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Identification of Maximum Road Friction Coefficient and Optimal Slip Ratio Based on Road Type Recognition 被引量:12
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作者 GUAN Hsin WANG Bo +1 位作者 LU Pingping XU Liang 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第5期1018-1026,共9页
The identification of maximum road friction coefficient and optimal slip ratio is crucial to vehicle dynamics and control.However,it is always not easy to identify the maximum road friction coefficient with high robus... The identification of maximum road friction coefficient and optimal slip ratio is crucial to vehicle dynamics and control.However,it is always not easy to identify the maximum road friction coefficient with high robustness and good adaptability to various vehicle operating conditions.The existing investigations on robust identification of maximum road friction coefficient are unsatisfactory.In this paper,an identification approach based on road type recognition is proposed for the robust identification of maximum road friction coefficient and optimal slip ratio.The instantaneous road friction coefficient is estimated through the recursive least square with a forgetting factor method based on the single wheel model,and the estimated road friction coefficient and slip ratio are grouped in a set of samples in a small time interval before the current time,which are updated with time progressing.The current road type is recognized by comparing the samples of the estimated road friction coefficient with the standard road friction coefficient of each typical road,and the minimum statistical error is used as the recognition principle to improve identification robustness.Once the road type is recognized,the maximum road friction coefficient and optimal slip ratio are determined.The numerical simulation tests are conducted on two typical road friction conditions(single-friction and joint-friction)by using CarSim software.The test results show that there is little identification error between the identified maximum road friction coefficient and the pre-set value in CarSim.The proposed identification method has good robustness performance to external disturbances and good adaptability to various vehicle operating conditions and road variations,and the identification results can be used for the adjustment of vehicle active safety control strategies. 展开更多
关键词 maximum road friction coefficient optimal slip ratio road type recognition recursive least square
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Cross-Correlation between Global Temperature and Atmospheric CO2 with a Temperature-Leading Time Lag 被引量:1
2
作者 Masaharu Nishioka 《Atmospheric and Climate Sciences》 2024年第4期484-494,共11页
The temperature change and rate of CO2 change are correlated with a time lag, as reported in a previous paper. The correlation was investigated by calculating a correlation coefficient r of these changes for selected ... The temperature change and rate of CO2 change are correlated with a time lag, as reported in a previous paper. The correlation was investigated by calculating a correlation coefficient r of these changes for selected ENSO events in this study. Annual periodical increases and decreases in the CO2 concentration were considered, with a regular pattern of minimum values in August and maximum values in May each year. An increased deviation in CO2 and temperature was found in response to the occurrence of El Niño, but the increase in CO2 lagged behind the change in temperature by 5 months. This pattern was not observed for La Niña events. An increase in global CO2 emissions and a subsequent increase in global temperature proposed by IPCC were not observed, but an increase in global temperature, an increase in soil respiration, and a subsequent increase in global CO2 emissions were noticed. This natural process can be clearly detected during periods of increasing temperature specifically during El Niño events. The results cast strong doubts that anthropogenic CO2 is the cause of global warming. 展开更多
关键词 Global Warming Thermally-Induced CO2 Soil Respiration cross-correlation coefficient Time Lag El Niño
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Quasi Maximum Likelihood for MESS Varying Coefficient Panel Data Models with Fixed Effects
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作者 Yan Liu 《Journal of Economic Science Research》 2021年第3期60-64,共5页
The study of spatial econometrics has developed rapidly and has found wide applications in many different scientific fields,such as demog­raphy,epidemiology,regional economics,and psychology.With the deepening of... The study of spatial econometrics has developed rapidly and has found wide applications in many different scientific fields,such as demog­raphy,epidemiology,regional economics,and psychology.With the deepening of research,some scholars find that there are some model specifications in spatial econometrics,such as spatial autoregressive(SAR)model and matrix exponential spatial specification(MESS),which cannot be nested within each other.Compared with the common SAR models,the MESS models have computational advantages because it eliminates the need for logarithmic determinant calculation in maxi­mum likelihood estimation and Bayesian estimation.Meanwhile,MESS models have theoretical advantages.However,the theoretical research and application of MESS models have not been promoted vigorously.Therefore,the study of MESS model theory has practical significance.This paper studies the quasi maximum likelihood estimation for ma­trix exponential spatial specification(MESS)varying coefficient panel data models with fixed effects.It is shown that the estimators of model parameters and function coefficients satisfy the consistency and asymp­totic normality to make a further supplement for the theoretical study of MESS model. 展开更多
关键词 Fixed effects MESS panel data Varying coefficient models Quasi maximum likelihood
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Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary near-surface wind speed time series 被引量:3
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作者 ZENG Ming LI Jing-hai +1 位作者 MENG Qing-hao ZHANG Xiao-nei 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期692-698,共7页
Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary wind speed time series plays a crucial role in wind field reconstruction as well as in wind pattern recognition.Firstly,the near-surface wind speed time se... Temporal-spatial cross-correlation analysis of non-stationary wind speed time series plays a crucial role in wind field reconstruction as well as in wind pattern recognition.Firstly,the near-surface wind speed time series recorded at different locations are studied using the detrended fluctuation analysis(DFA),and the corresponding scaling exponents are larger than 1.This indicates that all these wind speed time series have non-stationary characteristics.Secondly,concerning this special feature( i.e.,non-stationarity)of wind signals,a cross-correlation analysis method,namely detrended cross-correlation analysis(DCCA) coefficient,is employed to evaluate the temporal-spatial cross-correlations between non-stationary time series of different anemometer pairs.Finally,experiments on ten wind speed data synchronously collected by the ten anemometers with equidistant arrangement illustrate that the method of DCCA cross-correlation coefficient can accurately analyze full-scale temporal-spatial cross-correlation between non-stationary time series and also can easily identify the seasonal component,while three traditional cross-correlation techniques(i.e.,Pearson coefficient,cross-correlation function,and DCCA method) cannot give us these information directly. 展开更多
关键词 temporal-spatial cross-correlation near-surface wind speed time series detrended cross-correlation analysis (DCCA) cross-correlation coefficient Pearson coefficient cross-correlation function
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A Correlation Coefficient Approach for Evaluation of Stiffness Degradation of Beams Under Moving Load 被引量:2
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作者 Thanh Q.Nguyen Thao T.D.Nguyen +1 位作者 H.Nguyen-Xuan Nhi K.Ngo 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2019年第7期27-53,共27页
This paper presents a new approach using correlation and cross-correlation coefficients to evaluate the stiffness degradation of beams under moving load.The theoretical study of identifying defects by vibration method... This paper presents a new approach using correlation and cross-correlation coefficients to evaluate the stiffness degradation of beams under moving load.The theoretical study of identifying defects by vibration methods showed that the traditional methods derived from the vibration measurement data have not met the needs of the actual issues.We show that the correlation coefficients allow us to evaluate the degree and the effectiveness of the defects on beams.At the same time,the cross-correlation model is the basis for determining the relative position of defects.The results of this study are experimentally conducted to confirm the relationship between the correlation coefficients and the existence of the defects.In particular,the manuscript shows that the sensitivity of the correlation coefficients and cross-correlation is much higher than the parameters such as changes in stiffness(EJ)and natural frequency values(Δf).This study suggests using the above parameters to evaluate the stiffness degradation of beams by vibration measurement data in practice. 展开更多
关键词 Correlation coefficient cross-correlation vibration signal vibration amplitude FREQUENCY
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Effects of signal modulation and coloured cross-correlation of coloured noises on the diffusion of a harmonic oscillator
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作者 刘立 张良英 曹力 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第10期4182-4186,共5页
The diffusion in a harmonic oscillator driven by coloured noises ξ(t) and η(t) with coloured cross-correlation in which one of the noises is modulated by a biased periodic signal is investigated. The exact expre... The diffusion in a harmonic oscillator driven by coloured noises ξ(t) and η(t) with coloured cross-correlation in which one of the noises is modulated by a biased periodic signal is investigated. The exact expression of diffusion coefficient d as a function of noise parameter, signal parameter, and oscillator frequency is derived. The findings in this paper are as follows. 1) The curves of d versus noise intensity D and d versus noises cross-correlation time z3 exist as two different phases. The transition between the two phases arises from the change of the cross-correlation coefficient A of the two Ornstein-Uhlenbeck (O-U) noises. 2) Changing the value of T3, the curves of d versus Q, the intensity of colored noise that is modulated by the signal, can transform from a phase having a minimum to a monotonic phase. 3) Changing the value of signal amplitude A, d versus Q curves can transform from a phase having a minimum to a monotonic phase. The above-mentioned results demonstrate that a like noise-induced transition appears in the model. 展开更多
关键词 coloured cross-correlation cross-correlation coefficient diffusion coefficient signal modulated noise noise-induced transition
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On Optimization of Power Coefficient of HAWT
7
作者 Marat Z. Dosaev Lyubov A. Klimina +2 位作者 Boris Ya. Lokshin Yury D. Selyutskiy Shih-Shin Hwang 《Journal of Power and Energy Engineering》 2014年第4期198-202,共5页
The horizontal axis wind turbine (HAWT) blades rotation in the steady wind flow is considered. We discuss the problem of determining the blade twist which could guarantee the maximum value of the power coefficient. We... The horizontal axis wind turbine (HAWT) blades rotation in the steady wind flow is considered. We discuss the problem of determining the blade twist which could guarantee the maximum value of the power coefficient. We define the blade twist as the technological turn of sections of blade around its axis. This turn changes the effective pitch angle of turbine blade along its length. For description of aerodynamic load upon the blades we used the quasi-steady approach. Air velocities of centers of pressure of blade sections are represented when taking into account components induced by flow and vortex. We reduced the functional maximization problem to find the maximum of non-dimensional function. This function is given by Riemann integral depending on section pitch angle and tip speed ratio. We suggested the algorithm for solving the problem under consideration for a given blade shape. 展开更多
关键词 HAWT BLADE TIP SPEED RATIO maximum of Power coefficient
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The First Order Autoregressive Model with Coefficient Contains Non-Negative Random Elements: Simulation and Esimation
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作者 Pham Van Khanh 《Open Journal of Statistics》 2012年第5期498-503,共6页
This paper considered an autoregressive time series where the slope contains random components with non-negative values. The authors determine the stationary condition of the series to estimate its parameters by the q... This paper considered an autoregressive time series where the slope contains random components with non-negative values. The authors determine the stationary condition of the series to estimate its parameters by the quasi-maximum likelihood method. The authors also simulates and estimates the coefficients of the simulation chain. In this paper, we consider modeling and forecasting gold chain on the free market in Hanoi, Vietnam. 展开更多
关键词 Random coefficient AUTOREGRESSIVE Model Quasi-maximum LIKELIHOOD CONSISTENCY
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基于最大信息系数法的卧沙溪滑坡变形相关性分析及预警模型研究 被引量:2
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作者 尚敏 王殿鹏 +2 位作者 易庆林 袁朔 宋云鹏 《工程地质学报》 北大核心 2025年第2期572-580,共9页
本篇以三峡库区卧沙溪滑坡为研究对象,运用最大信息量法对滑坡变形影响因素相关性进行了定量分析。结果表明降雨是坡体加速变形的主要诱因,库水位变化仅起到加速滑坡变形的作用,而非既有研究认为的动水压力型滑坡。为提升滑坡预警和预... 本篇以三峡库区卧沙溪滑坡为研究对象,运用最大信息量法对滑坡变形影响因素相关性进行了定量分析。结果表明降雨是坡体加速变形的主要诱因,库水位变化仅起到加速滑坡变形的作用,而非既有研究认为的动水压力型滑坡。为提升滑坡预警和预测的准确度,采用了最大信息系数法(MIC)与改进的切线角法,对近8年来滑坡次级滑体发生的4次阶跃变形进行了分析,确定了引发这些阶跃变形的降雨阈值和位移速率阈值。基于这些阈值,建立了一个更加完善的新型预警模型。研究结果不仅有助于提升对卧沙溪滑坡的监测水平,也为类似地质灾害的监测预警提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 卧沙溪滑坡 定量分析 最大信息系数 预警模型
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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:1
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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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基于模态分解和多模型融合的IES多元负荷预测
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作者 李大华 赵志成 +1 位作者 田禾 高强 《电子测量技术》 北大核心 2025年第17期81-93,共13页
针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进... 针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进行筛选,旨在有效识别与负荷变化相关的关键因素;其次,将样本熵结合互信息为适应度函数,采用指数三角优化算法获得VMD的最优参数组合,从而实现对IES负荷的有效分解,得到多个本征模态函数;接着,采用排列熵对分解结果进行筛选,提取出反映负荷变化特征的低频和高频分量;最后,采用BiLSTM网络对低频分量进行预测,并通过BiTCN-LPTransformer-BiGRU模型对高频分量的预测,将各分量的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对实际负荷数据验证,以春季电负荷为例,该模型的RMSE、R2、MAPE分别为118.394kW、0.991和0.351%,相较于传统模型,显著提高了预测精度,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 模态分解 最大互信息系数 指数三角优化算法 负荷预测
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基于MIC特征选择和WOA-LSSVM优化的阳极铜质量预测研究
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作者 熊文真 徐建新 熊英 《过程工程学报》 北大核心 2025年第6期579-589,共11页
电解铜精炼过程中,阳极板中铜含量对电解效率至关重要。以混合铜精矿和粗铜等15种元素质量作为自变量,阳极板的铜元素质量作为因变量,利用最大信息系数(MIC)分析了54个具有代表性的测试数据集中各元素间的非线性相关性。结果表明,混合... 电解铜精炼过程中,阳极板中铜含量对电解效率至关重要。以混合铜精矿和粗铜等15种元素质量作为自变量,阳极板的铜元素质量作为因变量,利用最大信息系数(MIC)分析了54个具有代表性的测试数据集中各元素间的非线性相关性。结果表明,混合铜精矿的As含量和粗铜(外购)的Sb含量与阳极板铜含量的相关性最高,MIC值分别约为0.8228和0.8362。基于此,构建了鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)回归预测模型,对阳极板铜元素质量进行预测。WOA-LSSVM模型具有较高预测精度,R^(2)达0.9245,均方根误差(RMSE)较小,WOA-LSSVM组合模型对阳极板铜含量的预测精度比其他模型高出4.45%~123.05%。非线性分析方法能够有效捕捉阳极铜生产过程中不同因素之间的复杂关系,结合非线性分析方法和机器学习技术,可以提高阳极铜质量控制的实时性和适应性。 展开更多
关键词 阳极铜质量 控制预测 最大信息系数 WOA-LSSVM 机器学习
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辽河盆地雷61储气库安全运行相关断层稳定性评价
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作者 王超 付晓飞 +4 位作者 靳叶军 孟令东 陈显学 张天广 石海东 《石油与天然气地质》 北大核心 2025年第5期1731-1744,共14页
储气库的安全运行对保证稳定供气、发挥储气库季节调峰和能源战略储备具有重要意义。储气库内断层的稳定性是评价其安全运行的关键因素。开展储气库断层稳定性评价,确定断层失稳临界压力非常必要。研究表明:传统的断层稳定性评价方法将... 储气库的安全运行对保证稳定供气、发挥储气库季节调峰和能源战略储备具有重要意义。储气库内断层的稳定性是评价其安全运行的关键因素。开展储气库断层稳定性评价,确定断层失稳临界压力非常必要。研究表明:传统的断层稳定性评价方法将断层摩擦系数视为定值,这种方法在实际应用中高估了断层的稳定性。基于黏土矿物对摩擦强度的弱化机理,研究不同类型黏土矿物与摩擦系数的关系,用理论计算与摩擦强度实验标定的方法,建立了适用于研究区的断层摩擦强度非均质性定量表征模型,提高了雷61储气库相关断层稳定性评价方法的科学性和准确性。评价结果对比表明,用传统断层稳定性评价方法,所有断层在当前应力场下均表现出较高的稳定性,最小活化压力为20.04 MPa;采用改进的断层稳定性评价方法,尽管断层尚未发生活化,但最小活化压力已经降至16.68 MPa,较传统方法降低了3.36 MPa。 展开更多
关键词 黏土矿物 断层摩擦系数非均质性 断层承压上限 断层稳定性评价 雷61储气库 辽河盆地
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罗茨转子形状系数最大化设计的啮合角最小化方法
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作者 常利娟 李玉龙 《真空科学与技术学报》 北大核心 2025年第2期164-170,共7页
为解决罗茨转子形状系数最大化设计中的共性问题和简化现有零曲率半径法的应用问题;基于由外定内和由内定外的两种常见轮廓构造;通过分析啮合角和形状系数的因果关系,建立了以啮合角为变量的轮廓坐标方程;通过分析轮廓干涉和干涉坐标异... 为解决罗茨转子形状系数最大化设计中的共性问题和简化现有零曲率半径法的应用问题;基于由外定内和由内定外的两种常见轮廓构造;通过分析啮合角和形状系数的因果关系,建立了以啮合角为变量的轮廓坐标方程;通过分析轮廓干涉和干涉坐标异向变动的内在关系,提出了零坐标导数的最小啮合角解析方法;通过最大传动角和极限相位角的内在关系,提出了最大传动角的极限相位角解析方法;最后以渐开线、圆弧和直线转子为例,加以创新方法在两种轮廓构造中的应用论证。结果表明啮合角与形状系数具有直接的因果关系,啮合角越小,形状系数越大;零坐标导数加最大传动角的创新方法等价于现有零曲率半径法,能克服零曲率半径法的应用问题;由内定外轮廓构造中的最小啮合角和极限相位角均为零,而由外定内轮廓构造中最小啮合角均不为零,传动角为不单调函数时极限相位角由零传动角导数确定,单调函数时为端点相位角等。得出以啮合角代替形状系数为轮廓构造变量、零坐标导数和最大传动角代替零曲率半径的方法,逻辑更清晰、方法更简单,解析性更好的重要结论,从而为共轭轮廓的曲线类型创新提供了理论基础。 展开更多
关键词 罗茨转子 最大形状系数 最小啮合角 零坐标导数 最大传动角 零曲率半径
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基于MIC特征提取与ICEEMD-RIME-DHKELM的建筑业碳排放预测模型 被引量:2
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作者 张新生 聂达文 陈章政 《环境工程》 2025年第4期46-58,共13页
为解决建筑业碳排放研究中影响因素选取局限性、数据预处理不足、碳排放复杂动态变化及非线性问题,提出了一种基于最大信息系数(MIC)特征提取、改进互补集合经验模态分解(ICEEMD)、雾凇优化算法(RIME)与深度混合核极限学习机(DHKELM)的... 为解决建筑业碳排放研究中影响因素选取局限性、数据预处理不足、碳排放复杂动态变化及非线性问题,提出了一种基于最大信息系数(MIC)特征提取、改进互补集合经验模态分解(ICEEMD)、雾凇优化算法(RIME)与深度混合核极限学习机(DHKELM)的建筑业碳排放量预测模型。首先,根据IPCC计算方法,从直接和间接两个方面测算1992—2021年我国建筑业碳排放量,基于STIRPAT模型选取年末总人口数、国内生产总值、建筑业房屋竣工面积和能源结构等17个影响建筑业碳排放量的因素,然后利用灰色关联分析和MIC方法两阶段筛选出12个关键影响因素;其次,使用ICEEMD将建筑业碳排放量分解为多个平稳序列和一个残差项,并将其分别代入RIME算法优化关键参数后的DHKELM模型中。最后,将各分解序列的预测结果相加获得建筑业碳排放预测值,并对比分析多种基准模型的预测结果。结果显示:MIC-ICEEMD-RIME-DHKELM模型的预测性能最优,其均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和绝对相关系数分别为0.2782亿t、0.2672亿t、1.3783%和0.9576,均优于其他模型,证明该模型适用于建筑业碳排放量的预测。该研究成果为建筑业的低碳发展提供理论支持和技术参考。 展开更多
关键词 建筑业 碳排放 最大信息系数 改进互补集合经验模态分解 雾凇优化算法 深度混合核极限学习机
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渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测
16
作者 王德文 安涵 +1 位作者 张林飞 赵文清 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期858-870,共13页
针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。... 针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。将全年数据按季节划分,分析各季节下电、冷、热负荷间耦合强度;采用变分模态分解将历史负荷序列分解为多个不同频率的分量,可以更好挖掘多元负荷的深层时序特征;渐进式分层提取多元负荷的耦合特征,并动态分配耦合特征对预测结果的影响权重,避免耦合特征无效时模型预测精度下降。实验结果证明,在不同的多元负荷耦合强度下,渐进式分层特征提取的多任务负荷预测在精度上有更好表现。研究结论可用于指导综合能源多元负荷预测过程。 展开更多
关键词 负荷预测 综合能源 多任务学习 多元负荷 渐进式分层 特征提取 最大信息系数 变分模态分解
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基于SCS模型绿色屋顶径流系数变化模拟
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作者 张启照 申红彬 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第3期8-13,共6页
绿色屋顶作为城市低影响开发与海绵城市建设的重要基础设施之一,如何建立一种简单实用的降雨径流计算方法,并以径流系数为重要指标,进而评价其降雨径流削减效应是一个重要的问题。根据绿色屋顶不同场次降雨径流实测数据,在SCS模型降雨... 绿色屋顶作为城市低影响开发与海绵城市建设的重要基础设施之一,如何建立一种简单实用的降雨径流计算方法,并以径流系数为重要指标,进而评价其降雨径流削减效应是一个重要的问题。根据绿色屋顶不同场次降雨径流实测数据,在SCS模型降雨径流深计算公式的基础上,进一步推导建立了径流系数的计算表达式,并采用事件分析法,通过合理确定初损量以反推计算当时可能最大滞留量,分析当时可能最大滞留量随时间的变化规律。结果表明,初损量与当时可能最大滞留量基本呈线性关系,平均初损率约为0.28;当时可能最大滞留量在降雨期受雨水截留作用会有所减小,随后在非降雨期逐步得到恢复,且总体呈现出初始恢复速率较快、随后逐渐降低、最后趋近于0的变化趋势,据此推导建立了当时可能最大滞留量随时间(包括降雨期与非降雨期)变化的计算表达式。基于SCS模型径流深与径流系数计算公式,结合绿色屋顶当时可能最大滞留量随时间变化的计算表达式,对绿色屋顶不同场次降雨径流深与径流系数进行连续演算模拟,并分别采用确定性系数R2与Nash-Sutcliffe效率系数NSE对模型效果进行评价。结果表明,不同场次降雨径流深与径流系数计算值与实测值的变化趋势基本吻合,相应R2值分别为0.93、0.85,NSE值分别为0.94、0.85,具有良好的模拟效果。 展开更多
关键词 绿色屋顶 SCS模型 事件分析法 当时可能最大滞留量 径流系数
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配置HRB600级钢筋混凝土板的受弯性能试验研究
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作者 唐昌辉 陈春帆 陈立 《建筑结构》 北大核心 2025年第20期83-88,共6页
为推广HRB600级钢筋的应用,以配筋率为主要变量进行了6块配置HRB600级钢筋混凝土板和1块配置HRB400级钢筋混凝土板的受弯性能试验,对试验板的挠度、钢筋应变、承载能力、平均裂缝间距和最大裂缝宽度进行了分析。结果表明:配置HRB600级... 为推广HRB600级钢筋的应用,以配筋率为主要变量进行了6块配置HRB600级钢筋混凝土板和1块配置HRB400级钢筋混凝土板的受弯性能试验,对试验板的挠度、钢筋应变、承载能力、平均裂缝间距和最大裂缝宽度进行了分析。结果表明:配置HRB600级钢筋混凝土板的受弯性能和破坏形态与配置HRB400级钢筋的混凝土板相似,荷载-挠度曲线和荷载-应变曲线具有相近的三折线形态,极限承载能力有较大的提高,但最大裂缝宽度和平均裂缝间距与按我国现行《混凝土结构设计规范》(GB 50010—2010)(2015年版)计算得到的值相比偏小。基于配置HRB600级钢筋混凝土试验板的试验结果,推导了钢筋应变不均匀系数的计算公式,得到了具有95%保证率的荷载短期裂缝宽度扩大系数值,以此获得混凝土板在短期荷载作用下最大裂缝宽度的修正公式,计算结果与按我国《混凝土结构设计规范》(GB 50010—2010)(2015年版)计算结果比较有明显的下降,与试验结果比较吻合。 展开更多
关键词 混凝土板 受弯性能 钢筋应变不均匀系数 最大裂缝宽度
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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
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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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基于相似日筛选与组合深度学习模型的日前电价预测方法 被引量:2
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作者 艾雨 贾燕冰 韩肖清 《电网技术》 北大核心 2025年第1期242-251,I0088,共11页
准确的日前电价预测是市场运行和政策规划的基础,而市场披露信息是电价预测的重要依据。提出了引入Self-attention机制的CNN-GRU组合深度学习电价预测模型。首先,针对山西电力现货市场交易流程及日前电价形成机制,采用最大互信息系数法... 准确的日前电价预测是市场运行和政策规划的基础,而市场披露信息是电价预测的重要依据。提出了引入Self-attention机制的CNN-GRU组合深度学习电价预测模型。首先,针对山西电力现货市场交易流程及日前电价形成机制,采用最大互信息系数法对市场披露的日前边界条件等信息数据进行特征提取,以确定电价关键影响因素及其权重系数。其次,基于加权灰色关联度的历史相似日筛选方法生成电价预测历史数据集,并挖掘电价及其特征的内部变化规律。然后,基于历史数据集,采用引入Self-attention机制的CNN-GRU模型得到预测电价。最后,通过算例验证了所提预测方法的有效性及准确性。 展开更多
关键词 日前电价预测 边界条件 最大互信息系数 相似日筛选 Self-attention机制
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