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The Jacobi elliptic function-like exact solutions to two kinds of KdV equations with variable coefficients and KdV equation with forcible term 被引量:10
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作者 套格图桑 斯仁到尔吉 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第12期2809-2818,共10页
By use of an auxiliary equation and through a function transformation, the Jacobi elliptic function wave-like solutions, the degenerated soliton-like solutions and the triangle function wave solutions to two kinds of ... By use of an auxiliary equation and through a function transformation, the Jacobi elliptic function wave-like solutions, the degenerated soliton-like solutions and the triangle function wave solutions to two kinds of Korteweg de Vries (KdV) equations with variable coefficients and a KdV equation with a forcible term are constructed with the help of symbolic computation system Mathematica, where the new solutions are also constructed. 展开更多
关键词 auxiliary equation KdV equation with variable coefficients KdV equation with a forcible term Jacobi elliptic function-like exact solutions
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A Higher Order BEM for Wave-Current Action on Structures—Direct Computation of Free-Term Coefficient and CPV Integrals 被引量:9
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作者 滕斌 勾莹 宁德志 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2006年第3期395-410,共16页
A higher order boundary dement method (HOBEM) is implemented for wave-current action on structures. The freeterm coefficient and Cauchy principal value ( GPV) integrals are computed by direct methods. Numerical ex... A higher order boundary dement method (HOBEM) is implemented for wave-current action on structures. The freeterm coefficient and Cauchy principal value ( GPV) integrals are computed by direct methods. Numerical experiments are carried out to validate the computation of free-term coefficient and GPV integrals. The results show that the computation precision of free-term coefficient is very high for various bodies, even with edges and corners, and the convergence speed is fast for CPV integrals for different meshes. The comparison of the second order mean drift force due to wave-current action on a uniform cylinder is made with an analytic solution. It is found that good agreement exists between the present calculation and the analytic solutions. Finally, the numerical code is applied for computing wave-current action on Snorrc TLP. 展开更多
关键词 wave-current action boundary dement method singular imegral free-term coefficient
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Approximation of Derivative for a Singularly Perturbed Second-Order ODE of Robin Type with Discontinuous Convection Coefficient and Source Term
3
作者 R.Mythili Priyadharshini N.Ramanujam 《Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications)》 SCIE 2009年第1期100-118,共19页
In this paper, a singularly perturbed Robin type boundary value problem for second-order ordinary differential equation with discontinuous convection coefficient and source term is considered. A robust-layer-resolving... In this paper, a singularly perturbed Robin type boundary value problem for second-order ordinary differential equation with discontinuous convection coefficient and source term is considered. A robust-layer-resolving numerical method is proposed. An e-uniform global error estimate for the numerical solution and also to the numerical derivative are established. Numerical results are presented, which are in agreement with the theoretical predictions. 展开更多
关键词 Singular perturbation problem piecewise uniform mesh discrete derivative discontinuous convection coefficient Robin boundary conditions discontinuous source term.
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The Series of Reciprocals of Non-central Binomial Coefficients 被引量:5
4
作者 Laiping Zhang Wanhui Ji 《American Journal of Computational Mathematics》 2013年第3期31-37,共7页
Utilizing Gamma-Beta function, we can build one series involving reciprocal of non-central binomial coefficients, then We can structure several new series of reciprocals of non-central binomial coefficients by item sp... Utilizing Gamma-Beta function, we can build one series involving reciprocal of non-central binomial coefficients, then We can structure several new series of reciprocals of non-central binomial coefficients by item splitting, these new created denominator of series contain 1 to 4 odd factors of binomial coefficients. As the result of splitting items, some identities of series of numbers values of reciprocals of binomial coefficients are given. The method of splitting terms offered in this paper is a new combinatorial analysis way and elementary method to create new series. 展开更多
关键词 BINOMIAL coefficients Split terms Reciprocals SERIES Non-central Closed Form
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具黏弹性项的四阶变系数波方程解的衰减估计
5
作者 张帅 高云柱 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期221-226,共6页
考虑一类具有对数源项和黏弹性项的变系数波方程的初边值问题.首先,讨论非均匀介质中对数源项与黏弹性项对该问题解的长时间动力学行为的影响.其次,通过构造一类特殊乘子并结合对数型Sobolev不等式,证明当初始能量满足0<E(0)<d(d... 考虑一类具有对数源项和黏弹性项的变系数波方程的初边值问题.首先,讨论非均匀介质中对数源项与黏弹性项对该问题解的长时间动力学行为的影响.其次,通过构造一类特殊乘子并结合对数型Sobolev不等式,证明当初始能量满足0<E(0)<d(d为阱深)时,系统能量泛函具有指数衰减性. 展开更多
关键词 波方程 对数源项 黏弹性项 变系数
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一种利用属性相关性的时序预测模型
6
作者 刘加多 郭景峰 陈晓 《燕山大学学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对现有研究通常忽视时序数据集属性之间的相关性导致模型在长时间序列预测中精度较差的问题,提出一种利用属性相关性的时序预测方法。首先设计时序数据集属性分组策略,对原始数据集的各个属性进行划分;其次利用融合变异系数的ProbSpar... 针对现有研究通常忽视时序数据集属性之间的相关性导致模型在长时间序列预测中精度较差的问题,提出一种利用属性相关性的时序预测方法。首先设计时序数据集属性分组策略,对原始数据集的各个属性进行划分;其次利用融合变异系数的ProbSparseCV自注意力机制提取划分后的数据集中时序数据的特征,并使用编码器-解码器的结构构建预测模型:最后,通过多组实验验证所提方法的有效性和优越性,通过消融实验分析所提方法对精度提升的贡献程度,实现长时间序列预测精度的提升。 展开更多
关键词 属性相关性 变异系数 自注意力机制 长时间序列预测
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气候变化下1960-2020年长江源区水文气象要素变化趋势
7
作者 沈龙 吴南 +4 位作者 罗煜宁 王宇昊 孙建文 王一帆 张珂 《水资源保护》 北大核心 2026年第1期22-29,69,共9页
基于1960—2020年长江源区水文气象要素数据,采用Pettitt非参数检验、一元线性回归等方法,系统分析了径流深、降水量、气温、潜在蒸散发及积雪特征等要素的突变特征及月尺度变化。结果表明:1960—2020年长江源区多年平均径流深为90 mm,2... 基于1960—2020年长江源区水文气象要素数据,采用Pettitt非参数检验、一元线性回归等方法,系统分析了径流深、降水量、气温、潜在蒸散发及积雪特征等要素的突变特征及月尺度变化。结果表明:1960—2020年长江源区多年平均径流深为90 mm,2004年后由下降趋势转为回升;年降水量于1997年出现突变,突变前以0.54 mm/a的速率增加,突变后略有下降;多年平均气温为-4.5℃,自1997年起增温速率加快至0.05℃/a,显著高于此前的0.02℃/a;潜在蒸散发整体增加,突变后增幅达到6%;多年平均积雪深度为1.7 cm,呈下降趋势,速率为0.1 cm/a;月尺度上,径流深和降水量均表现出明显季节性波动,夏季贡献占全年的60%以上;冬季气温升幅最大,呈现典型“冷季放大效应”;干燥指数多年平均值为1.8,呈下降趋势,反映区域气候向湿润化转变;径流系数多年平均值为0.2,2004年前下降,之后出现回升,反映积雪融水及地下水补给等因素增加了水文过程复杂性。 展开更多
关键词 水文气象要素 突变年份 长期趋势 干燥指数 径流系数 长江源区
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全要素视域下中国城市碳汇效率的时空格局及趋势预测
8
作者 陈明华 李亚婷 +1 位作者 耿树伟 谢琳霄 《中国土地科学》 北大核心 2026年第3期79-90,共12页
研究目的:测度并探索城市碳汇效率的时空分异及长期转移趋势,以期为提升区域生态—经济系统韧性提供重要参考。研究方法:基于DEA-EBM模型对2010—2021年中国城市碳汇效率进行测算,并采用Dagum基尼系数、空间Kernel密度估计与地理探测器... 研究目的:测度并探索城市碳汇效率的时空分异及长期转移趋势,以期为提升区域生态—经济系统韧性提供重要参考。研究方法:基于DEA-EBM模型对2010—2021年中国城市碳汇效率进行测算,并采用Dagum基尼系数、空间Kernel密度估计与地理探测器等方法分析其空间异质性、长期转移趋势及驱动机制。研究结果:(1)全国及四大地区的城市碳汇效率显著提升,呈现“西高东低”的分布格局。(2)中国城市碳汇效率的空间异质性较为明显,区域间空间差异是主要来源;除中部外,其他地区的城市碳汇效率差异均呈缩小趋势。(3)全国整体及中、西、东北三大地区均面临“低效跃迁”与“高效退化”,而东部地区则相反。考虑空间因素时,整体城市碳汇效率正向溢出效应明显,但东部地区则存在“以邻为壑”的负向效应。(4)科技创新是影响全国整体及东、西部地区城市碳汇效率时空演变的主导因素,而与西部或东北部地区相关联的区域间城市碳汇效率时空演进则主要受人口密度和禀赋结构驱动。研究结论:全要素视角下中国城市碳汇效率存在区域发展异质性,需进一步构建差异化治理体系并创新区域协同发展路径,深化治理合作与空间溢出效应引导,系统构建优势互补的协同新机制。 展开更多
关键词 城市碳汇效率 碳中和 Dagum基尼系数 空间Kernel密度 长期转移趋势
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基于多特征选择方法的BiLSTM-GRU融合模型在典型新污染物预测中的模拟对比
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作者 王鑫瑜 姜德坤 +3 位作者 林荣 林绍霞 刘宝震 王永磊 《净水技术》 2026年第3期25-37,64,共14页
【目的】针对给水处理中磺胺类抗生素[磺胺甲恶唑(SMZ)、磺胺氯哒嗪(SCP)]与嗅味物质[2-甲基异茨醇(2-MIB)、土臭素(GSM)]等典型新污染物浓度低、时序波动大,且与工艺参数存在复杂非线性时滞关联导致精准预测难的问题,本文旨在解决传统... 【目的】针对给水处理中磺胺类抗生素[磺胺甲恶唑(SMZ)、磺胺氯哒嗪(SCP)]与嗅味物质[2-甲基异茨醇(2-MIB)、土臭素(GSM)]等典型新污染物浓度低、时序波动大,且与工艺参数存在复杂非线性时滞关联导致精准预测难的问题,本文旨在解决传统特征选择方法无法有效捕捉此类动态关联、预测模型性能受限的痛点,为保障饮用水安全提供精准预测技术支撑,同时为高级氧化工艺动态调控提供靶向依据。【方法】本文以山东大学某中试基地高级氧化系统1200余组监测数据为基础,构建双向长短期记忆网络-循环门单元(BiLSTM-GRU)融合模型。BiLSTM通过双向时序建模捕捉参数间长期依赖关系,GRU以简化门控结构提升计算效率并强化短期波动捕捉能力,二者融合实现“长时关联挖掘-短时特征细化”的互补优势。系统对比全特征输入、皮尔逊(Pearson)相关系数法(线性特征筛选)、格兰杰因果检验法(时序因果挖掘)3种特征选择策略的预测效果。通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))及95%置信/预测区间等指标综合评价。【结果】格兰杰因果检验法筛选的12项特征能最大程度保留关键关联信息,使模型预测精度相对较高,2-MIB、GSM、SMZ、SCP的R^(2)值分别达0.941、0.935、0.893、0.916,较全特征输入相对提升7.54%、8.22%、13.18%、11.98%,MAE较全特征输入分别降低7.0%、8.4%、13.2%、14.0%,RMSE分别降低25.8%、5.8%、0、26.5%,且置信区间与预测区间最窄,泛化能力相对更强。【结论】Pearson相关系数法因其仅能捕捉线性关联,预测性能次之;全特征输入受冗余信息干扰,表现最差。本文明确了新污染物预测的最优特征选择策略,为高级氧化工艺动态调控提供精准靶点,也为低浓度复杂污染物的时序预测提供了技术参考。 展开更多
关键词 新污染物 双向长短期记忆网络-循环门单元(BiLSTM-GRU)融合模型 特征选择 Pearson相关系数 格兰杰因果检验
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The quantum thermodynamic functions of plasma in terms of the Green’s function
10
作者 Nagat A. Hussein Abdel Nasser A. Osman +1 位作者 Dalia A. Eisa Ragaa A. Abbas 《Natural Science》 2014年第2期71-80,共10页
The objective of this paper is to calculate the third virial coefficient in Hartree approximation, Hartree-Fock approximation and the MontrollWard contribution of plasma byusing the Green’s function technique in term... The objective of this paper is to calculate the third virial coefficient in Hartree approximation, Hartree-Fock approximation and the MontrollWard contribution of plasma byusing the Green’s function technique in terms of the interaction parameter , and used the result to calculate the quantum thermodynamic functions for one and two component plasma in the case of , where is the thermal De Broglie wave-length. We compared our results with others. 展开更多
关键词 The EXCESS Free Energy The Two Component PLASMA The Third VIRIAL coefficient The HARTREE term The HARTREE-FOCK Approximation
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基于双向长短时记忆网络和自注意力机制的心音分类 被引量:3
11
作者 卢官明 李齐健 +4 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 魏金生 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期456-468,共13页
心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进... 心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进行分帧处理,提取每帧心音信号的梅尔频率倒谱系数(Mel⁃frequency cepstral coefficients,MFCC)特征;将MFCC特征序列输入Bi⁃LSTM网络,利用Bi⁃LSTM网络提取心音信号的时域上下文特征;通过自注意力机制动态调整Bi⁃LSTM网络各时间步输出特征的权重,得到有利于分类的更具鉴别性的心音特征;通过Softmax分类器实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016心音数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,得到0.9425的灵敏度、0.9437的特异度、0.8367的精度、0.8865的F1得分和0.9434的准确率,优于对比的典型算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,具有潜在的临床应用前景。 展开更多
关键词 心音分类 梅尔频率倒谱系数 双向长短时记忆网络 自注意力机制
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基于MIC-PCA-LSTM模型的垃圾焚烧炉NO_(x)排放浓度预测 被引量:2
12
作者 姚顺春 李龙千 +5 位作者 刘文 李峥辉 周安鹂 李文静 陈姜宏 卢志民 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期1-10,共10页
垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题... 垃圾焚烧过程选择性催化还原(SCR)脱硝系统出口NO_(x)排放浓度的准确预测对提高数据质量和喷氨控制水平具有重要意义。垃圾焚烧过程存在显著的非线性、多变量耦合和时间序列特性,给NO_(x)排放浓度的精准预测带来了巨大挑战。针对此问题,该文将最大信息系数(MIC)、主成分分析(PCA)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合,提出了一种SCR脱硝系统出口NO_(x)排放浓度预测模型。首先,采用MIC方法计算各变量间的最大归一化互信息值,选择和NO_(x)排放浓度相关性较大的特征变量,再结合最大冗余原则剔除冗余变量。随后,基于PCA方法获得各主成分方差的累计贡献率,提取主成分特征,得到最优输入特征变量集。最后,利用LSTM神经网络建立SCR出口NO_(x)排放浓度预测模型。结果表明,相比反向传播神经网络模型和支持向量机模型,该文提出的模型具有最优的预测精度和泛化能力,其测试集平均绝对百分比误差为6.33%,均方根误差为4.71 mg/m^(3),决定系数为0.90。研究结果为实现垃圾焚烧过程SCR脱硝系统的喷氨智能控制提供了理论基础。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 选择性催化还原 排放浓度预测 最大信息系数 主成分分析 长短期记忆神经网络
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基于交集相似日及MSGWO-LSTM模型的短期光伏发电功率预测
13
作者 王辉 董宇成 +2 位作者 李欣 夏玉琦 周子澜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第24期151-158,共8页
针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K... 针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K-means++算法进行相似天气日的聚类,并通过模糊C均值(FCM)聚类对初聚类样本进行边缘样本修正。为了提高灰狼优化算法的性能,引入Tent混沌映射、差分进化策略和动态权重策略,优化LSTM模型以实现预测精度最优。最后,以两个实际光伏电站数据源进行测试,仿真结果表明,所提组合模型在不同天气条件下的预测精度优于其他对比模型。 展开更多
关键词 短期光伏发电功率预测 相似日聚类 多策略灰狼优化算法 长短期记忆神经网络 最大信息系数 K-means++算法 模糊C均值聚类
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基于奇异谱分析和双向LSTM的多元负荷同时预测
14
作者 刘永福 张天颖 +1 位作者 霍殿阳 张立梅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8099-8107,共9页
开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合... 开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合特征提取,以识别多元负荷数据中的内在关联和依赖关系;其次,使用奇异谱分析进行特征提取,以便更全面地捕捉多元负荷数据的动态特性,降低预测难度。最后,针对所提模型引入多任务学习,利用多个负荷预测任务之间的共享信息,相互辅助进行预测,提升预测精度。实验分别通过多区域多元负荷和柔性负荷及风光发电数据进行仿真分析,结果表明,在多区域中电、热、冷负荷预测平均绝对百分比误差平均提高0.41%,均方根误差平均提高0.02 MW。 展开更多
关键词 多元负荷同时预测 奇异谱分析 双向长短期记忆网络 多任务学习模型 皮尔逊相关系数
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基于VMD-TCN的短期负荷预测方法研究 被引量:1
15
作者 王树东 李润清 曹万水 《计算机与数字工程》 2025年第1期96-102,共7页
为了提高模型的预测准确率,论文采用了一种基于最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),麻雀算法(SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),并结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network)和时... 为了提高模型的预测准确率,论文采用了一种基于最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),麻雀算法(SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),并结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network)和时间模式注意力机制(Temporal Pattern Attention)的预测模型。首先针对原始负荷信号的波动性和非平稳性,利用麻雀算法优化的VMD将原始负荷序列分解为不同的模态分量,并通过样本熵重构来降低神经网络的预测难度。考虑到天气、电价等影响因素,采用MIC对与当前时刻负荷信号关联性强的外部特征进行筛选,实现特征的选优与降维。其次将分解的模态分量分别与MIC筛选后的外部特征构成训练集。最后,构建基于时间模式注意力机制的时间卷积网络TPA-TCN模型进行预测。实际算例表明,所提预测模型能够有效提高预测准确性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 时间卷积网络 变分模态分解 最大互信息系数 样本熵 时间模式注意力机制 麻雀算法
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基于改进CEEMD算法与优化LSTM的光伏功率预测 被引量:1
16
作者 许爱华 贾皓天 +1 位作者 王智煜 袁文俊 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期451-460,共10页
为了更好地利用太阳能,准确预测光伏发电功率,提高光伏功率预测的精度,提出了一种基于因素相关互补集合经验模态分解算法(CEEMD:Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)与优化长短期记忆网络(LSTM:Long Short-Term Memor... 为了更好地利用太阳能,准确预测光伏发电功率,提高光伏功率预测的精度,提出了一种基于因素相关互补集合经验模态分解算法(CEEMD:Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)与优化长短期记忆网络(LSTM:Long Short-Term Memory network)结合的光伏功率预测方法。首先,使用CEEMD算法分解光伏功率时序,建立分解功率分量与环境因素的Pearson相关系数矩阵,每个分解功率分量选取3个关键因素作为后续预测的输入;其次,利用改进麻雀群搜索算法(ISSA:Improved Sparrow Search Algorithm)优化LSTM网络,建立ISSA-LSTM算法各光伏功率分量预测模型;然后,将各个分解模态的预测结果叠加重构;最后,结合南方某地光伏电站发电功率实测数据对所提方法进行验证,结果验证了所提方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 CEEMD算法 Pearson相关矩阵 ISSA-LSTM算法
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基于优化LSTM超参数的短期空调负荷预测模型
17
作者 李红莲 黄峥 +1 位作者 司轶芳 安潇文 《暖通空调》 2025年第8期94-100,151,共8页
提出了一种基于反向学习(OBL)策略改进的信息获取优化算法(IIAO)来优化长短期记忆(LSTM)网络的混合预测算法。首先采用Spearman(斯皮尔曼)相关系数法筛选出与空调负荷高度相关的特征,同时利用IIAO算法对LSTM模型的学习率和L2正则化系数... 提出了一种基于反向学习(OBL)策略改进的信息获取优化算法(IIAO)来优化长短期记忆(LSTM)网络的混合预测算法。首先采用Spearman(斯皮尔曼)相关系数法筛选出与空调负荷高度相关的特征,同时利用IIAO算法对LSTM模型的学习率和L2正则化系数等超参数进行优化,得到最优超参数组合,构建了IIAO-LSTM空调负荷预测模型,最后将该模型应用于西安市某高校实验室的空调负荷预测中,并与其他预测模型进行了对比。实验结果表明,IIAO-LSTM模型预测空调负荷的平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE分别为1.05%和3.71 kW,模型运行时间为23.33 s,具有更高的预测精度和更短的运行时间,泛化能力较强,适用于具有强时序性特征的空调负荷预测。 展开更多
关键词 空调负荷 预测模型 长短期记忆(LSTM)网络 超参数 反向学习(OBL) 改进的信息获取优化算法(IIAO) Spearman相关系数法
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融合注意力机制的CNN-LSTM模型预测蒸发皿蒸发量 被引量:5
18
作者 李少恒 严新军 +2 位作者 韩克武 王旭 杨怡民 《人民长江》 北大核心 2025年第2期75-81,共7页
蒸发量数据对于水循环机制理解、水资源规划和农业灌溉管理等领域至关重要。基于新疆吐鲁番地区1973~2022年的逐日气象数据,按各气象因素重要性进行分组,以卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型为基础模型,融入注意力机制(A... 蒸发量数据对于水循环机制理解、水资源规划和农业灌溉管理等领域至关重要。基于新疆吐鲁番地区1973~2022年的逐日气象数据,按各气象因素重要性进行分组,以卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型为基础模型,融入注意力机制(Attention)以增强模型对关键气象因素的识别和处理能力,构建了一种CNN-LSTM-Attention组合模型来预测蒸发皿蒸发量。将该组合模型与单一模型CNN、LSTM进行对比分析,并采用吐鲁番地区气象站蒸发皿观测数据验证模型的预测精度。研究表明:无论是单一模型还是组合模型,预测精度随输入气象因素增多而提升;组合模型在预测蒸发量方面显著优于传统单一模型,决定系数达到了0.96,相较于传统单一模型CNN、LSTM分别提高了5.4%和6.4%。研究成果可为水资源管理提供数据驱动解决方案。 展开更多
关键词 蒸发皿蒸发量 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 注意力机制 斯皮尔曼相关系数
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基于变分非线性调频模态分解及TCN-TPA-LSTM的短期电力负荷组合预测模型 被引量:1
19
作者 王博宇 文中 +3 位作者 周翔 赵迪 闫文文 覃治银 《现代电力》 北大核心 2025年第5期891-900,共10页
随着新型电力系统的发展,电力负荷“双高双峰”特性愈发明显,可靠准确的负荷预测对电力系统运行规划至关重要。为更精准地预测电力负荷,提出基于MICVNCMD-TCN-TPA-LSTM的短期电力负荷组合预测模型。采用最大信息系数(maximal informatio... 随着新型电力系统的发展,电力负荷“双高双峰”特性愈发明显,可靠准确的负荷预测对电力系统运行规划至关重要。为更精准地预测电力负荷,提出基于MICVNCMD-TCN-TPA-LSTM的短期电力负荷组合预测模型。采用最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)理论对负荷与气象信息进行非线性耦合分析,选取关键信息。引入变分非线性调频模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition, VNCMD)处理非线性非平稳负荷数据,将其分解为相应分量。在此基础上,构建TCN-TPALSTM组合预测模型,根据各分量预测评价指标选取对应的预测模型,重组得到总体预测结果。基于某地实际电力负荷数据集的对比实验表明,所提预测方法相较于其他模型具有显著的性能优势,其预测精度和泛化能力均优于对比基准,充分验证了所提方法的有效性和技术优越性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 最大信息系数 变分非线性调频模态分解 时间卷积网络 时序模式注意力机制 长短期记忆网络
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基于长短期记忆神经网络的工厂冷水机组短期功率预测 被引量:2
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作者 王宜卿 叶明树 +2 位作者 任义成 陈焕新 程亨达 《制冷技术》 2025年第1期55-60,共6页
提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型,实现对某法拉电子厂房空调冷水机组功率的短期预测,并通过与多元线性回归模型进行对比验证其准确性。为了进一步提升模型的预测性能,对网络结构进行了优化以获得最优的预测模型。结果表明... 提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型,实现对某法拉电子厂房空调冷水机组功率的短期预测,并通过与多元线性回归模型进行对比验证其准确性。为了进一步提升模型的预测性能,对网络结构进行了优化以获得最优的预测模型。结果表明:当LSTM模型隐藏层数为2,隐藏层神经元数为120时,模型预测精度最高,其均方根误差(RMSE)为5.644,决定系数(R^(2))为0.921,说明LSTM模型能够较好完成对冷水机组功率的预测。 展开更多
关键词 冷水机组 长短期记忆网络 功率预测 决定系数
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