VMD-Stacking集成学习的多特征变量短期负荷预测模型 被引量：2

1

作者 王士彬 何鑫 +2 位作者 余成波 张未 陈佳 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期218-224,共7页

针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要... 针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要性较高的特征变量,再建立由轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)与极限梯度提升机(extreme gradient boosting, XGBoost)融合的Stacking集成学习预测模型,并比较不同天气情况下对预测模型准确度的影响。经实际算例对比验证表明:多特征的VMD-Stacking集成学习预测模型的误差较小。采用VMD算法分解历史负荷序列,分解后子模态分量的周期性体现了出来,让模型预测波动性较大的负荷时更容易;温度、天气、农历和节假日情况等影响负荷变化的关键因素有被考虑到,模型的准确度得以提高;Stacking集成学习模型对各算法取长补短,泛化能力增强,预测的准确度高于单一模型。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 变分模态分解 stacking集成学习 多特征变量 轻量级梯度提升机 极限梯度提升机

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两步变温合成纳米堆积ZSM-5分子筛及其催化性能

2

作者 宋金锐 梁亚凝 +6 位作者 张燕挺 张红智 李宁 刘景怡 丁云龙 侯楠 李晓峰 《石油学报(石油加工)》 北大核心 2025年第2期489-497,共9页

纳米堆积ZSM-5分子筛具有良好的扩散与传质能力,在各类催化和吸附方面表现出优异的性能。采用两步变温法制备纳米堆积ZSM-5分子筛,通过X射线衍射光谱、扫描电子显微镜、N 2吸附-脱附、氨气程序升温脱附、X射线荧光光谱分析、X射线光电... 纳米堆积ZSM-5分子筛具有良好的扩散与传质能力,在各类催化和吸附方面表现出优异的性能。采用两步变温法制备纳米堆积ZSM-5分子筛,通过X射线衍射光谱、扫描电子显微镜、N 2吸附-脱附、氨气程序升温脱附、X射线荧光光谱分析、X射线光电子能谱分析等手段对合成的分子筛样品进行表征。采用偏三甲苯异构化反应表征纳米堆积ZSM-5分子筛的催化性能。结果表明:两步变温法比传统法更快合成分子筛(10 h);初级晶粒粒径为100~200 nm,晶粒堆积组成的团聚体尺寸更小,约为800 nm;两步变温法所合成的样品外比表面积最大可达53.92 m^(2)/g,与传统法相比酸性无明显变化。偏三甲苯异构化在MHSV=5.28 h-1、T=350℃、p=0.8 MPa的反应条件下,两步变温法合成样品(低温4 h,高温24 h)比传统法合成样品的性能显著提高,偏三甲苯转化率提高了14.1百分点,均三甲苯收率和选择性分别提高了8.5百分点和2.0百分点。 展开更多

关键词 ZSM-5分子筛 两步变温法 晶种溶液 纳米堆积 偏三甲苯异构化

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基于改进变分模态分解和优化堆叠降噪自编码器的轴承故障诊断 被引量：6

3

作者 张彬桥 舒勇 江雨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1408-1421,共14页

针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自... 针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进VMD方法,并通过该指标筛选分解后的本征模态函数(IMF)分量;然后,为提取更全面的故障特征,引入新的复合缩放排列熵对各有效IMF的故障特征进行量化;最后,提出一种基于鼠群优化算法(RSO)与麻雀搜索算法(SSA)的混合算法优化SDAE网络超参数,将故障特征输入优化后SDAE网络中得到分类结果。采用美国CWRU轴承数据集进行验证,实验结果表明该方法能全面稳定地提取背景噪声下的故障特征,且与其他方法相比具有更好的抗噪性能和更高的故障诊断准确率。 展开更多

关键词 变分模态分解 综合评价指标 复合缩放排列熵 混合算法 堆叠降噪自编码器

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基于深度SSDAE网络的刀具磨损状态识别 被引量：5

4

作者 郭润兰 尉卫卫 +1 位作者 王广书 黄华 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期305-312,410,411,共10页

针对刀具磨损状态识别过程中采集数据量大、干扰信号复杂且需人为选择特征参数的问题,为提高刀具磨损状态识别模型的鲁棒性与泛化性,提出了一种数据驱动下深度堆叠稀疏降噪自编码(stacking sparse denoising auto-encoder,简称SSDAE)网... 针对刀具磨损状态识别过程中采集数据量大、干扰信号复杂且需人为选择特征参数的问题,为提高刀具磨损状态识别模型的鲁棒性与泛化性,提出了一种数据驱动下深度堆叠稀疏降噪自编码(stacking sparse denoising auto-encoder,简称SSDAE)网络的刀具磨损状态识别方法,实现隐藏在数据中深层次的数据特征自动挖掘。首先,将原始振动信号分解为一系列固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),并采用皮尔逊相关系数法选取了最优固有模态来组合一个新的信号;其次,采用SSDAE网络自适应提取特征后对刀具磨损阶段进行了状态识别,识别精度达到98%;最后,对网络模型进行实验验证,并与最常用的刀具磨损状态识别方法进行了对比。实验结果表明,所提出的方法能够很好地处理非平稳振动信号,对不同刀具磨损阶段状态的识别效果良好,并具有较好的泛化性能和可靠性。 展开更多

关键词 深度堆叠稀疏自编码网络 变分模态分解 K-最近邻分类器 自适应特征提取 状态识别

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基于变分模态分解和集成学习的光伏发电预测 被引量：7

5

作者 邱书琦 蹇照民 +3 位作者 方立雄 秦婧雯 万俊岭 袁培森 《智慧电力》 北大核心 2024年第3期32-38,共7页

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电... 针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电量分量预测值进行组合,获得最终发电量预测结果。实验结果表明,所提方法在公开数据集上对光伏发电量进行预测的均方误差、平均绝对误差、决定系数值分别为0.2232,0.3387,0.9797,与其他方法相比具有更高的预测准确率和更小的误差。 展开更多

关键词 变分模态分解 光伏发电预测 stacking集成学习 贪心算法

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基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断

6

作者 邱朝洁 张林鍹 +2 位作者 李名洪 张盼盼 郑兴 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第35期15023-15030,共8页

为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊... 为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊相关系数去除虚假分量,针对剩余信号仍有噪声的问题,通过巴特沃斯滤波(Butterworth filter,BF)进行二次去噪,对去噪筛选后的模态分量子序列进行重构即可得到去噪后的振动信号。然后提取时域、频域和熵特征,构成多域特征向量集。最后建立以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)为基模型,极限梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)为元分类器的Stacking集成学习的电梯故障诊断模型。实验结果表明,所提的方法能够有效提取电梯轿厢振动信号中的故障特征,对电梯故障进行准确、有效的诊断。 展开更多

关键词 天鹰优化算法 变分模态分解 stacking集成学习 电梯轿厢振动信号

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烟叶单层厚度与层积厚度测定方法的对比分析 被引量：7

7

作者 王浩雅 王理珉 +3 位作者 张强 和智君 田丽梅 任一鹏 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第16期9585-9586,共2页

[目的]对比分析烟叶单层厚度和层积厚度测定方法,为卷烟工业合理选用烟叶原料并进行适宜的工艺处理提供依据。[方法]对单层厚度和层积厚度作了定义,按照定义的试验方法,对云南烟叶K326品种的中部叶作了单层厚度和层积厚度的测定,并对2... [目的]对比分析烟叶单层厚度和层积厚度测定方法,为卷烟工业合理选用烟叶原料并进行适宜的工艺处理提供依据。[方法]对单层厚度和层积厚度作了定义,按照定义的试验方法,对云南烟叶K326品种的中部叶作了单层厚度和层积厚度的测定,并对2个处理的数据进行了分析。[结果]层积厚度处理的变异系数比单层厚度处理的小,说明用层积厚度的方法来测定烟叶的厚度比/单层厚度测定方法更加稳定和可靠;对单层厚度法和层积厚度法的测定结果作配对样本t检验,结果显示P>0.05,表明2个方法差异不显著,因此用层积厚度来表征烟叶的厚度指标更加稳定。[结论]该研究可为以后烟叶厚度的测定提供新的可靠的方法。 展开更多

关键词 单层厚度 层积厚度 变异系数

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不同埋深条件下砂泥岩互层中砂岩储层物性变化规律 被引量：71

8

作者 钟大康 朱筱敏 张琴 《地质学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期863-871,共9页

砂泥岩组合方式在不同埋深条件下影响了砂泥岩界面附近储层的物性。在浅—中等埋藏条件下(深度 <2 5 0 0 m )砂泥岩界面附近的砂岩物性好于内部 ;在深埋藏条件下 ,砂泥岩组合方式、与砂岩接触的泥岩厚度以及砂泥岩的相对厚度比例对... 砂泥岩组合方式在不同埋深条件下影响了砂泥岩界面附近储层的物性。在浅—中等埋藏条件下(深度 <2 5 0 0 m )砂泥岩界面附近的砂岩物性好于内部 ;在深埋藏条件下 ,砂泥岩组合方式、与砂岩接触的泥岩厚度以及砂泥岩的相对厚度比例对砂泥岩界面附近的砂岩物性影响很大。在泥岩夹砂岩的情况下 ,当砂岩厚度极薄、比例极低时砂岩物性很差 ;当砂岩厚度增大到中—厚层时 ,则从砂岩内部某一点开始向砂泥岩界面 ,物性逐渐降低 ,顶底界面都存在一个约为砂层厚度 1/ 5～ 1/ 4的物性过渡带 ;在上泥下砂或下泥上砂的情况下 ,仅在与厚层泥岩接触一侧的砂岩界面处出现物性过渡带。在砂泥岩近于等厚互层的情况下砂岩界面附近物性仍比内部差 ,且随着砂岩单层厚度减薄、厚度比例降低 ,泥岩比例增高 ,砂岩的物性越来越差。在砂岩夹泥岩的情况下 ,砂泥岩界面附近与砂岩内部物性趋于一致 ,物性过渡带消失。这一现象与泥岩的成岩演化密切相关 ,浅—中等埋藏条件下泥岩排出的为低矿化度、富含有机酸的流体 ,在砂泥岩界面附近溶蚀作用强于内部 ;在深埋条件下 ,从泥岩内排出的 K+ 、Na+ 、Ca2 +、Mg2 +、Fe3+与 Si4 +等物质以沉淀为主 ,砂泥岩界面附近胶结强于内部 ,泥岩的厚度越大 。 展开更多

关键词 泥岩 砂岩储层 埋藏条件 物性 岩组 过渡带 埋深 砂岩厚度 成岩演化 胶结

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叠后地质统计学反演在碳酸盐岩储层预测中的应用:以哈拉哈塘油田新垦区块为例 被引量：14

9

作者 闫玲玲 刘全稳 +1 位作者 张丽娟 祁红林 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期177-184,共8页

以叠后地质统计学反演方法为依托,重点论述了精细地质模型的建立、储层划分及统计学参数分析、地质统计学反演和等效孔隙度协模拟等关键技术。针对碳酸盐岩储层预测的难题进一步研究,系统地优化了反演的相关参数,通过井震精细标定,提高... 以叠后地质统计学反演方法为依托,重点论述了精细地质模型的建立、储层划分及统计学参数分析、地质统计学反演和等效孔隙度协模拟等关键技术。针对碳酸盐岩储层预测的难题进一步研究,系统地优化了反演的相关参数,通过井震精细标定,提高了储层预测的准确性。本次共有35口井参与试验,结合本区地质特征对总孔隙度大于1.8%的储层进行储层厚度和积分厚度定量分析。结果显示,储层及非储层的空间展布特征直观、清楚,与测井解释结果符合程度高,目的层段已钻井储层与叠后地质统计学反演的储层吻合率达80%以上,说明叠后地质统计学反演预测的远离井的储层分布合理,接近实际地质特征。反演结果具有较高的分辨能力,能更好地反映储层的非均质性,这是常规波阻抗反演无法实现的。 展开更多

关键词 哈拉哈塘油田 新垦区块 叠后地质统计学反演 变差函数 储层预测

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带误差补偿的有限差分叠前深度偏移方法 被引量：22

10

作者 程玖兵 王华忠 马在田 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期408-413,共6页

基于波动方程有限差分法深度偏移对介质速度纵横向变化的强适应性，本文介绍了一种优化 系数的单程波方程叠前深度偏移算子。它在有限差分波场延拓计算的基础上，增加了针对算子误差的补偿校正，从而提高了算子的成像精度；同时也可以... 基于波动方程有限差分法深度偏移对介质速度纵横向变化的强适应性，本文介绍了一种优化 系数的单程波方程叠前深度偏移算子。它在有限差分波场延拓计算的基础上，增加了针对算子误差的补偿校正，从而提高了算子的成像精度；同时也可以基本消除差分频散，提高成像 剖面信噪比。该算子具有方程阶数低且能对陡倾角成像的特点，能适应速度场的任意变化。 文中一切计算均在频率域进行，与时间域有限差分算法相比，具有计算效率高、成像方便的 优点。脉冲响应测试和对Marmousi模型进行的叠前深度偏移结果表明，该偏移方法是强横向 变速情况下“三高”(高分辨率、高信噪比和高保真)数据处理的有效手段。 展开更多

关键词 地震数据处理 叠前深度偏移 有限差分 误差补偿 波动方程 速度变化

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大容量气枪主动源波形资料处理(一)：云南宾川 被引量：18

11

作者 栾奕 杨宏峰 王宝善 《中国地震》 北大核心 2016年第2期305-318,共14页

宾川气枪地震信号发射台以水库大容量非调制气枪阵列为震源,可以连续不断地激发重复性极高的地震信号。本文利用其2013年的数据,对地下介质进行了观测。由于水库水位的变化对震源波形及远处台站接收到的地震波形会产生影响,因此,为了区... 宾川气枪地震信号发射台以水库大容量非调制气枪阵列为震源,可以连续不断地激发重复性极高的地震信号。本文利用其2013年的数据,对地下介质进行了观测。由于水库水位的变化对震源波形及远处台站接收到的地震波形会产生影响,因此,为了区分介质变化与震源变化,研究了陆上水库环境下激发气枪震源所产生的地震波形的特征和合适的处理流程。结果表明:1水库水位变化较大时,同一台站记录的地震波形之间的互相关系数过小,不能直接进行叠加处理,需进行震源聚类分析,而震源聚类受水位变化量的控制;2为消除水位的影响,进行了反褶积处理,当震中距小于10km时,对不同水位激发的信号进行叠加再进行反褶积的效果优于直接进行叠加的效果;3通过互相关计算和信噪比分析发现,4个台站的波形变化可能是由地下介质变化引起的。 展开更多

关键词 大容量气枪 相位加权叠加 互相关 反褶积 地下介质变化

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循环工况研究PEMFC单体电池电压的一致性 被引量：6

12

作者 侯永平 张若婧 +1 位作者 张涛 王丹 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期463-466,共4页

基于功率为4.5 k W燃料电池堆的台架动态循环工况试验,研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)堆单体电池电压的一致性。选用熵值法对循环工况中的电流密度进行权重分析,选出开路电压、怠速功率、15%额定功率及额定功率对应的特征电流密度,并对... 基于功率为4.5 k W燃料电池堆的台架动态循环工况试验,研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)堆单体电池电压的一致性。选用熵值法对循环工况中的电流密度进行权重分析,选出开路电压、怠速功率、15%额定功率及额定功率对应的特征电流密度,并对单体电池电压一致性变化规律进行整体分析,验证特征电流密度可替代循环工况中的不同电流密度点,反映单体电池的电压一致性。利用统计学参数变异系数和相对极差来衡量单体电池的电压一致性,发现在大电流密度及长时间运行时,电压一致性明显变差。性能最差时,变异系数为3.1%,相对极差为9.4%。 展开更多

关键词 燃料电池堆 电压一致性 单体电池 变异系数 相对极差

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扩展的横向变速叠前时间偏移技术 被引量：2

13

作者 朱海波 方伍宝 +1 位作者 孔祥宁 李满树 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期153-156,共4页

常规叠前时间偏移仅适用于横向缓变速介质,对于横向变速剧烈的介质,其旅行时计算存在较大误差,远偏移距误差更大。针对这一问题,对常规叠前时间偏移双曲线旅行时计算公式进行了改进,提出了扩展的横向变速叠前时间偏移旅行时计算公式。... 常规叠前时间偏移仅适用于横向缓变速介质,对于横向变速剧烈的介质,其旅行时计算存在较大误差,远偏移距误差更大。针对这一问题,对常规叠前时间偏移双曲线旅行时计算公式进行了改进,提出了扩展的横向变速叠前时间偏移旅行时计算公式。其基本原理是,引入速度函数和加权函数,将偏移距离散化,在每一个偏移距范围内通过加权函数调整均方根速度,由此来修正由横向速度变化引起的旅行时变化,使旅行时的计算精度得以提高,从而加强了时间偏移对速度横向变化的适应能力,改善了偏移成像质量。标准的Marmousi理论模型数据和实际资料的测试结果表明,扩展的横向变速叠前时间偏移能够提高复杂构造的成像精度。 展开更多

关键词 叠前时间偏移 横向变速 均方根速度 加权函数 旅行时计算

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穴盘育苗精密播种装置压电振动台特性分析与试验 被引量：1

14

作者 陈书法 张石平 李耀明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期66-70,共5页

利用压电元件的逆压电效应设计了一种用于精密播种蔬菜、花卉、林木等微小种子的压电振动台,在外加电场的作用下使压电振动驱动系统产生机械微位移,经位移放大机构放大后驱动种子盘振动,使种子盘上的种子产生有利于吸种盘吸种的"沸... 利用压电元件的逆压电效应设计了一种用于精密播种蔬菜、花卉、林木等微小种子的压电振动台,在外加电场的作用下使压电振动驱动系统产生机械微位移,经位移放大机构放大后驱动种子盘振动,使种子盘上的种子产生有利于吸种盘吸种的"沸腾"运动。建立了压电振动台数学模型,研究分析了压电振动台的动、静态特性并进行了试验。试验结果表明:当外加电压为90～110 V时,压电驱动系统具有较强的驱动能力,振幅达1.31 mm,机械系统振动响应频率在13～55 Hz之间,且频宽可调(共振频率为25 Hz);压电振动台具有良好的动态特性和较好的播种性能,满足精密播种的农艺要求。 展开更多

关键词 穴盘育苗 精密播种 压电振动 压电陶瓷叠堆 逆压电效应

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基于运行状态辐射声信号的轴承性能退化监测方法研究 被引量：3

15

作者 陈剑 曹昆明 +3 位作者 张磊 孙太华 程明 阚东 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第8期1009-1015,共7页

文章针对滚动轴承运行辐射声信号,提出一种滚动轴承性能退化预测的方法。轴承辐射声信号通过改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)得到K层有限带宽固有模态函数(band-limited intrinsic mode functions, BL... 文章针对滚动轴承运行辐射声信号,提出一种滚动轴承性能退化预测的方法。轴承辐射声信号通过改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)得到K层有限带宽固有模态函数(band-limited intrinsic mode functions, BLIMFs);对BLIMFs分量的能量进行相对能量熵分析并作为轴承性能退化特征指标,将退化指标构成的时间序列分解成趋势项和残余项,对残余项进行平稳性检验和白噪声检验,对趋势项和非白噪声的残余项分别通过堆栈长短时记忆(stack long short-term memory, SLSTM)神经网络进行预测,使用自适应矩估计(adaptive moment estimation, ADAM)优化器反向优化网络权值、阈值;采用拉伊达法则确定阈值作为预警线,当预测退化曲线超过阈值报警线时实现报警。实验结果表明:SLSTM模型预测与分解趋势项之间的均方误差为4.149 2×10^(-5),均方根误差为0.003 6,相关系数为0.975 3;SLSTM模型预测与未去除残余项的相对能量熵之间的相关系数为0.776 3,模型的拟合程度较高,轴承性能退化评估良好,预测曲线在轴承早期退化阶段时能够予以报警。 展开更多

关键词 辐射声信号 变分模态分解(VMD) 相对能量熵 堆栈长短时记忆(SLSTM)神经网络

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基于反射波动方程的叠前地震反射数据波阻抗相对变化成像研究 被引量：4

16

作者 陈生昌 周华敏 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期651-657,共7页

波阻抗是地震数据岩性处理解释中的重要参数。提出了一种基于反射波动方程的叠前地震反射数据深度域波阻抗相对变化成像方法。从变密度的声波方程出发,首先利用高频近似,推导出基于波阻抗相对变化的一次反射波场的线性传播方程,然后基... 波阻抗是地震数据岩性处理解释中的重要参数。提出了一种基于反射波动方程的叠前地震反射数据深度域波阻抗相对变化成像方法。从变密度的声波方程出发,首先利用高频近似,推导出基于波阻抗相对变化的一次反射波场的线性传播方程,然后基于该传播方程,利用线性反演理论推导出获得深度域波阻抗相对变化近似估计的成像公式。受反射地震数据频带范围的限制和波形线性反演问题近似求解成像方法的限制,该波阻抗相对变化成像方法所获得的成像结果的保真性和分辨率会存在不足,但其计算量与逆时偏移的计算量基本相当。合成数据的模型试验结果验证了波阻抗相对变化成像方法的有效性。 展开更多

关键词 叠前地震反射数据 高频近似 反射波动方程 线性反演 波阻抗相对变化 成像

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基于横纵向集成学习的短期负荷预测方法 被引量：1

17

作者 徐耀松 叶雨洁 +2 位作者 王雨虹 屠乃威 王丹丹 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第3期504-512,共9页

为进一步提高预测的准确度和普适能力,并降低组成算法的复杂度,对负荷的固有特性进行横纵向二维化分析,结合误差分布的特点,提出基于横纵向剖析负荷特性的集成预测方法。初级模型采用互信息提取横向特征,通过长短期记忆网络(LSTM)感知... 为进一步提高预测的准确度和普适能力,并降低组成算法的复杂度,对负荷的固有特性进行横纵向二维化分析,结合误差分布的特点,提出基于横纵向剖析负荷特性的集成预测方法。初级模型采用互信息提取横向特征,通过长短期记忆网络(LSTM)感知负荷波动;采用变分模态分解(VMD)提取纵向特征,通过Elman神经网络预知负荷趋势;然后基于改进的Stacking融合构建横纵向集成学习模型。最后,采用中国东部某地区的负荷数据验证模型的有效性,算例表明改进的Stacking充分融合了横纵向模型的优势并具备强大的学习小样本能力,横纵向集成预测方法有效提高了模型的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 横纵向负荷特性 长短期记忆网络 变分模态分解 ELMAN神经网络 改进stacking集成模型

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基于数据均衡的增进式深度自动图像标注 被引量：7

18

作者 周铭柯 柯逍 杜明智 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1862-1880,共19页

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-enco... 自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-encoder,简称SAE)的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路:对于标注模型,提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器(B-SAE),较好地改善了中低频标签的标注效果.并在该模型的基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法(RB-SAE),提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强的处理不平衡数据的能力;对于标注过程,以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性以决定不同的标注过程,局部语义传播算法(SP)标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架(ADA),保证了标注过程具有较强的应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在3个公共数据集上进行实验验证,结果表明,该方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高. 展开更多

关键词 SAE(stacked auto-encoder) 深度学习 数据均衡 图像标注 语义传播

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基于变分模态分解和模糊熵分频的Stacking集成学习短期风功率预测

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作者 郭人维 朱天龙 +3 位作者 李鹏 冷致远 李霄 陈璐 《科学技术与工程》 2025年第24期10263-10272,共10页

风电出力具有较强的随机性、波动性和间歇性,为保障新型电力系统下大电网的安全稳定运行,亟需高精度的短期风功率预测。充分利用风功率数据的时序特征,提出一种基于皮尔逊相关系数、变分模态分解和模糊熵的Stacking集成学习短期风功率... 风电出力具有较强的随机性、波动性和间歇性,为保障新型电力系统下大电网的安全稳定运行,亟需高精度的短期风功率预测。充分利用风功率数据的时序特征,提出一种基于皮尔逊相关系数、变分模态分解和模糊熵的Stacking集成学习短期风功率预测方法。首先采用皮尔逊相关系数辨识主要气象变量;再使用变分模态分解将原始风功率序列分解成不同频率的子序列,运用模糊熵算法将各子序列划分为高低频子序列,分别建立适用于高低频率序列的Stacking集成学习短期风功率预测模型;最后经聚合重构获得最终预测结果。实际算例表明:与传统“分解-预测-分频-重构”模型对比,所提方法的平均绝对误差降低了6.0%~27.5%,显著提升了短期风功率预测的准确性。 展开更多

关键词 风功率预测 变分模态分解 模糊熵 stacking集成学习

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基于VMD-DBO-Stacking集成学习的盾构掘进速度预测模型

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作者 邓子昂 张玉贤 张继勋 《水电能源科学》 2025年第9期101-105,共5页

针对现有盾构掘进速度预测方法存在的模型算法单一、精度不高和泛化性较差等问题,为了提高盾构掘进速度预测精度,建立一种基于变分模态分解(VMD)、蜣螂优化算法(DBO)和Stacking(VMD-DBO-Stacking)集成学习的盾构掘进速度预测模型。首先... 针对现有盾构掘进速度预测方法存在的模型算法单一、精度不高和泛化性较差等问题,为了提高盾构掘进速度预测精度,建立一种基于变分模态分解(VMD)、蜣螂优化算法(DBO)和Stacking(VMD-DBO-Stacking)集成学习的盾构掘进速度预测模型。首先,为了得到更有效的数据,采用VMD对原始数据进行分解重构得到去噪后的施工参数数据用于后续模型预测;其次,基于集成学习策略,选取支持向量回归(SVR)模型、随机森林(RF)模型、极端梯度提升(XGBoost)模型作为基学习器,高斯过程回归(GPR)模型作为元学习器,从而构建预测精度更高、泛化性更强的Stacking集成学习预测模型;然后,为了进一步提高预测精度,采用DBO对集成学习模型进行超参数优化;最后,将此预测模型用于河南某引水隧洞工程盾构施工中并与其他预测模型进行对比。结果表明,与其他单一模型(SVR、RF、XGBoost)相比,所建模型具有更高的预测精度,平均精度分别提升7.76%、6.70%、4.97%,为盾构掘进速度预测提供一种新思路。 展开更多

关键词 盾构 掘进速度 变分模态分解 蜣螂优化算法 stacking集成学习

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