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多尺度特征建模的图像时间序列预测网络
1
作者 沈瑜 马煜堃 +5 位作者 赵永刚 魏子易 李江柽 王若暄 刘佳英 闫佳荣 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期119-130,共12页
为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-s... 为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-scale attention layer,MALayer)和超分辨率重建模块(super resolution reconstruction module,SRRM)组成,以多尺度特征建模为核心,着重提升时空特征表达能力与长程依赖建模能力。首先,MA-LSTM设计了MAB模块,通过时空特征增强层提升模型的细节建模能力,并利用通道特征增强层加强了特征图的跨维度信息交互,解决了SwinLSTM对于细粒度特征捕捉不足的问题。其次,MA-LSTM引入了简化的LSTM结构,与MAB结合构建了MALayer,增强模型对时序信息的建模能力。最后,在特征图重建时设计了SRRM模块,有效增强模型预测输出的细节表达能力。研究表明,MA-LSTM在MovingMNIST和KTH两个不同领域的数据集上,结构相似性指数分别达到0.9602和0.9243,与SwinLSTM、PhyDNet、PredRNN、ConvLSTM网络进行的对比试验结果表明,结构相似性指数最高提升了0.337和0.212,展现了其在时序预测任务中的高效性和适用性,且具备跨领域的推广潜力。此外,消融实验进一步证明了本文所提出模块的有效性。 展开更多
关键词 图像时间序列 预测网络 LSTM 移位窗口注意力 多注意力融合
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基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型 被引量：4
2
作者 陈蜀喆 王子威 龚彪 《中国航海》 北大核心 2025年第1期124-131,共8页
随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口... 随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口判断船舶自动识别系统数据中相邻时刻点航向的变化特征;然后通过计算相邻时刻轨迹点的斜率变化进行验证,并标记窗口中航向变化的最早转向点;最后通过可变滑动窗口维护轨迹变化过程中航向变化及误差参数,判断该转向点是否为避碰转向点,并将模型与道格拉斯-普克算法进行试验对比。结果表明,该模型可以有效辨识船舶转向是否为避碰行为,并能解决道格拉斯-普克算法因数据波动而对转向点判断失误的问题,可以提取船舶避碰过程中的最早转向点,辅助船舶进行避碰决策。该研究成果可被用于智能避碰决策系统的研发,以保障船舶航行安全。 展开更多
关键词 船舶 避碰 转向点 滑动窗口 数据挖掘
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基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别
3
作者 刘昕 熊文婷 +3 位作者 孔华 李德 于子涵 李忠伟 《石油机械》 北大核心 2025年第9期10-19,共10页
准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长... 准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长度的窗口;在特征提取层,对窗口内样本利用经验模态分解得到能表征样本振动模式的特征,并经过PCA算法降维处理;然后,输入到LSTM神经网络中学习时序依赖关系,利用注意力机制对特征分配权重,进而根据加权后的特征预测其振动模式。试验结果表明,该模型能捕捉样本的关键特征,精准挖掘井下振动模式内在的规律,识别精度达95.53%。研究结论为优化钻井参数和作业流程提供了重要决策依据。 展开更多
关键词 井下振动模式识别 振动数据 滑动窗口 经验模态分解 注意力机制
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基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断
4
作者 郑艳松 廖伟国 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期140-144,共5页
在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方... 在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据,得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆(LSTM)网络建立编码器,提取各窗口序列的时空特征;解码层通过引入时间注意力机制的门控循环单元建立解码器,重构窗口序列的时空特征;推断层依据重构特征计算异常分数,当异常分数大于设置阈值时,说明该窗口内的用户侧数据为异常数据,即完成了用户侧异常数据的智能诊断。实验结果表明,所提方法可有效提取用户侧数据特征,计算异常分数,并完成用户侧异常数据智能诊断。 展开更多
关键词 深度并行时序网络 用户侧 异常数据 智能诊断 滑动窗口 LSTM
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考虑季节特性与数据窗口的短期光伏功率预测组合模型 被引量：6
5
作者 张静 熊国江 《电力工程技术》 北大核心 2025年第1期183-192,共10页
光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的... 光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的气象因素,降低预测模型的输入特征维数。其次,对比不同季节下不同模型的光伏功率预测精度,选择光伏功率预测误差最小且相关性最低的2个模型构建组合模型,即门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型和极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGboost)模型。然后,分析历史气象数据中不同输入窗口对GRU-XGboost模型预测精度的影响,确定最优数据窗口。最后,在此基础上分别采用GRU和XGboost对光伏功率进行预测,将2个预测结果加权组合得到最终预测结果。结果表明,与其他模型相比,所提模型具有更强的适应性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 季节特性 数据窗口 门控循环单元(GRU) 极限梯度提升(XGboost) 组合模型
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基于滑动窗口和斜率特征的振弦式传感器数据清洗方法 被引量：1
6
作者 陈建勋 陈辉 +3 位作者 罗彦斌 罗华 陈浩 李昌鹏 《中国公路学报》 北大核心 2025年第5期134-145,共12页
隧道结构健康监测自诊断和状态评估都是建立在数据分析的基础上,但传感器所获取的数据不可避免地会出现诸多异常数据。这些异常数据不仅包含非结构性因素引起的干扰信息,还包括结构性因素引起的损伤信息。如何提取淹没在异常数据中的有... 隧道结构健康监测自诊断和状态评估都是建立在数据分析的基础上,但传感器所获取的数据不可避免地会出现诸多异常数据。这些异常数据不仅包含非结构性因素引起的干扰信息,还包括结构性因素引起的损伤信息。如何提取淹没在异常数据中的有用损伤信息,并剔除无用的干扰信息成为了重点。根据异常数据变化率的不稳定、不连续性,提出一种滑动斜率异常检测和数据重构法。首先,采用滑动窗口对数据进行动态分段处理,再对各窗口内数据进行最小二乘线性拟合,得到斜率和截距向量;其次,根据斜率的方差和拟合优度设置阈值,检测并剔除离散程度较大、拟合程度较差的斜率和截距值;最后,利用回归计算和中位数法进行数据重构。基于钢筋混凝土试件损伤试验数据和现场监测的异常数据,对所提方法与传统3σ法、滑动中值滤波、小波变换和经验模态分解法的应用效果进行对比。结果表明:所提方法能够有效清洗其他方法难以处理的增益和偏移数据,能有效识别和清洗数据的异常趋势,同时不破坏原有的结构性损伤数据,保证了监测数据的质量,能够满足实际应用的需要。 展开更多
关键词 隧道工程 时间序列数据 数据清洗 滑动斜率检测法 振弦式传感器 滑动窗口 损伤试验
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基于改进LSTM的多时隙工业时序数据预测方法研究 被引量：3
7
作者 周红福 孙凯文 《自动化仪表》 2025年第4期86-91,共6页
在工业生产中,常常存在对仪器仪表数据进行趋势预测的需求。对长短期记忆(LSTM)神经网络作出改进,提出一种多时隙工业时序数据预测方法。首先,对输入端作出改进,使得模型能够预测多个采样周期后的数值。其次,对模型单元作出优化,提高了... 在工业生产中,常常存在对仪器仪表数据进行趋势预测的需求。对长短期记忆(LSTM)神经网络作出改进,提出一种多时隙工业时序数据预测方法。首先,对输入端作出改进,使得模型能够预测多个采样周期后的数值。其次,对模型单元作出优化,提高了模型对数值的拟合能力。再次,设计了一种新颖的数据清洗算法,提升了数据获取的稳定性。最后,使用污水厂的多组真实流量数据,对该方法进行验证。验证结果表明,该方法克服了原始LSTM预测方法的缺陷,创新地完成了多时隙数据预测的任务,实现了对24 h后数据的精准预测;相比对照组方法,该方法在数据曲线图像跟随趋势与数学统计指标方面均有提升。该方法能够实际助力污水厂的资源计划和调配。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 深度学习 趋势预测 工业时序数据 滑动窗口 数据清洗
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异构数字媒体流数据的实时关联挖掘
8
作者 陈文庆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第22期56-60,共5页
为有效捕捉数据流不同模态之间的关联,提高数据挖掘效果,提出一种异构数字媒体流数据的实时关联挖掘方法。通过滑动窗口处理异构数字媒体流数据,提取具有潜在价值的候选数据,并输入到异构数字媒体流数据关联挖掘双路分支框架中。文本模... 为有效捕捉数据流不同模态之间的关联,提高数据挖掘效果,提出一种异构数字媒体流数据的实时关联挖掘方法。通过滑动窗口处理异构数字媒体流数据,提取具有潜在价值的候选数据,并输入到异构数字媒体流数据关联挖掘双路分支框架中。文本模态分支通过BERT-Large与双向GRU网络学习文本模态数字媒体流数据的特征表示,再构建文本连接图并结合GCN建模文本模态关系,提取文本模态数字媒体流数据特征。视觉模态分支利用Faster-RCNN以及多头注意力的GCN建模视觉模态关系,得到视觉模态数字媒体流数据特征;采用交叉注意力机制捕捉跨模态间的关联性,生成融合后的视觉、文本模态数字媒体流数据特征,数据挖掘模块通过在语义空间中计算二者相似度,实现异构数字媒体流数据关联挖掘。实验结果表明,所提方法可实现不同模态数字媒体流数据关联挖掘,挖掘结果与待查询媒体事件高度匹配,Recall@5、MRR指标分别为0.50、0.40,挖掘时间低于0.2 s。 展开更多
关键词 数字媒体 关联挖掘 媒体流数据 滑动窗口 BERT-Large 双向GRU网络 文本连接图 交叉注意力机制
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风电场短期测风数据年代表性评估及其对测风窗口依赖性研究
9
作者 刘雪 韩星星 +1 位作者 张宇 夏永成 《新能源科技》 2025年第5期30-38,共9页
本研究系统评估了短期测风数据的年代表性及其对测风窗口期的依赖性。通过对6个不同地区的全年实测数据进行分析,揭示了测风窗口期对评估结果的影响规律。结果表明:(1)选择合适的窗口期可以缩短测风周期,同时将误差控制在较小范围内;(2... 本研究系统评估了短期测风数据的年代表性及其对测风窗口期的依赖性。通过对6个不同地区的全年实测数据进行分析,揭示了测风窗口期对评估结果的影响规律。结果表明:(1)选择合适的窗口期可以缩短测风周期,同时将误差控制在较小范围内;(2)最佳窗口期的风速分布特征与全年风速分布特征高度吻合,Weibull参数k、c的相对误差分别低于4.56%和2.8%;(3)最佳窗口期的数据能很好地代表完整年份的风速-风向分布规律。本研究证实了用短期测风数据代表年测风数据的可行性,为风资源的高效评估提供依据。 展开更多
关键词 风资源评估 测风数据 测风窗口
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面向嵌入式设备部署的无线传感网络数据采集加速方法 被引量：2
10
作者 姚强 韩红章 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期179-184,共6页
嵌入式设备部署过程中选择合适的传感器节点位置和连接方式,有助于降低网络能耗,提高工作效率。为此,提出面向嵌入式设备部署的无线传感网络数据采集加速方法。以优化无线传感网络数据采集性能为目的,设计嵌入式设备部署星型拓扑。从拓... 嵌入式设备部署过程中选择合适的传感器节点位置和连接方式,有助于降低网络能耗,提高工作效率。为此,提出面向嵌入式设备部署的无线传感网络数据采集加速方法。以优化无线传感网络数据采集性能为目的,设计嵌入式设备部署星型拓扑。从拓扑中选取传感器节点完成采集任务,并从无线传感网络传输速率和传输延迟两方面更新无线传感网络传输协议参数。利用直线斜率与误差阈值尺度关系获取感知数据,设计提速流程实现网络数据采集加速。仿真结果表明,该方法采集时延小于200 ms,最大采集覆盖范围是50 m^(2),平均能量消耗低于920 mJ,丢包率低于12%。证明了所提方法能够提高网络数据采集速度,减少资源消耗。 展开更多
关键词 无线传感网络 数据采集加速 感知数据 嵌入式设备 滑动窗口
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融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法 被引量：1
11
作者 郭洋 李想 李响凝 《计算机技术与发展》 2025年第1期148-153,共6页
为了实现渔船作业行驶轨迹的精准预测,进而完成对驶入禁锚区的渔船进行警告的需求,该文提出基于融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法(SIFP)。首先,对AIS数据进行预处理,通过在窗口内计算均值或中值等统计量,从而降低噪声的影... 为了实现渔船作业行驶轨迹的精准预测,进而完成对驶入禁锚区的渔船进行警告的需求,该文提出基于融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法(SIFP)。首先,对AIS数据进行预处理,通过在窗口内计算均值或中值等统计量,从而降低噪声的影响,获得更稳定和准确的轨迹信息;其次,采用滑动窗口扩充预测模型的数据量,满足预测模型对数据量的需求;最后,基于Informer模型完成渔船轨迹的精准预测,为禁锚预警提供数据支持。实验结果表明,SIFP模型的MAE、MAPE较Transformer网络模型分别提高了0.02%和0.08%,较LSTM网络模型分别提高了0.04%和0.18%,较BP网络模型分别提高了1.47%和2.14%,证明了SIFP模型在轨迹预测问题上的有效性。 展开更多
关键词 海底电缆保护 渔船轨迹预测 深度学习 Informer网络 滑动窗口 AIS数据
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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法
12
作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页
在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多
关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计
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Windows平台微信数据恢复方法
13
作者 朱兵 刘铁铭 石佳琪 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期367-373,共7页
微信作为目前使用率极高的即时通信工具,存储了大量取证所需的重要数据。取证人员最关心的是对微信进行数据恢复与取证,恢复出来的微信数据可能会成为司法取证的关键证据,直接影响案件能否成功侦破。该文对Windows平台的微信数据恢复方... 微信作为目前使用率极高的即时通信工具,存储了大量取证所需的重要数据。取证人员最关心的是对微信进行数据恢复与取证,恢复出来的微信数据可能会成为司法取证的关键证据,直接影响案件能否成功侦破。该文对Windows平台的微信数据恢复方法进行研究,提出基于SQLite数据库存储结构分析恢复方法。该方法在深入分析Windows平台微信数据库文件存储结构的基础上,融合多个数据库文件,基于数据库中存在的空闲页和自由块对微信删除数据进行恢复。通过实验验证了Windows平台数据恢复方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 WINDOWS SQLITE 存储结构 数据恢复
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基于时序数据的列车牵引系统故障预测方法 被引量：1
14
作者 贺鑫来 孙庚 +4 位作者 汪敏捷 翟逸男 陈岩霖 尹娴 冯艳红 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期57-62,共6页
牵引系统作为列车动能转换的关键模块,如果发生故障会给整车正常运行带来重大安全隐患,所以对其进行故障预测具有重要意义。然而,传统预测方法存在高度依赖人工经验判断、不能包含大量故障特征、预测精度不足等问题。为此,文中提出一种... 牵引系统作为列车动能转换的关键模块,如果发生故障会给整车正常运行带来重大安全隐患,所以对其进行故障预测具有重要意义。然而,传统预测方法存在高度依赖人工经验判断、不能包含大量故障特征、预测精度不足等问题。为此,文中提出一种基于时序数据的故障预测方法。利用XGBoost算法对列车牵引变流器系统的故障特征进行计算和筛选,确定与变流器故障相关性较强的关键特征;采用贝叶斯优化的LSTM模型自适应地学习多源变量数据特征,利用时间窗对特征变量数据进行截取,实现对不同类型故障的预测。实验结果表明,所提方法在预测变流器场景下的6种故障时准确率可达到91%以上。 展开更多
关键词 牵引系统 故障预测 时序数据 XGBoost算法 LSTM 时间窗
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分布式杀伤链中网络与信息聚优数学问题探析
15
作者 潘积远 李富强 +2 位作者 高亮 严永锋 王宁 《战术导弹技术》 北大核心 2025年第2期155-162,共8页
针对现代信息化战争中数据链网络与分布式杀伤链内在耦合机理不明的现象,采用图形化抽象数学建模的方法,研究保持杀伤优势窗口的网络与信息聚优问题。分析了数据链网络及其应用功能与分布式杀伤链活动之间的关系,提出了面向杀伤链的数... 针对现代信息化战争中数据链网络与分布式杀伤链内在耦合机理不明的现象,采用图形化抽象数学建模的方法,研究保持杀伤优势窗口的网络与信息聚优问题。分析了数据链网络及其应用功能与分布式杀伤链活动之间的关系,提出了面向杀伤链的数据链网络行为范式及其可量化的信息度量描述。将分布式杀伤链即时杀伤优势窗口的多域寻优转化为有限规则空间上的多目标组合优化问题,支持多杀伤链并发使用时寻优求解杀伤优势窗口,从而揭示基于网络与信息的杀伤链构建与运行多维度非线性的内在机理。 展开更多
关键词 杀伤链 数据链 信息优势 优势窗口 信息度量 网络行为范式
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基于混频时序深度学习模型的汽车产业风险预测研究
16
作者 刘洋 王广渠 韩立宁 《工业技术经济》 北大核心 2025年第7期111-123,共13页
预测作为现代产业经济管理的核心环节,对于保障经济协调发展、优化产业结构及科学制定产业发展政策具有不可替代的作用。本文提出了一种创新的解决方案——混频时序融合双重注意力网络(Mixed-Frequency Temporal Fusion Dual Attention ... 预测作为现代产业经济管理的核心环节,对于保障经济协调发展、优化产业结构及科学制定产业发展政策具有不可替代的作用。本文提出了一种创新的解决方案——混频时序融合双重注意力网络(Mixed-Frequency Temporal Fusion Dual Attention Network,简称MF-TF-DAN)。尤为关键的是,MF-TFDAN模型创新性地引入了双重注意力机制,该机制从时间和特征两个维度出发,对经过GRU和CNN处理后的信息进行深度挖掘和重要性评估。本文在产业风险数据集上进行了全面深入的实验验证,包括不同预测步长的模型对比实验和消融实验。实验结果表明,MF-TF-DAN模型在混频数据预测任务中表现出显著优于其他对比模型的性能。这一成果不仅证明了模型设计的科学性和有效性,也为产业风险预测领域带来了新的突破。该模型为产业管理者提供了前所未有的精准风险预警能力,使管理者能够更深入地洞察市场变化,提前识别并评估潜在风险,从而制定出更加科学和合理的企业战略和市场应对策略。 展开更多
关键词 产业风险 汽车产业 深度学习 时间序列 混频数据 滑动窗口方法 电气能源 双重注意力机制
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配网终端信息流异常数据快速识别方法研究 被引量：1
17
作者 林希 马超 赖奎 《自动化仪表》 2025年第6期16-20,27,共6页
为保障配网安全运行,提出了基于孤立森林算法的配网终端信息流异常数据快速识别方法。首先,通过配电终端单元(DTU)获取配网终端信息流原始信号。结合快速傅里叶变换与基2时间抽取算法采集配网终端信息流,以提高数据采集质量。然后,通过... 为保障配网安全运行,提出了基于孤立森林算法的配网终端信息流异常数据快速识别方法。首先,通过配电终端单元(DTU)获取配网终端信息流原始信号。结合快速傅里叶变换与基2时间抽取算法采集配网终端信息流,以提高数据采集质量。然后,通过学习历史信息流,构建森林异常识别器。将滑动窗口内信息流数据的异常率、缓冲区占满条件作为更新机制,通过确定各识别器的异常率误差更新识别器。自适应地调整识别器的性能,以更好地适应不断变化的数据流环境,从而完成异常数据识别。试验结果表明:该方法可以实现配网终端信息流异常数据的识别。当配网终端信息流规模为120、采样点个数为64、更新概率值为0.4时,异常数据识别的曲线下面积(AUC)值最大、识别效果最佳。该方法可实现配网终端信息流异常数据的快速识别。 展开更多
关键词 孤立森林算法 信息流 异常数据 傅里叶变换 滑动窗口 更新机制
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基于随机矩阵的电网虚假数据注入攻击策略 被引量：1
18
作者 荣俊兴 李柔霏 +3 位作者 杨冉昕 冷小洁 赵慧群 马汉斌 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期374-382,共9页
在有限的时间窗口访问测量值条件下,提出一种基于随机矩阵的电网虚假数据注入攻击策略。利用多个冗余传感器测量来过滤噪声的影响,并获得对系统状态的最佳估计;引入一种改进随机矩阵算法来构造虚假数据注入攻击向量,以应对无法以高概率... 在有限的时间窗口访问测量值条件下,提出一种基于随机矩阵的电网虚假数据注入攻击策略。利用多个冗余传感器测量来过滤噪声的影响,并获得对系统状态的最佳估计;引入一种改进随机矩阵算法来构造虚假数据注入攻击向量,以应对无法以高概率绕过坏数据检测器的有限测量,进一步描述攻击的坏数据检测器绕过概率与其稀疏性之间的重要权衡,从而有效保证了攻击的空间相关性;通过IEEE总线系统仿真验证了该方法能够增强绕过坏数据检测器的概率,增强攻击效果。 展开更多
关键词 随机矩阵 虚假数据注入 电网 稀疏性 有限时间窗口
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计及负载响应特性的多数据中心时空协同运行优化策略 被引量：1
19
作者 向世林 向月 +1 位作者 王晏亮 卢宇 《中国电力》 北大核心 2025年第4期170-181,共12页
与仅具备时间调节能力的传统柔性负荷不同,多数据中心之间负载还可进行空间上的迁移,因此成为一种具备时空调节潜力的灵活性需求响应资源。然而,以往多数据中心负荷管理的研究忽略了根据批处理负载响应特性中时效性不同而设置多时间窗... 与仅具备时间调节能力的传统柔性负荷不同,多数据中心之间负载还可进行空间上的迁移,因此成为一种具备时空调节潜力的灵活性需求响应资源。然而,以往多数据中心负荷管理的研究忽略了根据批处理负载响应特性中时效性不同而设置多时间窗口的必要性。对此,提出计及负载响应特性的多数据中心时空协同运行优化策略。首先,对多数据中心业务流与能量流耦合进行建模,灵活配置服务器开机数量。其次,分析批处理负载的时空迁移特性,建立多数据中心需求响应机制。然后,以总运行成本最小化为目标函数,用户满意度为约束,建立多数据中心运行优化模型。最后,以多数据中心为例进行算例分析,仿真结果表明,该方案可以有效激发多数据中心的需求响应潜力,减少总运行成本的同时兼顾用户满意度,提供行之有效的多数据中心负荷管理策略。 展开更多
关键词 负载响应特性 多数据中心 时空协同 多时间窗口 业务流与能量流耦合 需求响应
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物联网海量不均衡数据组内方差SNM清洗算法
20
作者 伍阳 陈科基 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期124-128,共5页
由于物联网数据通常是不均衡的,导致采集的数据集中各个类别的样本数量差异很大,无法准确反映其内部的方差情况,使得数据文本相似度较高,为此,提出物联网海量不均衡数据组内方差SNM清洗算法。使用网络爬虫技术爬取海量不均衡数据,对不... 由于物联网数据通常是不均衡的,导致采集的数据集中各个类别的样本数量差异很大,无法准确反映其内部的方差情况,使得数据文本相似度较高,为此,提出物联网海量不均衡数据组内方差SNM清洗算法。使用网络爬虫技术爬取海量不均衡数据,对不平衡数据字段过滤处理,设计可伸缩滑动窗口方式改进SNM算法,计算不均衡数据组内方差,将其作为清洗不均衡数据的约束,通过对比物联网海量不均衡数据组内方差阈值,实现物联网海量不均衡数据清洗。实验结果表明:该方法具备较强的物联网海量不均衡数据清洗能力,且清洗后的物联网海量不平衡数据的文本相似度较低,应用性较强。 展开更多
关键词 物联网 不均衡数据 组内方差 SNM清洗算法 滑动窗口 网络爬虫 数据字段 约束条件
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