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基于DA-RNN的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法
1
作者 于继飞 姬煜晨 +4 位作者 路鑫 隋先富 彭建霖 韩国庆 杨阳 《石油机械》 北大核心 2025年第9期1-9,共9页
电潜泵是海上油田主要的人工举升设备,其运营和维护成本极高,一旦发生故障,将对油田运营造成一定的损失。为此,提出一种基于双阶段注意力机制循环神经网络(DA-RNN)的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法。通过利用DA-RNN对电潜泵实时数据进... 电潜泵是海上油田主要的人工举升设备,其运营和维护成本极高,一旦发生故障,将对油田运营造成一定的损失。为此,提出一种基于双阶段注意力机制循环神经网络(DA-RNN)的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法。通过利用DA-RNN对电潜泵实时数据进行特征挖掘,构建电潜泵剩余使用寿命预测模型,对电潜泵剩余使用寿命做出准确预测,为电潜泵的预测性维护提供了科学依据,显著提高了设备的可靠性和安全性。渤海油田实例分析结果表明,该剩余使用寿命预测模型的平均预测误差在28 d以内,验证了基于DA-RNN的预测模型在电潜泵剩余使用寿命预测中的实用性和准确性。研究结论为海上油田电潜泵的故障预防和维护决策制定提供了数据支持,也为运营管理提供了一种高效的数据驱动策略。 展开更多
关键词 电潜泵系统 剩余使用寿命 da-rnn 预测模型 超参数优化 皮尔逊相关系数
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基于GAN网络的时间序列预测算法 被引量：2
2
作者 闫保中 苏邓军 《应用科技》 CAS 2022年第2期114-118,126,共6页
针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设计了一种基于生成式对抗网络(GAN)的时间序列预测算法。该算法以DA-RNN网络为生成网络,利用生成网络和判... 针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设计了一种基于生成式对抗网络(GAN)的时间序列预测算法。该算法以DA-RNN网络为生成网络,利用生成网络和判别网络之间的互补特性,消除DA-RNN网络对于长时间预测过程中存在的累积误差问题;引入多维注意力模型改进DA-RNN网络,并利用稀疏映射函数改进多维注意力模型;改进网络优化目标,通过探索目标序列在不同分位数下分布的形式,提升网络对于随机数据的预测精度。通过在公开数据集上测试,对算法的的准确性和有效性进行验证,结果表明:本文算法与DA-RNN算法相比,累积误差有明显降低,且对于随机数据的预测精度有显著提高。 展开更多
关键词 时间序列预测 累积误差 双阶段注意力自编码神经网络 生成网络 判别网络 多维注意力 稀疏映射 分位数回归
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基于TPE和注意力机制神经网络的风速数据插补
3
作者 林秋爽 邵鹏 +1 位作者 鲍旭明 赵辉 《信阳师范大学学报(自然科学版)》 2026年第2期264-270,共7页
针对实际监测中频发的数据缺失问题,须采用高精度插补方法,以保障监测及后续分析的可靠性。为此提出了一种基于树结构帕森估计器(Tree-structured Parzen Estimator,TPE)的双注意力机制循环神经网络模型(TPE Double Attention-Recurrent... 针对实际监测中频发的数据缺失问题,须采用高精度插补方法,以保障监测及后续分析的可靠性。为此提出了一种基于树结构帕森估计器(Tree-structured Parzen Estimator,TPE)的双注意力机制循环神经网络模型(TPE Double Attention-Recurrent Neural Network,TDA-RNN),旨在解决连续风速数据缺失的插补问题。通过引入TPE优化算法,自动选择并优化模型的关键超参数。同时,注意力机制能够有效地挖掘缺失数据的特征信息。利用得克萨斯理工大学现场实测的下击暴流风速数据进行数值验证。结果表明,与传统神经网络相比,TDA-RNN模型显著提升了数据插补精度。当多段数据连续损失时,数据插补误差指标的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.72、0.64和5.65%,表现出TDA-RNN模型较高的数据插补精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 风速 插补 注意力机制 树结构帕森估计器(TPE) TPE优化 双注意力机制循环神经网络(da-rnn)
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