基于高阶马尔可夫链和高斯混合模型的光伏出力短期概率预测 被引量：40

1

作者 刘洁 林舜江 +2 位作者 梁炜焜 王琼 刘明波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期266-274,共9页

为提高光伏电站出力预测的准确性,给调度决策人员提供更丰富的预测信息,提出一种基于高阶马尔可夫链(high order Markov chain,HMC)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的光伏电站短期出力概率预测方法。首先对光伏电站的历史... 为提高光伏电站出力预测的准确性,给调度决策人员提供更丰富的预测信息,提出一种基于高阶马尔可夫链(high order Markov chain,HMC)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的光伏电站短期出力概率预测方法。首先对光伏电站的历史出力数据进行HMC建模,通过计算邻近时段光伏出力数据的Pearson相关系数确定马尔可夫链的阶数,并统计历史数据得到邻近时段光伏出力的状态转移概率矩阵。然后以此为基础建立GMM形式的光伏出力概率预测模型,并提出基于相似气象条件下的数据样本对GMM中各高斯分布的均值与方差进行修正,最终得到光伏电站出力的概率密度函数。以实际光伏电站数据为例进行分析,结果表明所提出的概率预测方法具有较高的准确性,且与传统的点预测方法相比,概率预测能够为电网运行决策提供更多有益信息。 展开更多

关键词 光伏出力 短期概率预测 高阶马尔可夫链 高斯混合模型 相似气象

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一种基于高阶Markov使用模型的测试用例自动生成方法 被引量：2

2

作者 赵卫东 李有俊 张丽 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期26-29,共4页

为了解决基于单纯马尔可夫使用模型测试用例生成不稳定、测试充分性判定不精确的问题,在分析现有测试用例自动生成方法的基础上,提出一种改进的高阶马尔可夫测试模型,并依据此模型,提出改进的基于快速轮盘赌的二分查找测试用例生成方法... 为了解决基于单纯马尔可夫使用模型测试用例生成不稳定、测试充分性判定不精确的问题,在分析现有测试用例自动生成方法的基础上,提出一种改进的高阶马尔可夫测试模型,并依据此模型,提出改进的基于快速轮盘赌的二分查找测试用例生成方法和基于相对熵的测试充分性判定方法。实践表明,改进后的方法有效地提高了测试用例生成的稳定性和测试充分性判定的精确性,与原有方法比较更适合大规模软件的测试,提高了大规模软件自动化测试的效率。 展开更多

关键词 高阶马尔可夫使用模型 快速轮盘赌 二分查找 相对熵 软件测试 测试用例自动生成

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基于马尔可夫链使用模型的系统测试 被引量：2

3

作者 曾风华 彭澄廉 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第z1期203-208,共6页

在系统测试中,对处理器或部件之间的通信验证是非常重要的。为此,本文提出把统一建模语言的顺序图转换成为马尔可夫链标记语言的方法。文中介绍了基于统计软件测试的欧盟项目中有关的主要技术。还介绍了基于扩展标识语言的马尔可夫链标... 在系统测试中,对处理器或部件之间的通信验证是非常重要的。为此,本文提出把统一建模语言的顺序图转换成为马尔可夫链标记语言的方法。文中介绍了基于统计软件测试的欧盟项目中有关的主要技术。还介绍了基于扩展标识语言的马尔可夫链标记语言的主要结构及编码方法。最后,给出了相应的算法及实现技术。 展开更多

关键词 软件测试 马尔可夫链 使用模型 扩展标记语言

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基于动态马尔可夫模型的智能网页推荐 被引量：1

4

作者 周晟 俞建家 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第A01期84-87,共4页

马尔可夫模型被广泛应用于智能网页推荐中,研究表明高阶马尔可夫模型比低阶模型具有更高的推荐精度,但高阶模型存在着状态空间复杂度高的问题。提出了一种新颖的基于动态马尔可夫模型网页推荐方法,动态马尔可夫模型采用基于聚类的状态... 马尔可夫模型被广泛应用于智能网页推荐中,研究表明高阶马尔可夫模型比低阶模型具有更高的推荐精度,但高阶模型存在着状态空间复杂度高的问题。提出了一种新颖的基于动态马尔可夫模型网页推荐方法,动态马尔可夫模型采用基于聚类的状态克隆方法提高模型的精确度,同时通过设置精确度域值可以有效地控制模型的状态空间复杂度。 展开更多

关键词 WEB使用挖掘 动态马尔可夫模型 状态克隆 个性化推荐

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基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究 被引量：14

5

作者 张星辉 康建设 +2 位作者 高存明 曹端超 滕红智 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第15期20-25,31,共7页

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后... 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。 展开更多

关键词 混合高斯隐马尔可夫模型 剩余使用寿命预测 状态识别

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基于UML模型的统计测试方法研究

6

作者 朱虹虹 熊光泽 +1 位作者 雷航 桑楠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第8期219-222,共4页

为增强统计测试的可行性、可测试性,降低建立使用模型的难度,通过研究作为工业标准的统一建模语言UML,提出了一种基于UML模型的统计测试方法。论文首先建立了基于UML模型的统计测试过程,然后结合扩展的UML模型和使用模型的形式化描述,... 为增强统计测试的可行性、可测试性,降低建立使用模型的难度,通过研究作为工业标准的统一建模语言UML,提出了一种基于UML模型的统计测试方法。论文首先建立了基于UML模型的统计测试过程,然后结合扩展的UML模型和使用模型的形式化描述,给出了从UML模型导出使用模型的一种形式化算法,并以工控机器人软件为例说明了应用该方法的完整过程。 展开更多

关键词 统计测试 使用模型 UML模型 马尔可夫链 有限状态机 测试方法 统一建模语言UML 形式化描述 可测试性 工业标准

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视频博客Vlog用户的持续使用行为影响因素研究——以Bilibili为例 被引量：8

7

作者 黄炜 沈欣芸 李伟卿 《现代情报》 CSSCI 2022年第6期69-79,共11页

[目的/意义]本文基于探索用户持续使用行为原理,挖掘Vlog用户持续使用行为状态及影响因素。一方面帮助Vlog行业从业者扩大用户规模,加强用户黏性,增加用户信息共生;另一方面分析高质量Vlog的特征,帮助平台给博主提供更好的衡量指标。[方... [目的/意义]本文基于探索用户持续使用行为原理,挖掘Vlog用户持续使用行为状态及影响因素。一方面帮助Vlog行业从业者扩大用户规模,加强用户黏性,增加用户信息共生;另一方面分析高质量Vlog的特征,帮助平台给博主提供更好的衡量指标。[方法/过程]基于ECM-ISC及S-O-R范式,构建Vlog用户的持续使用行为概念模型。结合HMM模型方法探索不同影响因素对不同情况Vlog的差异。[结果/结论]用户的信息关注和对视频的满意度会直接影响其Vlog使用决策。用户对视频整体体现的效果感受会直接影响用户持续使用行为的判断。由于不同视频类型的差异,不同用户的情感认同和沉浸体验有明显差异。 展开更多

关键词 视频博客 用户 持续使用行为 影响因素 隐马尔可夫模型 B站

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软件可靠性评估的重要抽样方法 被引量：8

8

作者 张德平 聂长海 徐宝文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2859-2866,共8页

基于统计测试的马尔可夫使用模型对软件可靠性评估提出了一种有效的估计方法.该方法利用重要抽样技术在保证可靠性估计无偏性的条件下,利用交叉熵度量操作剖面与零方差抽样分布之间的差异,通过启发式迭代过程调整各个状态之间的转移概... 基于统计测试的马尔可夫使用模型对软件可靠性评估提出了一种有效的估计方法.该方法利用重要抽样技术在保证可靠性估计无偏性的条件下,利用交叉熵度量操作剖面与零方差抽样分布之间的差异,通过启发式迭代过程调整各个状态之间的转移概率来修正测试剖面.从理论上证明了利用修正测试剖面测试估计的可靠性是方差为0的无偏估计.最后给出了软件可靠性估计的最优测试剖面生成的启发式迭代算法.仿真结果表明,该方法与模拟退火算法相比,能够明显降低估计的方差,在提高估计精度的同时加快统计测试速度. 展开更多

关键词 软件可靠性 统计测试 马尔可夫使用模型 重要抽样 交叉熵方法

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测试资源受约束的安全关键软件加速测试方法 被引量：5

9

作者 张德平 聂长海 徐宝文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期138-141,共4页

基于马尔可夫链使用模型提出了一种针对安全关键软件测试资源受约束的启发式加速测试方法。该方法利用一种新的随机优化技术——交叉熵方法,以软件投放后软件失效风险损失最小为目标,基于失效风险损失通过修正操作剖面,自动生成测试数... 基于马尔可夫链使用模型提出了一种针对安全关键软件测试资源受约束的启发式加速测试方法。该方法利用一种新的随机优化技术——交叉熵方法,以软件投放后软件失效风险损失最小为目标,基于失效风险损失通过修正操作剖面,自动生成测试数据集。实验结果表明该方法能有效地降低软件失效风险,提高测试效率,是一种快速有效的加速测试方法。 展开更多

关键词 软件测试 安全关键软件 加速测试方 马尔可夫链使用模型 交叉熵方法

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地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测 被引量：2

10

作者 王凌 陈长骏 +3 位作者 潘静 许宏 陈锡爱 那文波 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期2994-3000,共7页

针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多... 针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多维特征数据进行融合与编码,将所得结果作为HMC的输入向量,训练得到全部寿命下劣化状态转移矩阵;最后利用MC方法实现对其劣化过程的剩余使用寿命预测。故障模拟实验结果表明,该方法可以在考虑润滑不良故障模式下,有效预测得到电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命。 展开更多

关键词 电动塞拉门 润滑不良 剩余使用寿命预测 隐马尔可夫链模型 自组织映射神经网络 蒙特卡罗仿真

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基于多源信息融合与HMM的剩余寿命预测 被引量：4

11

作者 黄林 龚立 +1 位作者 姜伟 王康勃 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1747-1756,共10页

针对设备剩余使用寿命预测问题,提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先,针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题,提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维的多源传感器数... 针对设备剩余使用寿命预测问题,提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先,针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题,提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上,利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型,同时为降低模型偏差并避免过拟合风险,提出一种“定制”策略训练方法,训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后,通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证,并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 多源信息融合 隐马尔可夫模型 剩余使用寿命 模型训练

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基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法 被引量：1

12

作者 张晨曦 姚鸿勋 姜峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期94-96,共3页

本文提出了一种基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法,该方法对来自数据手套的手语输入,先用多分辨率选择特征,然后根据这些特征数据先进行低分辨率识别,再使用全部数据进行高分辨率识别。实验结果表明,该方法比传统HMM(隐马尔可夫模... 本文提出了一种基于多分辨率的多层分类器的手语识别方法,该方法对来自数据手套的手语输入,先用多分辨率选择特征,然后根据这些特征数据先进行低分辨率识别,再使用全部数据进行高分辨率识别。实验结果表明,该方法比传统HMM(隐马尔可夫模型)识别过程识别速度平均提高了约0.6秒,识别率提高了6.73％。 展开更多

关键词 多分辨率 识别方法 分类器 手语 多层 隐马尔可夫模型 数据手套 低分辨率 特征数据 高分辨率 识别速度 再使用 HMM 识别率

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