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融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
1
作者
李杰
王占刚
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第5期198-205,共8页
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)...
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重,再结合预测因子获取时间模式关系.利用所提模型对北京地区的PM2.5进行预测,与传统模型相比精度提高超过18.45%,为空气污染预测提供了一种新方法.
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关键词
空气污染预测
时间模式注意力机制
星鸦优化算法
神经基扩展分析网络
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职称材料
基于近红外光谱技术的食用油酸值和过氧化值定量分析研究
被引量：
6
2
作者
殷莺倩
王少敏
+2 位作者
刘翠玲
张善哲
吴静珠
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023年第5期68-76,共9页
目的 建立基于傅里叶近红外光谱技术的定量分析模型,实现快速测定食用油中酸值和过氧化值含量,保证食用油的品质安全以及跟踪食用油储藏期间的品质变化。方法 首先采用傅里叶近红外光谱仪采集食用油样品漫反射光谱,接着采用归一化(Norma...
目的 建立基于傅里叶近红外光谱技术的定量分析模型,实现快速测定食用油中酸值和过氧化值含量,保证食用油的品质安全以及跟踪食用油储藏期间的品质变化。方法 首先采用傅里叶近红外光谱仪采集食用油样品漫反射光谱,接着采用归一化(Normalize)和标准正态变换(standard normal variate,SNV)对光谱数据进行预处理,降低原始光谱中噪声的影响;其次通过随机森林(random forest,RF)和引导软收缩(bootstrapping soft shrinkage,BOSS)算法提取特征波长;最后结合径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立食用油酸值和过氧化值的预测模型,并与全波段的模型进行对比分析。结果 经过BOSS算法所提取的特征波段建立的模型预测效果优于RF算法以及全波段模型,酸值模型的决定系数(determination coefficient,R2)达到0.98,均方根误差(root mean square error,RMSE)达到0.08;过氧化值模型的R2达到0.96,RMSE达到0.63。结论 BOSS算法有效的提取了食用油酸值和过氧化值的特征波段,BOSS-RBF模型能够适用于食用油中酸值和过氧化值含量的快速、无损检测。利用近红外光谱技术对食用油酸值和过氧化值进行定量分析是可行的,可通过该方法实现对食用油品质的分析研究。
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关键词
近红外光谱技术
波段筛选
引导软收缩算法
径向基函数神经网络
食用油
定量分析
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职称材料
基于改进STGCN与N-BEATS的风功率超短期预测
3
作者
程旭初
刘景霞
康荣凯
《现代电子技术》
2025年第8期115-121,共7页
精准的风功率预测对电网调度具有重大意义,针对现有预测方法中数据特征提取不充分、输入序列过长时产生梯度消失和预测精度低的问题,提出一种基于改进时空图卷积(STGCN)与神经基扩展分析(N-BEATS)模型的组合预测模型,该方法通过充分提...
精准的风功率预测对电网调度具有重大意义,针对现有预测方法中数据特征提取不充分、输入序列过长时产生梯度消失和预测精度低的问题,提出一种基于改进时空图卷积(STGCN)与神经基扩展分析(N-BEATS)模型的组合预测模型,该方法通过充分提取数据时空特征来提高预测精度。首先,利用STGCN对多元输入序列进行深度特征提取,充分挖掘风机SCADA数据中的时空潜在关系;同时,为了进一步提高预测精度,通过构建序列分解模块与多分辨率卷积对STGCN模型进行改进,使其能够更好地适应风电数据的复杂特性;然后,神经基扩展分析(N-BEATS)新型神经网络对STGCN提取的时空信息数据进行时序关系分析,得到最终预测结果;最后,以内蒙古某风场SCADA数据为例,通过多模型对比实验与自身消融实验验证了所提组合模型策略的有效性以及对STGCN的改进效果。实验结果表明,所设计模型在预测精度上取得了显著的提升,为风电功率预测领域的研究提供了新的思路和方法。
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关键词
超短期风功率预测
时空图卷积
神经基扩展分析
序列分解
深度特征提取
图卷积网络
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职称材料
题名
融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
1
作者
李杰
王占刚
机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第5期198-205,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1800203)
北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级科研类)项目(PXM2019-014224-000026)。
文摘
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重,再结合预测因子获取时间模式关系.利用所提模型对北京地区的PM2.5进行预测,与传统模型相比精度提高超过18.45%,为空气污染预测提供了一种新方法.
关键词
空气污染预测
时间模式注意力机制
星鸦优化算法
神经基扩展分析网络
Keywords
air pollution prediction
time pattern attention mechanism
nutcracker optimizer algorithm
neural basis expansion analysis with exogenous variables
分类号
TP399 [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
基于近红外光谱技术的食用油酸值和过氧化值定量分析研究
被引量：
6
2
作者
殷莺倩
王少敏
刘翠玲
张善哲
吴静珠
机构
北京工商大学人工智能学院
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京市石景山区市场监督管理局
出处
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023年第5期68-76,共9页
基金
北京市自然科学基金项目(4222043)。
文摘
目的 建立基于傅里叶近红外光谱技术的定量分析模型,实现快速测定食用油中酸值和过氧化值含量,保证食用油的品质安全以及跟踪食用油储藏期间的品质变化。方法 首先采用傅里叶近红外光谱仪采集食用油样品漫反射光谱,接着采用归一化(Normalize)和标准正态变换(standard normal variate,SNV)对光谱数据进行预处理,降低原始光谱中噪声的影响;其次通过随机森林(random forest,RF)和引导软收缩(bootstrapping soft shrinkage,BOSS)算法提取特征波长;最后结合径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立食用油酸值和过氧化值的预测模型,并与全波段的模型进行对比分析。结果 经过BOSS算法所提取的特征波段建立的模型预测效果优于RF算法以及全波段模型,酸值模型的决定系数(determination coefficient,R2)达到0.98,均方根误差(root mean square error,RMSE)达到0.08;过氧化值模型的R2达到0.96,RMSE达到0.63。结论 BOSS算法有效的提取了食用油酸值和过氧化值的特征波段,BOSS-RBF模型能够适用于食用油中酸值和过氧化值含量的快速、无损检测。利用近红外光谱技术对食用油酸值和过氧化值进行定量分析是可行的,可通过该方法实现对食用油品质的分析研究。
关键词
近红外光谱技术
波段筛选
引导软收缩算法
径向基函数神经网络
食用油
定量分析
Keywords
near-infrared spectroscopy
variable selection
bootstrapping soft shrinkage
radial
basis
function
neural
networks
edible oil
quantitative
analysis
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
基于改进STGCN与N-BEATS的风功率超短期预测
3
作者
程旭初
刘景霞
康荣凯
机构
内蒙古科技大学自动化与电气工程学院
出处
《现代电子技术》
2025年第8期115-121,共7页
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2020LH05019)。
文摘
精准的风功率预测对电网调度具有重大意义,针对现有预测方法中数据特征提取不充分、输入序列过长时产生梯度消失和预测精度低的问题,提出一种基于改进时空图卷积(STGCN)与神经基扩展分析(N-BEATS)模型的组合预测模型,该方法通过充分提取数据时空特征来提高预测精度。首先,利用STGCN对多元输入序列进行深度特征提取,充分挖掘风机SCADA数据中的时空潜在关系;同时,为了进一步提高预测精度,通过构建序列分解模块与多分辨率卷积对STGCN模型进行改进,使其能够更好地适应风电数据的复杂特性;然后,神经基扩展分析(N-BEATS)新型神经网络对STGCN提取的时空信息数据进行时序关系分析,得到最终预测结果;最后,以内蒙古某风场SCADA数据为例,通过多模型对比实验与自身消融实验验证了所提组合模型策略的有效性以及对STGCN的改进效果。实验结果表明,所设计模型在预测精度上取得了显著的提升,为风电功率预测领域的研究提供了新的思路和方法。
关键词
超短期风功率预测
时空图卷积
神经基扩展分析
序列分解
深度特征提取
图卷积网络
Keywords
ultra-short-term wind power forecast
spatio-temporal graph convolution
neural
basis
expansion
analysis
for interpretable time series
sequence decomposition
deep feature extraction
graph convolution network
分类号
TN919-34 [电子电信]
TM614 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
李杰
王占刚
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024
0
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下载PDF
职称材料
2
基于近红外光谱技术的食用油酸值和过氧化值定量分析研究
殷莺倩
王少敏
刘翠玲
张善哲
吴静珠
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进STGCN与N-BEATS的风功率超短期预测
程旭初
刘景霞
康荣凯
《现代电子技术》
2025
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职称材料
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