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机理-数据融合与残差修正的土石坝渗压预测模型研究 被引量：3
1
作者 黄昊冉 谷艳昌 +2 位作者 陈斯煜 王士军 黄海兵 《水利学报》 北大核心 2025年第3期398-410,共13页
机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)... 机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)将残差序列进行分解,并通过长短时记忆网络(LSTM)进行训练得到残差序列修正模型;将机理模型与数据驱动模型叠加构建得到SSA-RBF-VMD-LSTM融合模型,并实现对渗压水位准确预测。工程实例表明:本文提出的模型具有较高预测精度,相比于统计模型、LSTM模型和SSA-RBF-LSTM模型,其预测精度提高了89.64%、69.59%、60.45%,且在过程线出现较大幅度变动时,该模型仍能够及时给出准确的预测值,模型稳定性与外推能力较好,具有推广使用价值。 展开更多
关键词 土石坝 代理模型 麻雀搜索算法 变分模态分解 LSTM神经网络 机理-数据驱动融合
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理论数据协同分析的路面性能预测 被引量：1
2
作者 刘文博 杨旭 +2 位作者 汪海年 徐坤 范泰博 《长安大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期38-49,共12页
道路变形及结构强度是路面性能评价的重要内容,实现上述两者的精确预测对于道路科学养护决策具有重要意义,但当前研究对于其发展预测精度仍有待提升。为提升路面性能预测效果,提出一种理论-数据双驱动的路面性能预测方法。首先基于影响... 道路变形及结构强度是路面性能评价的重要内容,实现上述两者的精确预测对于道路科学养护决策具有重要意义,但当前研究对于其发展预测精度仍有待提升。为提升路面性能预测效果,提出一种理论-数据双驱动的路面性能预测方法。首先基于影响机理理论分析确定路面性能发展的关键影响因子,随后基于分析结果及北京环道足尺试验场数据确定模型输入、输出变量,最终提出一种时间卷积网络-门控制循环融合预测模型(TCN-GRU)实现车辙、承载力的发展预测,并与基础单模型及时间卷积网络-长短时记忆网络融合模型(TCN-STM)进行对比。研究结果表明:对于车辙深度预测,TCN-GRU取得了最好的预测性能,其M_(SE)、R_(MSE)、M_(AE)及R^(2)分别为22.635、4.758、3.319及0.940,其中R^(2)相比单模型(TCN、GRU)分别提升0.53%与0.86%;对于弯沉值发展预测,TCN-GRU同样取得了最好的预测性能,其M_(SE)、R_(MSE)、M_(AE)及R^(2)分别为8.009、2.830、1.819及0.850,R^(2)相比单模型(TCN、GRU)分别提升5.85%与2.04%;提出的TCN-GRU对道路车辙及承载力发展预测效果最好,其充分结合了TCN的长时依赖建模能力和GRU的高效状态更新优势,提升了序列数据的预测准确性与效率,可以基于历史数据实现对特定道路的车辙及承载力发展的精确预测,为公路养护管理部门科学养护决策提供数据支撑。 展开更多
关键词 道路工程 路面性能预测 双驱动 理论-数据 融合模型 TCN-GRU
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烧结优化配矿研究现状 被引量：1
3
作者 章新宇 潘从元 +6 位作者 袁溢 申远 谢蒙 余正伟 龙红明 唐银华 陈良军 《中国冶金》 北大核心 2025年第7期96-108,共13页
烧结优化配矿作为钢铁冶金生产的关键环节,旨在通过多矿种协同配比实现资源高效利用、成本控制与冶炼性能优化,对提高资源利用率、改善烧结矿质量、降低生产成本与能耗有重要意义。然而,随着优质铁矿资源日益紧缺和原料结构复杂化,传统... 烧结优化配矿作为钢铁冶金生产的关键环节,旨在通过多矿种协同配比实现资源高效利用、成本控制与冶炼性能优化,对提高资源利用率、改善烧结矿质量、降低生产成本与能耗有重要意义。然而,随着优质铁矿资源日益紧缺和原料结构复杂化,传统配矿方法因依赖静态线性模型与经验决策,难以应对矿石成分波动、多目标优化、多工序动态耦合及非线性指标约束等挑战,尤其在处理化学成分、成本、冶金性能的协同优化时存在显著局限。以遗传算法、粒子群优化为代表的智能算法通过融合数据驱动与机理模型,可显著提升多目标优化能力,为突破多目标动态优化瓶颈提供了新路径。系统梳理了烧结优化配矿的研究进展,对比传统方法与智能算法的适用边界,并针对动态响应、跨工序协同及数据-机理融合等核心问题,提出构建智能低碳配矿体系的技术方向,为钢铁行业实现资源集约化利用与智能化转型提供理论支撑与实践参考。 展开更多
关键词 烧结优化 智能配矿 数据驱动 机理融合 多目标优化
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机理与数据融合驱动的复杂航空复材部件关键装配误差元素辨识方法
4
作者 郭飞燕 张辉 +1 位作者 宋长杰 张硕 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1530-1543,共14页
复杂航空复材产品的装配中,考虑零件受力变形、多装配参数等因素,建立定位装夹、连接、下架回弹等关键装配环节的变形误差源模型,修正表示误差传递关系的雅可比旋量矩阵,构建装配误差传递机理模型;建立以装配误差为基础的支持向量回归模... 复杂航空复材产品的装配中,考虑零件受力变形、多装配参数等因素,建立定位装夹、连接、下架回弹等关键装配环节的变形误差源模型,修正表示误差传递关系的雅可比旋量矩阵,构建装配误差传递机理模型;建立以装配误差为基础的支持向量回归模型,构建机理模型与数据模型的融合模型;依据装配误差机理模型计算值与实际偏差的预测补偿模型,采用Sobol灵敏度分析方法计算不同误差元素的全局灵敏度系数,辨识了对装配精度影响较大的关键误差元素。最后,以某机翼盒段装配为例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 机理模型 数据驱动 灵敏度分析 机理-数据融合建模 复材装配
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数据-模型融合驱动的高倍率短时脉冲电池模型
5
作者 要宇辉 孙丙香 +4 位作者 张慧敏 马仕昌 赵鑫泽 鲁诗默 朱振威 《电池》 北大核心 2025年第2期232-237,共6页
高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准... 高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准。提出基于一阶等效电路模型和前馈神经网络的数据-模型融合驱动模型。相较于常规等效电路模型,该模型在20 C的短时脉冲工况下,能更精确地模拟电池的电压响应,均方根误差降低了61.29%。 展开更多
关键词 锂离子电池 高倍率短时脉冲工况 等效电路模型 前馈神经网络 数据-模型融合驱动模型
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面向典型任务剖面的电力电子化配电网器件-设备-系统多层级供电可靠性评估策略
6
作者 高远 洪芦诚 +2 位作者 周爱华 章兴睿 徐超 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第S1期96-112,共17页
电力电子器件接入加剧了配电网故障演化的不确定性,而传统供电可靠性评估难以表征电力电子器件的退化失效行为,造成系统可靠性评估结果存在偏差。为此,该文提出面向典型任务剖面的电力电子化配电网器件-设备-系统多层级供电可靠性评估... 电力电子器件接入加剧了配电网故障演化的不确定性,而传统供电可靠性评估难以表征电力电子器件的退化失效行为,造成系统可靠性评估结果存在偏差。为此,该文提出面向典型任务剖面的电力电子化配电网器件-设备-系统多层级供电可靠性评估策略。首先,提出基于数据-物理融合驱动的绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)寿命损伤评估方法,采用FFT-Light GBM方法计算IGBT结温,利用IGBT解析寿命模型计算IGBT寿命损伤,显著提升IGBT寿命损伤计算效率和精度;其次,提出计及任务剖面不确定性的IGBT可靠性计算方法,采用改进生成对抗网络(wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)算法刻画任务剖面的不确定性,降低任务剖面不确定性对IGBT可靠性指标计算影响;然后,构建电力电子化配电网器件-设备-系统多层级供电可靠性评估框架,实现从微观器件可靠性建模到宏观系统供电可靠性指标量化的贯通分析;最后,通过IEEE RTBS BUS6 F4配电系统验证了所提策略在电力电子化配电网供电可靠性精准评估的有效性。 展开更多
关键词 配电网 供电可靠性 数据-物理融合驱动 绝缘栅双极晶体管可靠性 任务剖面 改进生成对抗网算法
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基于Transformer-GAT并行特征融合的数据驱动的电力系统暂态稳定评估
7
作者 侯一帆 徐天奇 +1 位作者 李琰 李晓兰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8945-8954,共10页
随着电力系统的快速发展,大规模新能源并网及源网荷储协同优化增加了电力电子设备的比重,使得电网稳定性,特别是暂态稳定性评估,变得尤为重要。针对传统方法在拓扑结构考虑不足的问题,提出了一种基于Transformer-图注意力网络(graph att... 随着电力系统的快速发展,大规模新能源并网及源网荷储协同优化增加了电力电子设备的比重,使得电网稳定性,特别是暂态稳定性评估,变得尤为重要。针对传统方法在拓扑结构考虑不足的问题,提出了一种基于Transformer-图注意力网络(graph attention network,GAT)并行特征融合的深度学习方法,用于电力系统暂态稳定性评估。以母线电压幅值、相角及拓扑邻接矩阵作为输入特征,利用西门子仿真软件PSS/E生成批量数据,并通过Transformer和GAT并行提取特征,采用注意力机制进行加权融合。与其他方法的对比结果表明,该方法在IEEE 39节点系统中模拟了不同负荷条件和故障工况,结果表明评估精度和鲁棒性较高,能够有效提升电力系统的安全稳定性。 展开更多
关键词 暂态稳定性 数据驱动 注意力机制 TRANSFORMER 图注意力网络 特征融合
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基于鸟瞰图融合表示的端到端自动驾驶系统研究综述
8
作者 汪博文 王亚飞 +2 位作者 罗阿彤 王振豪 孙家铭 《汽车工程学报》 2025年第5期621-637,共17页
端到端自动驾驶因其高度集成化和数据驱动的特性受到学术界和工业界的广泛关注。鸟瞰图(BEV)特征表征方式因其全局视角和几何一致性优势,是目前端到端自动驾驶特征融合及表示的核心技术路线。目前,针对端到端的综述大多聚焦于强化学习... 端到端自动驾驶因其高度集成化和数据驱动的特性受到学术界和工业界的广泛关注。鸟瞰图(BEV)特征表征方式因其全局视角和几何一致性优势,是目前端到端自动驾驶特征融合及表示的核心技术路线。目前,针对端到端的综述大多聚焦于强化学习、模仿学习等端到端数据驱动范式,从端到端系统中的特征表示切入,重点梳理了端到端系统中不同BEV特征表示方法及其对端到端系统整体性能的影响。针对BEV感知范式下的计算效率问题,分析了当前主流的特征轻量化策略,归纳了性能评估指标。对基于BEV融合范式的端到端自动驾驶系统面临的挑战进行总结。 展开更多
关键词 自动驾驶 端到端系统 鸟瞰图 多模态融合 数据驱动
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基于数据-物理模型融合驱动的原始-对偶自监督学习最优潮流求解方法
9
作者 翁宗龙 李滨 +2 位作者 肖佳文 张佳乐 白晓清 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期202-208,共7页
随着新型电力系统的构建以及清洁低碳能源体系的转变,高维强非线性、高不确定性、强耦合等特点使得现有最优潮流计算的复杂度急剧增加。基于数据-物理模型融合驱动,提出一种内嵌交流潮流方程的原始-对偶自监督学习的最优潮流求解方法。... 随着新型电力系统的构建以及清洁低碳能源体系的转变,高维强非线性、高不确定性、强耦合等特点使得现有最优潮流计算的复杂度急剧增加。基于数据-物理模型融合驱动,提出一种内嵌交流潮流方程的原始-对偶自监督学习的最优潮流求解方法。建立原始神经网络和对偶神经网络,并采用类增广拉格朗日的方法进行联合训练。原始神经网络仅预测所有节点的电压,在该训练网络中内嵌交流潮流方程,以计算发电机的有功和无功出力;对偶神经网络预测拉格朗日乘子估计值。仿真结果表明,所提方法不仅关注大量数据的底层特征,还优化解的质量,有助于更好地探索数据的结构和特性。同时,该方法无须预处理标签样本数据集,其计算精度和可信度优于数据驱动方法,其计算速度比传统物理模型驱动方法快数十倍。 展开更多
关键词 数据-物理融合驱动 类增广拉格朗日 原始-对偶自监督学习 最优潮流 内嵌交流潮流方程
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基于数据驱动的路基BIM设计关键技术及应用
10
作者 李慈航 《铁路技术创新》 2025年第2期110-116,共7页
路基BIM设计普遍存在属性数据量巨大、层次结构复杂、模型构件种类多、构件形式不规则、受地形变化影响大、融合精度不足等问题,极大制约了BIM在路基设计中的应用。基于BIM属性数据结构,提出路基关键构件属性数据存储方法,研发路基BIM... 路基BIM设计普遍存在属性数据量巨大、层次结构复杂、模型构件种类多、构件形式不规则、受地形变化影响大、融合精度不足等问题,极大制约了BIM在路基设计中的应用。基于BIM属性数据结构,提出路基关键构件属性数据存储方法,研发路基BIM模型快速构建算法,实现BIM模型实时更新,建立路基断面与地形数据求交算法,快速、准确地实现BIM模型地形融合。基于GeoScene图形渲染引擎建立路基BIM设计系统,实现路基BIM快速批量建模、实时交互修改以及三维场景融合表达,并在多个工程项目中开展应用。 展开更多
关键词 路基 数据驱动 实时更新 地形融合 BIM设计
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基于大数据驱动的智能变电站设备状态精准评估方法研究
11
作者 曹吟秋 周文 《通信电源技术》 2025年第15期48-51,共4页
为提升智能变电站设备状态评估精度,提出一种大数据驱动的精准评估方法。通过融合传感器实时数据、历史运维日志及环境参数,构建基于Hadoop/Spark的分布式处理框架;结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)时序建模与随机森林多特... 为提升智能变电站设备状态评估精度,提出一种大数据驱动的精准评估方法。通过融合传感器实时数据、历史运维日志及环境参数,构建基于Hadoop/Spark的分布式处理框架;结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)时序建模与随机森林多特征分类,引入动态权重分配机制。在110 kV变电站实测中,模型准确率达98.3%,成功提前12 h预警变压器过热故障,异常状态召回率提升至97.5%,运维成本降低15.1%,显著提升电网运行可靠性。 展开更多
关键词 大数据驱动 智能变电站 设备状态评估 多模态数据融合 深度学习
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多元数据融合下的农业智能灌溉决策支持系统研究 被引量：2
12
作者 凌松 刘进福 +1 位作者 袁飞 陈华奎 《农机使用与维修》 2025年第6期18-21,共4页
随着农业生产对水资源需求的不断增加,传统灌溉方式已经难以满足精准、高效、可持续发展的要求。该文基于多元数据融合的农业智能灌溉决策支持系统,通过集成气象数据、土壤湿度、作物生长状态、灌溉设备数据等多种数据源,采用数据融合... 随着农业生产对水资源需求的不断增加,传统灌溉方式已经难以满足精准、高效、可持续发展的要求。该文基于多元数据融合的农业智能灌溉决策支持系统,通过集成气象数据、土壤湿度、作物生长状态、灌溉设备数据等多种数据源,采用数据融合技术实现对灌溉过程的精确控制与优化决策。系统利用先进的数据分析与机器学习算法,对多源数据进行实时监测和智能分析,通过对不同作物种植区域的田间数据进行分析,结果表明,该系统在保证作物生长所需水分的同时,显著提高了水资源利用效率,并且能够根据不同环境条件自动优化灌溉策略,推动农业水资源的可持续利用。研究结果可以为农业智能灌溉技术的发展提供理论支持和技术参考。 展开更多
关键词 多元数据融合 农业智能灌溉 决策支持系统 数据驱动 水资源优化
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基于多源异构数据融合的铁路工程监管系统构建及指标应用
13
作者 高立平 郭庆亮 +2 位作者 乔庆学 王晓刚 陈翔 《山东交通科技》 2025年第4期143-146,共4页
随着铁路建设快速发展,传统监管模式面临效率瓶颈与信息孤岛等挑战。以多源异构数据融合技术为核心,开展铁路工程监管系统构建及指标应用研究,旨在实现监管指标的量化、智能化与监管流程全周期管理。首先提出了涵盖项目进度、工程质量... 随着铁路建设快速发展,传统监管模式面临效率瓶颈与信息孤岛等挑战。以多源异构数据融合技术为核心,开展铁路工程监管系统构建及指标应用研究,旨在实现监管指标的量化、智能化与监管流程全周期管理。首先提出了涵盖项目进度、工程质量、企业信用及合同执行四大维度的多层次指标体系,其次采用结构化数据同步、非结构化文本解析及多源数据融合算法,搭建“数据采集—融合处理—指标构建—质量评估”技术架构。通过资质证书有效性指标的应用过程,验证了指标体系在识别违规行为、优化监管效能中的有效性。研究表明,该体系能够推动铁路工程监管从定性经验判断向数据驱动决策转型,为保障工程质量安全、促进市场规范化发展提供科学工具。 展开更多
关键词 铁路监管 指标体系构建 智能数据融合 智能化监管 数据驱动决策
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智慧工地平台在高速公路项目建设中的应用
14
作者 王振坤 陈刚 《山东交通科技》 2025年第S1期31-33,共3页
高速公路作为区域性交通建设的重要组成部分,具有建设规模大、投资数额多、建设周期长、分布范围广、质量要求高、安全风险大等特点,管理内容更是涉及安全、进度、质量、环保、档案等各方面,面对日益复杂的项目建设需求和行业发展态势,... 高速公路作为区域性交通建设的重要组成部分,具有建设规模大、投资数额多、建设周期长、分布范围广、质量要求高、安全风险大等特点,管理内容更是涉及安全、进度、质量、环保、档案等各方面,面对日益复杂的项目建设需求和行业发展态势,传统的管理模式显然已难以满足高效、安全、绿色、智能的现代化建设需求。利用先进的生产技术建立互联协同、安全监控、智能化生产、信息共享、智能决策的一体化信息平台已成为行业发展的新趋势。 展开更多
关键词 大数据 智慧工地平台 信息融合 创新驱动
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基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展 被引量：20
15
作者 董明 李晓枫 +4 位作者 杨章 常益 任明 张崇兴 焦在滨 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第1期8-17,28,共11页
从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据... 从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据驱动的功率预测研究现状,分析其相应的数据增强、时空图信息以及特征融合的手段,讨论了技术的优缺点。最后给出了功率预测数据驱动方法研究方向和发展建议。 展开更多
关键词 分布式光伏出力特性 数据驱动 数据增强 时空图信息 特征融合
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数智时代的信息分析方法:数据驱动、知识驱动及融合驱动 被引量：31
16
作者 卢小宾 霍帆帆 +1 位作者 王壮 霍朝光 《中国图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2024年第1期29-44,共16页
数智时代,面对大数据、大知识所带来的挑战,如何创新发展信息分析方法,关乎新时代信息分析工作的开展,关乎数据资源的开发利用。本文在梳理现有信息分析方法的基础上,提出数据驱动、知识驱动,以及数据与知识融合驱动的三种数智型方法思... 数智时代,面对大数据、大知识所带来的挑战,如何创新发展信息分析方法,关乎新时代信息分析工作的开展,关乎数据资源的开发利用。本文在梳理现有信息分析方法的基础上,提出数据驱动、知识驱动,以及数据与知识融合驱动的三种数智型方法思路。首先,提出基于文本、网络、音频、图像等的数据驱动以及与之相应的文本挖掘、图挖掘、音频挖掘、图像挖掘等信息分析模式;其次,提出基于专家知识库、通用知识库、领域知识图谱、通用知识图谱等的知识驱动信息分析模式;最后,提出基于特征、模型、决策三种层面的数据与知识融合驱动的信息分析模式。通过以上三种方法,构建能够系统融合大数据、大知识的信息分析方法,实现数智融合型信息分析,促进图书情报学科方法论发展,赋能国家决策和社会治理。图3。表1。参考文献59。 展开更多
关键词 信息分析 数智时代 数据驱动 知识驱动 融合驱动
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支撑新型配电网数字化规划的图形⁃模型⁃数据融合关键技术 被引量：11
17
作者 余涛 王梓耀 +3 位作者 孙立明 曹华珍 吴亚雄 吴毓峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期139-153,共15页
配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图... 配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图纸识别和拓扑智能分析的图形-模型融合技术、基于知识驱动的负荷/新能源推演分析和智能决策的模型-数据融合技术、基于多模态数据融合和多时空数据联动的图形-数据融合技术,尝试打破理论研究与数字化工程的壁垒。最后,对未来新型配电网数字化规划的发展进行思考和展望,为实现“以机为主,人机协同”的大闭环模式提供借鉴。 展开更多
关键词 图形-模型-数据融合 配电网 数字化规划 知识驱动 图计算
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物理—数据双驱动的压裂压力实时预测方法 被引量：1
18
作者 胡晓东 刘俊仪 +4 位作者 王天宇 周福建 卢旭涛 易普康 陈超 《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1323-1335,共13页
井口压力预测存在压力波动剧烈、干扰因素多以及影响机理复杂等问题。现阶段研究中,由于对复杂的地层条件、裂缝特征及流体动力学过程的过度简化,传统物理模型难以捕捉多重非线性变化和突发波动,导致在真实施工环境下的预测精度和实时... 井口压力预测存在压力波动剧烈、干扰因素多以及影响机理复杂等问题。现阶段研究中,由于对复杂的地层条件、裂缝特征及流体动力学过程的过度简化,传统物理模型难以捕捉多重非线性变化和突发波动,导致在真实施工环境下的预测精度和实时响应能力受到局限。而人工智能模型尽管具有较强的非线性拟合能力,但往往缺乏对压力波动的物理机理的深入理解,对地层和施工参数的敏感性不足,导致在极端或动态变化的条件下稳定性较差、解释性不足。针对这一难题,提出了一种物理—数据双驱动的压力曲线的预测方法对未来压力趋势进行预测。首先,构建了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的智能模型,融合缝内支撑剂床平衡高度计算结果与井场实时泵注数据作为模型输入,预测了未来60 s的压力数据;其次,结合传统井口压力反演方法,使用小波变换分解智能模型与传统模型预测结果,利用LSTM模型整体趋势与压力反演计算方法(IPC)模型中突变点特征,重构了兼顾整体趋势和局部波动的井口压力预测曲线。结果表明,相比LSTM模型,IPC和LSTM的小波融合模型未来60 s井口压力预测的均方根误差(RMSE)和均方绝对误差(MAE)分别下降了37.87%和15.29%,预测结果能够精准捕捉现场施工的压裂压力变化,为现场施工提供更为可靠的指导和决策依据。 展开更多
关键词 压裂压力预测 物理—数据双驱 LSTM IPC 小波变换 融合模型
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融合多源数据的深度学习短时降水预测 被引量：1
19
作者 夏景明 戴如晨 谈玲 《计算机系统应用》 2024年第8期123-131,共9页
针对传统降水预测方法的局限性,提出了一种融合多源数据的深度学习短时降水预测模型MSF-Net.在GPM历史降水数据的基础上融合了ERA5气象数据、雷达数据和DEM数据.利用气象特征提取模块学习多源数据的气象特征,通过注意力融合预测模块进... 针对传统降水预测方法的局限性,提出了一种融合多源数据的深度学习短时降水预测模型MSF-Net.在GPM历史降水数据的基础上融合了ERA5气象数据、雷达数据和DEM数据.利用气象特征提取模块学习多源数据的气象特征,通过注意力融合预测模块进行特征融合并实现短时降水预测.将MSF-Net的降水预测结果与多种人工智能方法进行对比,实验结果表明,MSF-Net模型的风险评分TS和偏差评分Bias最优,表明其可以在6 h的预测时效内提升数据驱动降水预测的效果. 展开更多
关键词 深度学习 短时降水预测 注意力机制 数据融合 数据驱动
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一种Wi-Fi RTT/数据驱动惯性导航行人室内定位方法 被引量：2
20
作者 周宝定 胡超 +3 位作者 孙超 刘旭 吴鹏 杨钧富 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期76-82,共7页
为了研究基于智能手机的行人室内定位方法,并提高其精度,本文提出了一种基于Wi-Fi往返时间(RTT)、惯性测量单元(IMU)的定位系统。该方法主要包括3部分:(1)使用扩展卡尔曼滤波融合测距信息的Wi-Fi RTT室内定位方法;(2)适用于多手机使用... 为了研究基于智能手机的行人室内定位方法,并提高其精度,本文提出了一种基于Wi-Fi往返时间(RTT)、惯性测量单元(IMU)的定位系统。该方法主要包括3部分:(1)使用扩展卡尔曼滤波融合测距信息的Wi-Fi RTT室内定位方法;(2)适用于多手机使用模式的航位推算方法,该方法基于长短时记忆模型(LSTM)建立神经网络模型,预测行人运动速度及航向;(3)基于误差状态卡尔曼滤波的Wi-Fi RTT/数据驱动惯性导航融合定位方法,进一步提高定位精度。试验结果表明,与单一的基于Wi-Fi RTT方法和数据驱动惯性导航方法相比,本文方法的平均定位精度提升了10%~20%。 展开更多
关键词 智能手机 数据驱动惯性导航 Wi-Fi RTT 行人航迹推算 融合定位
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