【目的】锂电池健康状态(state of health, SOH)的精确预测评估可以提高电池设备的安全性,降低故障的发生率。针对数据驱动方法在模型训练过程中需要大量标签样本数据的问题,提出了一种新的基于扩散模型和双向长短期记忆网络的锂电池SO...【目的】锂电池健康状态(state of health, SOH)的精确预测评估可以提高电池设备的安全性,降低故障的发生率。针对数据驱动方法在模型训练过程中需要大量标签样本数据的问题,提出了一种新的基于扩散模型和双向长短期记忆网络的锂电池SOH估计方法。【方法】首先,建立电池充电时间、电压和温度三者间的长期依赖关系云图;其次,设计一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型电池SOH数据生成能力;最后,利用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对部分由原始数据和生成数据混合而成的电池数据集进行训练,并利用剩余的原始数据作为测试集对所提方法进行验证。【结果】验证结果表明,该方法不仅可以减少收集电池数据类型的周期和成本,而且能够有效预测电池SOH。【结论】该方法在电池SOH估计上具备良好的精度,可进一步探索其他电池数据集组合,优化模型结构,提高电池管理系统。展开更多
为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byt...为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byte Cup 2018数据集对本文提出的英语标题自动生成算法进行实验,并通过过ROUGE-N指标对标题生成质量加以评价。实验研究发现,所提出的句子级LSTM编码方案在英文文本标题生成准确性方面相比于其他常规摘要生成模型来说具有显著优势。展开更多
文摘【目的】锂电池健康状态(state of health, SOH)的精确预测评估可以提高电池设备的安全性,降低故障的发生率。针对数据驱动方法在模型训练过程中需要大量标签样本数据的问题,提出了一种新的基于扩散模型和双向长短期记忆网络的锂电池SOH估计方法。【方法】首先,建立电池充电时间、电压和温度三者间的长期依赖关系云图;其次,设计一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型电池SOH数据生成能力;最后,利用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对部分由原始数据和生成数据混合而成的电池数据集进行训练,并利用剩余的原始数据作为测试集对所提方法进行验证。【结果】验证结果表明,该方法不仅可以减少收集电池数据类型的周期和成本,而且能够有效预测电池SOH。【结论】该方法在电池SOH估计上具备良好的精度,可进一步探索其他电池数据集组合,优化模型结构,提高电池管理系统。
文摘为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byte Cup 2018数据集对本文提出的英语标题自动生成算法进行实验,并通过过ROUGE-N指标对标题生成质量加以评价。实验研究发现,所提出的句子级LSTM编码方案在英文文本标题生成准确性方面相比于其他常规摘要生成模型来说具有显著优势。
文摘针对碳排放价格预测精度欠佳的问题,提出一种基于完全集成经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和浣熊算法(Coati optimization algorithm,COA)优化的双向长短期记忆网络(Bidirectional long short term memory network,BiLSTM)碳价预测模型。首先,采用CEEMDAN将原始碳价数据分解为若干内涵模态分量(Intrinsic mode functions,IMF);然后,运用COA对BiLSTM的参数进行优化;最后,使用COA-BiLSTM模型对IMF进行预测,将IMF预测值重构得到碳价预测值。实证结果表明,采用CEEMDAN对原始数据进行分解,使用BiLSTM模型进行预测,运用COA对预测模型参数进行优化均能有效提高碳价预测精度。