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基于低影响理念下的高校校园景观设计研究 被引量:1
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作者 邢洪涛 吴小青 武永峰 《江苏建筑职业技术学院学报》 2017年第3期32-35,共4页
为了更好地维护城市复杂的生态系统,进行生态文明建设,保持区域适当的水域和湿地面积与陆地总面积比例关系,对低影响开发中的水生态文明建设提出了水资源可持续性的追求、安全理念的追求、生态工程技术和艺术的追求.基于上述追求,分析... 为了更好地维护城市复杂的生态系统,进行生态文明建设,保持区域适当的水域和湿地面积与陆地总面积比例关系,对低影响开发中的水生态文明建设提出了水资源可持续性的追求、安全理念的追求、生态工程技术和艺术的追求.基于上述追求,分析低影响理念对高校校园景观营造原则与设计方法.以江苏建筑职业技术学院共享型实训基地景观设计为例,运用低影响开发理念,实现雨水收集、净水、蓄水和雨水生态利用,创造具有整体性、生态性、多样性的高校校园可持续景观. 展开更多
关键词 低影响 高校校园 景观设计 生态文明 节能环保
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基于STL与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法 被引量:13
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作者 王本涛 白杨 +1 位作者 邢红涛 徐岩 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第9期17-23,31,共8页
随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量... 随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量。其次,提出MMoE-LSTM-Attention网络来挖掘同一区域内不同光伏电站剩余分量与趋势分量之间的相关性,进行剩余分量与趋势分量的预测。最后,将分量进行汇总,得到光伏电站超短期功率预测结果。相较于传统基于硬共享机制的多任务学习模型,MMoE模型能够自动调整任务目标和任务间关系的参数权重。注意力机制能够进一步优化子任务的特征提取能力。在DKASC数据集上进行了算例实测,分别验证了季节性分解、MMoE多任务学习模型及注意力机制在区域多光伏电站功率预测问题上的有效性。 展开更多
关键词 区域光伏功率预测 MMoE多任务学习 注意力机制 季节性分解
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基于EEMD多维特征的旋转机械故障识别方法研究 被引量:10
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作者 王博磊 曹伟 +2 位作者 邢红涛 常军燕 巩振泉 《机床与液压》 北大核心 2021年第21期201-204,共4页
为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法。利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量... 为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法。利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量,计算原始信号频率带能量比和IMF分量能量比;将IMF分量能量比、奇异值特征向量、频率带能量比组合为故障特征向量,作为神经网络的输入,对转子的工作状态进行诊断识别。结果表明:多维特征向量的识别效果优于EEMD能量特征,能更充分反映出转子的故障特征。 展开更多
关键词 集合经验模态分解(EEMD) 多维特征向量 旋转机械 奇异值分解 能量比特征 故障诊断
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基于CNN-LSTM混合神经网络模型的NO_(x)排放预测 被引量:37
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作者 邢红涛 郭江龙 +2 位作者 刘书安 阎彬 杨一盈 《电子测量技术》 北大核心 2022年第2期98-103,共6页
为了充分挖掘电站锅炉NO_(x)排放数据中时序性特征联系,提高NO_(x)排放预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的NO_(x)排放预测方法。以某300 MW电站锅炉历史数据为样本,采用K-means聚类方法对NO_(x)排放训练... 为了充分挖掘电站锅炉NO_(x)排放数据中时序性特征联系,提高NO_(x)排放预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的NO_(x)排放预测方法。以某300 MW电站锅炉历史数据为样本,采用K-means聚类方法对NO_(x)排放训练样本集进行分组,再基于CNN网络的卷积层和池化层提取NO_(x)排放变量的高维映射关系,构造高维时序特征向量,将抽象化的特征集输入到LSTM网络,通过训练LSTM网络参数建立基于CNN-LSTM的NO_(x)排放预测模型。通过某电站锅炉实际数据验证,所提预测模型对训练和测试样本的平均相对百分比误差分别为1.76%和3.85%,远低于其他模型。结果表明所提模型在预测精度和泛化能力方面具有显著优势。 展开更多
关键词 NO_(x)排放 卷积神经网络 长短期记忆网络 NO_(x)排放聚类 混合神经网络
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基于变量选择和XGBoost组合模型的NOx排放预测 被引量:7
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作者 邢红涛 郭江龙 +3 位作者 张颖 刘书安 刘波 常志伟 《自动化与仪器仪表》 2021年第7期21-25,共5页
NOx排放是燃煤锅炉的主要污染物,精准地预测NOx排放对电站锅炉燃烧优化具有重要意义。以某电厂330 MW燃煤锅炉变负荷工况数据为研究对象,提出一种基于变量选择和XGBoost组合模型的NOx排放预测方法。首先,针对复杂多样的热工变量,基于偏... NOx排放是燃煤锅炉的主要污染物,精准地预测NOx排放对电站锅炉燃烧优化具有重要意义。以某电厂330 MW燃煤锅炉变负荷工况数据为研究对象,提出一种基于变量选择和XGBoost组合模型的NOx排放预测方法。首先,针对复杂多样的热工变量,基于偏最小二乘(PLS)进行变量选择。然后,基于XGBoost建立NOx排放组合预测模型,组合模型通过线性模型融合基于NOx排放历史序列和变量特征的单预测模型建立。最后,通过变负荷工况数据证所提方法预测能力和泛化能力,并与其他方法对比。试验表明,所提XGBoost组合模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,对燃煤机组实际运行具有指导意义。 展开更多
关键词 XGBoost 偏最小二乘 变量选择 组合模型 NOx排放预测
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Landscape Design of Colleges and Universities Based on Low Impact Concept: A Case Study of the Shared Training Base from Jiangsu Vocational Institute of Architectural Technology 被引量:1
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作者 xing hongtao 《Journal of Landscape Research》 2018年第4期21-24,共4页
In recent years, the acceleration of urbanization process results in frequent watedoggingj the decline of groundwater level and frequent urban infiasttucture construction pfoblem. In order to better safeguard compl... In recent years, the acceleration of urbanization process results in frequent watedoggingj the decline of groundwater level and frequent urban infiasttucture construction pfoblem. In order to better safeguard complex ecological system and ecological civilization construction in tiie city, and solve the appropriate ratio of water and wetland area to total land area, for water ecological civilization construction in low impact development, the pursuit of water resources sustainability, the pursuit of safety concept, the pursuit of ecological engineeting technology and the pursuit of art are proposed. Based on these pursuits, the principles and design methods of campus landscape creation in colleges and univefsities under the concept of elow impact^ is analyzed. Taking the landscape design, of the shated training base from Jiangsu Vocational Institute of Architectural Technology as an example, how to use the concept of clow impacf? development in actual cases is analyze4 to achieve rainwater collection, water purification, water storage and rainwater ecological utilization, and create a holistic, ecological and diverse sustainable landscape in colleges and universities. 展开更多
关键词 Low impact Colleges and universities Landscape design Ecology Eneigy saving
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