PM(2.5)是衡量空气污染物浓度的核心指标。通过挖掘PM(2.5)历史数据的时序特性,完成对未来PM(2.5)浓度值的精确预测具有较强的学术意义和应用价值。然而,原始PM(2.5)浓度值时间序列数据相关性对模型的预测精度产生了较大的影响。为了解...PM(2.5)是衡量空气污染物浓度的核心指标。通过挖掘PM(2.5)历史数据的时序特性,完成对未来PM(2.5)浓度值的精确预测具有较强的学术意义和应用价值。然而,原始PM(2.5)浓度值时间序列数据相关性对模型的预测精度产生了较大的影响。为了解决这个问题,文中提出一种基于补充总体经验模态分解-皮尔逊相关分析(CEEMD-Pearson)和深度长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)混合模型的PM(2.5)浓度预测方法。该方法利用补充总体经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)对PM(2.5)浓度历史数据进行不同频率的分解,增强数据中体现的时序特性。然后通过Pearson相关性检验方法对分解后的不同频率子波(IMFs)进行筛选,将筛选后的增强数据输入到多隐含层的深度LSTM网络的输入层进行训练并预测。实验数据表明,CEEMD-LSTM混合模型的预测精度为80%,但是该模型在训练次数为7000次左右才收敛;而经过Pearson二次筛选后的模型在训练800次左右就已经收敛,并且精度提升到87%;CEEMD-Pearson与深度LSTM神经网络混合模型的训练效果最优,在训练650次左右就已经收敛,并且预测精度达到了90%。实验结果说明,CEEMD模态分解方法可以展现出历史数据中的隐藏时序特性,结合Pearson相关性分析进行的二次筛选可有效地提升模型训练的收敛速度和预测精度。因此,基于CEEMD-Pearson和深度LSTM的混合模型可以获得最佳的训练效果、最快的收敛速度以及最精准的预测结果,可以有效解决PM(2.5)浓度预测问题。展开更多
针对设备剩余使用寿命(RUL)预测过程中数据维度高,时间序列相关性信息难以充分考虑的实际应用需求,提出一种多尺度深度卷积神经网络和长短时记忆网络融合(multi-scale deep convolutional neural network and long short-term memory,MS...针对设备剩余使用寿命(RUL)预测过程中数据维度高,时间序列相关性信息难以充分考虑的实际应用需求,提出一种多尺度深度卷积神经网络和长短时记忆网络融合(multi-scale deep convolutional neural network and long short-term memory,MSDCNN-LSTM)的设备剩余寿命预测方法。对传感器数据进行标准化和滑动时间窗口处理得到输入样本;采用基于多尺度深度卷积神经网络(MSDCNN)提取空间详细特征,采用长短时记忆网络(LSTM)提取时间相关性特征以进行有效的预测。基于商用模块化航空推进系统仿真数据集的实验表明,相较于其他最新方法,文中提出的方法取得了较好的预测结果,尤其是对于故障模式和运行条件复杂的设备寿命预测需求,该方法效果明显。展开更多
文摘PM(2.5)是衡量空气污染物浓度的核心指标。通过挖掘PM(2.5)历史数据的时序特性,完成对未来PM(2.5)浓度值的精确预测具有较强的学术意义和应用价值。然而,原始PM(2.5)浓度值时间序列数据相关性对模型的预测精度产生了较大的影响。为了解决这个问题,文中提出一种基于补充总体经验模态分解-皮尔逊相关分析(CEEMD-Pearson)和深度长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)混合模型的PM(2.5)浓度预测方法。该方法利用补充总体经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)对PM(2.5)浓度历史数据进行不同频率的分解,增强数据中体现的时序特性。然后通过Pearson相关性检验方法对分解后的不同频率子波(IMFs)进行筛选,将筛选后的增强数据输入到多隐含层的深度LSTM网络的输入层进行训练并预测。实验数据表明,CEEMD-LSTM混合模型的预测精度为80%,但是该模型在训练次数为7000次左右才收敛;而经过Pearson二次筛选后的模型在训练800次左右就已经收敛,并且精度提升到87%;CEEMD-Pearson与深度LSTM神经网络混合模型的训练效果最优,在训练650次左右就已经收敛,并且预测精度达到了90%。实验结果说明,CEEMD模态分解方法可以展现出历史数据中的隐藏时序特性,结合Pearson相关性分析进行的二次筛选可有效地提升模型训练的收敛速度和预测精度。因此,基于CEEMD-Pearson和深度LSTM的混合模型可以获得最佳的训练效果、最快的收敛速度以及最精准的预测结果,可以有效解决PM(2.5)浓度预测问题。
文摘针对设备剩余使用寿命(RUL)预测过程中数据维度高,时间序列相关性信息难以充分考虑的实际应用需求,提出一种多尺度深度卷积神经网络和长短时记忆网络融合(multi-scale deep convolutional neural network and long short-term memory,MSDCNN-LSTM)的设备剩余寿命预测方法。对传感器数据进行标准化和滑动时间窗口处理得到输入样本;采用基于多尺度深度卷积神经网络(MSDCNN)提取空间详细特征,采用长短时记忆网络(LSTM)提取时间相关性特征以进行有效的预测。基于商用模块化航空推进系统仿真数据集的实验表明,相较于其他最新方法,文中提出的方法取得了较好的预测结果,尤其是对于故障模式和运行条件复杂的设备寿命预测需求,该方法效果明显。
