性研究前沿,从抗菌药作用、耐药性的产生、耐药菌的适应性、耐药性的转移、耐药性的流行监测五个方面,系统介绍了抗菌药耐药性预测框架的构成环节和形成要素,为新药入市前的耐药性风险评定以及耐药性控制办法的制定提供... 结合抗菌药耐药性研究前沿,从抗菌药作用、耐药性的产生、耐药菌的适应性、耐药性的转移、耐药性的流行监测五个方面,系统介绍了抗菌药耐药性预测框架的构成环节和形成要素,为新药入市前的耐药性风险评定以及耐药性控制办法的制定提供与参考。 展开更多

关键词 抗菌药耐药性 预测框架 构成要素

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多元化价值系统的预测框架问题

4

作者 夏勇军 《贵州财经学院学报》 1997年第3期59-61,共3页

关键词 价值系统 价值预测 预测框架 经济预测

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分解-集成径流预测模型性能“高低”差异机理与特性分析

5

作者 王庆杰 岳春芳 +1 位作者 刘长升 朱灵芝 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期1-5,18,共6页

分解-集成模型能显著提高预测精度,但部分模型不恰当地使用测试集数据,其高精度的预测结果备受质疑。基于数据分布特性分析技术评估分析后验试验框架(HE)和预测试验框架(FE)2类典型分解-集成模型的性能差异机理,以2个典型水库的月径流... 分解-集成模型能显著提高预测精度,但部分模型不恰当地使用测试集数据,其高精度的预测结果备受质疑。基于数据分布特性分析技术评估分析后验试验框架(HE)和预测试验框架(FE)2类典型分解-集成模型的性能差异机理,以2个典型水库的月径流预测为例,以误差逆传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)为基准模型,以变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)为分解算法分别构建模型,在分析各类模型预测结果的基础上,综合利用高斯核密度估计、偏度、样本熵等技术识别各类模型训练集与测试集的数据分布特性。从预测精度看,HE训练集和测试集上的预测精度远高于单一模型;FE在训练集上与HE模型相近,在测试集上远低于单一模型。从训练集、测试集分布特性上看,训练集上单一模型的偏度值为2.03,而HE、FE模型各分解分量的偏度介于0~1.52之间;训练集、测试集的样本熵差异在单一模型上为0.13,在HE、FE模型各分解分量上分别介于0.01~0.25、0.47~1.18之间。HE使用整体分解方式,分解后训练数据的复杂程度低、代表性强,建立的模型拟合性能高、预测性能强;FE使用并行—分步分解方式,训练数据—测试数据间出现显著的协变量偏移,建立的模型拟合性能虽高但预测性能不达标。研究结果可为分解—集成预测建模的改进提供参考。 展开更多

关键词 分解集成 径流预测 端点效应 后验试验框架 预测试验框架

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基于数据驱动的故障预测模型框架研究 被引量：11

6

作者 韩东 杨震 许葆华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第3期1054-1058,共5页

为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题,提高故障预测精度,提出了一种通用的故障预测模型和框架。总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状,研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程,将融合单元的概念应... 为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题,提高故障预测精度,提出了一种通用的故障预测模型和框架。总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状,研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程,将融合单元的概念应用到故障预测领域,用以描述预测过程中设备状态的数据变化,建立了基于数据驱动的故障预测模型,从而得到了一种统一的故障预测框架,为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。 展开更多

关键词 故障预测 融合单元 信息融合 预测框架 预测与健康管理

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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量：5

7

作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页

随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多

关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)

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基于灰色理论的预测系统框架与实现 被引量：5

8

作者 彭晖 沈亚军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第9期44-46,共3页

1 引言 1982年我国学者邓聚龙教授首次在荷兰的国际性杂志上发表了灰色理论,它是建立在灰色系统基础之上的计算理论.从系统的观点来看,我们称信息完全明确的系统为白色系统,信息完全不明确的系统为黑色系统,信息部分明确部分不明确的系... 1 引言 1982年我国学者邓聚龙教授首次在荷兰的国际性杂志上发表了灰色理论,它是建立在灰色系统基础之上的计算理论.从系统的观点来看,我们称信息完全明确的系统为白色系统,信息完全不明确的系统为黑色系统,信息部分明确部分不明确的系统为灰色系统. 展开更多

关键词 灰色系统 灰色理论 预测系统框架 递推模型

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基于震害调查数据的液化侧向变形预测模型框架 被引量：2

9

作者 郑晴晴 夏唐代 刘芳 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期504-509,共6页

基于地震统计数据,前人就统计回归分析影响因子和变形值的关系提出若干评估液化侧向变形的方法,能计算得到给定土体条件和地震作用下的侧向变形,但这些方法为确定性描述,无法根据震害历史预测变形,较难为城市抗震合理布局提供切合实际... 基于地震统计数据,前人就统计回归分析影响因子和变形值的关系提出若干评估液化侧向变形的方法,能计算得到给定土体条件和地震作用下的侧向变形,但这些方法为确定性描述,无法根据震害历史预测变形,较难为城市抗震合理布局提供切合实际的依据。本文采用地面峰值加速度PGV和震级MW联合分布概率的计算方法,以蒙特卡洛方法模拟已有的地震液化侧向变形回归公式中场地参数的随机性,建立对区域性地震液化侧向变形超过指定阈值的年平均率的预测模型框架,并应用于实例,以期对区域性震害进行液化侧向变形评估及其非确定性描述研究提供思路。 展开更多

关键词 地震液化 侧向变形 预测模型框架 蒙特卡罗方法

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高铁诱增运量形成机理与预测技术框架研究 被引量：2

10

作者 姚鸣 李枫 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2014年第2期1-6,共6页

研究目的:近年来在国内高速铁路设计中,对诱增运量的预测一直是运用经济可接近性方法和借鉴国外的经验数据进行估算,不能够准确反映新建高速铁路的诱增效果,造成设计运量和实际运量相差较大,影响项目整体运量的预测精度。本文在分析研... 研究目的:近年来在国内高速铁路设计中,对诱增运量的预测一直是运用经济可接近性方法和借鉴国外的经验数据进行估算,不能够准确反映新建高速铁路的诱增效果,造成设计运量和实际运量相差较大,影响项目整体运量的预测精度。本文在分析研究区域运输通道中新建高速铁路诱增运量的概念内涵、形成机理与生成规律的基础上,设计提出新的高速铁路诱增运量预测的技术框架,以期进一步开发形成一整套可行的、合理的诱增运量分析与预测的模型与方法,提高我国高速铁路诱增运量分析预测的效率与可靠性。研究结论:(1)高速铁路诱增运量,可分为"近期需求释放型诱增运量"和"远期经济诱发型诱增运量"两种类型。从微观的角度讲,前者的大小主要与"原来的和新生的潜在需求量"相关,后者的大小主要与"沿线城市节点诱发的经济量"相关。(2)高速铁路诱增运量的生长过程主要包括三个阶段:初期快速形成阶段、中期稳定增长阶段和远期逐渐稳定阶段,其生长规律总体上可以用"S型曲线"加以描述。(3)高速铁路诱增运量的预测应分成"近期需求释放型诱增运量"和"中远期经济诱发型诱增运量",采用不同的预测技术路线分别进行预测。前者设计采用"传统预测法(基于灰色理论的时间序列模型)和MD模型相结合"的预测技术框架;后者设计采用"基于经济可接近模型和价量比稳定模型"的预测技术框架。(4)研究成果主要应用于高速铁路诱增运量预测软件的开发,更好地支持我国高速铁路前期规划设计工作。 展开更多

关键词 高速铁路 诱增运量 诱增经济 预测技术框架

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面向篇章的框架关系预测的表示学习

11

作者 王燕 吕国英 +1 位作者 李茹 任国华 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第4期128-133,210,共7页

框架关系可以描述框架与框架之间的语义关系,通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架,一个篇章表达的是一个语义整体,框架间关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系。针对该问题,进行面向篇章的框架关系预测方法研究,分别使用WSABI... 框架关系可以描述框架与框架之间的语义关系,通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架,一个篇章表达的是一个语义整体,框架间关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系。针对该问题,进行面向篇章的框架关系预测方法研究,分别使用WSABIE算法、Word2vec方法和TransE方法训练得到框架表示作为关系预测的输入;使用余弦相似度方法和以Hing-loss函数为优化目标的神经网络方法进行实验,并在神经网络中融入框架本身的属性信息——框架定义。实验结果验证了基于知识图谱表示学习方法(TransE方法)的优越性以及框架定义信息的有效性,提升了框架关系预测的性能。 展开更多

关键词 框架关系 框架表示 框架定义 框架关系预测

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退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用 被引量：7

12

作者 范彬 胡雷 胡茑庆 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期161-166,共6页

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却... 毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 粒子滤波 退化速率跟踪 剩余使用寿命 预测框架

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语义增强的在线学习行为预测研究 被引量：5

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作者 叶俊民 罗达雄 +1 位作者 陈曙 廖志鑫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期51-55,共5页

当前学习者的在线学习行为预测研究未充分利用短文本中的语义数据,导致对学习者的学习状态刻画不够全面,严重影响了行为预测的准确性.针对此问题,本文提出了语义增强的在线学习行为预测方法.首先,利用双向长短时记忆网络得到到短文本的... 当前学习者的在线学习行为预测研究未充分利用短文本中的语义数据,导致对学习者的学习状态刻画不够全面,严重影响了行为预测的准确性.针对此问题,本文提出了语义增强的在线学习行为预测方法.首先,利用双向长短时记忆网络得到到短文本的语义向量表示;其次,基于学习者的统计、行为和短文本数据得到学习者的特征表征,并利用长短时记忆网络模型构建其学习状态表征;最后,利用学习状态表征预测学习者的学习行为.在11门真实在线课程数据集上的实验表明,本文方法能过有效提升在线学习行为预测的精确度. 展开更多

关键词 在线学习社区 短文本表示模型 学习行为预测框架 深度学习

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基于协作机器人仿真环境的关节轨迹预测方法 被引量：6

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作者 康杰 贾凯 +1 位作者 邹风山 邸霈 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第31期180-184,共5页

安全在人机协作过程中是至关重要的,必须实时掌握人的行为信息,并进行准确高效的预测。基于Linux和ROS系统搭建仿真环境,通过Xtion PRO LIVE深度相机采集多组人体关节的空间位置信息,然后通过无监督学习方法对采集到的坐标点进行聚类和... 安全在人机协作过程中是至关重要的,必须实时掌握人的行为信息,并进行准确高效的预测。基于Linux和ROS系统搭建仿真环境,通过Xtion PRO LIVE深度相机采集多组人体关节的空间位置信息,然后通过无监督学习方法对采集到的坐标点进行聚类和预测,实时更新预测模型,并基于minimum-jerk对特殊异常轨迹进行预测。为了充分保证人的安全,主要研究手部和肘部运动轨迹的预测方法。最终实验结果证明,所提出的分层轨迹预测框架可以很好地描述人体运动轨迹,并实时做出准确的预测,不仅保证了人体安全,而且对于提高生产效率具有重要意义。 展开更多

关键词 安全 机器人操作系统 高斯混合模型 分层轨迹预测框架

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