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基于WaveNet网络的盾构刀盘扭矩超前预测方法 被引量：2
1
作者 王伯芝 丁爽 +5 位作者 黄永亮 陈文明 谢浩 彭子晖 吴炜枫 王嘉烨 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第7期27-33,42,共8页
[目的]刀盘扭矩是表征盾构掘进安全和设备运行状态的关键参数,为了解决刀盘扭矩预测难、掘进参数难以及时修正的问题,提出一种基于WaveNet网络的盾构刀盘扭矩超前预测方法。[方法]介绍了工况数据的预处理方法,并提出基于WaveNet网络的... [目的]刀盘扭矩是表征盾构掘进安全和设备运行状态的关键参数,为了解决刀盘扭矩预测难、掘进参数难以及时修正的问题,提出一种基于WaveNet网络的盾构刀盘扭矩超前预测方法。[方法]介绍了工况数据的预处理方法,并提出基于WaveNet网络的初始静态模型基本架构和构建方式;提取初始50 m掘进距离内的盾构施工监控历史数据,并构建训练集;基于当前状态前20个施工步的盾构监控数据,超前预测5个施工步后的刀盘扭矩;随着盾构掘进距离的增加,每隔5个施工步就利用新产生的数据集重新训练和更新模型,提出刀盘扭矩超前预测的长期动态模型;以济南轨道交通1号线玉符河站—王府庄站区间盾构隧道左线数据为例,对刀盘扭矩预测效果进行分析及验证。[结果及结论]前50 m掘进距离超前预测的刀盘扭矩值与实际值变化趋势基本一致,且其平均相对误差为10.07%,初始静态模型具有较高的预测精度。随着掘进距离的增加,初始静态模型相对误差从10%上升至30%左右,而连续更新的长期动态模型相对误差始终稳定在10%左右。长期动态模型每次的更新时间基本分布在1~6 s,平均耗时为3.92 s,可满足模型高效动态更新的需求。 展开更多
关键词 城市轨道交通 wavenet网络 刀盘扭矩预测
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基于Graph WaveNet模型的机场网络延误预测
2
作者 姜雨 戴垚宇 +2 位作者 刘振宇 吴薇薇 顾欣 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2023年第5期775-780,共6页
文中提出一种基于深度Graph WaveNet(GWN)模型的机场网络延误预测方法,对机场网络整体建模,将其转换为图结构并对网络中所有机场进行离港航班多步延误预测.GWN模型融合时间和空间卷积网络,时间卷积层引入扩展因果卷积和门控机制提升模... 文中提出一种基于深度Graph WaveNet(GWN)模型的机场网络延误预测方法,对机场网络整体建模,将其转换为图结构并对网络中所有机场进行离港航班多步延误预测.GWN模型融合时间和空间卷积网络,时间卷积层引入扩展因果卷积和门控机制提升模型效率;空间卷积层采用双向卷积及自适应邻接矩阵充分挖掘延误信息的空间关联性.选择美国51个机场构建机场网络并进行延误预测分析.结果表明:GWN模型对机场未来3天离港航班准点率预测的平均绝对误差分别为4.718%、5.145%和5.240%,显著优于其它基线模型,且对不同量级机场均有稳定的预测表现,在多步预测上具有突出优势. 展开更多
关键词 航班延误预测 Graph wavenet模型 机场网络 深度学习
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基于CNN-WaveNet的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：16
3
作者 全航 张强 +2 位作者 邵思羽 牛天林 杨新宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期3098-3103,共6页
为保证设备正常运行并准确预测轴承剩余寿命,提出二维卷积神经网络与改进WaveNet组合的寿命预测模型。为克服未优化的递归网络在预测训练过程中易出现梯度消失问题,该模型引入了WaveNet时序网络结构。针对原始WaveNet结构不适用滚动轴... 为保证设备正常运行并准确预测轴承剩余寿命,提出二维卷积神经网络与改进WaveNet组合的寿命预测模型。为克服未优化的递归网络在预测训练过程中易出现梯度消失问题,该模型引入了WaveNet时序网络结构。针对原始WaveNet结构不适用滚动轴承振动数据情况,将WaveNet结构改进与二维卷积神经网络结合应用于滚动轴承寿命预测。模型利用二维卷积网络提取一维振动序列的特征,随后特征输入WaveNet并进行滚动轴承的预测寿命。改进模型相比于深度循环网络计算效率更高、结果更准确,相比于原始CNN-WaveNet-O模型预测结果更准确。相比于深度长短期记忆网络模型,改进方法预测结果均方根误差降低了11.04%,评分函数降低了11.34%。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 wavenet网络 滚动轴承 寿命预测
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基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测 被引量：23
4
作者 胡博 张鹏飞 +3 位作者 黄恩泽 刘璟璐 徐健 邢作霞 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期207-213,共7页
为了更好地挖掘电网-交通网强耦合态势下电动汽车充电负荷的时空动态特征,提高充电负荷预测精度,提出了一种基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测框架。首先,将耦合的电网-交通网中的充电站看作充电负荷节点;然后,把充电站的充电负荷数... 为了更好地挖掘电网-交通网强耦合态势下电动汽车充电负荷的时空动态特征,提高充电负荷预测精度,提出了一种基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测框架。首先,将耦合的电网-交通网中的充电站看作充电负荷节点;然后,把充电站的充电负荷数据作为节点的特征信息,将各个节点构造成一张图,并把蕴含充电负荷空间维信息的图和充电负荷的时间维信息输入自适应图WaveNet框架中进行预测;最后,以中国某市城区内的充电站负荷数据为例,将基于自适应图WaveNet框架的预测结果与现有方法的预测结果进行对比,验证了所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 充电负荷预测 图神经网络 图wavenet 时间卷积网络 时空特征挖掘
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基于语音合成的英语机器翻译机器人设计 被引量：1
5
作者 张冠萍 《自动化与仪器仪表》 2023年第2期247-252,共6页
针对当前英语翻译机器人的语音合成真实度低,导致人机交互效果不佳的问题,设计一个基于语音合成的英语翻译机器人,该机器人采用Bert TTS语音合成模型。在Seq2Seq结构基础上,加入注意力机制获取输入语音的梅尔声谱图;然后分别采用预训练... 针对当前英语翻译机器人的语音合成真实度低,导致人机交互效果不佳的问题,设计一个基于语音合成的英语翻译机器人,该机器人采用Bert TTS语音合成模型。在Seq2Seq结构基础上,加入注意力机制获取输入语音的梅尔声谱图;然后分别采用预训练的Bert和WaveNet网络架构作为编码器和语音生成器,学习生成英语语言的时域波形并通过Bert TTS模型合成语音。实验结果表明,在相同语音数据集中,本模型的合成语音自然度MOS和相似度MOS得分分别保持在378985分和4.12分左右,与真实语音间的误差较小。在500次和1 000次迭代过程中,本模型的MOS得分为4.56分和4.42分,均高于传统Tacotron2语音合成模型。由此可知,模型可提升英语语音合成真实度和自然度,语音合成质量显著提高。 展开更多
关键词 语音合成 英语翻译机器人 Seq2Seq wavenet网络 Bert TTS模型
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神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究 被引量：2
6
作者 伍宏传 凌震华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第2期445-450,共6页
近年来出现的基于WaveNet的神经网络声码器可以取得较高的重构语音质量,但其采用的话者相关模型训练方法对于目标发音人语音数据量依赖较大.因此,本文研究目标发音人语音数据量受限情况下的神经网络声码器训练方法.首先利用多发音人数... 近年来出现的基于WaveNet的神经网络声码器可以取得较高的重构语音质量,但其采用的话者相关模型训练方法对于目标发音人语音数据量依赖较大.因此,本文研究目标发音人语音数据量受限情况下的神经网络声码器训练方法.首先利用多发音人数据训练话者无关声码器模型,进一步利用少量目标发音人数据对话者无关模型进行自适应更新,以得到目标发音人的神经网络声码器模型.本文实验对比了自适应训练中局部更新与全局更新两种策略,以及自适应与话者相关两种训练方法.实验表明,本文方法构建的神经网络声码器可以取得优于STRAIGHT声码器的重构语音质量,在目标发音人数据量受限的情况下,该方法相对话者相关训练也可以取得更好的客观和主观性能表现. 展开更多
关键词 神经网络 wavenet 声码器 话者无关模型 自适应训练
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