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基于级联森林的水泥熟料f-CaO含量预测 被引量：1
1
作者 李小青 张海博 +3 位作者 龚先政 邓全亮 马忠诚 叶家元 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第3期250-257,共8页
在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据... 在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据,利用级联森林算法建立了预测模型。首先,通过对水泥熟料生产工艺和f-CaO产生原因机理进行分析,选择了模型的14个输入变量,如生料喂料量、分解炉出口温度、回转窑电流等。其次,采用滑动时间窗口方法构建时间序列,使模型输入包含更多的时序信息。最后,将提出的预测方法与3种传统机器学习模型进行对比。结果表明:该方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为水泥熟料生产过程中的f-CaO含量预测提供了一种新的解决方案,对于水泥生产过程的控制和优化具有重要意义。 展开更多
关键词 水泥熟料 质量指标 f-CaO含量预测 时间窗口 机器学习 级联森林
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基于滑动时间窗和组合模型结合的中国LNG现货价格预测方法
2
作者 孙仁金 邓钰暄 +1 位作者 李慧慧 刘子越 《天然气工业》 北大核心 2025年第3期170-178,共9页
近年来,中国液化天然气(LNG)的生产量和进口量持续攀升,成为最重要的天然气供给来源之一。由于LNG供给灵活、市场参与主体众多、在产业链中市场化程度相对较高,科学准确预测LNG现货价格能够为市场参与者提供决策参考,降低市场风险。为此... 近年来,中国液化天然气(LNG)的生产量和进口量持续攀升,成为最重要的天然气供给来源之一。由于LNG供给灵活、市场参与主体众多、在产业链中市场化程度相对较高,科学准确预测LNG现货价格能够为市场参与者提供决策参考,降低市场风险。为此,建立了基于滑动时间窗以及二次分解思想的变分模态分解(VMD)—自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)—极限学习机模型(ELM)有机组合预测模型,并以内蒙古自治区的LNG价格数据为例进行实证分析。研究结果表明:(1)采用滑动时间窗可以有效提取LNG价格序列中用于分析建模的部分,将训练集数据进行分解、建模以及预测等环节,避免了待预测的LNG价格数据混入其中;同时可以在建模预测步骤完成后,舍弃最旧日期的LNG价格,将新一期的价格数据纳入其中,随时间推移有效把握数据规律,实现了模型的动态更新。(2)利用VMD对LNG价格进行初次分解,再通过CEEMDAN对VMD的残差序列展开二次分解,可以充分提取LNG价格的数据信息,以提高预测精度。(3)将二次模态分解LNG价格得到的分量模态序列分别带入ELM模型中预测,再将各价格分量预测结果加和集成得到LNG价格预测结果,可以显著提升价格预测的准确度。结论认为,该模型可以更好提取序列时频信息,有效规避了数据泄露问题,充分利用残差数据,显著提高了预测精度,是LNG现货价格预测的可行方法与有效手段。 展开更多
关键词 滑动时间窗 机器学习 二次分解 LNG 价格预测
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基于滑动窗口的水力压裂井底压力实时计算研究 被引量：2
3
作者 孟磊峰 张帅 +3 位作者 王军平 何建 徐亚军 盛茂 《石油机械》 北大核心 2025年第4期96-100,共5页
现有水力压裂井底压力模型计算方法难以适应当前普遍采用的大规模体积压裂中频繁变换排量、压裂液类型、支撑剂质量浓度等操作。为此引入滑动窗口算法,建立了压裂井底压力实时计算模型,以压裂秒点数据为基础,精细表征了压裂液类型、密... 现有水力压裂井底压力模型计算方法难以适应当前普遍采用的大规模体积压裂中频繁变换排量、压裂液类型、支撑剂质量浓度等操作。为此引入滑动窗口算法,建立了压裂井底压力实时计算模型,以压裂秒点数据为基础,精细表征了压裂液类型、密度、支撑剂质量浓度等关键参数沿井筒轴线分布并每秒更新,实现了分段分流态计算静液柱压力和流动摩阻。研究结果表明:采用滑动窗口分段计算方法,可有效保证计算的实时性和准确性,经井底压力监测数据验证,模型平均计算相对误差为2.1%。研究结果可为压裂工况实时判识和裂缝扩展动态评价提供准确的井底压力数据。 展开更多
关键词 水力压裂 井底压力 滑动窗口 实时计算模型 流动摩阻 秒点数据
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基于滑动时间窗的机载传感器多任务调度算法 被引量：2
4
作者 冉华明 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第9期2968-2978,共11页
针对机载传感器任务管理系统的多任务调度效能受多任务请求之间存在的执行时间窗口冲突所影响的问题,根据各任务请求的可执行时间窗等任务请求信息,描述各任务请求的前滑时间窗、后滑时间窗等任务调度约束信息,并在此基础上设计基于滑... 针对机载传感器任务管理系统的多任务调度效能受多任务请求之间存在的执行时间窗口冲突所影响的问题,根据各任务请求的可执行时间窗等任务请求信息,描述各任务请求的前滑时间窗、后滑时间窗等任务调度约束信息,并在此基础上设计基于滑动时间窗的机载传感器多任务调度算法。筛选出可在调度周期内执行任务请求,并按优先级排序生成待调度任务列表;计算各待调度任务与各已有调度方案的时间交叠关系,形成多个时间片,通过判断待调度任务能否插入扩展后的时间片,不断更新调度方案集合;从调度方案集合中优选出最佳的机载传感器任务调度方案。仿真结果表明:所设计算法调度效能的中位数可达到最优算法调度效能的96.52%以上,且调度效能和计算耗时受调度规模和任务时间精细度的影响较少,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 机载传感器 多任务调度 前后滑动时间窗 多任务请求 执行时间窗口冲突 任务调度约束信息
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基于LOF和数据时空特征的异常锂电池实时检测
5
作者 刘怡青 王浩 +3 位作者 陆玲霞 李昊展 闫旻睿 于淼 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第10期3968-3981,共14页
储能系统中的电池模组运行状态复杂,准确识别异常锂电池对于系统的安全性和稳定性至关重要。针对传统异常检测方法存在的实时性不足和对异常样本依赖性强等问题,本工作提出一种融合局部离群因子与电池运行数据时空特征的无监督异常检测... 储能系统中的电池模组运行状态复杂,准确识别异常锂电池对于系统的安全性和稳定性至关重要。针对传统异常检测方法存在的实时性不足和对异常样本依赖性强等问题,本工作提出一种融合局部离群因子与电池运行数据时空特征的无监督异常检测方法。该方法充分考虑了电池模组内的单体一致性和运行数据的变化,无需预训练即可实现高效、实时且准确的异常锂电池识别。具体包括:设计基于Cornish-Fisher展开式的分布校正方法以计算自适应阈值;采用滑动窗口机制对储能电站采集的连续数据流进行分段处理,构建动态数据片段,以提升模型对突发异常的响应能力;利用LOF算法对窗口内的时序数据进行局部密度分析,识别密度显著偏低的离群点,实现无监督异常检测。数据集3920~3960时间段的异常检测对比实验结果表明,本方法相较于Kmeans聚类、隔离森林、香农熵、自编码器等方法,准确识别出了异常的电池155和电池364,检测结果与人工标注完全一致,未出现任何误报或漏检,且所需检测时间最短(平均0.0106 s),展现出优异的通用性与工程适应性。 展开更多
关键词 锂离子电池 异常检测 局部异常因子 滑动窗口 实时监控
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融合多维特征的电诈犯罪时空预测研究
6
作者 周璟昊 石磊 +1 位作者 石拓 陈鹏 《智能系统学报》 北大核心 2025年第5期1112-1122,共11页
对空间内电信网络诈骗犯罪发案进行预测能够有效提升精准反诈工作效能。然而,现有方法受到发案时序数据存在稀疏性和周期性的影响,以及空间环境特征因子异质性限制的挑战,导致面向电信网络诈骗发案量的预测效果不佳。为此,提出一种融合... 对空间内电信网络诈骗犯罪发案进行预测能够有效提升精准反诈工作效能。然而,现有方法受到发案时序数据存在稀疏性和周期性的影响,以及空间环境特征因子异质性限制的挑战,导致面向电信网络诈骗发案量的预测效果不佳。为此,提出一种融合多维特征的电信网络诈骗犯罪时空预测模型(multidimensional featureintegrated telecom fraud spatiotemporal prediction model,MF-TSP)。结合区域空间拓扑图构建空间环境特征因子筛选模块,有效融合预测目标空间的邻域发案特征;运用时间滑动窗口技术,并引入多维时序特征捕捉模块和倒置Transformer(inverted transformers,iTransformer)模块,克服了发案时序数据稀疏问题,同步实现了对序列周期性、全局依赖关系及多变量间复杂相关性的有效捕捉;通过进一步深度时空特征融合和非线性映射,显著提升了犯罪发案量的预测精度。实验结果表明,提出的MF-TSP模型在B市电信网络诈骗犯罪发案真实数据集上,在3种不同输入时间步长条件下均表现最佳,明显优于7种对比模型。 展开更多
关键词 电诈犯罪时空预测 多维特征 时空特征融合 空间环境特征因子 图注意力网络 时间滑动窗口 iTransformer
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融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型
7
作者 谢林蓉 胡杰 +2 位作者 陈略峰 任艺 吴敏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期299-310,共12页
焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解... 焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解模式,在此基础上用经验小波变换对焦炉煤气发生量进行分解,并根据样本熵对分量进行重构,使用长短期记忆网络建立重构分量的预测模型;最后,利用实际现场数据进行实验.实验结果显示,对于平均绝对百分比误差指标,本文所提方法的预测精度达到0.29%,比单一长短期记忆网络模型提高了0.3%,相较于逐步分解模式提高了0.22%.结果验证了所提方法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 焦炉煤气发生量预测 多时间尺度 滑动窗口逐步分解 经验小波变换 长短期记忆网络
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采用随机矩阵的电力计量装置状态异常监测
8
作者 葛维 程超 +1 位作者 陈博 张亚炜 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期88-92,99,共6页
由于电力计量数据具有较强的实时性,电压负荷的变化会对电力计量装置的运行状态产生一定的影响,导致无法准确地监测出异常运行状态。为此,提出基于随机矩阵的电力计量装置运行状态异常监测方法。构建随机矩阵模型,给出单环定律和M-P定律... 由于电力计量数据具有较强的实时性,电压负荷的变化会对电力计量装置的运行状态产生一定的影响,导致无法准确地监测出异常运行状态。为此,提出基于随机矩阵的电力计量装置运行状态异常监测方法。构建随机矩阵模型,给出单环定律和M-P定律,分析得到时序线性特征统计量。建立电力计量装置运行状态异常监测模型,引入滑动时间窗口,分析不同时刻下的状态向量。将电力计量装置运行状态异常监测模型分为正常和异常两种状态,分别计算两种状态下的最大特征值和最小特征值之比、主特征向量,并与阈值比较,实现对电力计量装置运行状态异常的监测。在实验测试中,将所提方法应用到实际电力计量装置中,人为添加扰动信号,结果表明,所提方法得到的结果与实验设定完全相同,监测准确性高、实时性好。 展开更多
关键词 随机矩阵理论 电力计量装置 运行状态 异常监测 滑动时间窗口 最大特征值
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基于混频时序深度学习模型的汽车产业风险预测研究
9
作者 刘洋 王广渠 韩立宁 《工业技术经济》 北大核心 2025年第7期111-123,共13页
预测作为现代产业经济管理的核心环节,对于保障经济协调发展、优化产业结构及科学制定产业发展政策具有不可替代的作用。本文提出了一种创新的解决方案——混频时序融合双重注意力网络(Mixed-Frequency Temporal Fusion Dual Attention ... 预测作为现代产业经济管理的核心环节,对于保障经济协调发展、优化产业结构及科学制定产业发展政策具有不可替代的作用。本文提出了一种创新的解决方案——混频时序融合双重注意力网络(Mixed-Frequency Temporal Fusion Dual Attention Network,简称MF-TF-DAN)。尤为关键的是,MF-TFDAN模型创新性地引入了双重注意力机制,该机制从时间和特征两个维度出发,对经过GRU和CNN处理后的信息进行深度挖掘和重要性评估。本文在产业风险数据集上进行了全面深入的实验验证,包括不同预测步长的模型对比实验和消融实验。实验结果表明,MF-TF-DAN模型在混频数据预测任务中表现出显著优于其他对比模型的性能。这一成果不仅证明了模型设计的科学性和有效性,也为产业风险预测领域带来了新的突破。该模型为产业管理者提供了前所未有的精准风险预警能力,使管理者能够更深入地洞察市场变化,提前识别并评估潜在风险,从而制定出更加科学和合理的企业战略和市场应对策略。 展开更多
关键词 产业风险 汽车产业 深度学习 时间序列 混频数据 滑动窗口方法 电气能源 双重注意力机制
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基于多源时序数据的煤矿入井人员风险预警研究
10
作者 杨欢 屈世甲 +1 位作者 赵乾坤 王健 《工矿自动化》 北大核心 2025年第10期7-15,共9页
针对煤矿多变量时序数据非线性耦合强及空间异构性显著的问题,提出了一种融合多源时序数据的煤矿入井人员风险预警模型。采用基于同向双指针滑动窗口的多模态数据同步方法,结合卡尔曼滤波,引入延迟补偿机制提高插值精度,实现了不同采样... 针对煤矿多变量时序数据非线性耦合强及空间异构性显著的问题,提出了一种融合多源时序数据的煤矿入井人员风险预警模型。采用基于同向双指针滑动窗口的多模态数据同步方法,结合卡尔曼滤波,引入延迟补偿机制提高插值精度,实现了不同采样频率信号的高精度时间对齐;构建十维特征向量,利用SHAP方法进行全局重要性与局部重要性分析,剔除冗余特征,实现了高效降维,在保证预测性能的同时显著提升了模型决策的可解释性与鲁棒性;引入多头优化注意力机制(MOA)捕捉多源信号的非线性依赖与潜在耦合特征,构建MOA−Transformer模型,利用Transformer编码器结构进行特征工程等级预警分类,再通过MOA构建分类的特征表示。现场实测结果表明,该模型在准确率、精确率、召回率、F1分数等指标上显著优于循环神经网络、卷积神经网络等模型,在少量异常事件的条件下亦具备较高检出率与低误报率,为煤矿入井人员风险识别与分级预警提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 煤矿入井人员 风险预警 时序数据同步 同向双指针滑动窗口 特征重要性分析 SHAP方法 MOA−Transformer
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基于Informer神经网络的锂离子电池容量退化轨迹预测 被引量：6
11
作者 唐梓巍 师玉璞 +2 位作者 张雨禅 周奕博 杜慧玲 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1658-1666,共9页
通过对锂离子电池容量退化轨迹的精确预测可以大幅提升电池材料的研究效率。针对Transformer网络在锂电池容量退化轨迹预测这种长时间序列预测任务中存在的问题,本工作采用滑动窗口策略,构建了一种基于Informer网络的锂离子电池容量退... 通过对锂离子电池容量退化轨迹的精确预测可以大幅提升电池材料的研究效率。针对Transformer网络在锂电池容量退化轨迹预测这种长时间序列预测任务中存在的问题,本工作采用滑动窗口策略,构建了一种基于Informer网络的锂离子电池容量退化轨迹预测方法。首先,利用滑动窗口对数据集进行划分和再拼接,便于神经网络挖掘数据序列内部的相关性;然后,根据Informer网络的周期性时间特征捕捉能力设计适用于锂电池数据的全局时间戳;最后,使用前10%容量数据通过多步滚动预测方法实现模型输出,缓解预测中的误差累积问题,进而得到完整的预测轨迹。通过选取不同的误差评价指标和训练过程中的时间开销,在美国马里兰大学提供的锂电池数据集上验证了所建立模型的准确性和训练效率,并在美国航空航天局提供的电池数据集上验证了模型的泛用性。本工作模型的预测结果与多层感知机神经网络、循环神经网络及Transformer网络模型对比,退化轨迹与真实轨迹最为拟合,且训练时间开销小,预测结果的平均绝对误差和均方根误差控制在2.57%和3.5%,验证了所提预测方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 容量退化轨迹 长时间序列预测 滑动窗口策略 Informer网络
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基于SPEI的中国干旱多尺度时空特征分析 被引量：6
12
作者 高晴 孙金伟 +4 位作者 赵晓雪 吴立峰 赵静 谢恒星 姚付启 《节水灌溉》 北大核心 2024年第6期111-120,127,共11页
干旱作为影响社会经济发展的自然灾害之一,探究中国干旱时空变化特征,对干旱预防和策略制定具有重要意义。以1979-2020年中国7个区域的标准降水蒸散指数(SPEI)网格数据作为基础,应用干旱频率和强度指标,结合改进的Mann-Kendall检验(MMK... 干旱作为影响社会经济发展的自然灾害之一,探究中国干旱时空变化特征,对干旱预防和策略制定具有重要意义。以1979-2020年中国7个区域的标准降水蒸散指数(SPEI)网格数据作为基础,应用干旱频率和强度指标,结合改进的Mann-Kendall检验(MMK)方法和滑动时间窗口法,分析不同时间尺度(1个月、3个月、6个月、12个月)下的中国干旱时空特征。结果表明:在空间上,青藏高原、内蒙草原地区、西北荒漠地区、东北湿润半湿润温带地区的干旱程度更为突出;干旱频率随SPEI时间尺度增大而减小,随干旱等级(SPEI-3、SPEI-6以及SPEI-12尺度)的增加而减少;中国空间趋势变化为西北荒漠地区、青藏高原、内蒙草原地区、华中华南湿润亚热带地区北部、华北湿润半湿润暖温带地区南部、东北湿润半湿润温带地区具有显著干旱化趋势,青藏高原和东北湿润半湿润温带地区均具有明显的干湿差异。在时间上,西北荒漠地区的SPEI-1~SPEI-12尺度、青藏高原的SPEI-1~SPEI-12尺度、内蒙草原地区的SPEI-1~SPEI-12尺度、东北湿润半湿润温带地区的SPEI-6和SPEI-12尺度、华中华南湿润亚热带地区SPEI-1、SPEI-3和SPEI-12尺度的干旱较为突出。研究结果可为中国干旱预防和影响评估提供一定参考依据。 展开更多
关键词 干旱 标准降水蒸散指数 改进的Mann-Kendall检验 滑动时间窗口 多尺度时空特征
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基于变换域分析和XGBoost算法的超短期风电功率预测模型 被引量：4
13
作者 王永生 李海龙 +3 位作者 关世杰 温彩凤 许志伟 高静 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3860-3870,共11页
为应对传统超短期风电功率预测方法在数据潜在关系挖掘和模型收敛速度等方面存在的问题,提出了一种基于变换域分析和极端梯度提升回归树算法(extreme gradient boosting, XGBoost)的超短期风电功率预测方法。首先,通过时间滑动窗口和风... 为应对传统超短期风电功率预测方法在数据潜在关系挖掘和模型收敛速度等方面存在的问题,提出了一种基于变换域分析和极端梯度提升回归树算法(extreme gradient boosting, XGBoost)的超短期风电功率预测方法。首先,通过时间滑动窗口和风电功率指标进行数据构建和低级特征提取。然后,结合快速傅里叶变换(fastFourier transform, FFT)和哈尔小波变换构成的多层次变换域分析方法对风电数据进行分解,充分考虑频域信息在特征学习中的重要性。最后,建立包含FFT、哈尔小波变换和XGBoost算法组合的超短期风电功率预测模型。实验结果表明,采用的多层次变换域分析方法能够充分挖掘原始特征之间的潜在关系,深入捕捉数据的时序关联性,而且XGBoost算法可以有效提升模型的预测性能,与其他预测模型相比,所提方法在不同数据集上均展现出较高的预测精度和较强的特征提取能力。 展开更多
关键词 风电功率预测 傅里叶变换 小波变换 时间滑动窗口 风电功率指标 梯度提升回归树
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基于Stacking集成学习的剩余使用寿命预测 被引量：5
14
作者 韩腾飞 李亚平 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2464-2473,共10页
剩余使用寿命(RUL)预测对于设备维护策略的制定有着关键作用。面对可变环境和多样的操作条件,单一寿命预测模型的性能波动较大,泛化能力弱。针对这一问题,提出一种融合多个相异模型的Stacking集成模型,纠正单一模型的预测误差。首先,对... 剩余使用寿命(RUL)预测对于设备维护策略的制定有着关键作用。面对可变环境和多样的操作条件,单一寿命预测模型的性能波动较大,泛化能力弱。针对这一问题,提出一种融合多个相异模型的Stacking集成模型,纠正单一模型的预测误差。首先,对状态监测数据进行滑动时间窗口处理,获得具有时间序列信息的性能退化数据;然后,以提高模型的准确性和多样性为目标,确定基学习器的种类;最后,将梯度提升决策树(GBDT)作为元学习器,整合基学习器的预测结果,输出最终结果。基于NASA C-MAPSS数据集,对提出的集成模型进行验证,结果表明:Stacking集成模型的预测精度显著高于基学习器,与其他传统预测模型相比,也具有明显优势。 展开更多
关键词 Stacking集成模型 剩余寿命预测 滑动时间窗口 集成学习
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基于局部扰动的时间序列预测对抗攻击 被引量：1
15
作者 张耀元 原继东 +2 位作者 刘海洋 王志海 赵培翔 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期5210-5227,共18页
时间序列预测模型已广泛应用于日常生活中的各个行业,针对这些预测模型的对抗攻击关系到各行业数据的安全性.目前,时间序列的对抗攻击多在全局范围内进行大规模扰动,导致对抗样本易被感知.同时,对抗攻击的效果会随着扰动幅度的降低而明... 时间序列预测模型已广泛应用于日常生活中的各个行业,针对这些预测模型的对抗攻击关系到各行业数据的安全性.目前,时间序列的对抗攻击多在全局范围内进行大规模扰动,导致对抗样本易被感知.同时,对抗攻击的效果会随着扰动幅度的降低而明显下降.因此,如何在生成不易察觉的对抗样本的同时保持较好的攻击效果,是当前时间序列预测对抗攻击领域亟需解决的问题之一.首先提出一种基于滑动窗口的局部扰动策略,缩小对抗样本的扰动区间;其次,使用差分进化算法寻找最优攻击点位,并结合分段函数分割扰动区间,进一步降低扰动范围,完成半白盒攻击.和已有的对抗攻击方法在多个不同深度模型上的对比实验表明,所提出的方法能够生成不易感知的对抗样本,并有效改变模型的预测趋势,在股票交易、电力消耗、太阳黑子观测和气温预测这4个具有挑战性的任务中均取得了较好的攻击效果. 展开更多
关键词 时间序列预测 对抗攻击 对抗样本 半白盒攻击 滑动窗口 差分进化
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基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法 被引量：7
16
作者 肖遥 向家伟 +1 位作者 汤何胜 任燕 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1517-1528,共12页
在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息... 在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息融合和卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)模型的防水阀故障诊断方法。首先,考虑到单一传感器振动信号难以充分表达故障特征,该方法使用了3个传感器采集含噪声的振动信号,并进行了必要的预处理;其次,提取了信号的16个时域特征、5个频域特征以及3个时频域特征,并利用熵权法进行了特征融合,达到了增强特征的目的;然后,将融合的多维特征集输入到CNN-BIGRU-Attention模型中进行了特征识别;最后,利用实际的液压防水阀故障诊断实验,验证了该方法的有效性。研究结果表明:采用多传感器提取的特征更为全面,信息融合有助于捕捉更完整的隐藏数据特征,从而显著提高诊断的准确率;相较于其他特征识别方法,采用CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断准确率可分别提高6.7%、4.6%和14.2%,达到了96.86%,证明了该方法的有效性。该方法将先进的机器学习技术与实际工程应用相结合,为建筑工程问题提供了一种新颖、有效的解决方案。 展开更多
关键词 液压传动系统 液压防水阀 多传感器 滑动时间窗 TEAGER能量算子 熵权法 卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制模型
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基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识 被引量：3
17
作者 李晨涛 欧颖雅 +1 位作者 季天瑶 张禄亮 《智慧电力》 北大核心 2024年第3期117-124,共8页
针对配电网线路参数辨识困难、不精确的问题,提出了一种基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识的方法。首先,使用线性解耦潮流模型最小二乘回归得到线路初始辨识参数。然后,将配电网分成若干个区域,并采用滑动时间窗策略,在每... 针对配电网线路参数辨识困难、不精确的问题,提出了一种基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识的方法。首先,使用线性解耦潮流模型最小二乘回归得到线路初始辨识参数。然后,将配电网分成若干个区域,并采用滑动时间窗策略,在每个时间窗中对每个区域内的线路参数通过高斯-牛顿法进行精确辨识。最后,对所有时间窗内的辨识结果进行离群值检测,综合各个时间窗的辨识结果得到最终的辨识值。所提方法提高了线路参数的辨识精度,并且可以避免精确辨识时选取到坏数据导致辨识结果偏离真实值。 展开更多
关键词 配电网 线路参数辨识 网络分区 滑动时间窗 数据驱动
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基于改进VINS-Mono算法的状态估计方法
18
作者 王海芳 乔鼎杰 +1 位作者 吴天浩 黄鹏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1287-1293,共7页
针对传统的即时定位并建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿识别过程中对精度的要求,在VINS-Mono(visual inertial system-Mono)的前端部分,增加了逆向光流法;针对SLAM算法对实时性的要求,在VINS-Mono的后端滑... 针对传统的即时定位并建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿识别过程中对精度的要求,在VINS-Mono(visual inertial system-Mono)的前端部分,增加了逆向光流法;针对SLAM算法对实时性的要求,在VINS-Mono的后端滑窗优化方法中,融合了一种边缘化优化算法,再对除相机位姿的部分进行边缘化,然后边缘化相机的位姿部分,从而加速边缘化的过程.再使用EuRoc(European robotics challenge)数据集进行实验,结果发现针对前端的改进策略,精度提升不明显,并分析了原因;针对后端的改进策略,改进算法的边缘化时间平均减少了25.9%,又对比了改进算法与源码的轨迹精度,发现误差可控.最后验证了对VINS-Mono后端的改进策略在实时性上具有优越性. 展开更多
关键词 状态估计方法 滑窗 边缘化 实时性 ROS(robot operating system)机器人仿真平台
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电子鼻快速准确识别尼古丁研究
19
作者 杨兴安 张龙 +1 位作者 邓赞红 孟钢 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-6,11,共7页
为了监测环境空气中的尼古丁,开发了一套基于传感器阵列的微型电子鼻系统。文中设计了以传感器阵列采样电路为主的下位机硬件终端以及配套上位机软件进行数据采集,重点开展了电子鼻识别算法对包括尼古丁在内的9种气体分子识别特性的研究... 为了监测环境空气中的尼古丁,开发了一套基于传感器阵列的微型电子鼻系统。文中设计了以传感器阵列采样电路为主的下位机硬件终端以及配套上位机软件进行数据采集,重点开展了电子鼻识别算法对包括尼古丁在内的9种气体分子识别特性的研究,使用不同分类算法对不同气体暴露时间下传感器阵列的响应进行识别。结果表明:基于时间滑动窗口和长短期记忆神经网络的模式识别算法可在气体短时间暴露下(4 s)实现较准确(精确率85.35%)的尼古丁识别检测,表明微型电子鼻可用于尼古丁的监测预警。 展开更多
关键词 电子鼻 神经网络 气体识别 时间滑动窗口 尼古丁检测 线性判别分析
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从多相滤波视角阐释滑窗DFT多路输出的特性
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作者 石荣 谢佳霖 胡柱 《电讯技术》 北大核心 2024年第8期1235-1242,共8页
滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)是目前工程上最常用的信号时频分析工具,但目前对滑窗重叠度以及滑窗DFT的物理意义的阐释并不透彻。针对这一问题,在简要回顾了两种形式的滑窗DFT和两种形式的多相滤波实现流程的... 滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)是目前工程上最常用的信号时频分析工具,但目前对滑窗重叠度以及滑窗DFT的物理意义的阐释并不透彻。针对这一问题,在简要回顾了两种形式的滑窗DFT和两种形式的多相滤波实现流程的基础上,从多相滤波视角对滑窗DFT多路输出的特性进行了全新的阐释,指出了窗口不交叠的滑窗DFT与简化形式的多相滤波之间的等价关系,以及窗口部分重叠的滑窗DFT与常规形式的多相滤波之间的关联关系,并通过仿真验证了上述分析的正确性与有效性。从而为基于滑窗DFT的多信道并行滤波处理、信号时频分析、子信道信号提取与分离等工程应用提供了理论指导与应用参考。 展开更多
关键词 多相滤波 滑窗离散傅里叶变换 时频分析 数字信道化 脉冲描述字生成 数字信道化转发器
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