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基于FA-LSTM-GRU的日光温室温度预测及拉膜通风控制研究
1
作者 李天华 赵敬德 +4 位作者 韩威 苏国秀 魏珉 张观山 赵秀艳 《农业工程》 2026年第1期61-69,共9页
日光温室作为冬季节能型蔬菜生产设施,内部温度控制面临高热惯性、强非线性与外部扰动大的挑战。传统通风控制策略普遍存在响应滞后与精度不足的问题,难以满足作物稳定生长的环境要求。为提升温室调温系统的智能化与实时性,提出一种基... 日光温室作为冬季节能型蔬菜生产设施,内部温度控制面临高热惯性、强非线性与外部扰动大的挑战。传统通风控制策略普遍存在响应滞后与精度不足的问题,难以满足作物稳定生长的环境要求。为提升温室调温系统的智能化与实时性,提出一种基于萤火虫算法(FA)-优化的长短期记忆网络(LSTM)-门控循环单元(GRU)混合模型(FALSTM-GRU),用于温室温度预测与通风控制。首先,结合LSTM与GRU结构,引入多头注意力机制(MHA)以增强时序特征提取能力,并通过FA优化模型超参数。其次,设计基于预测值的模型预测控制策略,利用近端策略优化(PPO)实现通风前瞻性调节。最后,搭建云服务器与Arduino平台的控制系统,实现闭环集成。试验结果表明,所构建的FALSTM-GRU模型在测试集上获得R2=0.9769、均方根误差0.7708°C的预测性能,控制策略能在±0.6°C范围内稳定温度波动,具备良好的控制精度与系统鲁棒性。 展开更多
关键词 日光温室 温度预测 通风控制 长短期记忆网络 门控循环神经网络 萤火虫算法 近端策略优化
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基于CPO的IFMD-BiTCN-BiGRU-AT断路器寿命预测方法研究
2
作者 李斌 王幸之 王志鹏 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第10期255-268,共14页
为提高断路器寿命预测效率并制定合理的维修方案,基于断路器非周期振动信号可以充分表征剩余寿命的特性,提出一种基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进特征模态分解-双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(IFMD-BiTCN-BiGRU-AT)预测... 为提高断路器寿命预测效率并制定合理的维修方案,基于断路器非周期振动信号可以充分表征剩余寿命的特性,提出一种基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进特征模态分解-双向时间卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制(IFMD-BiTCN-BiGRU-AT)预测模型。首先通过融合适应度函数和新周期估计方法改进特征模态分解法,弥补其处理非周期信号能力差的缺陷,并利用CPO实现IFMD自适应分解。其次,引入双向并行结构及注意力机制,构建BiTCN-BiGRU-AT预测模型来充分提取时间-空间重要特征,同时利用CPO搜索最优超参组合。最后,搭建断路器信号采集处理实验平台进行实验验证,用该方法进行预测并设计消融实验及多模型对比实验。最终,该方法得到的拟合度、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)指标分别为99.28%、80.33、98.17。相较于其他3种信号处理方法,经IFMD处理后,预测拟合度平均提高19.7%,且有最高的预测效率;相较于其他模型,该模型的预测拟合度平均提高18.3%,MAE、RMSE平均降低60.9%、61.6%。实验结果表明了该方法的有效性与性能优势。 展开更多
关键词 改进特征模态分解 冠豪猪优化算法 双向时间卷积网络 双向门控循环单元 剩余寿命预测
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基于GRU网络的速度预测控制方法
3
作者 马清华 雷子莘 +2 位作者 栗金平 张晓峰 张昕冉 《航天控制》 2025年第4期47-55,共9页
针对无人飞行器飞行环境强干扰,离线轨迹优化方法难以快速准确地获得轨迹末端速度问题,提出一种基于改进门控循环神经网络算法的速度预测-控制一体化算法,速度预测部分基于轨迹数据样本库训练神经网络模型的参数,以目标点位置、当前高... 针对无人飞行器飞行环境强干扰,离线轨迹优化方法难以快速准确地获得轨迹末端速度问题,提出一种基于改进门控循环神经网络算法的速度预测-控制一体化算法,速度预测部分基于轨迹数据样本库训练神经网络模型的参数,以目标点位置、当前高度、速度和倾角等十一维特征序列作为输入网络,以最终时刻的速度为输出,从而获得能够预测末速的神经网络模型。基于速度预测的结果,运用速度与位置解耦的控制方案进行落速控制,根据预测的终端状态偏差校正生成落速闭环控制量。最后对所设计的速度预测及控制方法进行六自由度仿真验证,仿真结果表明该算法可以在六自由度闭环条件下实现对末速较为准确有效的速度预测及控制。 展开更多
关键词 无人飞行器 门控循环单元 速度预测-控制 飞行仿真
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基于GRU-NN预测模型的压电作动器MPC-KAN控制方法 被引量：1
4
作者 郭辰星 李自成 徐瑞瑞 《压电与声光》 北大核心 2025年第1期157-162,171,共7页
为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型... 为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型预测控制(MPC)的输出。首先,根据线性化模型选择GRU-NN的训练输入特征,并训练该网络。然后,为了提高优化效果和缩短优化时间,将麻雀搜索算法(SSA)用作MPC优化器,并建立Kolmogorov-Arnold网络(KAN)以替代SSA优化。该方法的有效性在PEAs平台上得到验证,与传统方法相比,控制精度提高了约30%。 展开更多
关键词 压电陶瓷作动器 高精度跟踪 模型预测控制 GRU网络 KAN网络
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融合SAE与Bi-GRU的网络入侵检测方法设计及效率测试
5
作者 陈刚 《长春师范大学学报》 2025年第10期39-45,共7页
为精准、快速地检测网络中的入侵现象,设计了一种融合SAE与Bi-GRU算法的网络入侵检测方法。根据网络入侵原理,设定网络入侵检测标准。采用Libpcap数据包捕获函数,获取网络实时运行数据。通过堆叠自编码器和双向门控循环单元的融合,提取... 为精准、快速地检测网络中的入侵现象,设计了一种融合SAE与Bi-GRU算法的网络入侵检测方法。根据网络入侵原理,设定网络入侵检测标准。采用Libpcap数据包捕获函数,获取网络实时运行数据。通过堆叠自编码器和双向门控循环单元的融合,提取网络的运行数据,通过特征匹配,得出网络入侵类型、状态等参数的检测结果。效率测试实验结果说明,与传统入侵检测方法相比,优化设计方法的误检率和漏检率明显降低,即优化设计方法具有更高的检测效率。 展开更多
关键词 堆叠自动编码器 双向门控循环单元 网络入侵 入侵检测 检测效率
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结合神经网络与模型预测控制的燃机运行扰动抑制研究
6
作者 张玉豪 王子楠 +1 位作者 曾博洋 田震 《推进技术》 北大核心 2025年第10期229-243,共15页
本文针对燃气轮机中氢燃料的扰动带来的控制问题,首先针对PI控制器利用改进的差分算法对控制器参数进行优化,以提高其动态性能及抗扰动效果。在此基础上,进一步选用智能控制方法进行研究,提出了一种结合门控循环单元与混沌神经网络的模... 本文针对燃气轮机中氢燃料的扰动带来的控制问题,首先针对PI控制器利用改进的差分算法对控制器参数进行优化,以提高其动态性能及抗扰动效果。在此基础上,进一步选用智能控制方法进行研究,提出了一种结合门控循环单元与混沌神经网络的模型预测控制器(GRU-CNN-MPC)。采用门控循环单元(GRU)构建非线性预测模型,并结合混沌神经网络(CNN)进行滚动优化以增强全局寻优能力。仿真结果表明,GRU-CNN-MPC控制方法相对于差分进化算法整定参数的PI控制器显著提升了系统的跟踪性能,在燃料短时阶跃和周期性供应不稳定的情况下,可大幅降低扰动幅值并缩短调节时间。其中,扰动幅度最大可降低75.00%,调节时间最多可缩短91.18%,展现出更优的扰动抑制效果。该方法为燃气轮机提供了更精准、快速的转速控制方案,满足了复杂工况下的控制需求。 展开更多
关键词 氢燃气轮机 燃料扰动 模型预测控制 门控循环单元 混沌神经网络
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基于GWO-GRU的工控网络安全态势预测
7
作者 刘昱 宇波 +9 位作者 邱科鹏 朱汪友 王东营 王放 张明作 王会师 李飞 姜海斌 秦鹏 王顺江 《北京石油化工学院学报》 2025年第2期43-48,63,共7页
为提升工控网络安全态势预测精度,提出一种改进灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GRU)的预测模型(GWO-GRU)。针对传统GWO易陷入局部最优的缺陷,设计了非线性递降收敛因子以增强全局搜索能力;结合GRU时序特征优势,自动优化超参数以减少人... 为提升工控网络安全态势预测精度,提出一种改进灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GRU)的预测模型(GWO-GRU)。针对传统GWO易陷入局部最优的缺陷,设计了非线性递降收敛因子以增强全局搜索能力;结合GRU时序特征优势,自动优化超参数以减少人工调参。实验结果表明,GWO-GRU的平均绝对百分比误差(MAPE,0.47%)与均方根误差(RMSE,0.006)均显著优于LSTM和GRU模型,预测曲线与实际值高度拟合。通过智能优化与深度学习融合,该方法为工控安全态势预测提供了高精度解决方案。 展开更多
关键词 灰狼算法 门控循环单元 工业控制网络安全 态势预测 参数优化
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基于WOA-GRU模型的煤泥浮选智能控制研究 被引量：1
8
作者 窦治衡 王然风 +3 位作者 秦新凯 柴宇青 李品钰 刘舒通 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期153-159,168,共8页
由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存... 由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存在的时滞特性,通过WOA对GRU网络参数进行优化,进一步提高了模型的辨识精度。考虑到现有选煤厂普遍使用单输入单输出的PID控制器,难以应对多输入多输出系统,将模型预测控制(MPC)引入实际生产现场,以更好地解决浮选过程中多变量耦合问题。基于代池坝选煤厂的生产数据,分别对WOA-GRU和NARX 2种辨识模型进行了MPC仿真,结果表明,WOA-GRU模型的拟合精度较NARX模型高51.84%,引入MPC后,WOA-GRU模型可将灰分波动控制在设定值的±4%内,优于NARX模型。现场试运行结果表明,灰分波动幅度位于5%~10%的数据较引入MPC前占比减少了10.8%,大于10%的数据占比则减少了3.9%,说明WAO-GRU模型不仅具备更高的精度与稳定性,而且能够减小灰分的波动,为煤泥浮选过程的智能化控制与应用提供了参考。 展开更多
关键词 煤泥浮选 系统辨识 模型预测控制 鲸鱼优化算法 门控循环单元 煤泥灰分
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耦合水位控制规则的水电站泄洪-发电联合分层优化调度
9
作者 何中政 李邦浩 +3 位作者 黎良辉 曹志明 兰芳 涂强 《水科学进展》 北大核心 2025年第5期895-904,共10页
针对水电站泄洪-发电联合优化调度中考虑闸门动作使得决策变量维度激增和调度期末水位难控制的问题,本文提出机组-闸门分层优化策略,将所有闸门聚合为一个虚拟闸门,上层模型对多机组和虚拟闸门进行泄洪-发电优化调度,下层将虚拟闸门总... 针对水电站泄洪-发电联合优化调度中考虑闸门动作使得决策变量维度激增和调度期末水位难控制的问题,本文提出机组-闸门分层优化策略,将所有闸门聚合为一个虚拟闸门,上层模型对多机组和虚拟闸门进行泄洪-发电优化调度,下层将虚拟闸门总流量在所有闸门中进行优化分配,实现问题降维;同时,提出流量分级水位控制策略,来水较大时开展泄洪-发电联合优化调度,来水较小时依据水位控制规则退水,确保调度期末水位合理消落。以峡江水库开展实例分析,试验结果表明:相比传统联合优化模型,分层模型洪峰流量从17 490 m^(3)/s降至16 647 m^(3)/s,削峰率从22.3%升至26.0%,发电量从558万kW·h增至567万kW·h;耦合水位控制策略后,削峰率提升至26.6%,期末水位从46.00 m降至45.47 m。该模型可为水电站泄洪-发电联合优化调度提供技术参考。 展开更多
关键词 泄洪-发电调度 水电站 机组-闸门分层优化 水位控制规则
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基于门控循环单元的信息安全态势感知系统设计
10
作者 朱志猛 《计算技术与自动化》 2025年第4期154-159,共6页
随着互联网技术的快速发展,网络在深刻影响了社会生活和生产方式的同时也带来了严峻的信息安全挑战。针对日益复杂的网络攻击带来的信息安全问题,对基于门控循环单元的信息安全态势感知系统进行了分析,设计了基于自适应增强算法和双层... 随着互联网技术的快速发展,网络在深刻影响了社会生活和生产方式的同时也带来了严峻的信息安全挑战。针对日益复杂的网络攻击带来的信息安全问题,对基于门控循环单元的信息安全态势感知系统进行了分析,设计了基于自适应增强算法和双层门控循环单元的信息安全态势感知模型。结果表明,基于双层门控循环单元的信息安全态势感知模型攻击识别准确率提升至94.01%。在误报率、误警率和漏报率指标上也具有较好的表现,分别为8.35%、5.75%和3.14%。此外,所提模型对于不同类别的网络攻击的识别正确率均较高,且具有较好的信息安全态势感知性能。研究设计的基于门控循环单元的信息安全态势感知模型能够较好地应对复杂多变的网络攻击,对于保护网络信息安全具有一定的应用效果。 展开更多
关键词 态势感知 信息安全 门控循环单元 自适应增强算法 网络流量探测器
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基于CNN-GRU控制算法的建筑隔震结构振动控制研究
11
作者 孙召英 山锋 +1 位作者 刘启泓 李玉峰 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期220-223,共4页
地震是对建筑危害较大的自然灾害,但现有的建筑结构振动控制方法效果不佳。针对此问题,研究提出门控循环单元和卷积神经网络结合的结构振动控制系统,使用门控循环单元作为隐藏层,优化隐藏层数量。实验结果表明,门控循环单元和卷积神经... 地震是对建筑危害较大的自然灾害,但现有的建筑结构振动控制方法效果不佳。针对此问题,研究提出门控循环单元和卷积神经网络结合的结构振动控制系统,使用门控循环单元作为隐藏层,优化隐藏层数量。实验结果表明,门控循环单元和卷积神经网络控制的结构位移比优化前低0.005 m,预测精度提高了0.001,容错机制的位移误差不超过0.001 m。由此可得,门控循环单元和卷积神经网络控制算法能够有效预测建筑结构的位移变化情况,控制系统的建筑结构位移和加速度控制效果更优,能有效降低建筑结构的位移变化峰值和加速度变化峰值。优化后控制系统的效果评价指标在低楼层表现更好,控制系统的容错机制具有较高的稳定性和良好的振动控制效果,能有效保障系统的稳定运行。 展开更多
关键词 门控循环单元 卷积神经网络 振动控制 建筑隔震 容错机制
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融合ResNet和GRU的工业入侵检测方法
12
作者 耿丽 何戡 +1 位作者 宗学军 孙永超 《沈阳化工大学学报》 2025年第2期208-216,共9页
针对传统的工业入侵检测算法存在数据特征提取不充分、收敛速度慢、深层网络存在网络退化及传统的激活函数对网络性能改善不明显的问题,提出了一种融合残差网络(residual network,ResNet)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),以... 针对传统的工业入侵检测算法存在数据特征提取不充分、收敛速度慢、深层网络存在网络退化及传统的激活函数对网络性能改善不明显的问题,提出了一种融合残差网络(residual network,ResNet)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),以自适应(Meta-ACON)激活函数作为激活函数的工业入侵检测方法.首先,使用ResNet对工业流量数据进行深度特征提取,解决网络退化问题;其次,采用Meta-ACON激活函数改进ReLU激活函数,通过优化转换因子自适应选择是否激活,从而提高模型精度;再次,使用GRU对长期序列信息进行保留,并对数据的时序特征进行学习,解决梯度消失问题;最后,使用Softmax分类器进行分类,得到分类结果的概率.通过UNSW-NB15数据集开展实验,利用密西西比州大学天然气管道数据集进行验证,结果表明:与其他检测模型相比,所提模型在准确率、精确率、召回率等方面均有提高,证明了其在工业环境下的适用性和有效性. 展开更多
关键词 工控网络安全 入侵检测 残差网络 门控循环单元 Meta-ACON激活函数
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基于PSO-CNN-aBiGRU的瓦斯浓度预测方法 被引量：13
13
作者 贾澎涛 张智远 +2 位作者 梁荣 刘航舵 苗云风 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2021年第12期76-81,共6页
针对工作面瓦斯浓度精准预测中未有效利用瓦斯数据的空间特性问题,在有效提取瓦斯浓度监测数据时空特征的基础上,提出了一种基于优化卷积神经网络和优化双向门控单元神经网络的瓦斯浓度预测方法(PSO-CNN-aBiGRU)。首先应用随机森林和Hil... 针对工作面瓦斯浓度精准预测中未有效利用瓦斯数据的空间特性问题,在有效提取瓦斯浓度监测数据时空特征的基础上,提出了一种基于优化卷积神经网络和优化双向门控单元神经网络的瓦斯浓度预测方法(PSO-CNN-aBiGRU)。首先应用随机森林和Hilbert-Huang变换方法对瓦斯监测数据中的缺失值和噪声进行预处理,然后使用经过粒子群优化的卷积神经网络对预处理后的瓦斯监测数据进行空间特征提取,最后考虑数据的历史信息和未来状态,基于自适应矩估计最大值优化的双向门控单元神经网络,构建PSOCNN-aBiGRU瓦斯浓度预测模型。试验结果表明,相对于PSO-CNN-BP、PSO-CNN-RNN和PSO-CNN-LSTM模型,PSO-CNN-aBiGRU在测试集上误差分别减少了52.21%、42.43%和29.6%。因此,PSO-CNN-aBiGRU模型能有效提高瓦斯浓度预测精度,对减少瓦斯灾害,保障煤矿的安全生产具有现实意义。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 卷积神经网络 双向门控单元 粒子群优化 自适应矩估计最大值优化
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基于FPGA和MCU的数字电桥的研制 被引量：6
14
作者 肖鹏 肖文 +1 位作者 孙茂一 王巍 《电测与仪表》 北大核心 2009年第10期63-66,共4页
本文介绍了一种基于现场可编程逻辑门阵列FPGA和微控制器MCU设计的高性能数字式电桥的系统结构。数字电桥采用了伏安法的自由轴测量原理;激励信号使用直接数字频率合成技术,产生了失真度小、幅值稳定的正弦信号;采用了全数字相敏检波技... 本文介绍了一种基于现场可编程逻辑门阵列FPGA和微控制器MCU设计的高性能数字式电桥的系统结构。数字电桥采用了伏安法的自由轴测量原理;激励信号使用直接数字频率合成技术,产生了失真度小、幅值稳定的正弦信号;采用了全数字相敏检波技术,大大提高了鉴相的精度;设计了专用的积分A/D转换器,提高了转换的精度。该数字电桥基本测量精度达到了0.01%,同时具有数据处理、自校准、自修正、自诊断及显示各种测试条件、参数和结果等功能。 展开更多
关键词 现场可编程门阵列 微控制器 自由轴法 直接数字频率合成 相敏检波 双积分转换器
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基于模态分解及GRU-XGBoost短期电力负荷预测 被引量：16
15
作者 冉启武 张宇航 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期18-27,34,共11页
精确的短期电力负荷预测能有效提高电力系统运营水平。针对电力负荷数据受多种因素影响,波动性和随机性强等问题,提出了一种基于模态分解及混合模型的负荷预测方法。首先,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对负荷特... 精确的短期电力负荷预测能有效提高电力系统运营水平。针对电力负荷数据受多种因素影响,波动性和随机性强等问题,提出了一种基于模态分解及混合模型的负荷预测方法。首先,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对负荷特征向量进行处理,去掉冗余信息,再用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将历史负荷分解为简化的几个子序列;其次,选择引入样本熵(sample entropy,SE)来计算子序列熵值,将相近的子序列重构得到随机、细节、低频和趋势分量后选用不同结构门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)对不同分量类型进行预测,再使用极致梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)对各分量残差进行拟合,各重组序列的预测值为GRU预测值与XBGoost拟合值之和,重组各序列得到最终预测值。选取3年时电力负荷数据进行实验,结果表明,所提模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolutepercentage error,MAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为370.676 MW、99.07%和246.89 MW,与单一模型和混合模型相比,实现了评价指标的明显减少。 展开更多
关键词 负荷预测 主成分分析 CEEMDAN 样本熵 门控循环单元 极致梯度提升模型
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基于注意力机制和特征融合的股票预测方法 被引量：4
16
作者 范辉 朱勇丞 李晋江 《山东工商学院学报》 2024年第1期57-68,76,共13页
基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG。AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取。在将两类股票特征融合之后,... 基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG。AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取。在将两类股票特征融合之后,由全连接层导出最终的股票预测曲线。 展开更多
关键词 股票预测 门控循环单元 多头自注意力机制 位置编码 时间编码
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拉西瓦水电站辅助设备控制系统结构及特点 被引量：2
17
作者 马力 杨云峰 +2 位作者 贾激扬 张超 徐嘉瑞 《水力发电》 北大核心 2009年第11期80-83,共4页
拉西瓦水电站辅助设备控制系统的复杂性和重要性在国内水电站中是比较少见的,结合拉西瓦水电站辅助设备数量大、布置分散等具体情况和实际问题,对大型水电站辅助设备控制系统在总体设计思路、系统结构和配置及系统功能等方面的特点及特... 拉西瓦水电站辅助设备控制系统的复杂性和重要性在国内水电站中是比较少见的,结合拉西瓦水电站辅助设备数量大、布置分散等具体情况和实际问题,对大型水电站辅助设备控制系统在总体设计思路、系统结构和配置及系统功能等方面的特点及特殊要求进行了简要介绍。 展开更多
关键词 闸门控制 通风控制 机组辅助及全厂公用设备控制 拉西瓦水电站
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CEEMD-GRU组合道路噪声预测模型 被引量：4
18
作者 冯增喜 崔巍 +5 位作者 何鑫 赵锦彤 孙欣 张茂强 杨芸芸 韦娜 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2128-2136,共9页
针对道路降噪问题,为降低主动噪声控制方法中滤波算法收敛性能要求,提出了一种基于互补集合经验模态分解(Complemementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的道路噪声预测模... 针对道路降噪问题,为降低主动噪声控制方法中滤波算法收敛性能要求,提出了一种基于互补集合经验模态分解(Complemementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的道路噪声预测模型(CEEMD-GRU)。首先,基于CEEMD算法将输入的噪声音频序列分解为多个本征模态函数分量和一个残差分量,以深度挖掘数据隐含的波动信息;其次,利用CEEMD分解的输入噪声序列各分量和输出噪声序列构建CEEMD-GRU神经网络噪声预测模型;最后,基于西安市某路段采集的噪声数据对该模型的有效性进行验证。结果表明:该模型EMA为0.0191,RMSE为0.0308,R^(2)为0.5892,预测声信号能够代替主动噪声控制中自适应控制器的实际初级声信号,为主动噪声控制的控制过程提供了更充分的响应时间。 展开更多
关键词 环境工程学 噪声与振动控制 噪声预测 主动噪声控制 门控循环单元 互补集合经验模态分解
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基于FPGA+MCU的全数字式滑移脉冲信号发生器的研制 被引量：5
19
作者 王洪辉 庹先国 +2 位作者 穆克亮 奚大顺 杨海洋 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期868-871,共4页
介绍了一种基于现场可编程逻辑门阵列FPGA和微控制器MCU设计的高性能全数字式滑移脉冲信号发生器的系统结构,详细说明了仪器软、硬件各部分的设计思路和实现的技术。通过对标准核能谱仪多道脉冲幅度分析器的检测试验,该仪器达到了高精... 介绍了一种基于现场可编程逻辑门阵列FPGA和微控制器MCU设计的高性能全数字式滑移脉冲信号发生器的系统结构,详细说明了仪器软、硬件各部分的设计思路和实现的技术。通过对标准核能谱仪多道脉冲幅度分析器的检测试验,该仪器达到了高精度、高稳定性的技术指标,满足了用户的生产需求。 展开更多
关键词 现场可编程门阵列 微控制器 直接数字频率合成 数模转换器 高速模拟开关 多道脉冲幅度分 析器
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基于单片机和FPGA的多路音视频控制系统设计 被引量：1
20
作者 陈静 胡正良 +2 位作者 韩伟 李宝珺 李思众 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第S2期320-325,共6页
基于单片机(Micro control unit,MCU)(AT89C51RC2)和现场可编程门阵列(Field programming gate ar-ray,FPGA)(FLEX10K系列EPF10K20TI144芯片),提出一种四路音频控制及五路视频通道控制的方法,实现四通道音频的采集控制、音频触发CCD阵... 基于单片机(Micro control unit,MCU)(AT89C51RC2)和现场可编程门阵列(Field programming gate ar-ray,FPGA)(FLEX10K系列EPF10K20TI144芯片),提出一种四路音频控制及五路视频通道控制的方法,实现四通道音频的采集控制、音频触发CCD阵列联动控制、五路视频切换控制,并应用在一种微小型遥控光电侦察系统中。本文给出了该音视频控制电路的设计方法及具体的设计过程,经过在实际微小型光电侦察系统中的试验验证,证明能够满足对侦察区域实时快速的侦察。 展开更多
关键词 多路音视频 现场可编程门阵列 单片机
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