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Analysis of DC Aging Characteristics of Stable ZnO Varistors Based on Voronoi Network and Finite Element Simulation Model
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作者 ZHANG Ping LU Mingtai +1 位作者 LU Tiantian YUE Yinghu 《材料导报》 北大核心 2026年第2期20-28,共9页
In modern ZnO varistors,traditional aging mechanisms based on increased power consumption are no longer relevant due to reduced power consumption during DC aging.Prolonged exposure to both AC and DC voltages results i... In modern ZnO varistors,traditional aging mechanisms based on increased power consumption are no longer relevant due to reduced power consumption during DC aging.Prolonged exposure to both AC and DC voltages results in increased leakage current,decreased breakdown voltage,and lower nonlinearity,ultimately compromising their protective performance.To investigate the evolution in electrical properties during DC aging,this work developed a finite element model based on Voronoi networks and conducted accelerated aging tests on commercial varistors.Throughout the aging process,current-voltage characteristics and Schottky barrier parameters were measured and analyzed.The results indicate that when subjected to constant voltage,current flows through regions with larger grain sizes,forming discharge channels.As aging progresses,the current focus increases on these channels,leading to a decline in the varistor’s overall performance.Furthermore,analysis of the Schottky barrier parameters shows that the changes in electrical performance during aging are non-monotonic.These findings offer theoretical support for understanding the aging mechanisms and condition assessment of modern stable ZnO varistors. 展开更多
关键词 ZnO varistors Voronoi network DC aging finite element method(FEM) current distribution double Schottky barrier theory
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A Finite Volume Trigonometric WENO Scheme for Nonlinear Degenerate Parabolic Equation
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作者 Gulikayier Haerman Kaiyishaer Reheman +1 位作者 Muyesaier Aihemaiti Wei Xunan 《新疆大学学报(自然科学版中英文)》 2026年第1期16-26,共11页
In this paper,we present a finite volume trigonometric weighted essentially non-oscillatory(TWENO)scheme to solve nonlinear degenerate parabolic equations that may exhibit non-smooth solutions.The present method is de... In this paper,we present a finite volume trigonometric weighted essentially non-oscillatory(TWENO)scheme to solve nonlinear degenerate parabolic equations that may exhibit non-smooth solutions.The present method is developed using the trigonometric scheme,which is based on zero,first,and second moments,and the direct discontinuous Galerkin(DDG)flux is used to discretize the diffusion term.Moreover,the DDG method directly applies the weak form of the parabolic equation to each computational cell,which can better capture the characteristics of the solution,especially the discontinuous solution.Meanwhile,the third-order TVD-Runge-Kutta method is applied for temporal discretization.Finally,the effectiveness and stability of the method constructed in this paper are evaluated through numerical tests. 展开更多
关键词 trigonometric WENO scheme finite volume method nonlinear degenerate parabolic equation TVD-Runge-Kutta method
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AUGMENTED SUBSPACE SCHEME FOR EIGENVALUE PROBLEM BY WEAK GALERKIN FINITE ELEMENT METHOD
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作者 Yue Feng Zhijin Guan +1 位作者 Hehu Xie Chenguang Zhou, 《Journal of Computational Mathematics》 2026年第1期135-164,共30页
This study proposes a class of augmented subspace schemes for the weak Galerkin(WG)finite element method used to solve eigenvalue problems.The augmented subspace is built with the conforming linear finite element spac... This study proposes a class of augmented subspace schemes for the weak Galerkin(WG)finite element method used to solve eigenvalue problems.The augmented subspace is built with the conforming linear finite element space defined on the coarse mesh and the eigen-function approximations in the WG finite element space defined on the fine mesh.Based on this augmented subspace,solving the eigenvalue problem in the fine WG finite element space can be reduced to the solution of the linear boundary value problem in the same WG finite element space and a low dimensional eigenvalue problem in the augmented sub-space.The proposed augmented subspace techniques have the second order convergence rate with respect to the coarse mesh size,as demonstrated by the accompanying error esti-mates.Finally,a few numerical examples are provided to validate the proposed numerical techniques. 展开更多
关键词 Eigenvalue problem Augmented subspace scheme Weak Galerkin finite ele-ment method Second order convergence rate
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OPTIMAL POINT-WISE ERROR ESTIMATE OF TWO SECOND-ORDER ACCURATE FINITE DIFFERENCE SCHEMES FOR THE HEAT EQUATION WITH CONCENTRATED CAPACITY
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作者 Leilei Shi Tingchun Wang Xuanxuan Zhou 《Journal of Computational Mathematics》 2026年第1期61-83,共23页
In this paper,we propose and analyze two second-order accurate finite difference schemes for the one-dimensional heat equation with concentrated capacity on a computa-tional domain=[a,b].We first transform the target ... In this paper,we propose and analyze two second-order accurate finite difference schemes for the one-dimensional heat equation with concentrated capacity on a computa-tional domain=[a,b].We first transform the target equation into the standard heat equation on the domain excluding the singular point equipped with an inner interface matching(IIM)condition on the singular point x=ξ∈(a,b),then adopt Taylor’s ex-pansion to approximate the IIM condition at the singular point and apply second-order finite difference method to approximate the standard heat equation at the nonsingular points.This discrete procedure allows us to choose different grid sizes to partition the two sub-domains[a,ξ]and[ξ,b],which ensures that x=ξ is a grid point,and hence the pro-posed schemes can be generalized to the heat equation with more than one concentrated capacities.We prove that the two proposed schemes are uniquely solvable.And through in-depth analysis of the local truncation errors,we rigorously prove that the two schemes are second-order accurate both in temporal and spatial directions in the maximum norm without any constraint on the grid ratio.Numerical experiments are carried out to verify our theoretical conclusions. 展开更多
关键词 Heat equation with concentrated capacity finite difference scheme Inner interface matching condition Unconditional convergence Optimal error estimate
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A Hybrid Experimental-Numerical Framework for Identifying Viscoelastic Parameters of 3D-Printed Polyurethane Samples:Cyclic Tests,Creep/Relaxation and Inverse Finite Element Analysis
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作者 Nikita Golovkin Olesya Nikulenkova +4 位作者 Vsevolod Pobezhimov Alexander Nesmelov Sergei Chvalun Fedor Sorokin Arthur Krupnin 《Computers, Materials & Continua》 2026年第3期519-536,共18页
This study presents and verifies a hybrid methodology for reliable determination of parameters in structural rheological models(Zener,Burgers,and Maxwell)describing the viscoelastic behavior of polyurethane specimens ... This study presents and verifies a hybrid methodology for reliable determination of parameters in structural rheological models(Zener,Burgers,and Maxwell)describing the viscoelastic behavior of polyurethane specimens manufactured using extrusion-based 3D printing.Through comprehensive testing,including cyclic compression at strain rates ranging from 0.12 to 120 mm/min(0%-15%strain)and creep/relaxation experiments(10%-30%strain),the lumped parameters were independently determined using both analytical and numerical solutions of the models’differential equations,followed by cross-verification in additional experiments.Numerical solutions for creep and relaxation problems were obtained using finite element analysis,with the three-parameter Mooney-Rivlin model and Prony series employed to simulate elastic and viscous stress components,respectively.Energy dissipation per cycle was quantified during cyclic compression tests.The results demonstrate that all three models adequately describe material behavior within the 0%-15%strain range across various strain rates.Comparative analysis revealed the Burgers model’s superior performance in characterizing creep and stress relaxation at low strain levels.While Zener and Burgers model parameters from uniaxial compression showed limited applicability for energy dissipation calculations,the generalized Maxwell model effectively captured viscoelastic properties across different strain rates.Notably,parameters derived from creep tests provided a more universal assessment of dissipative properties due to optimization based on characteristic curve regions.Both parameter sets described polyurethane’s elastic-hysteretic behavior with approximately 20%error,proving significantly more accurate than the linear strain-time dependence hypothesis.Finite element analysis(FEA)complemented numerical modeling by demonstrating that while the generalized Maxwell model effectively describes initial rapid stress-strain changes,FEA provides superior characterization of steady-state processes.This computational approach yields more physically representative results compared to simplified analytical solutions,despite certain limitations in transient analysis. 展开更多
关键词 VISCOELASTICITY cyclic compression HYSTERESIS CREEP stress relaxation finite element method optimization 3D printing structural rheological models Prony series
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Analytical finite-integral-transform and gradient-enhanced machine learning approach for thermoelastic analysis of FGM spherical structures with arbitrary properties
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作者 Palash Das Dipayan Mondal +2 位作者 Md.Ashraful Islam Md.Abdullah Al Mohotadi Prokash Chandra Roy 《Theoretical & Applied Mechanics Letters》 2025年第3期269-283,共15页
This study introduces a novel mathematical model that combines the finite integral transform(FIT)and gradientenhanced physics-informed neural network(g-PINN)to address thermomechanical problems in functionally graded ... This study introduces a novel mathematical model that combines the finite integral transform(FIT)and gradientenhanced physics-informed neural network(g-PINN)to address thermomechanical problems in functionally graded materials with varying properties.The model employs a multilayer heterostructure homogeneous approach within the FIT to linearize and approximate various parameters,such as the thermal conductivity,specific heat,density,stiffness,thermal expansion coefficient,and Poisson’s ratio.The provided FIT and g-PINN techniques are highly proficient in solving the PDEs of energy equations and equations of motion in a spherical domain,particularly when dealing with space-time dependent boundary conditions.The FIT method simplifies the governing partial differential equations into ordinary differential equations for efficient solutions,whereas the g-PINN bypasses linearization,achieving high accuracy with fewer training data(error<3.8%).The approach is applied to a spherical pressure vessel,solving energy and motion equations under complex boundary conditions.Furthermore,extensive parametric studies are conducted herein to demonstrate the impact of different property profiles and radial locations on the transient evolution and dynamic propagation of thermomechanical stresses.However,the accuracy of the presented approach is evaluated by comparing the g-PINN results,which have an error of less than 3.8%.Moreover,this model offers significant potential for optimizing materials in hightemperature reactors and chemical plants,improving safety,extending lifespan,and reducing thermal fatigue under extreme processing conditions. 展开更多
关键词 finite integral transform Gradient-enhanced physics-informed neural network Transient heat conduction Thermoelastic stresses Shock loads Functionally graded materials sphere
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A Fast Algorithm for Solving the Poisson Equations Based on the Discrete Cosine/Sine Transforms in the Finite Difference Method
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作者 LI Congcong WANG Danxia +1 位作者 JIA Hongen ZHANG Chenhui 《应用数学》 北大核心 2025年第3期651-669,共19页
To enhance the computational efficiency of spatio-temporally discretized phase-field models,we present a high-speed solver specifically designed for the Poisson equations,a component frequently used in the numerical c... To enhance the computational efficiency of spatio-temporally discretized phase-field models,we present a high-speed solver specifically designed for the Poisson equations,a component frequently used in the numerical computation of such models.This efficient solver employs algorithms based on discrete cosine transformations(DCT)or discrete sine transformations(DST)and is not restricted by any spatio-temporal schemes.Our proposed methodology is appropriate for a variety of phase-field models and is especially efficient when combined with flow field systems.Meanwhile,this study has conducted an extensive numerical comparison and found that employing DCT and DST techniques not only yields results comparable to those obtained via the Multigrid(MG)method,a conventional approach used in the resolution of the Poisson equations,but also enhances computational efficiency by over 90%. 展开更多
关键词 Phase-field model finite difference method Fast Poisson solver(DC-T/DST) Explicit invariant energy quadratization Unconditional energy stability
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一种面向地图综合建筑多边形化简的Transformer模型
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作者 刘鹏程 成晓强 +2 位作者 肖天元 杨敏 艾廷华 《测绘学报》 北大核心 2026年第1期124-137,共14页
针对地图综合中建筑多边形化简方法依赖人工规则、自动化程度低且难以利用已有化简成果的问题,本文提出了一种基于Transformer机制的建筑多边形化简模型。该模型首先把建筑多边形映射至一定范围的网格空间,将建筑多边形的坐标串表达为... 针对地图综合中建筑多边形化简方法依赖人工规则、自动化程度低且难以利用已有化简成果的问题,本文提出了一种基于Transformer机制的建筑多边形化简模型。该模型首先把建筑多边形映射至一定范围的网格空间,将建筑多边形的坐标串表达为网格序列,从而获取建筑多边形化简前后的Token序列,构建出建筑多边形化简样本对数据;随后采用Transformer架构建立模型,基于样本数据利用模型的掩码自注意力机制学习点序列之间的依赖关系,最终逐点生成新的简化多边形,从而实现建筑多边形的化简。在训练过程中,模型使用结构化的样本数据,设计了忽略特定索引的交叉熵损失函数以提升化简质量。试验设计包括主试验与泛化验证两部分。主试验基于洛杉矶1∶2000建筑数据集,分别采用0.2、0.3和0.5 mm 3种网格尺寸对多边形进行编码,实现了目标比例尺为1∶5000与1∶10000的化简。试验结果表明,在0.3 mm的网格尺寸下模型性能最优,验证集上的化简结果与人工标注的一致率超过92.0%,且针对北京部分区域的建筑多边形数据的泛化试验验证了模型的迁移能力;与LSTM模型的对比分析显示,在参数规模相近的条件下,LSTM模型无法形成有效收敛,并生成可用结果。本文证实了Transformer在处理空间几何序列任务中的潜力,且能够有效复用已有化简样本,为智能建筑多边形化简提供了具有工程实用价值的途径。 展开更多
关键词 地图综合 建筑多边形化简 TOKENIZATION transformer模型 上下文工程
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基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法
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作者 万勇 李骏杰 +1 位作者 孙伟峰 戴永寿 《现代电子技术》 北大核心 2026年第6期43-48,共6页
为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,... 为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,将从卫星图像中获取的传播路径上地物特征序列进行位置编码,增强对传播路径中不同地物特征顺序对传播损耗影响的理解。最后将CNN提取的浅层特征与位置编码后的地物特征输入到Transformer模型,通过多头自注意力机制捕捉特征间的全局关联性,从而有效校正传播损耗的预测结果。实验结果表明,所提出的CNN-Transformer方法显著降低了传播损耗预测的均方根误差(RMSE),达到了3.3745 dB,同时保持了0.8956的较高确定性系数(R^(2))。所提的电磁传播损耗预测算法为无线通信传播特性研究领域提供了参考,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 电磁传播 损耗预测 transformER CNN 斯皮尔曼系数法 地物类型 位置编码
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基于BSimilar优化PTransformer的光伏功率短期预测
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作者 张文广 蔡浩 +1 位作者 刘科 孙盼荣 《动力工程学报》 北大核心 2026年第1期77-84,102,共9页
为提高光伏功率短期预测的精度,提出了考虑光伏设备性能退化因素的相似日算法优化的分时段多通道独立光伏功率短期预测方法。首先,在PTransformer模型中用分时段与通道独立的方法来处理光伏输入数据,以降低空间复杂度及提高长时间数据... 为提高光伏功率短期预测的精度,提出了考虑光伏设备性能退化因素的相似日算法优化的分时段多通道独立光伏功率短期预测方法。首先,在PTransformer模型中用分时段与通道独立的方法来处理光伏输入数据,以降低空间复杂度及提高长时间数据序列的关注度。其次,运用Transformer的编码器模型,通过自身注意力机制捕捉光伏序列特征之间的依赖关系,进行光伏功率的短期预测。最后,运用夹角余弦距离计算相似度并考虑光伏设备性能退化因素确定相似日,利用其功率数据优化PTransformer模型,以改善功率数据的滞后性。结果表明:相比典型的光伏功率短期预测方法,所提方法训练速度更快,预测精准度更高,并且对复杂天气状况下的光伏功率也有较好的预测结果。 展开更多
关键词 光伏功率 短期预测 性能退化 贝叶斯分析 transformER 相似日
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Transformer架构驱动下的综采工作面矿压时序特征智能预测
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作者 杜锋 陈博 +7 位作者 王文强 浦海 杜雪明 李国栋 乔瑞 李鑫磊 徐杰 曹煜 《煤田地质与勘探》 北大核心 2026年第2期1-13,共13页
【背景】矿压预测是顶板灾害预警和管理的重要手段,是智能化矿井安全生产的前提和基础。开采过程中综采工作面环境复杂多变,导致基于电液控制系统采集的支架压力数据分布差异较大,预测困难。【方法】基于Transformer的矿压预测模型,使... 【背景】矿压预测是顶板灾害预警和管理的重要手段,是智能化矿井安全生产的前提和基础。开采过程中综采工作面环境复杂多变,导致基于电液控制系统采集的支架压力数据分布差异较大,预测困难。【方法】基于Transformer的矿压预测模型,使用线性插值填补缺失的矿压值,并使用滑动窗口算法调整训练时的矿压数据结构;针对矿压数据的时序特性,构建融合时序特征的输入序列,利用多头注意力(multi-head-attention)机制动态计算权重,根据数据本身自适应地聚焦关键时间步,从而有效捕捉复杂的非线性时序依赖,显著提升特征表征与预测能力,最后使用迁移学习方法,完成对上、中、下工作面支架工作阻力预测,并搭建基于矿压大数据的智能分析及预测平台。【结果和结论】使用多头注意力机制代替神经网络捕捉全局矿压数据特征,比循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)具有更强长序列依赖能力和特征学习能力,能有效降低模型损失,更加适用于预测矿压,Transformer模型在测试集上的均方误差和平均绝对误差损失精度分别达到0.34%和2.57%。Transformer模型也具有较强的泛化能力,使用迁移学习方法微调后,能够有效降低模型损失,在迁移同工作面其他支架时具有更好的泛化效果,Transformer预测模型进一步验证在矿压预测问题的适用性和可行性。平台可视化显示系统可精准分析预测前后的来压次数、推进距离、来压判据和工作面矿压云图等关键参数,为顶板灾害预警乃至其他灾害预警提供新思路,也为矿井安全高效开采与智能化建设奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 综采工作面 深度学习 transformer模型 时间序列 矿压显现 矿压预测
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基于长短期记忆网络-Transformer模型参数优化的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 高建树 郝世宇 党一诺 《汽车工程师》 2026年第1期32-39,共8页
为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transforme... 为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transformer的自注意力机制处理全局信息并对超参数进行优化,通过全连接层进行最终的寿命预测。基于美国国家航空航天局(NASA)数据集和先进生命周期工程中心(CALCE)数据集的试验验证结果表明,模型在更短的序列长度、更少的隐藏层数量和训练次数等条件下,在多种评价指标上均优于LSTM网络模型、Transformer模型及其他神经网络模型,具有更高的预测精度和鲁棒性。最后,通过不同电池的对比试验进一步验证了模型在不同电池数据上的泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 参数优化 长短期记忆神经网络 transformER 混合模型
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融合群分解与Transformer-KAN的短期风速预测
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作者 史加荣 张思怡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期60-68,共9页
针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列... 针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列,建立Transformer-KAN模型,所建模型充分利用了Transformer的时序处理能力和KAN的非线性逼近能力.最后,对所有子序列的预测结果进行叠加,得到最终的风速预测值.为了验证所提出模型的有效性,将其与其他模型进行实验对比,结果表明,SWD-Transformer-KAN模型具有最优的预测性能,其决定系数(R^(2))高达99.91%. 展开更多
关键词 风速预测 群分解 transformER Kolmogorov-Arnold网络
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一种基于时域融合Transformer的4D航迹预测方法
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作者 孔建国 马珂昕 +2 位作者 梁海军 张向伟 常瀚文 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期21-29,共9页
针对传统4D航迹预测方法在数据单一和特征选择上的局限,提出了一种基于时域融合Transformer(Temporal Fusion Transformer,TFT)模型的4D航迹预测方法。引入下降率、时序分量等多元特征,并将数据按是否随时间变化及数值属性进行分类,以... 针对传统4D航迹预测方法在数据单一和特征选择上的局限,提出了一种基于时域融合Transformer(Temporal Fusion Transformer,TFT)模型的4D航迹预测方法。引入下降率、时序分量等多元特征,并将数据按是否随时间变化及数值属性进行分类,以体现飞行过程中不同阶段的差异;采用TFT模型有效捕捉各特征之间的隐式相关性,从而提高了预测精度;同时,结合分位数回归实现不确定性量化,提供了具有置信区间的航迹预测结果。实验表明,所提方法在真实数据上优于传统模型:与CNNLSTM模型和LSTM模型相比,平均距离误差分别减少了22.7%和50.9%,纵向、横向和垂直误差分别为305.01 m、177.91 m和25.23 m,验证了模型在解决航迹预测问题上的有效性,能够为管制精细化调控提供有效支持。 展开更多
关键词 空中交通管制 4D航迹预测 自动相关监视系统数据 时域融合transformer 时间序列预测
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自适应Transformer-LSTM的滚动轴承故障预测方法研究
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作者 董辛旻 职帅轩 崔富源 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期96-104,共9页
针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒... 针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒性和相关性构建综合指标对特征进行筛选。采用核主元分析将优选特征进行融合,构建能够反应轴承退化状态的退化指标。综合时间序列全局特性与长短期特性,构建Transformer编码器与LSTM结合的故障预测模型,并引入极光优化算法(polar lights optimization, PLO)进行参数自适应寻优,应用XJTU-SY与IMS滚动轴承数据集进行方法分析验证。结果表明:所提模型在轴承故障预测中表现出良好效果,相较于经典的时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)、双向门控循环神经网络(gate recurrent unit, GRU)等,预测精度有较大提升。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障预测 数据驱动 transformER 优化算法
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FDGformer:基于频域引导Transformer网络的红外小目标检测
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作者 杜妮妮 叶文亚 +3 位作者 刘烨 卫莎莎 王建超 徐生 《红外技术》 北大核心 2026年第2期204-211,共8页
红外小目标检测旨在从背景复杂的红外图像中检测和识别出尺寸较小的目标,在军事、安防以及无人机等领域有着广泛的应用。该任务的挑战在于红外图像通常分辨率较低、目标对比度低以及纹理模糊,导致小目标很容易被包含噪声和杂波的背景中... 红外小目标检测旨在从背景复杂的红外图像中检测和识别出尺寸较小的目标,在军事、安防以及无人机等领域有着广泛的应用。该任务的挑战在于红外图像通常分辨率较低、目标对比度低以及纹理模糊,导致小目标很容易被包含噪声和杂波的背景中所淹没。因此,如何准确地检测红外小目标的外形信息仍是目前学术界探索的热点问题。为解决上述问题,提出了一种基于频域信息引导Transformer(FDGformer)网络的红外小目标检测算法。首先采用了流行的U-net架构实现目标掩码的生成,在此基础上基于对红外图像不同层级频率域信息的探索,构建了一种基于Transformer结构的频率信息提取(FIE)模块,能够基于频域计算特征的自注意力,从而对输入特征中的特定频率成分进行增强;接着,将得到的频域增强特征作为引导设计了一种频率信息引导的空间Transformer结构,能够同时整合红外特征的全局依赖关系以及频域显著信息,从而更加准确的识别小目标的外形特征。在公开数据集上的实验结果表明,该算法相比其他先进小目标检测算法有着更高的检测精度,同时参数量更少,有效推动检测任务的实际应用。 展开更多
关键词 红外图像 弱小目标检测 transformER 图像分割
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基于BiLSTM-Transformer混合模型的丘陵地区履带式甘蔗收获机倾翻风险预测
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作者 李尚平 宋家华 +3 位作者 文春明 李凯华 韦雨彤 程健华 《农业机械学报》 北大核心 2026年第4期213-223,共11页
针对履带式甘蔗收获机在丘陵地区作业时存在因车身重心高和轮距窄而易发生倾翻危险,且难以预测问题,本文通过样机测试,实时检测样机车架振动加速度变化,经频域处理分析,提取车架倾斜状态时振动特征,提出一种基于双向长短期记忆网络与Tra... 针对履带式甘蔗收获机在丘陵地区作业时存在因车身重心高和轮距窄而易发生倾翻危险,且难以预测问题,本文通过样机测试,实时检测样机车架振动加速度变化,经频域处理分析,提取车架倾斜状态时振动特征,提出一种基于双向长短期记忆网络与Transformer混合模型的倾翻预测方法。通过对振动加速度信号预处理,应用经验模态分解提取倾斜状态的时域与频域特征,重构去噪后信号。利用BiLSTM捕捉长期依赖关系,采用Transformer提取局部时序关系,有效提高了样机倾翻预测准确性。试验结果表明,在不同状态下履带式甘蔗收获机倾翻预测准确率达到95.39%,耗时11.87 ms。为进一步验证倾翻模型效果,对原始数据进行了t-SNE降维可视化,绘制了混淆矩阵图,为复杂环境下甘蔗收获机预警和调平系统的实时控制提供了依据。 展开更多
关键词 丘陵地区 甘蔗收获机 倾翻预测 BiLSTM transformER
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基于近红外光谱与Transformer的烟叶感官指标预测方法
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作者 张云伟 张健涛 +3 位作者 张海 周渭皓 李斌 陶成金 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期386-396,共11页
为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用... 为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、一阶导数法(D1)、多元散射校正(MSC)3种光谱预处理技术有效消除基线漂移和散射干扰;进而设计了一种面向光谱数据特征的Transformer预测模型,实现了烟叶感官质量三维评价体系(风格特征:清香、甜香、焦香;烟气特征:浓度、劲头;质量特征:香气质、香气量、杂气、刺激、余味)的精准预测,并采用了SHAP方法对模型进行分析,增强了模型的可解释性。结果表明,模型对各感官指标测试集预测的平均绝对误差均不高于0.56,具有较好可用性;针对不同感官指标,模型表现出对不同光谱特征波段的捕捉,有效挖掘了光谱特征的协同作用机制,具有较好可解释性。在此基础上,进一步结合多维相似度分析设计了一种辅助烟叶替代方法,可为烟叶替代与配方优化提供量化决策支持。 展开更多
关键词 烟叶感官指标 近红外光谱 transformER 预测模型 烟叶替代
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基于Transformer模型堤坝渗漏入口精准识别方法研究
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作者 梁越 赵硕 +4 位作者 喻金桃 许彬 张斌 龚胜勇 舒云林 《岩土工程学报》 北大核心 2026年第1期187-195,共9页
渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型... 渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型试验验证该模型的可靠性。研究表明:①当迭代次数达600次时,模型预测的流速最大值相对误差最小,且最大流速值坐标与真实渗漏入口坐标最为接近,预测效果最佳;在此条件下,当数据采集时长为50 s时,模型预测的流速最大值相对偏差最小,预测效果最优。②在最佳迭代次数和数据采集时长条件下,模型预测精度超过95%,渗漏入口大小和渗漏流量的预测值与真实值差异极小,且流速和位置预测相对误差均较低,其中位置预测相对误差低于5%。③将电导率试验采集数据转换为示踪剂浓度并输入至该模型进行流速分布预测,可知该模型能准确定位渗漏入口位置,且流速和渗漏入口坐标的预测平均相对误差均低于10%,进而验证了该模型在渗漏入口定位中的有效性与准确性。相关研究成果可为堤坝渗漏入口精确识别奠定理论基础和提供技术支撑。 展开更多
关键词 堤坝 渗漏入口 transformer模型 精准识别 室内模型试验
原文传递
基于Transformer多尺度融合网络的暖通空调能耗预测模型
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作者 于水 韩府宏 +1 位作者 罗宇晨 孙圣坤 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期300-309,共10页
提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于... 提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于传统的单一模型,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)均显著降低,决定系数(R2)达到0.9826。该模型可为建筑能耗管理提供一种高效且准确的预测工具,有助于实现更高效的建筑能源管理与节能策略。 展开更多
关键词 HVAC 特征提取 深度学习 负荷预测 多尺度特征 transformer模型
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