期刊文献+
共找到307篇文章
< 1 2 16 >
每页显示 20 50 100
Modelling of Daily Long-Term Urban Road Traffic Flow Distribution: A Poisson Process Approach 被引量:1
1
作者 Jojo D. Lartey 《Open Journal of Modelling and Simulation》 2025年第1期89-105,共17页
Road traffic flow forecasting provides critical information for the operational management of road mobility challenges, and models are used to generate the forecast. This paper uses a random process to present a novel... Road traffic flow forecasting provides critical information for the operational management of road mobility challenges, and models are used to generate the forecast. This paper uses a random process to present a novel traffic modelling framework for aggregate traffic on urban roads. The main idea is that road traffic flow is random, even for the recurrent flow, such as rush hour traffic, which is predisposed to congestion. Therefore, the structure of the aggregate traffic flow model for urban roads should correlate well with the essential variables of the observed random dynamics of the traffic flow phenomena. The novelty of this paper is the developed framework, based on the Poisson process, the kinematics of urban road traffic flow, and the intermediate modelling approach, which were combined to formulate the model. Empirical data from an urban road in Ghana was used to explore the model’s fidelity. The results show that the distribution from the model correlates well with that of the empirical traffic, providing a strong validation of the new framework and instilling confidence in its potential for significantly improved forecasts and, hence, a more hopeful outlook for real-world traffic management. 展开更多
关键词 Poisson process Macroscopic Traffic Flow Urban Road long-term Forecast Multiple Entries-Exits Dynamics
在线阅读 下载PDF
Developing a Process Driven Morphological Model for Long Term Evolution of a Dynamic Coastal Embayment
2
作者 Michael O’Shea Jimmy Murphy 《Open Journal of Marine Science》 2020年第3期93-109,共17页
Numerical modelling of coastal morphology is a complex and sometimes unrewarding exercise and often not yielding tangible results. Typically, the underlying drivers of morphology are not properly accounted for in nume... Numerical modelling of coastal morphology is a complex and sometimes unrewarding exercise and often not yielding tangible results. Typically, the underlying drivers of morphology are not properly accounted for in numerical models. Such inaccuracies combined with a paucity of validation data create a difficulty for coastal planners/engineers who are required to interpret such morphological models to develop coastal management strategies. This study develops an approach to long term morphological modelling of a barrier beach system that includes the findings of over 10 years of coastal monitoring on a dynamic coastal system. The novel approach to predicting the long term evolution of the area combines a mix of short term hydrodynamic monitoring and long term morphological modelling to predict future changes in a breached barrier system. A coupled wave, wind, hydrodynamic and sediment transport numerical model was used to predict the coastal evolution in the dynamic barrier beach system of Inner Dingle Bay, Co. Kerry, Ireland. The modelling approach utilizes the schematisation of inputs to reflect observed trends. The approach is subject to two stages of validation both quantitative and qualitative. The study highlights the importance of considering all the parameters responsible for driving coastal evolution and the necessity to have long term monitoring results for trend based validation. 展开更多
关键词 Morphodynamic Modelling Sediment Transport Tidal Inlet Ebb Tidal Bar long term process
在线阅读 下载PDF
The principles and guidelines for designing long-term agronomic experiments
3
作者 Mark Conyers 《Research in Cold and Arid Regions》 2009年第1期91-97,共7页
Many of the important questions facing farming systems in the world today require long-term studies to provide meaningful information and answers. A long-term agronomic experiment (LTAE) should (1) have long-term obje... Many of the important questions facing farming systems in the world today require long-term studies to provide meaningful information and answers. A long-term agronomic experiment (LTAE) should (1) have long-term objectives; (2) study important soil processes or ecological processes; and (3) be related to the productivity and sustainability of systems. A well established LTAE can provide both insights into how the system operates and foresight into where the system goes. The prerequisites for setting up a LTAE are the secured land, continuous funding and dedicated scientists. A number of principles must be considered carefully when establishing a LTAE, (1) the site must be representative of large areas; (2) the treatments should be simple, but focusing on the big questions; (3) the plots should be large enough to allow subsequent modification of the experiment if this becomes necessary; (4) crop rotations should minimise, wherever possible, the risk of build-up of pests and diseases, and rotational phase should be considered in a rotational experiment; (5) a clearly defined experimental protocol should be developed to ensure data collected is scientifically valid and statistically analysable, but with flexibility to allow essential changes; (6) soil samples, possibly plant samples, should be achieved to provide better answer to the original questions when new, perhaps more accurate analytical techniques are developed, or answer new research questions that were not considered in the original design. The MASTER experiment in Australia was used as a case study to demonstrate how these principles are implemented in practice. 展开更多
关键词 long-term experiment SUSTAINABILITY crop rotation soil processing
在线阅读 下载PDF
水泥粉磨过程建模与控制研究进展
4
作者 李玉珠 刘钊 +2 位作者 张强 王孝红 李凡军 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期92-102,共11页
针对水泥辊压机终粉磨工艺中成品颗粒粒度分布较窄、细颗粒偏多的问题,通过分析水泥粉磨工艺流程,研究粉磨过程颗粒粉碎与分选机制,总结国内外在水泥粉磨过程建模、参数优化及过程控制方面的研究成果与应用动态,对各种研究方法进行可行... 针对水泥辊压机终粉磨工艺中成品颗粒粒度分布较窄、细颗粒偏多的问题,通过分析水泥粉磨工艺流程,研究粉磨过程颗粒粉碎与分选机制,总结国内外在水泥粉磨过程建模、参数优化及过程控制方面的研究成果与应用动态,对各种研究方法进行可行性分析;根据水泥粉磨现场工况,提出一种融合卷积神经网络、长短时记忆网络及注意力机制的智能建模方法,并结合模型预测控制策略精准描述粉磨系统的动态特性,实现粉磨过程粒度分布的优化控制,进而提升水泥产品质量,确保粉磨过程的稳定与高效运行。 展开更多
关键词 水泥粉磨 过程控制 长短时记忆网络 注意力机制 预测控制
在线阅读 下载PDF
基于Statistical Process Control风险等级判定及神经网络模型构建珠海市传染病指数
5
作者 周伴群 戴晓捷 +2 位作者 尹锡玲 李德云 肖峻峰 《中国当代医药》 CAS 2022年第5期143-147,F0004,共6页
目的建立珠海市传染病指数预报模型,为传染病风险预测预报提供思路。方法利用统计过程控制(SPC)的控制下限、中线和控制上限划分全市2014—2017年以周次为时间计量单位的流感样病例比例、手足口病及其他感染性腹泻发病率的风险等级(布... 目的建立珠海市传染病指数预报模型,为传染病风险预测预报提供思路。方法利用统计过程控制(SPC)的控制下限、中线和控制上限划分全市2014—2017年以周次为时间计量单位的流感样病例比例、手足口病及其他感染性腹泻发病率的风险等级(布雷图指数采用5、10、20判定)。运用长短时记忆神经网络模型(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)对2018年15~19周数据进行预测。计算传染病指数并将预测值与实际值对比进而评估预测一致性。结果珠海市手足口病发病率LSTM模型中,测试集MSE为9.0441,RMSE为3.0073,训练集MSE为1.1812,RMSE为1.0868。其余模型在训练集和测试集均表现良好,没有出现过拟合现象。风险指数等级预测与实际值对比,预测一致率为96.0%。结论利用SPC划分风险等级,运用LSTM等构建传染病指数预测模型可行。 展开更多
关键词 传染病指数 统计过程控制 长短时记忆神经网络模型
暂未订购
炼油厂甲基叔丁基醚装置长周期运行分析
6
作者 卢虹静 《云南化工》 2026年第2期113-116,共4页
以某炼油厂甲基叔丁基醚(MTBE)装置为例,结合近几年运行情况,对长周期运行的关键影响因素进行了分析。结果表明,原料中异丁烯含量、杂质水平及波动幅度对装置稳定性影响显著;催化剂在运行中主要受化学中毒、物理堵塞和结构降解等多因素... 以某炼油厂甲基叔丁基醚(MTBE)装置为例,结合近几年运行情况,对长周期运行的关键影响因素进行了分析。结果表明,原料中异丁烯含量、杂质水平及波动幅度对装置稳定性影响显著;催化剂在运行中主要受化学中毒、物理堵塞和结构降解等多因素共同作用,活性衰减规律明显。通过稳定原料组分、控制杂质含量、分阶段调整醇烯比和反应温度,并配合设备防腐,可以显著延缓催化剂失活速度。在催化剂接近寿命末期时,通过工艺参数优化和操作调整,装置仍保持平稳运行,延长了运行周期,减少了非计划停车。可为同类装置提供可借鉴的运行经验。 展开更多
关键词 甲基叔丁基醚 化工装置 炼油厂 长周期运行 原料控制 工艺优化
在线阅读 下载PDF
融合CNN-LSTM的注意力机制化工安全参数预测模型
7
作者 何嘉明 闫姝 《化工管理》 2026年第1期105-109,共5页
化工过程参数具有动态时变特性、高度非线性和多重耦合特征,而现有预警方法存在单一模态建模局限性与动态响应滞后问题。针对上述问题,文章提出一种融合注意力机制的CNN-LSTM深度学习框架,通过卷积神经网络的动态特征提取能力与长短时... 化工过程参数具有动态时变特性、高度非线性和多重耦合特征,而现有预警方法存在单一模态建模局限性与动态响应滞后问题。针对上述问题,文章提出一种融合注意力机制的CNN-LSTM深度学习框架,通过卷积神经网络的动态特征提取能力与长短时记忆网络的时序关联建模优势,实现关键工艺参数的精准预测与超前预警。该模型结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力与长短期记忆网络(LSTM)的时序建模优势,并通过注意力机制强化关键时间步的特征权重。实验结果表明,与单一CNN、LSTM及传统融合模型相比,CNN-LSTM-Attention模型在RMSE、MAE等评价指标上均显著提升。该模型有效提高了工业过程参数预测的预测精度,为化工安全预警与设备维护提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 注意力机制 化工过程 温度预测 安全预警
在线阅读 下载PDF
基于长短期记忆网络的输变配缺陷智能识别方法
8
作者 丁中奎 徐祥 +2 位作者 王晓 朱利娟 丁宗银 《电子设计工程》 2026年第2期122-126,共5页
由于输变配系统的复杂结构和特性,其缺陷表现形式多样且难以捉摸,导致在进行缺陷识别时mAP值较低。为解决上述问题,提出基于长短期记忆网络的输变配缺陷智能识别方法。利用无人机巡检技术、高精度图像采集设备及GPS接收器对输变配线路... 由于输变配系统的复杂结构和特性,其缺陷表现形式多样且难以捉摸,导致在进行缺陷识别时mAP值较低。为解决上述问题,提出基于长短期记忆网络的输变配缺陷智能识别方法。利用无人机巡检技术、高精度图像采集设备及GPS接收器对输变配线路图像进行采集。通过灰度校正、HSI颜色模型转换及Gamma校正等技术对采集的图像进行精细化处理。构建基于长短期记忆网络的缺陷识别模型,利用大量标记缺陷样本进行训练。将待检测图像输入训练完成的模型中,模型实时输出缺陷分类,实现输变配线路缺陷的智能快速识别。实验结果表明,该文提出的基于LSTM的缺陷识别方法,在mAP指标上平均提升了约8.75%~13.75%,显著提高了缺陷识别的精度。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 输变配系统 图像处理 缺陷识别模型 智能识别
在线阅读 下载PDF
专用炉模式下的长驻炉钢种加热炉群仿真 被引量:1
9
作者 张宏亮 叱晓岗 +3 位作者 阎磊 王鲸量 张翔博 冯光宏 《中国冶金》 北大核心 2025年第1期138-145,共8页
针对热轧板带生产线某些钢种在炉时间偏长、影响正常生产轧制节奏和效率的问题,采用Anylogic智能体流程软件对2050热轧带钢生产线长驻炉钢种的专用炉生产模式进行流程仿真,分析不同专用炉生产模式条件下的板坯生产效率和加热炉各项指标... 针对热轧板带生产线某些钢种在炉时间偏长、影响正常生产轧制节奏和效率的问题,采用Anylogic智能体流程软件对2050热轧带钢生产线长驻炉钢种的专用炉生产模式进行流程仿真,分析不同专用炉生产模式条件下的板坯生产效率和加热炉各项指标变化规律。研究结果表明,采用专用模式可以有效降低长驻炉钢种的平均在炉时间,提高与常规轧程的衔接效率,有效提高轧钢的机时产量;管线钢X80平均在炉时间从267 min下降到239 min,缩短10.5%;轧机的最大利用效率由65.09%增加到71.90%,提高了10.4%。该专用炉生产模式优化了板带铸轧界面生产流程效率,为现场生产提供了理论和数据支撑。 展开更多
关键词 热轧板带 加热炉群 长驻炉钢种 专用炉模式 流程仿真
在线阅读 下载PDF
改进特征选择和CNN-BiLSTM的网络入侵检测方法 被引量:1
10
作者 陈虹 由雨竹 +2 位作者 金海波 武聪 杨思文 《微电子学与计算机》 2025年第8期132-143,共12页
针对网络入侵检测中数据类别不平衡和特征冗余导致分类不准确、检测准确率低的问题,提出一种改进特征选择和CNN-BiLSTM的网络入侵检测方法。首先,设计一种新的方法XGB-S,即XGBoost结合Spearman相关系数对特征进行选择,过滤掉冗余和无用... 针对网络入侵检测中数据类别不平衡和特征冗余导致分类不准确、检测准确率低的问题,提出一种改进特征选择和CNN-BiLSTM的网络入侵检测方法。首先,设计一种新的方法XGB-S,即XGBoost结合Spearman相关系数对特征进行选择,过滤掉冗余和无用的特征,构造出最优特征子集。其次,利用自适应合成过采样(Adaptive Synthetic,ADASYN)和TomekLinks欠采样的方法同时对多数类和少数类样本进行处理,解决数据不平衡问题。然后,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)更好地提取数据中的空间特征、时间特征,结合自注意力机制(Self-Attention)对这些特征分配不同的权重,并利用Softmax函数进行分类,提高对少数类攻击样本的检测率。在数据集NSL-KDD、UNSW-NB15上的实验结果表明,该模型的准确率为90.64%、88.78%,F1分数为91.05%、89.25%,优于传统的机器学习模型和深度学习模型。 展开更多
关键词 网络入侵检测 特征选择 不平衡处理 双向长短期记忆网络 自注意力机制
在线阅读 下载PDF
长时可重复使用反应型聚酰亚胺复合材料热压罐成型研究 被引量:2
11
作者 王天娇 李琪 +2 位作者 张洋 汪东 李丽英 《高分子通报》 北大核心 2025年第1期116-122,共7页
对反应型聚酰亚胺树脂的化学反应特性、流变特性等方面进行研究,并探索分阶段加压、加压温度等热压罐成型工艺参数对复合材料内部质量的影响,确定最优的PMR型聚酰亚胺复合材料热压罐成型工艺。此外,对PMR型聚酰亚胺复合材料的长时可重... 对反应型聚酰亚胺树脂的化学反应特性、流变特性等方面进行研究,并探索分阶段加压、加压温度等热压罐成型工艺参数对复合材料内部质量的影响,确定最优的PMR型聚酰亚胺复合材料热压罐成型工艺。此外,对PMR型聚酰亚胺复合材料的长时可重复使用性能进行评价。结果表明,分阶段梯度加压可有效提升复合材料的内部质量和力学性能;复合材料经历350℃/500 h老化后,老化失重率4.8%,玻璃化转变温度提升至433℃,力学性能保留率均大于68.4%,表现出优异的热稳定性,具备长时可重复使用能力。 展开更多
关键词 聚酰亚胺 复合材料 热压罐成型 长时可重复使用性能
原文传递
改进膨胀时空图卷积网络的短时交通流预测
12
作者 罗向龙 徐忠承 +2 位作者 苏勇东 何西槟 刘若辰 《计算机工程》 北大核心 2025年第12期346-356,共11页
路网交通流预测在智能交通领域起着关键性作用,交通流不仅具有高度的空间相关性,同时在时间特征上也存在时间相关性和周期性。现有的时空交通流量预测在时间特征提取方面更多关注交通流的局部时间特征。针对上述问题,提出一种改进膨胀... 路网交通流预测在智能交通领域起着关键性作用,交通流不仅具有高度的空间相关性,同时在时间特征上也存在时间相关性和周期性。现有的时空交通流量预测在时间特征提取方面更多关注交通流的局部时间特征。针对上述问题,提出一种改进膨胀时空图卷积网络(IDTS-GCN)模型,以改进的图卷积网络(GCN)为基础提取空间特征,将膨胀卷积的顺序操作改为并行操作后将膨胀序列嵌入双向长短期记忆(Bi-LSTM)中提取交通流短期局部与宏观长期时间特征,低膨胀率的序列提取短期局部时间特征,高膨胀率的序列提取长期宏观时间特征,在此基础上添加残差连接融合时空特征得到最终预测结果。为了验证IDTS-GCN模型的有效性,在PeMS04和PeMS08数据集上进行测试,结果表明,IDTS-GCN模型在两种数据集下相较STSGCN时空联合学习模型,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)平均下降了4.917%、3.371%、6.079%和6.291%、5.842%、4.395%。 展开更多
关键词 智能运输系统 交通流预测 时空特征 图信号处理 双向长短期记忆
在线阅读 下载PDF
受压过程对长龄期自密实棱柱体混凝土抗压强度影响研究 被引量:2
13
作者 王飞朋 苗杰 乔文正 《混凝土》 北大核心 2025年第1期65-68,共4页
采用155 mm×155 mm×305 mm的棱柱体试件,将其在标准养护室中放入,就受压过程对长龄期自密实棱柱体混凝土的抗压强度影响进行了研究。结果表明:在保持水泥、砂率、膨润土、黏土用量以及水胶比等核心参数恒定不变的基础上,可以... 采用155 mm×155 mm×305 mm的棱柱体试件,将其在标准养护室中放入,就受压过程对长龄期自密实棱柱体混凝土的抗压强度影响进行了研究。结果表明:在保持水泥、砂率、膨润土、黏土用量以及水胶比等核心参数恒定不变的基础上,可以确定的是,随着龄期的逐步增加,随着龄期的逐步推进,自密实混凝土的轴心抗压强度或其所能承受的最大应力体现出显著的下降趋势。这一变化趋势与普通混凝土的情况较为相似,其随龄期增长,抗压强度递增,至1年龄期,无粉煤灰混凝土的抗压强度趋于稳定。在龄期逐渐增加以及粉煤灰掺量不断增大的情况下,掺入粉煤灰的混凝土抗压强度呈现出稳步增长的态势。受到龄期的延长的影响,自密实混凝土强度增长系数随之增加,从28 d时的1.00增加到7年时的1.62。自密实混凝土抗压强度与龄期自然对数的关系被证明为正比,且这种正比关系的相关性极强。 展开更多
关键词 长龄期 混凝土 抗压强度 自密实 受压过程
在线阅读 下载PDF
嘉兴市长期护理保险评估体系现状及优化策略
14
作者 井玉荣 王欣宁 +2 位作者 白慧莹 苏忠鑫 王颖 《卫生经济研究》 北大核心 2025年第3期14-17,20,共5页
目的:分析嘉兴市长期护理保险(长护险)评估体系现状,提出优化策略。方法:收集2017年至2023年8月31日嘉兴市长护险评估数据,采用多阶段整群随机抽样法调查997名参与评估人群,深入访谈47位关键知情人,整理政策内容和运行状况,运用描述性... 目的:分析嘉兴市长期护理保险(长护险)评估体系现状,提出优化策略。方法:收集2017年至2023年8月31日嘉兴市长护险评估数据,采用多阶段整群随机抽样法调查997名参与评估人群,深入访谈47位关键知情人,整理政策内容和运行状况,运用描述性统计方法进行数据分析。结果:嘉兴市长护险评估专家数量充足,评估流程及工具逐步完善;但存在评估时效性有待加强、上门评估时长较短、失智评估标准尚未建立、过程性监管有待提升等问题。结论:畅通信息沟通渠道,优化评估时效性;合理安排评估专家工作,严格落实监管考核;加快建立全市统一,科学、可行的失智评估标准。 展开更多
关键词 长期护理保险 评估环节 失能人群
在线阅读 下载PDF
基于通用手环的睡眠呼吸暂停检测
15
作者 黄锦阳 崔丰麒 +6 位作者 马长秀 樊文东 李萌 李经宇 孙晓 黄林生 刘志 《计算机应用》 北大核心 2025年第9期3045-3056,共12页
睡眠呼吸暂停严重影响生活质量和健康。多导睡眠图(PSG)是诊断睡眠呼吸暂停的“金标准”,然而它的成本高且不便长期监测。基于此,提出一种基于通用运动手环的新方法以便捷地检测睡眠呼吸暂停。该方法通过分析手环采集的心率、血氧饱和... 睡眠呼吸暂停严重影响生活质量和健康。多导睡眠图(PSG)是诊断睡眠呼吸暂停的“金标准”,然而它的成本高且不便长期监测。基于此,提出一种基于通用运动手环的新方法以便捷地检测睡眠呼吸暂停。该方法通过分析手环采集的心率、血氧饱和度和睡眠状态数据,采用自适应生理数据重构方法和数据插值方法滤除噪声;在特征工程中,融合连续生理变量和类别变量,以深度提取睡眠状态特征;而分类模块采用轻量级门控循环单元(GRU)模型,从而简化训练过程,并降低过拟合风险。实验结果表明,所提方法在23人数据集上获得了93.68%的准确率和93.97%的召回率。相关性分析表明,血氧饱和度、身体质量指数和年龄是判断睡眠呼吸暂停的关键特征。与PSG相比,所提方法更适用于家庭环境下的长期监测。 展开更多
关键词 睡眠呼吸暂停检测 通用手环 多模态数据处理 长时健康监测 多因素影响指标分析
在线阅读 下载PDF
基于RF-BiLSTM的浮选钼铋产品质量预测模型
16
作者 张梦麟 廖寅飞 +1 位作者 邹奇奇 王乾宁 《中国矿业》 北大核心 2025年第7期285-294,共10页
钼和铋是重要的战略金属资源,广泛应用于电子、冶金等行业。浮选是选矿厂回收钼铋精矿的关键技术环节,浮选产品质量直接影响选矿厂经济效益。然而,当前我国大多数选矿厂普遍采用人工轮班采样与离线化验的方法对品位进行检测,这种传统检... 钼和铋是重要的战略金属资源,广泛应用于电子、冶金等行业。浮选是选矿厂回收钼铋精矿的关键技术环节,浮选产品质量直接影响选矿厂经济效益。然而,当前我国大多数选矿厂普遍采用人工轮班采样与离线化验的方法对品位进行检测,这种传统检测方法一个突出的问题是品位获取的滞后性。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习的浮选产品质量动态预测方法。选矿厂工业数据易受环境、设备故障等多方面因素影响,导致出现数据缺失或者异常的情况。传统统计方法难以准确捕捉数据间的变化趋势及潜在的联系。基于此,本文提出一种改进的随机森林插补方法,对选矿厂工业数据进行缺失值修复。这一方法相较于传统的中位数等填充方法能够有效填补缺失数据,减少信息失真。实验结果表明,使用该方法填补数据后提高了下游预测任务的精度,MAPE值相较于统计方法显著降低,有效提升了数据质量。基于优化后的数据集,本文构建了融合双向时序特征提取的BiLSTM预测模型。与传统的单向LSTM模型相比,BiLSTM模型能够同时利用前后向时序信息,提升预测精度。实验表明:该模型在钼铋品位预测中展现出显著优势,其中钼品位预测MAPE值为0.87%,R^(2)达0.89,较LSTM模型预测误差降低44.23%,特别是在工况波动时段仍可保持预测精度。证实了模型具备较好的泛化能力和工程适用性,能够实现钼铋浮选产品质量的预测。 展开更多
关键词 浮选 双向长短期记忆 数据处理 预测模型 精矿品位
在线阅读 下载PDF
基于CNN-LSTM混合网络的新型配电网异常数据检测模型 被引量:2
17
作者 王冰梅 张冶 +2 位作者 李书斌 回茜 张雯舒 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期243-250,共8页
为提升包含分布式光伏的新型配电网异常数据检测精确率,降低异常数据检测虚警率,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合网络的新型配电网异常数据检测方法。首先,针对新型配电网采集的异构数据,通过新型配电网数据组... 为提升包含分布式光伏的新型配电网异常数据检测精确率,降低异常数据检测虚警率,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合网络的新型配电网异常数据检测方法。首先,针对新型配电网采集的异构数据,通过新型配电网数据组成的信息传感网络,建立新型配电网多能源数据同构模型;然后,将卷积神经网络和长短期记忆网络结合,提出基于CNN-LSTM混合网络的异常数据检测方法,确定能够对新型配电网异常数据检测结果评价的相关指标。最后,参考新型配电网历史数据,对比分析CNN-LSTM混合网络与其他算法下的新型配电网异常数据检测性能。仿真结果表明,基于CNN-LSTM混合网络的新型配电网异常数据检测性能,在不同划分的数据集上表现更稳定,对异常数据的检测结果更准确。 展开更多
关键词 神经网络模型 长短期记忆 异常检测 数据处理 分布式光伏 配电网
原文传递
零碳膜法在农村分散供水长效运行中的应用研究
18
作者 潘伟军 刘齐东 +1 位作者 吴雅琴 黄旻旻 《浙江水利科技》 2025年第6期49-53,共5页
分散式供水站是保障偏远山区农村饮水安全的关键设施,但长期面临“重建轻管”导致的运行不可持续问题。以浙江省永嘉县岭东村为例,系统分析其在水源条件、技术适用性及管护机制等方面的共性困境,提出并实践了一种以重力驱动为核心的零... 分散式供水站是保障偏远山区农村饮水安全的关键设施,但长期面临“重建轻管”导致的运行不可持续问题。以浙江省永嘉县岭东村为例,系统分析其在水源条件、技术适用性及管护机制等方面的共性困境,提出并实践了一种以重力驱动为核心的零碳膜净水工艺。该工艺结合水力自动比例加药、太阳能智能控制等适应技术,有效解决了无电分散场景下的供水难题。研究表明,与传统膜法相比,零碳膜法在水质稳定性、膜通量稳定性、运维简便性及运行成本方面均展现出显著优势,为实现农村分散式供水的长效运行提供了可靠的技术路径与实践参考。 展开更多
关键词 农村饮水安全 分散式供水 零碳膜净水工艺 长效运行 重力驱动
在线阅读 下载PDF
基于集成深度学习的造纸废水出水指标预测模型研究
19
作者 王金咏 王新元 +6 位作者 魏文光 张凤山 黄鹏 周景蓬 万兵 牛国强 刘鸿斌 《中国造纸学报》 北大核心 2025年第2期173-182,共10页
为克服单一模型的局限性、提高模型鲁棒性,针对小型造纸厂单一工段的废水处理数据集,首先利用核主成分分析(KPCA)降维技术,有效提取数据关键特征,再采用装袋集成(Bagging)算法集成多个可有效建模废水时间序列特征的长短期记忆网络(LSTM... 为克服单一模型的局限性、提高模型鲁棒性,针对小型造纸厂单一工段的废水处理数据集,首先利用核主成分分析(KPCA)降维技术,有效提取数据关键特征,再采用装袋集成(Bagging)算法集成多个可有效建模废水时间序列特征的长短期记忆网络(LSTM)学习器,建立KPCA-Bagging-LSTM造纸废水出水指标预测模型。结果表明,KPCA-Bagging-LSTM模型的决定系数(R2)达0.76,显著优于其他方法;均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为3.55 mg/L和4.01%,表明该模型具有更低的预测误差和更高的精度。本研究通过特征降维和集成学习提升了KPCA-Bagging-LSTM模型的性能,为造纸废水COD等出水指标预测提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 造纸废水过程处理 数据降维 长短期记忆网络 集成学习 软测量模型
在线阅读 下载PDF
面向多采样率数据的TTPA-LSTM软测量建模 被引量:1
20
作者 王法正 隋璘 熊伟丽 《化工学报》 北大核心 2025年第4期1635-1646,共12页
实际工业生产中,过程变量间存在的时滞和采样率差异会降低建模质量,使得许多软测量模型无法适用。因此,提出一种基于时间感知模式注意力(time-aware temporal pattern attention,TTPA)机制和长短时记忆网络的软测量建模方法。首先,将高... 实际工业生产中,过程变量间存在的时滞和采样率差异会降低建模质量,使得许多软测量模型无法适用。因此,提出一种基于时间感知模式注意力(time-aware temporal pattern attention,TTPA)机制和长短时记忆网络的软测量建模方法。首先,将高、低采样率对应的数据分别重构为短期和长期信息,采用时间感知模块将输入信息分解并考虑时间间隔特性,针对质量相关信息占比低的问题,设计非递增启发式衰减函数对短期信息进行加权,组合后获得长短期信息集成特征,降低因多采样率产生的数据缺失影响。其次,引入特征优化模块实现特征二维滤波,跨时间步解析多元时间序列中的时滞信息,获取更有效的质量相关特征。最后,搭建了基于TTPA的长短期记忆网络软测量模型。通过工业青霉素发酵过程和脱丁烷塔过程的应用仿真,验证了所提模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多采样率 时间感知模式注意力 长短时记忆网络 软测量 神经网络 过程控制 动态建模
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 16 下一页 到第
使用帮助 返回顶部