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Dynamic self-adaptive ANP algorithm and its application to electric field simulation of aluminum reduction cell 被引量:1
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作者 王雅琳 陈冬冬 +2 位作者 陈晓方 蔡国民 阳春华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第12期4731-4739,共9页
Region partition(RP) is the key technique to the finite element parallel computing(FEPC),and its performance has a decisive influence on the entire process of analysis and computation.The performance evaluation index ... Region partition(RP) is the key technique to the finite element parallel computing(FEPC),and its performance has a decisive influence on the entire process of analysis and computation.The performance evaluation index of RP method for the three-dimensional finite element model(FEM) has been given.By taking the electric field of aluminum reduction cell(ARC) as the research object,the performance of two classical RP methods,which are Al-NASRA and NGUYEN partition(ANP) algorithm and the multi-level partition(MLP) method,has been analyzed and compared.The comparison results indicate a sound performance of ANP algorithm,but to large-scale models,the computing time of ANP algorithm increases notably.This is because the ANP algorithm determines only one node based on the minimum weight and just adds the elements connected to the node into the sub-region during each iteration.To obtain the satisfied speed and the precision,an improved dynamic self-adaptive ANP(DSA-ANP) algorithm has been proposed.With consideration of model scale,complexity and sub-RP stage,the improved algorithm adaptively determines the number of nodes and selects those nodes with small enough weight,and then dynamically adds these connected elements.The proposed algorithm has been applied to the finite element analysis(FEA) of the electric field simulation of ARC.Compared with the traditional ANP algorithm,the computational efficiency of the proposed algorithm has been shortened approximately from 260 s to 13 s.This proves the superiority of the improved algorithm on computing time performance. 展开更多
关键词 finite element parallel computing(FEPC) region partition(RP) dynamic self-adaptive ANP(DSA-ANP) algorithm electric field simulation aluminum reduction cell(ARC)
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Application of signal sparse decomposition in dynamic test
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作者 轩志伟 轩春青 陈保立 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2013年第3期243-246,共4页
In dynamic test,sampling rate is high and noise is strong,so a signal sparse decomposition method based on Gabor dictionary is put forward.This method iteratively decomposes the signal with the matching pursuit(MP)alg... In dynamic test,sampling rate is high and noise is strong,so a signal sparse decomposition method based on Gabor dictionary is put forward.This method iteratively decomposes the signal with the matching pursuit(MP)algorithm and takes the coherence ratio of the threshold as a condition of iteration termination.Standard MP algorithm is time-consuming,thus an adaptive genetic algorithm is introduced to MP method,which makes computation speed accelerate effectively.Experimental results indicate that this method not only can effectively remove high-frequency noise but also can compress the signal greatly. 展开更多
关键词 dynamic test sparse decomposition matching pursuit (MP) algorithm DENOISING compressionCLC number:TN911.72 Document code:AArticle ID:1674-8042(2013)03-0243-04
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Chemical process dynamic optimization based on hybrid differential evolution algorithm integrated with Alopex 被引量:5
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作者 范勤勤 吕照民 +1 位作者 颜学峰 郭美锦 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第4期950-959,共10页
To solve dynamic optimization problem of chemical process (CPDOP), a hybrid differential evolution algorithm, which is integrated with Alopex and named as Alopex-DE, was proposed. In Alopex-DE, each original individua... To solve dynamic optimization problem of chemical process (CPDOP), a hybrid differential evolution algorithm, which is integrated with Alopex and named as Alopex-DE, was proposed. In Alopex-DE, each original individual has its own symbiotic individual, which consists of control parameters. Differential evolution operator is applied for the original individuals to search the global optimization solution. Alopex algorithm is used to co-evolve the symbiotic individuals during the original individual evolution and enhance the fitness of the original individuals. Thus, control parameters are self-adaptively adjusted by Alopex to obtain the real-time optimum values for the original population. To illustrate the whole performance of Alopex-DE, several varietal DEs were applied to optimize 13 benchmark functions. The results show that the whole performance of Alopex-DE is the best. Further, Alopex-DE was applied to solve 4 typical CPDOPs, and the effect of the discrete time degree on the optimization solution was analyzed. The satisfactory result is obtained. 展开更多
关键词 evolutionary computation dynamic optimization differential evolution algorithm Alopex algorithm self-adaptivity
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AN ACCELERATION FOR THE EIGENSYSTEM REALIZATION ALGORITHM WITH PARTIAL SINGULAR VALUES DECOMPOSITION
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作者 Zhou Zhou Zhou Yuxum 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI 2002年第2期127-132,共6页
The real-time identification of dynamic parameters is importantfor the control system of spacecraft. The eigensystme realizationalgorithm (ERA) is currently the typical method for such applica-tion. In order to identi... The real-time identification of dynamic parameters is importantfor the control system of spacecraft. The eigensystme realizationalgorithm (ERA) is currently the typical method for such applica-tion. In order to identify the dynamic parameter of spacecraftrapidly and accurately, an accelerated ERA with a partial singularvalues decomposition (PSVD) algorithm is presented. In the PSVD, theHankel matrix is reduced to dual diagonal form first, and thentransformed into a tridiagonal matrix. 展开更多
关键词 eigensystem realization algorithm partial singular value decomposition Sturm sequence dynamic parameter identification
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Improved MOEA/D for Dynamic Weapon-Target Assignment Problem 被引量:7
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作者 Ying Zhang Rennong Yang +1 位作者 Jialiang Zuo Xiaoning Jing 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2015年第6期121-128,共8页
Conducting reasonable weapon-target assignment( WTA) with near real time can bring the maximum awards with minimum costs which are especially significant in the modern war. A framework of dynamic WTA( DWTA) model base... Conducting reasonable weapon-target assignment( WTA) with near real time can bring the maximum awards with minimum costs which are especially significant in the modern war. A framework of dynamic WTA( DWTA) model based on a series of staged static WTA( SWTA) models is established where dynamic factors including time window of target and time window of weapon are considered in the staged SWTA model. Then,a hybrid algorithm for the staged SWTA named Decomposition-Based Dynamic Weapon-target Assignment( DDWTA) is proposed which is based on the framework of multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition( MOEA / D) with two major improvements: one is the coding based on constraint of resource to generate the feasible solutions, and the other is the tabu search strategy to speed up the convergence.Comparative experiments prove that the proposed algorithm is capable of obtaining a well-converged and well diversified set of solutions on a problem instance and meets the time demand in the battlefield environment. 展开更多
关键词 multi-objective optimization(MOP) dynamic weapon-target assignment(DWTA) multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D) tabu search
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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法
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作者 蔡俊创 朱庆灵 +2 位作者 林秋镇 李坚强 明仲 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期331-344,共14页
由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。 展开更多
关键词 动态取送货问题 分解方法 多目标进化算法 局部搜索 组合优化
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基于零差激光干涉的低频加速度计校准系统研究
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作者 楼丽涵 左爱斌 +1 位作者 周劲峰 戴荣 《半导体光电》 北大核心 2025年第3期403-408,共6页
针对现有低频加速度计校准方法因数据量过大导致内存不足和处理速度慢的问题,设计了一种基于零差激光干涉的低频加速度计校准系统。通过分析非线性误差(特别是非正交相位误差),提出相应的误差补偿方法;结合动态逐次相位展开方法和自适... 针对现有低频加速度计校准方法因数据量过大导致内存不足和处理速度慢的问题,设计了一种基于零差激光干涉的低频加速度计校准系统。通过分析非线性误差(特别是非正交相位误差),提出相应的误差补偿方法;结合动态逐次相位展开方法和自适应动态分解算法进行数据采集和处理,有效降低采样率和数据量,同时保证了校准精度。实验结果证明,该系统能够在0.1~80 Hz频率范围内对加速度计灵敏度进行精确校准,满足低频校准需求。 展开更多
关键词 加速度计校准 零差激光干涉仪 低频校准 非线性误差 动态相位连续展开 自适应动态分解算法
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基于拉格朗日松弛及子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法 被引量:1
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作者 刘与铮 丁涛 +6 位作者 肖杨 代江 田年杰 赵倩 唐翀 禤培正 程兰芬 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期173-181,190,共10页
当前逐渐增大的电力系统规模和逐渐拓展的模拟周期使得快速求解机组组合问题面临巨大挑战。提出一种基于拉格朗日松弛和子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法,以提高周机组组合计算效率。引入拉格朗日对偶乘子对原始问题中的耦... 当前逐渐增大的电力系统规模和逐渐拓展的模拟周期使得快速求解机组组合问题面临巨大挑战。提出一种基于拉格朗日松弛和子问题解耦动态规划的周机组组合快速求解方法,以提高周机组组合计算效率。引入拉格朗日对偶乘子对原始问题中的耦合约束进行松弛,并分解得到若干单机组子问题;构建单机组子问题的状态转移图及状态转移成本,利用动态规划算法计算单机组最优状态转移,以获得单机组子问题最优解;对问题进行迭代求解直至收敛,从而快速得到周机组组合结果。将所提方法应用于IEEE 118节点系统、IEEE 300节点系统和贵州电网,验证其优异的计算效率。 展开更多
关键词 拉格朗日松弛 动态规划 机组组合 次梯度优化算法 分解协调
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支撑各向异性条件下转子不平衡辨识方法
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作者 张帅 王维民 +2 位作者 李维博 王珈乐 王威 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期103-112,共10页
针对因转子支撑刚性存在差异导致振动矢量受传感器安装角度的影响,进而使得动平衡效果存在差异的问题,将测点正交方向上两传感器采集得到的时域数据基于Hilbert变换进行转子振动信号的正反进动分量的分离,并采用互相关法提取正进动分量... 针对因转子支撑刚性存在差异导致振动矢量受传感器安装角度的影响,进而使得动平衡效果存在差异的问题,将测点正交方向上两传感器采集得到的时域数据基于Hilbert变换进行转子振动信号的正反进动分量的分离,并采用互相关法提取正进动分量的幅值和相位,从而实现转子不平衡矢量的测算。基于所提方法通过数值仿真和实验分析对不同转子进行分析验证,仿真结果表明基于所提方法采用多平面多转速动平衡后,平衡转速范围内轴承支承位置残余振动低于使用单方向传感器动平衡后的残余振动;挠性转子实验结果表明采用所提方法进行动平衡后,临界转速下残余振动低于使用单方向传感器动平衡后的残余振动;刚性转子实验结果表明采用所提方法进行动平衡并除去慢滚动矢量的影响后,实验转子测点位置以不平衡为主的振动幅值至少下降54.17%,而单X和单Y方向测点分别进行动平衡后相应测点幅值下降37.50%和33.33%。综上可知,本文方法可提高动平衡精度,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 转子动平衡 正进动分解 慢滚动补偿 互相关算法 最小二乘影响系数法
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基于SSA-VMD-DTW的绝缘子脱黏缺陷成像
10
作者 周志鹏 陈友兴 +1 位作者 王召巴 逯丰亮 《无损检测》 2025年第3期55-61,共7页
复合绝缘子的高声衰减性和黏接结构特殊性会导致C扫描图像中出现异常高亮区域,为了有效消除其对自动化判别的影响,提出一种基于SSA-VMD-DTW算法的C扫描成像方法。首先,采集了3组不同距离的信号,分析对比3组原始数据的脱黏信号、界面信... 复合绝缘子的高声衰减性和黏接结构特殊性会导致C扫描图像中出现异常高亮区域,为了有效消除其对自动化判别的影响,提出一种基于SSA-VMD-DTW算法的C扫描成像方法。首先,采集了3组不同距离的信号,分析对比3组原始数据的脱黏信号、界面信号和异常高亮信号,其信号差别能够明显区分;然后,对原始信号进行SSA-VMD模态分解去噪,计算IMF2分量与标准参考信号的DTW距离,将得到的相关系数矩阵与原始C扫描图像进行加权处理。试验结果表明,该方法可有效消除C扫描图像中的异常高亮区域,为后续的自动化缺陷判别奠定基础,同时也为相似结构工件的脱黏缺陷检测提供一种成像思路。 展开更多
关键词 复合绝缘子 相控阵超声 脱黏缺陷 麻雀搜索算法 变分模态分解 动态时间规整
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LLM-105的ReaxFF参数优化与分子动力学模拟
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作者 宋亮 张泳 +5 位作者 叶婧 陈博聪 侯方超 苏浩龙 蒋俊 周素芹 《火炸药学报》 北大核心 2025年第2期138-149,I0006,共13页
针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程... 针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程中,深入分析了LLM-105的反应机制。结果表明,当温度为1500 K时,分子反应主要聚焦于聚合和脱氢反应;随着温度的逐渐升高,LLM-105的反应模式呈现出了新的变化,当温度不小于2000 K时,除了原有的聚合和脱氢反应外,还观察到了C-NO_(2)键和C-NH_(2)键的断裂现象;值得注意的是,C-NO_(2)键的断裂成为触发这一系列反应的关键因素;随着分子中的C-NO_(2)和C-NH_(2)键开始发生均裂反应,促进了中间产物HON_(2)、NO_(2)和NH_(3)的形成,并经历一系列复杂的相互反应,最终生成了N_(2)、H_(2)O和CO_(2)等稳定产物,表明该力场能够有效模拟在不同温度和加热速率下的化学反应变化。 展开更多
关键词 量子化学 LLM-105 梯度下降算法 分解机制 分子动力学模拟 ReaxFF力场
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基于改进SOBI-SGMD算法的次同步振荡模态辨识研究
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作者 郭成 杨宣铭 +1 位作者 杨灵睿 奚鑫泽 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第14期100-110,共11页
针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order b... 针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order blind identification, SOBI)相结合的多通道次同步振荡辨识预警方法。首先,对SSO信号进行SGMD,经对角平均化与自适应重构后分解为初始辛几何模态分量(initial symplectic geometric mode components,ISGMCs),通过DTW算法计算ISGMCs间的最优距离值以度量序列的相似性,自适应筛选出具有独立模态的辛几何分量(symplectic geometry components, SGCs)。其次,将主导的SGCs作为观测信号输入SOBI算法矩阵中,并对观测矩阵联合近似对角化逼近,得到完整的SSO源估计信号,引入最小二乘法改进SOBI算法直接辨识SSO的振荡频率、衰减因子。最后,通过对理想算例与仿真算例的对比分析,验证了所提算法能够精确高效地辨识多通道次同步振荡信号。 展开更多
关键词 辛几何模态分解 二阶盲辨识 次同步振荡 多通道辨识 动态时间规整算法
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基于改进VMD与深度时序动态网络的虚拟电厂多元负荷预测
13
作者 胡伟 庞代宇 杜璞良 《复旦学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期395-411,共17页
针对虚拟电厂负荷特性日益复杂、预测难度加大等问题,本文提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与深度时序动态网络的多元负荷预测方法。首先,采用冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer,CPO)对VM... 针对虚拟电厂负荷特性日益复杂、预测难度加大等问题,本文提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与深度时序动态网络的多元负荷预测方法。首先,采用冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer,CPO)对VMD进行优化,对输入特征进行分解,有效提升了模型的稳定性。其次,通过分析多元负荷的耦合特性,结合季节性负荷预测方法,利用时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)精准捕捉负荷数据中的长期时间依赖特征。同时,引入双向门控循环单元(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU),显著增强了模型对时间序列双向动态特性的捕获能力。随后,结合注意力机制对关键时间步进行聚焦,进一步强化了模型对关键特征的感知能力及对局部与全局信息的综合理解能力。最后,通过算例分析验证,本文所提多元负荷预测模型相较于单一预测模型及传统预测模型,在运算效率和预测精确度上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 虚拟电厂 多元负荷预测 冠豪猪优化算法 变分模态分解 深度时序动态网络
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基于LMD-QPSO-LSTM的离散再制造系统动态瓶颈预测方法
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作者 汪家炜 王艳 +1 位作者 纪志成 刘相 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期150-160,57,共12页
离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term... 离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络并利用改进量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化的LMD-QPSO-LSTM动态瓶颈预测模型。首先,采用机器能耗属性定义动态瓶颈指数,并基于LMD方法分解瓶颈序列以降低数据的波动性。其次,引入注意力机制(Attention Mechanism, AM)来增强LSTM网络的学习能力,同时采用改进的QPSO算法优化LSTM网络选取最优参数。最后,对瓶颈指数的分量进行预测,并将预测结果重构。仿真实验结果表明,基于LMD-QPSO-LSTM的动态瓶颈预测方法可以有效提高预测精度,且能够准确地跟踪瓶颈位置的变化。与其他模型相比,所提方法至少将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)降低了52.63%,平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降低了25.14%,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了45.78%。 展开更多
关键词 局部均值分解 长短期记忆网络 改进量子粒子群算法 动态瓶颈预测 瓶颈漂移
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基于改进卷积神经网络的动态目标自动跟踪系统
15
作者 王卫斌 《自动化与仪器仪表》 2025年第8期171-175,共5页
为了提高动态目标自动跟踪的精度以及降低跟踪系统的成本,研究通过引入卷积神经网络进行目标特征的提取,利用变分模态分解进行卷积神经网络的改进,并结合注意力机制动态目标自动跟踪系统的构建。对所提方法进行测试,结果表明,研究所提... 为了提高动态目标自动跟踪的精度以及降低跟踪系统的成本,研究通过引入卷积神经网络进行目标特征的提取,利用变分模态分解进行卷积神经网络的改进,并结合注意力机制动态目标自动跟踪系统的构建。对所提方法进行测试,结果表明,研究所提模型的跟踪平均准确度达到0.9487,平均精度误差仅为0.1011。而在系统的实用效果分析中,其平均系统响应时间仅为6.42 ms,并且对系统占有率以及丢包率显著低于其余两种跟踪系统。上述结果表明,研究所提方法能够提高动态目标的跟踪精度,满足动态目标的跟踪要求。 展开更多
关键词 卷积神经网络 动态目标 跟踪系统 变分模态分解 注意力机制算法
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Parallel Molecular Dynamics with Irregular Domain Decomposition
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作者 Mauro Bisson Massimo Bernaschi Simone Melchionna 《Communications in Computational Physics》 SCIE 2011年第9期1071-1088,共18页
The spatial domain of Molecular Dynamics simulations is usually a regular box that can be easily divided in subdomains for parallel processing.Recent efforts aimed at simulating complex biological systems,like the blo... The spatial domain of Molecular Dynamics simulations is usually a regular box that can be easily divided in subdomains for parallel processing.Recent efforts aimed at simulating complex biological systems,like the blood flow inside arteries,require the execution of Parallel Molecular Dynamics(PMD)in vessels that have,by nature,an irregular shape.In those cases,the geometry of the domain becomes an additional input parameter that directly influences the outcome of the simulation.In this paper we discuss the problems due to the parallelization of MD in complex geometries and show an efficient and general method to perform MD in irregular domains. 展开更多
关键词 Molecular dynamics irregular domain decomposition parallel algorithms HEMOdynamicS
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面向动态交通分配的交通需求深度学习预测方法 被引量:6
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作者 李岩 王泰州 +2 位作者 徐金华 陈姜会 汪帆 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期115-123,共9页
为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中... 为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明:本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%~19.80%,均方根误差降低了11.20%~17.99%,决定系数提升了8.62%~12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%~13.81%,均方根误差降低了4.23%~10.67%,决定系数提升了3.50%~7.01%,且本文模型运行时间最短。说明与对比模型相比,本文所建立的预测方法在面向动态交通分配的交通需求预测中具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 交通需求预测 布谷鸟寻优算法 长短期记忆神经网络 动态交通分配 局部加权回归周期趋势分解
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基于时序序列分解和IBAS LSTM的滑坡数据预测模型 被引量:5
18
作者 荆严飞 党建武 +1 位作者 王阳萍 岳彪 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第2期58-67,共10页
针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工... 针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工神经网络的输入。然后,在天牛须搜索算法搜索过程中引入反馈机制,以避免原算法中出现远离最优解的问题;在算法迭代过程中将固定的递减因子改为动态递减因子,以提升前期全局和后期局部的寻优能力;利用改进的天牛须搜索算法对长短期记忆人工神经网络超参数进行寻优,以获得最佳的网络参数组合。最后,重构趋势项和周期项预测结果,得到最终预测位移。以发耳滑坡为例进行分析,结果表明:相较于其他方法,所提模型在平均绝对误差、均方根误差以及拟合度等方面更具优势。 展开更多
关键词 动态神经网络模型 时序序列分解 灰色模型 长短期记忆人工神经网络 天牛须搜索算法
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基于遗传算法优化变分模态分解方法联合冲击谱的冲击载荷重构方法 被引量:1
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作者 王伟 肖梦凡 +5 位作者 赵越 刘松 杨康 刘盼盼 杜一帆 帅剑云 《中国海洋平台》 2024年第5期39-44,共6页
在对海上浮式装置受到其他船舶碰撞时碰撞所形成的冲击载荷进行分析和优化时,为了降低过高的分析频率,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)方法联合冲击谱(Shock Response ... 在对海上浮式装置受到其他船舶碰撞时碰撞所形成的冲击载荷进行分析和优化时,为了降低过高的分析频率,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)方法联合冲击谱(Shock Response Spectrum,SRS)的冲击载荷重构方法。针对具体冲击响应信号,采用GA优化VMD参数对冲击载荷进行分解,通过与原始载荷冲击谱对比,确定截止频率,基于载荷截止频率,对冲击载荷进行重构。结构动力学响应计算验证结果表明,基于GA优化VMD方法联合冲击谱的冲击载荷重构方法可在进行结构动力响应前可靠地对冲击载荷进行重构。 展开更多
关键词 遗传算法 变分模态分解 冲击谱 冲击载荷 截止频率 动力响应
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基于自适应模态分解和融合双尺度注意力机制的时间卷积网络的超短期风电功率预测
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作者 谢智锋 张展 +3 位作者 曾颖 许炫淙 于慧 孟安波 《黑龙江电力》 CAS 2024年第6期478-485,490,共9页
针对风电功率强波动性限制预测精度的问题,提出一种基于自适应变分模态(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和融合双尺度注意力(double-scale attention,DA)的时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的超短... 针对风电功率强波动性限制预测精度的问题,提出一种基于自适应变分模态(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和融合双尺度注意力(double-scale attention,DA)的时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的超短期风电功率预测模型AVMD-DATCN。采用纵横交叉(crisscross optimization,CSO)算法对变分模态分解参数进行优化,提出动态混合熵(dynamic mixing entropy,DME)作为适应度函数以兼顾分解损失和分解子序列可预测性,将风电功率自适应分解为一系列稳定有序的子分量。针对各分量建立DATCN预测模型以充分挖掘潜在深层耦合非连续时序特征,将各分量预测值叠加重构得到最终预测结果。多角度对比实验结果表明,所提出模型的预测性能显著优于其他预测方法。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 变分模态分解 纵横交叉算法 动态混合熵 双尺度注意力 时间卷积网络
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