基于STL与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法 被引量：13

1

作者 王本涛 白杨 +1 位作者 邢红涛 徐岩 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第9期17-23,31,共8页

随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量... 随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量。其次,提出MMoE-LSTM-Attention网络来挖掘同一区域内不同光伏电站剩余分量与趋势分量之间的相关性,进行剩余分量与趋势分量的预测。最后,将分量进行汇总,得到光伏电站超短期功率预测结果。相较于传统基于硬共享机制的多任务学习模型,MMoE模型能够自动调整任务目标和任务间关系的参数权重。注意力机制能够进一步优化子任务的特征提取能力。在DKASC数据集上进行了算例实测,分别验证了季节性分解、MMoE多任务学习模型及注意力机制在区域多光伏电站功率预测问题上的有效性。 展开更多

关键词 区域光伏功率预测 mmoe多任务学习 注意力机制 季节性分解

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基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络的综合能源系统负荷预测 被引量：32

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作者 吴晨 姚菁 +3 位作者 薛贵元 王剑晓 吴垠 何凯 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期33-39,共7页

精确的多元负荷预测是实现综合能源系统优化调度与经济运行的关键技术。在考虑多元负荷相关性的基础上,提出一种基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络(LSTM)的多元负荷预测方法。利用皮尔逊相关系数分析冷热电负荷及气象因素存在的强相... 精确的多元负荷预测是实现综合能源系统优化调度与经济运行的关键技术。在考虑多元负荷相关性的基础上,提出一种基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络(LSTM)的多元负荷预测方法。利用皮尔逊相关系数分析冷热电负荷及气象因素存在的强相关性和弱相关性;构建MMoE多任务学习模型,利用专家子网和门控单元学习多元负荷间耦合特性的差异;使用LSTM构建子任务模型,对多元负荷进行预测。利用公开数据集进行性能验证,结果表明所提基于MMoE多任务学习和LSTM的模型能够有效提升多元负荷预测精度。 展开更多

关键词 多元负荷预测 综合能源系统 相关性分析 mmoe多任务学习 长短时记忆网络 专家网络

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基于MMoE-TCN的综合能源系统短期多元负荷预测 被引量：3

3

作者 王定美 张睿骁 赵龙 《电气传动自动化》 2023年第1期39-45,38,共8页

准确的短期多元负荷预测是确保综合能源系统可靠经济运行的必要前提。针对现有模型预测精确度不高的问题,本文提出一种基于改进最大信息系数相关性分析和MMoE-TCN多任务学习的负荷预测方法。首先,采用改进的最大信息系数相关性分析方法... 准确的短期多元负荷预测是确保综合能源系统可靠经济运行的必要前提。针对现有模型预测精确度不高的问题,本文提出一种基于改进最大信息系数相关性分析和MMoE-TCN多任务学习的负荷预测方法。首先,采用改进的最大信息系数相关性分析方法筛选目标预测负荷的特征序列集。然后,建立基于参数软共享机制的MMoE多任务学习模型,通过专家子网和门控单元合理分配子任务的共享特征信息,挖掘多元负荷间的耦合特性,进而使用时间卷积神经网络构建子任务模型,用于负荷预测。最后,使用IES公开数据集进行算例分析,其误差均低于MTL-TCN、MTL-LSTM和LSTM模型,验证了本文所提方法有较高的预测准确度。 展开更多

关键词 综合能源系统(IES) 多元负荷预测 改进的最大信息系数 mmoe多任务学习 时间卷积神经网络(TCN)

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基于MMoE和GRU的PMU数据有损压缩算法

4

作者 王守相 张晟 +2 位作者 郭陆阳 容春艳 柴林杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期29-37,共9页

为解决同步向量量测装置广泛部署带来的数据冗余度与数据量快速增长、系统数据储存及传输成本大幅增加的问题,本文提出一种基于多任务学习和门控循环单元自编码器的有损数据压缩算法。首先,根据同步向量量测装置三相量测数据具有相关性... 为解决同步向量量测装置广泛部署带来的数据冗余度与数据量快速增长、系统数据储存及传输成本大幅增加的问题,本文提出一种基于多任务学习和门控循环单元自编码器的有损数据压缩算法。首先,根据同步向量量测装置三相量测数据具有相关性的特点,采用多门控混合专家模型和门控循环单元构建了变分自编码器一次数据压缩模型,将各相数据进行特征融合,利用多任务学习挖掘三相量测数据之间的相关性;其次,使用无损压缩算法对一次压缩数据进行二次压缩,得到最终压缩数据;最后,通过算例分析表明,所提算法能够充分利用各相数据之间的相关性,实现对压缩数据的高精度重构,提高数据压缩效率。 展开更多

关键词 同步向量量测装置 数据压缩 多任务学习 多门控混合专家模型

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基于多门混合专家网络的情感分析与文本摘要多任务模型 被引量：5

5

作者 杨程 车文刚 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期94-99,共6页

在目前机器学习应用场景中,大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务,即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决,因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果,然而... 在目前机器学习应用场景中,大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务,即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决,因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果,然而在针对特定领域的学习仍然存在没有专注于独立任务的信息学习、学习任务之间联系能力不足的问题。为此,文中在多门混合网络专家模型上针对情感分析和文本摘要这一特定领域进行了优化,采用基于解码器的架构针对MMoE的架构进行重构;为解决重新设计架构带来的数据格式和流向变化的问题,同时增加针对任务独有信息的学习,设计了新的门控制网络架构;基于情感分析与文本摘要互助理论,提出两种门控制网络权值修改机制,并通过实验选择性能最佳的机制和参数。最后通过改进前后的性能对比和消融实验,证明了在情感分析和文本摘要领域,所提模型有着更优于MMoE的性能,并且每个优化都对模型性能提升有所贡献。 展开更多

关键词 机器学习 多任务学习 注意力机制 多门混合专家网络 情感分析 文本摘要

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职业教育数字化转型影响因素研究——基于学校管理层及教师视角 被引量：1

6

作者 黄伟芳 《广西教育》 2023年第33期80-84,共5页

本文基于两所职业学院数字化转型调查的结果,从学校管理人员和教师的角度,评估设备与技术、战略与领导力、组织机构、教师和校园文化氛围对职业院校数字化转型的影响,分析结果表明,学校管理层成员认为战略和领导力对职业院校数字化转型... 本文基于两所职业学院数字化转型调查的结果,从学校管理人员和教师的角度,评估设备与技术、战略与领导力、组织机构、教师和校园文化氛围对职业院校数字化转型的影响,分析结果表明,学校管理层成员认为战略和领导力对职业院校数字化转型影响更大,教师认为学校数字化基础设施和设备的建设更能推动职业院校数字化转型。 展开更多

关键词 数字化转型 职业教育 mmoe模型 学校管理层成员 教师

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基于多任务学习的非侵入式负荷分解

7

作者 刘辉 江煦成 《湖北工业大学学报》 2023年第2期1-6,共6页

为解决目前非侵入式负荷分解研究中存在的模型数量多及训练时间长等问题,将多任务学习引入到非侵入式负荷分解研究中,提出一种基于多门多专家模型的非侵入式负荷分解方法,首先通过seq2point模型将用电设备的功率分解转换为总功率序列与... 为解决目前非侵入式负荷分解研究中存在的模型数量多及训练时间长等问题,将多任务学习引入到非侵入式负荷分解研究中,提出一种基于多门多专家模型的非侵入式负荷分解方法,首先通过seq2point模型将用电设备的功率分解转换为总功率序列与用电设备在序列中点时刻功率值的映射关系,其次利用MMoE模型的门控函数及共用的Expert网络组兼顾不同用电设备功率分解任务的独特性和关联性,最终通过单个MMoE模型同时完成多个用电设备的功率分解。在公开数据集上进行验证,测试算例验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷分解 多任务学习 mmoe seq2point

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基于多任务与用户兴趣变化的短视频用户行为预测算法 被引量：3

8

作者 顾亦然 徐泽彬 杨海根 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期69-76,共8页

为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模... 为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模型构建的用户动态兴趣特征输入多任务模型,并提出一种新的评价指标来评估模型的预测精度。实验结果表明,相较于shared-bottom、Wide&Deep、DeepFM,提出的考虑用户兴趣变化的MMoE模型具有最优的预测精度。 展开更多

关键词 行为预测 行为序列 Word2Vec mmoe 用户兴趣变化 W-uAUC

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基于多门控混合专家网络的燃烧热化学流形表征 被引量：1

9

作者 王意存 邵长孝 +3 位作者 金台 邢江宽 罗坤 樊建人 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2401-2411,共11页

为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征,采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络(MMoE).通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学(DC)模拟,构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理,以应对燃烧... 为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征,采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络(MMoE).通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学(DC)模拟,构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理,以应对燃烧数据的多尺度分布问题.对数据集进行Pearson相关系数分析,结果表明部分化学组分之间无明显的相关性.分别构建同等参数量规模的MMoE和前馈神经网络(FNN)模型,对比分析结果表明,2种模型取得的损失值和决定系数相近,但相比FNN模型,MMoE模型在训练过程中更加稳定,且取得的定量预测结果更加准确. 展开更多

关键词 多门控混合专家网络(mmoe) 前馈神经网络(FNN) 小火焰模型 层流喷雾火焰 燃烧数值模拟

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扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术 被引量：7

10

作者 李琳 周文辉 谭述森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期32-37,共6页

通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推... 通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 . 展开更多

关键词 扩频 最小误码率准则 最小均方误差准则 最小均值输出能量准则 干扰抑制 递推最小二乘算法

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直扩系统中基于循环平稳特性的低秩盲自适应抗干扰算法 被引量：1

11

作者 梅阳 张尔扬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期264-267,共4页

直扩系统中,频移滤波器可得到比传统线性时不变滤波器更好的抗干扰效果。本文在频移滤波器基础上,在约束MMOE准则下,研究一种低秩盲自适应算法---盲循环多级维纳滤波算法。理论分析和仿真表明,这种算法比同准则下的最小递归二乘算法有... 直扩系统中,频移滤波器可得到比传统线性时不变滤波器更好的抗干扰效果。本文在频移滤波器基础上,在约束MMOE准则下,研究一种低秩盲自适应算法---盲循环多级维纳滤波算法。理论分析和仿真表明,这种算法比同准则下的最小递归二乘算法有更低的复杂度和计算量,并且可以获得相当的抗干扰效果。 展开更多

关键词 窄带干扰抑制 约束最小均值输出能量准则 频移滤波器 多级维纳滤波

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扩频系统中基于Kalman滤波的最优干扰抑制技术

12

作者 李琳 周文辉 谭述森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2444-2448,共5页

针对扩频系统中的干扰抑制问题,本文首先将其建模为附加约束的最小化均值输出能量(MMOE)问题,然后借助正交分解将约束MMOE转化为无约束最小均方误差(MMSE),接着通过选择合适的状态变量、建立合适的状态方程和观测方程得到盲Kalman滤波(B... 针对扩频系统中的干扰抑制问题,本文首先将其建模为附加约束的最小化均值输出能量(MMOE)问题,然后借助正交分解将约束MMOE转化为无约束最小均方误差(MMSE),接着通过选择合适的状态变量、建立合适的状态方程和观测方程得到盲Kalman滤波(BKF)算法,最后分析了BKF算法性能.研究表明:BKF的收敛性能与输入相关矩阵几乎无关,能快速跟踪环境变化,稳态干扰抑制性能逼近最优性能;明显优于盲最小均方(BLMS)和盲递推最小二乘(BRLS)算法. 展开更多

关键词 扩频 干扰抑制 最小均值输出能量 盲最小均方算法 盲递推最小二乘算法 盲Kalman滤波

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