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基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测
被引量：
1
1
作者
衡红军
李怡欣
《西安电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期128-142,共15页
针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型...
针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型首先基于傅里叶变换自适应寻找序列的不同周期作为多个尺度;然后针对每个尺度,通过序列分解,分别进行时域和频域两阶段的学习,获取序列的局部和全局时间依赖关系;随后再依据变量间的相关性分析结果,自适应建模多元序列的变量依赖关系;最后,对各尺度中不同的序列分解项应用不同的聚合方法,实现多尺度信息的互补融合。在七个真实数据集上的实验表明,该模型在超过90%的测试中位于最优或次优水平。与基于序列分解的线性模型DLinear相比,MSE实现了11%的平均降低和49.22%的最大降低,MAE实现了10%的平均降低和33.03%的最大降低。此外,模型在有效提升预测精度的同时,具有更高的运行效率。
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关键词
预测
时间序列
时频域
多尺度
序列分解
多层感知机
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职称材料
基于自适应频域多层感知器的短期风电功率预测新方法
2
作者
赵万明
郑佐龙
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第30期12945-12953,共9页
由于可再生能源在能源行业中的地位日益突出,精准的风电功率预测变得越来越重要。基于多层感知器的深度学习预测方法存在过拟合风险,且难以捕捉长期依赖关系,传统的解决办法多为增加数据量、调整模型参数、使用更复杂的神经网络等,但效...
由于可再生能源在能源行业中的地位日益突出,精准的风电功率预测变得越来越重要。基于多层感知器的深度学习预测方法存在过拟合风险,且难以捕捉长期依赖关系,传统的解决办法多为增加数据量、调整模型参数、使用更复杂的神经网络等,但效果有限。针对上述问题,研究了多层感知器在频域上的特征提取能力,提出了结合频域特征提取与自适应频率选择算法的策略,通过动态调整模型训练过程中各频率分量的权重来选择对预测贡献较大的特征。该策略有效减轻了过拟合现象,提升了模型对长期依赖关系的捕捉能力,并显著提高了预测性能与效率。最后进行两组实例验证,结果表明提出的方法比传统的深度学习预测模型拥有更高的预测精度。
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关键词
风电功率预测
频域多层感知器
自适应频率选择
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职称材料
基于频域阻抗谱与MLP的高压电缆缓冲层烧蚀故障识别研究
3
作者
汪洪亮
刘昕
+1 位作者
徐浩焜
马明超
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第6期99-105,共7页
电缆缓冲层烧蚀故障会引发绝缘介质的渐进性劣化,未及时干预的劣化进程可能导致电缆被击穿,最终威胁电网的安全稳定。针对传统的高压电缆缓冲层烧蚀故障的检测技术存在的不足,融合频域阻抗谱和机器学习,构建一种新型故障诊断模型。通过...
电缆缓冲层烧蚀故障会引发绝缘介质的渐进性劣化,未及时干预的劣化进程可能导致电缆被击穿,最终威胁电网的安全稳定。针对传统的高压电缆缓冲层烧蚀故障的检测技术存在的不足,融合频域阻抗谱和机器学习,构建一种新型故障诊断模型。通过对电力电缆的分布参数模型进行仿真,得到正常、缓冲层烧蚀、局部老化和感性故障的首端频域阻抗谱;通过分析频域阻抗谱,可以识别有缓冲层烧蚀、局部老化的容性故障和感性故障,但无法准确识别电缆局部老化和缓冲层烧蚀;在频域阻抗谱的基础上,通过多层感知器对故障类型分类,实现了对缓冲层烧蚀故障的有效识别。
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关键词
频域阻抗谱
多层感知器
缓冲层烧蚀
故障识别
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职称材料
题名
基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测
被引量：
1
1
作者
衡红军
李怡欣
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期128-142,共15页
基金
国家自然科学民航联合研究基金(U2333204)。
文摘
针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型首先基于傅里叶变换自适应寻找序列的不同周期作为多个尺度;然后针对每个尺度,通过序列分解,分别进行时域和频域两阶段的学习,获取序列的局部和全局时间依赖关系;随后再依据变量间的相关性分析结果,自适应建模多元序列的变量依赖关系;最后,对各尺度中不同的序列分解项应用不同的聚合方法,实现多尺度信息的互补融合。在七个真实数据集上的实验表明,该模型在超过90%的测试中位于最优或次优水平。与基于序列分解的线性模型DLinear相比,MSE实现了11%的平均降低和49.22%的最大降低,MAE实现了10%的平均降低和33.03%的最大降低。此外,模型在有效提升预测精度的同时,具有更高的运行效率。
关键词
预测
时间序列
时频域
多尺度
序列分解
多层感知机
Keywords
forecasting
time series
time-
frequency
domain
multi-scale
sequence decomposition
multilayer
perceptron
s
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自适应频域多层感知器的短期风电功率预测新方法
2
作者
赵万明
郑佐龙
机构
西南石油大学电气信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第30期12945-12953,共9页
基金
四川省重点研发计划(2024YFHZ0138)。
文摘
由于可再生能源在能源行业中的地位日益突出,精准的风电功率预测变得越来越重要。基于多层感知器的深度学习预测方法存在过拟合风险,且难以捕捉长期依赖关系,传统的解决办法多为增加数据量、调整模型参数、使用更复杂的神经网络等,但效果有限。针对上述问题,研究了多层感知器在频域上的特征提取能力,提出了结合频域特征提取与自适应频率选择算法的策略,通过动态调整模型训练过程中各频率分量的权重来选择对预测贡献较大的特征。该策略有效减轻了过拟合现象,提升了模型对长期依赖关系的捕捉能力,并显著提高了预测性能与效率。最后进行两组实例验证,结果表明提出的方法比传统的深度学习预测模型拥有更高的预测精度。
关键词
风电功率预测
频域多层感知器
自适应频率选择
Keywords
wind power forecasting
frequency domain multi-layer perceptron
adaptive
frequency
selection
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于频域阻抗谱与MLP的高压电缆缓冲层烧蚀故障识别研究
3
作者
汪洪亮
刘昕
徐浩焜
马明超
机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
西安理工大学电气工程学院
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第6期99-105,共7页
基金
国家自然科学基金(52077176)
国网陕西省电力有限公司科技项目(SGTYHT/23-JS-004)。
文摘
电缆缓冲层烧蚀故障会引发绝缘介质的渐进性劣化,未及时干预的劣化进程可能导致电缆被击穿,最终威胁电网的安全稳定。针对传统的高压电缆缓冲层烧蚀故障的检测技术存在的不足,融合频域阻抗谱和机器学习,构建一种新型故障诊断模型。通过对电力电缆的分布参数模型进行仿真,得到正常、缓冲层烧蚀、局部老化和感性故障的首端频域阻抗谱;通过分析频域阻抗谱,可以识别有缓冲层烧蚀、局部老化的容性故障和感性故障,但无法准确识别电缆局部老化和缓冲层烧蚀;在频域阻抗谱的基础上,通过多层感知器对故障类型分类,实现了对缓冲层烧蚀故障的有效识别。
关键词
频域阻抗谱
多层感知器
缓冲层烧蚀
故障识别
Keywords
frequency
domain
impedance spectrum
multilayer
perceptron
ablation of the buffer layer
fault identification
分类号
TM247 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测
衡红军
李怡欣
《西安电子科技大学学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应频域多层感知器的短期风电功率预测新方法
赵万明
郑佐龙
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于频域阻抗谱与MLP的高压电缆缓冲层烧蚀故障识别研究
汪洪亮
刘昕
徐浩焜
马明超
《电网与清洁能源》
北大核心
2025
0
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职称材料
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