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Study on the solid-liquid suspension behavior in a tank stirred by the long-short blades impeller 被引量:6
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作者 Zewen Chen Yongjun Wu +1 位作者 Jian Wang Peicheng Luo 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第7期79-88,共10页
We investigated the solid–liquid suspension characteristics in the tank with a liquid height/tank diameter ratio of 1.5 stirred by a novel long-short blades(LSB) impeller by the Euler granular flow model coupled with... We investigated the solid–liquid suspension characteristics in the tank with a liquid height/tank diameter ratio of 1.5 stirred by a novel long-short blades(LSB) impeller by the Euler granular flow model coupled with the standard k–ε turbulence model. After validation of the local solid holdup by experiments,numerical predictions have been successfully used to explain the influences of impeller rotating speed,particle density, particle size, liquid viscosity and initial solid loading on the solid suspension behavior,i.e. smaller particles with lower density are more likely to be suspended evenly in the liquid with higher liquid viscosity. At a low impeller rotating speed(N), increase in N leads to an obvious improvement in the solid distribution homogeneity. Moreover, the proposed LSB impeller has obvious advantages in the uniform distribution of the solid particles compared with single Rushton turbine(RT), dual RT impellers or CBY hydrofoil impeller under the same power consumption. 展开更多
关键词 Two-phase flow Computational fluid dynamics Kinetic theory of granular flow Stirred tank long-short blades impeller
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Online multi-target intelligent tracking using a deep long-short term memory network 被引量:3
2
作者 Yongquan ZHANG Zhenyun SHI +1 位作者 Hongbing JI Zhenzhen SU 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第9期313-329,共17页
Multi-target tracking is facing the difficulties of modeling uncertain motion and observation noise.Traditional tracking algorithms are limited by specific models and priors that may mismatch a real-world scenario.In ... Multi-target tracking is facing the difficulties of modeling uncertain motion and observation noise.Traditional tracking algorithms are limited by specific models and priors that may mismatch a real-world scenario.In this paper,considering the model-free purpose,we present an online Multi-Target Intelligent Tracking(MTIT)algorithm based on a Deep Long-Short Term Memory(DLSTM)network for complex tracking requirements,named the MTIT-DLSTM algorithm.Firstly,to distinguish trajectories and concatenate the tracking task in a time sequence,we define a target tuple set that is the labeled Random Finite Set(RFS).Then,prediction and update blocks based on the DLSTM network are constructed to predict and estimate the state of targets,respectively.Further,the prediction block can learn the movement trend from the historical state sequence,while the update block can capture the noise characteristic from the historical measurement sequence.Finally,a data association scheme based on Hungarian algorithm and the heuristic track management strategy are employed to assign measurements to targets and adapt births and deaths.Experimental results manifest that,compared with the existing tracking algorithms,our proposed MTIT-DLSTM algorithm can improve effectively the accuracy and robustness in estimating the state of targets appearing at random positions,and be applied to linear and nonlinear multi-target tracking scenarios. 展开更多
关键词 Data association Deep long-short term memory network Historical sequence Multi-target tracking Target tuple set Track management
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Settlement calculation for long-short composite piled raft foundation 被引量:4
3
作者 赵明华 张玲 杨明辉 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第6期749-754,共6页
The mechanism of long-short composite piled raft foundation was discussed. Assuming the relationship between shear stress and shear strain of the surrounding soil was elasto-plastic, shear displacement method was empl... The mechanism of long-short composite piled raft foundation was discussed. Assuming the relationship between shear stress and shear strain of the surrounding soil was elasto-plastic, shear displacement method was employed to establish the different explicit relational equations between the load and the displacement at the top of pile in either elastic or elasto-plastic period. Then Mylonakis & Gazetas model was introduced to simulate the interaction between two piles or between piles and soil. Considering the effect of cushion, the flexible coefficients of interaction were provided, With the addition of a relevant program, the settlement calculation for long-short composite piled raft foundation was developed which could be used to account for the interaction of piles, soil and cushion. Finally, the calculation method was used to analyze an engineering example. The calculated value of settlement is 10.2 ram, which is close to the observed value 8.8 mm. 展开更多
关键词 long-short composite oiled raft foundation shear displacement method SETTLEMENT Mylonakis Gazetas model
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Effect of pitched short blades on the flow characteristics in a stirred tank with long-short blades impeller 被引量:2
4
作者 Yongjun Wu Pan You Peicheng Luo 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第5期143-152,共10页
This work focuses on the design improvement of the long-short blades(LSB)impeller by using pitched short blades(SBs)to regulate the flow field in the stirred vessel.After mesh size evaluation and velocity field valida... This work focuses on the design improvement of the long-short blades(LSB)impeller by using pitched short blades(SBs)to regulate the flow field in the stirred vessel.After mesh size evaluation and velocity field validation by the particle image velocimetry,large eddy simulation method coupled with sliding mesh approach was used to study the effect of the pitched SBs on the flow characteristics.We changed the inclined angles of the SBs from 30°to 60°and compared the flow characteristics when the impeller was operated in the down-pumping and up-pumping modes.In the case of down-pumping mode,the power number is relatively smaller and vortexes below the SBs are suppressed,leading to turbulence intensification in the bottom of the vessel.Whereas in the case of up-pumping mode,the axial flow rate in the center increased significantly with bigger power number,resulting in more efficient mass exchange between the axial and radial flows in the whole vessel.The LSB with 45°inclined angle of the SBs in the up-pumping mode has the most uniform distributions of flow field and turbulent kinetic energy compared with other impeller configurations. 展开更多
关键词 Stirred tank Computational fluid dynamics(CFD) Turbulent flow long-short blades(LSB)impeller Pitched blades
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Global Well-posedness of the Generalized Long-short Wave Equations 被引量:2
5
作者 ZHANG Rui-feng LIANG Hong-wei 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 北大核心 2006年第4期538-544,共7页
In the present paper, we investigate the well-posedness of the global solutionfor the Cauchy problem of generalized long-short wave equations. Applying Kato's methodfor abstract quasi-linear evolution equations and a... In the present paper, we investigate the well-posedness of the global solutionfor the Cauchy problem of generalized long-short wave equations. Applying Kato's methodfor abstract quasi-linear evolution equations and a priori estimates of solution,we get theexistence of globally smooth solution. 展开更多
关键词 the generalized long-short wave equations Kato's method uniformly a prioriestimate global well-posedness
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New Exact Solutions to Long-Short Wave Interaction Equations 被引量:1
6
作者 TIAN Ying-Hui CHEN Han-Lin LIU Xi-Qiang 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2006年第3X期397-402,共6页
New exact solutions expressed by the Jacobi elliptic functions are obtained to the long-short wave interaction equations by using the modified F-expansion method. In the limit case, solitary wave solutions and triangu... New exact solutions expressed by the Jacobi elliptic functions are obtained to the long-short wave interaction equations by using the modified F-expansion method. In the limit case, solitary wave solutions and triangular periodic wave solutions are obtained as well. 展开更多
关键词 long-short wave interaction equations modified F-expansion method exact solutions Jacobi elliptic functions
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Estimation of unloading relaxation depth of Baihetan Arch Dam foundation using long-short term memory network 被引量:1
7
作者 Ming-jie He Hao Li +3 位作者 Jian-rong Xu Huan-ling Wang Wei-ya Xu Shi-zhuang Chen 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2021年第2期149-158,共10页
The unloading relaxation caused by excavation for construction of high arch dams is an important factor influencing the foundation’s integrity and strength.To evaluate the degree of unloading relaxation,the long-shor... The unloading relaxation caused by excavation for construction of high arch dams is an important factor influencing the foundation’s integrity and strength.To evaluate the degree of unloading relaxation,the long-short term memory(LSTM)network was used to estimate the depth of unloading relaxation zones on the left bank foundation of the Baihetan Arch Dam.Principal component analysis indicates that rock charac-teristics,the structural plane,the protection layer,lithology,and time are the main factors.The LSTM network results demonstrate the unloading relaxation characteristics of the left bank,and the relationships with the factors were also analyzed.The structural plane has the most significant influence on the distribution of unloading relaxation zones.Compared with massive basalt,the columnar jointed basalt experiences a more significant unloading relaxation phenomenon with a clear time effect,with the average unloading relaxation period being 50 d.The protection layer can effectively reduce the unloading relaxation depth by approximately 20%. 展开更多
关键词 Columnar jointed basalt Unloading relaxation long-short term memory(LSTM)network Principal component analysis Stability assessment Baihetan Arch Dam
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Attractor for Dissipative Long-Short Wave Equations in an Unbounded Domain
8
作者 ZHANG Ruifeng 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第2期434-444,共11页
In this paper the Cauchy problem of dissipative long-short wave equations in R is considered.We utilize the Kurautowskiiα-measure of non-compactness to show the asymptotic smoothness of the semigroup S(t)and prove th... In this paper the Cauchy problem of dissipative long-short wave equations in R is considered.We utilize the Kurautowskiiα-measure of non-compactness to show the asymptotic smoothness of the semigroup S(t)and prove the existence of the maximal attractor. 展开更多
关键词 The dissipative long-short wave equation Bounded absorbing set Asymptotically smooth Maximal attractor
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基于CNN-LSTM方法的液环泵非稳态流场预测分析 被引量:1
9
作者 张人会 唐玉 +1 位作者 郭广强 陈学炳 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期273-279,共7页
为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,... 为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,利用卷积神经网络(CNN)对流场快照进行特征提取,并结合长短期记忆神经网络(LSTM)构建时间序列神经网络预测模型,预测结果与CFD数值模拟结果进行对比,分析表明,CNN-LSTM模型能够实现对未来时刻非稳态流场的高精度预测;相态场、压力场、温度场的预测结果平均相对误差分别为1.37%、1.28%、1.78%;在利用LSTM预测壳体及进口压力脉动时,在样本集之后叶轮旋转360°时间上平均相对误差分别为1.61%、0.09%、0.20%。在样本空间外的预测集上,CNN-LSTM的预测性能优于本征正交分解(POD)方法,尽管在外延时间序列上的预测精度随时间增加逐渐下降,但在整个时间历程上保持了较好的预测精度,在预测内流场结果方面具有显著优势。 展开更多
关键词 液环泵 非稳态流场 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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ARIMA-LSTM组合模型在肾综合征出血热不同流行模式发病率预测中的应用
10
作者 刘天 向泉 +4 位作者 官旭华 秦周 吴杨 阮德欣 赵婧 《中国人兽共患病学报》 北大核心 2026年第1期77-84,共8页
目的探讨自回归移动平均模型-长短期记忆(autoregressive integrated moving average-long short-term memory,ARIMA-LSTM)组合模型在肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)不同流行模式发病率预测中应用的可行... 目的探讨自回归移动平均模型-长短期记忆(autoregressive integrated moving average-long short-term memory,ARIMA-LSTM)组合模型在肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)不同流行模式发病率预测中应用的可行性。方法收集1961—2020年全国HFRS年发病率、2004年1月至2020年12月全国、黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省HFRS逐月发病率数据;全国及黑龙江省作为冬峰较春峰高代表,吉林省、辽宁省作为春峰与冬峰相当代表,陕西省、山东省作为仅存在冬峰代表,河北省、广东省作为仅存在春峰代表。1961—2014年逐年发病率、2004年1月至2020年6月逐月发病率数据作为训练集,2015—2020年逐年发病率、2020年7-12月逐月发病率数据作为测试集。分别建立ARIMA模型、ARIMA-LSTM组合模型,采用平均绝对百分比误差下降率(decline rate of mean absolute percentage error,DR_(MAPE))、均方根误差下降率(decline rate of root mean squared error,DRRMSE)评价模型拟合及预测精度优化程度。结果全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月HFRS发病率拟合最佳ARIMA模型分别为ARIMA(2,0,0)、ARIMA(3,1,0)(2,1,1)_(12)、ARIMA(2,0,1)(2,1,1)_(12)、ARIMA(3,0,0)(2,1,1)_(12)含常数项、ARIMA(2,1,1)(2,1,1)_(12)、ARIMA(1,0,3)(1,1,0)_(12)、ARIMA(0,1,3)(2,1,1)_(12)、ARIMA(1,1,3)(2,0,0)_(12)、ARIMA(3,1,1)(1,1,1)_(12)。全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月数据建立ARIMA-LSTM组合模型较ARIMA模型拟合的DR_(MAPE)依次为-19.57%、-46.38%、-43.27%、-46.37%、-49.70%、-48.36%、-58.23%、-35.52%、-48.74%;DRRMSE依次为-11.21%、-36.17%、-64.89%、-55.68%、-54.81%、-31.76%、-39.69%、-55.64%、-30.06%。全国逐年、全国及黑龙江省、吉林省、辽宁省、陕西省、山东省、河北省、广东省逐月数据建立ARIMA-LSTM组合模型较ARIMA模型预测的DR_(MAPE)依次为-11.10%、-8.69%、-19.68%、-36.17%、-55.57%、-9.44%、-14.60%、-14.22%、-9.26%;DRRMSE依次为-14.43%、-7.42%、-12.66%、-13.83%、-36.56%、10.37%、81.14%、-19.68%、-1.18%。结论ARIMA-LSTM组合模型总体在各类HFRS数据中拟合及预测效果均优于ARIMA模型,LSTM适于我国HFRS预测模型优化,但陕西省和山东省不适于ARIMA-LSTM预测。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 长短期记忆网络 组合模型 肾综合征出血热 中国
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考虑谐波激励的电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩特性精细预测方法
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作者 肖飞 杨北超 +4 位作者 王瑞田 范学鑫 陈俊全 张新生 王崇 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第3期1274-1285,I0034,共13页
针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,... 针对不同磁密幅值、频率、谐波组合等复杂激励工况下磁致伸缩建模面临的精准性问题,该文利用空间注意力机制(spatial attention mechanism,SAM)对传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行改进,将SAM嵌套入CNN网络中,建立SAMCNN改进型网络。再结合双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络,提出电工钢片SAMCNN-BiLSTM磁致伸缩模型。首先,利用灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)寻优神经网络结构的参数,实现复杂工况下磁致伸缩效应的准确表征;然后,建立中低频范围单频与叠加谐波激励等复杂工况下的磁致伸缩应变数据库,开展数据预处理与特征分析;最后,对SAMCNN-BiLSTM模型开展对比验证。对比叠加3次谐波激励下的磁致伸缩应变频谱主要分量,SAMCNN-BiLSTM模型计算值最大相对误差为3.70%,其比Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)、二次畴转等模型能更精确地表征电工钢片的磁致伸缩效应。 展开更多
关键词 磁致伸缩效应 谐波激励 卷积神经网络 空间注意力机制 双向长短期记忆网络
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基于LSTM的高压电网换流变故障诊断方法
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作者 石延辉 杨洋 +3 位作者 阮彦俊 王钢 李钊 骆钊 《电网与清洁能源》 北大核心 2026年第2期40-46,共7页
随着风光等清洁能源发电在电网中占比的逐渐增加,直流输电工程中的换流变压器一旦出现故障,将影响换流站整流或逆变工作的正常进行。基于换流变油色谱数据分析,提出一种行之有效的故障诊断方法。首先,建立长短期记忆网络(long-short-ter... 随着风光等清洁能源发电在电网中占比的逐渐增加,直流输电工程中的换流变压器一旦出现故障,将影响换流站整流或逆变工作的正常进行。基于换流变油色谱数据分析,提出一种行之有效的故障诊断方法。首先,建立长短期记忆网络(long-short-term-memory,LSTM)的换流变故障诊断模型,并选取换流变油色谱数据中的特征气体及其比值关系,发掘特征参量;其次,引入改进后的粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO),优化LSTM的5个超参数;最后,将1213组换流变故障数据分为测试集、训练集后导入基于IPSO-LSTM的故障诊断模型。算例分析表明:所提方法能够诊断换流变故障,并有效区分故障类型,其诊断准确率达到93.44%,能准确反映换流变的运行状况。 展开更多
关键词 换流变 故障诊断 长短期记忆 粒子群
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基于图拉普拉斯正则化深度学习模型的TBM滚刀磨损预测方法
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作者 王开松 郭旭华 +3 位作者 唐威 魏一鸣 李朝阳 邹俊 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过... 针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据,采用四分位法进行异常值剔除,并结合SG(Savitzky-Goloy)滤波降噪,提升了数据质量;融合GLR和深度学习技术,利用k-NN(k-nearest neighbor,k近邻)图构建数据流形结构,通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性,生成了高置信度伪标签扩充训练集,并分别结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLRCNN等3种预测模型。实验结果表明,GLR-LSTM模型的预测性能最优,相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法,预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测,为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 全断面隧道掘进机 图拉普拉斯正则化 半监督学习 小样本学习 长短期记忆网络
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基于GWO-LSTM-MLP组合神经网络的干热岩裂隙渗流出口温度预测研究
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作者 刘先珊 于明智 +5 位作者 白冰 潘玉华 郑志伟 孙梦 杨文远 刘洋 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2026年第1期223-235,共13页
在干热岩研究与开发利用过程中,岩体裂隙中的水-岩换热行为是地热工程设计中的核心问题,实现渗流出口水温的准确预测,可大量减少工程成本和能源损耗.使用多场三轴实验系统对U50mm×100mm的花岗岩裂隙试样开展不同环境温度、体积流... 在干热岩研究与开发利用过程中,岩体裂隙中的水-岩换热行为是地热工程设计中的核心问题,实现渗流出口水温的准确预测,可大量减少工程成本和能源损耗.使用多场三轴实验系统对U50mm×100mm的花岗岩裂隙试样开展不同环境温度、体积流速下的对流换热实验,建立渗流传热实验数据集,使用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)对LSTM-MLP组合神经网络进行参数优选.长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)用于捕捉渗流传热过程中的时间依赖性,多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)则用于提取非线性特征,二者结合可实现特征数据处理的优势互补.GWO以其出色的全局搜索能力有效避免陷入局部最优,确保模型参数的最优配置.考虑环境温度、入口温度、体积流速和裂隙开度4个输入参数预测渗流出口水温,引入3种常见的统计学指标评价模型性能,并对渗流传热过程中的时间相关性问题进行了预测.研究结果表明:对比近5年用于地热生产预测的机器学习模型,GWO-LSTM-MLP模型的预测结果最准确(R^(2)=0.989,RMSE=1.238,MAE=0.922),且GWO能够显著提高LSTM-MLP模型的预测效果,GWO参数优选后R^(2)值提高5.3%,RMSE值降低54.37%,MAE值降低60.53%.模型能准确预测渗流出口的稳态温度,其中最大绝对误差为0.8912℃,百分比误差为1.338%. 展开更多
关键词 增强型地热系统 对流换热实验 深度学习 长短期记忆网络 灰狼算法 时间序列数据
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基于IAO算法的LSTM改进策略及在葡萄产业时序预测中的应用
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作者 冯建英 李子涵 +2 位作者 贺苗 王思文 田东 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第3期148-156,共9页
针对LSTM(Long Short-Term Memory)模型参数调整复杂、易陷入局部最优及难以充分捕捉复杂数据特征的问题,提出融合“分解—集成”思想、注意力机制、改进的IAO参数调优方法的组合预测模型C—AILSTM,在4组公开数据集验证模型效果,并将模... 针对LSTM(Long Short-Term Memory)模型参数调整复杂、易陷入局部最优及难以充分捕捉复杂数据特征的问题,提出融合“分解—集成”思想、注意力机制、改进的IAO参数调优方法的组合预测模型C—AILSTM,在4组公开数据集验证模型效果,并将模型应用于2组自建的葡萄价格、物流环境因子数据集。试验表明,提出的C—AILSTM模型在4组公开数据集中R2分别达到0.899 5、0.962 0、0.953 3、0.958 0,在自建数据集中R2分别达到0.940 1、0.977 9、0.978 3,预测精度及误差均优于单一LSTM模型。通过与LSTM变体模型的对比试验,进一步验证C—AILSTM模型预测精度的优越性。研究结果可以实现对时序数据的精准预测,同时为葡萄产业价格调控及生产决策提供参考。 展开更多
关键词 葡萄产业 时间序列 时序预测 长短期记忆网络(LSTM) 注意力机制
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位置方差自主学习与调整的RTK/INS组合导航方法
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作者 朱锋 卢洁 +1 位作者 吕嘉睿 张小红 《中国惯性技术学报》 北大核心 2026年第3期275-282,290,共9页
针对复杂环境下实时差分定位(RTK)解算方差失准的问题,提出一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)的位置方差自主学习与调整方法,以提升RTK/惯性导航系统(INS)组合导航性能。通过秩次相关系数筛选出卫星高度角、载噪比... 针对复杂环境下实时差分定位(RTK)解算方差失准的问题,提出一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)的位置方差自主学习与调整方法,以提升RTK/惯性导航系统(INS)组合导航性能。通过秩次相关系数筛选出卫星高度角、载噪比和位置精度衰减因子等与定位误差相关的特征参数,构建CNN-Bi LSTM混合神经网络模型,实现从特征参数到RTK位置方差的非线性学习与预测,从而替代原有位置协方差矩阵进行RTK/INS组合导航滤波解算。基于城市场景实测数据下的一致性分析结果表明:采用所提方法后,东、北、天方向的RTK位置方差一致性分别提高了82.61%、65.12%和81.38%;在RTK/INS组合导航解算中,95%置信水平下的累积分布误差阈值(CDF95)由1.19 m降低至0.74 m,均方根误差由0.87 m降至0.34 m。 展开更多
关键词 方差智能调控方法 神经网络 位置方差 组合导航 双向长短时记忆网络
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利用编码器-解码器的温室温湿度长序列预测
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作者 盖荣丽 王鹏飞 +1 位作者 郭志斌 段立明 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第1期89-96,共8页
针对现有温湿度预测模型难以充分考虑温室温湿度数据本身的复杂非线性特征和长期依赖关系,导致模型在实际应用中预测精度不足问题,本文提出了一种基于编码器-解码器架构的多层结构温湿度预测模型.模型通过卷积运算对数据进行多尺度转换... 针对现有温湿度预测模型难以充分考虑温室温湿度数据本身的复杂非线性特征和长期依赖关系,导致模型在实际应用中预测精度不足问题,本文提出了一种基于编码器-解码器架构的多层结构温湿度预测模型.模型通过卷积运算对数据进行多尺度转换和特征提取,并使用改进的双向限制性耦合长短期记忆网络(Bidirectional Restrictive Coupled Long-Short Term Memory,BiRCLSTM)优化了信息传递机制,同时运用多头注意力机制从不同的表示子空间中捕捉信息,最终实现了长序列多变量温室温湿度数据的精确预测.在自建温湿度数据集中,该模型的预测误差明显优于基线模型,并且该模型还在3个公共数据集上进行了不同时间分辨率的预测实验,综合实验结果表明,本文模型在温室温湿度预测中具有更高的精度和良好的泛化性能. 展开更多
关键词 温湿度预测 长时间序列 多变量特征 编码器-解码器 长短期记忆网络
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面向高移动性车联网场景的V2X卸载决策算法
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作者 彭维平 蒋崟梦 +1 位作者 王戈 宋成 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页
针对V2X场景中计算资源不足、任务卸载不合理导致的高时延和能耗问题,提出一种在车辆与其他通信设备(vehicle-to-everything,V2X)场景中多节点协同并行计算的分布式卸载策略。设计了一个云-边-端-车的4层卸载架构,结合长短期记忆(long s... 针对V2X场景中计算资源不足、任务卸载不合理导致的高时延和能耗问题,提出一种在车辆与其他通信设备(vehicle-to-everything,V2X)场景中多节点协同并行计算的分布式卸载策略。设计了一个云-边-端-车的4层卸载架构,结合长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卡尔曼滤波构建车辆位置预测模型,为任务车辆提供可卸载的协同节点,使用改进的Q-learning算法实现资源的最优分配。通过对比多种卸载方案的数据表明,所提算法任务卸载的时延与能耗的加权和降低了约11.4%。 展开更多
关键词 车联网 边缘计算卸载 位置预测 长短期记忆(LSTM)网络 卡尔曼滤波 强化学习
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基于离散微分动态规划和机器学习的水库群调度
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作者 关铁生 尹鑫 +3 位作者 罗涛 冯仲恺 张海滨 马昱斐 《水科学进展》 北大核心 2026年第2期272-285,共14页
针对传统离散微分动态规划(DDDP)应用于水库群调度时存在的“维数灾”与计算效率瓶颈,本文提出一种基于机器学习改进的DDDP(IDDDP)方法。该方法采用基于注意力机制的双向长短期记忆网络,建立“入库流量-时段初末水位”与水库出力之间的... 针对传统离散微分动态规划(DDDP)应用于水库群调度时存在的“维数灾”与计算效率瓶颈,本文提出一种基于机器学习改进的DDDP(IDDDP)方法。该方法采用基于注意力机制的双向长短期记忆网络,建立“入库流量-时段初末水位”与水库出力之间的直接映射关系,以替代传统递推计算,从而大幅降低计算负担。以乌江流域梯级水库群为例,通过设置不同离散精度与系统规模,开展发电调度与电网调峰2类情景的对比试验。结果表明:IDDDP在发电量、负荷率等关键调度指标上与DDDP结果高度一致,相对偏差均控制在工程允许范围内,计算耗时降低1~2个数量级;在丰、枯典型水文年型下亦保持稳定性能。该方法在保证精度的同时显著提升了计算效率,为大规模水库群优化调度提供了可靠且高效的新途径。 展开更多
关键词 水库群调度 维数灾 双向长短期记忆网络 离散微分动态规划
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