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A UNIFIED BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVEMEMORY MODEL
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作者 王保云 周洪祥 +1 位作者 杨绿溪 何振亚 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1995年第2期32-36,共5页
A unified bidirectional associative memory model (UBAM) isproposed- Its two special cases, UHOBAM and UEBAM, are the modifica-tions of intraconnected BAM (IBAM) and higher-order BAM (HOBAM),exponential BAM (EBAM) and ... A unified bidirectional associative memory model (UBAM) isproposed- Its two special cases, UHOBAM and UEBAM, are the modifica-tions of intraconnected BAM (IBAM) and higher-order BAM (HOBAM),exponential BAM (EBAM) and modified exponential BAM (MEBAM) , re- 展开更多
关键词 bidirectional ASSOCIATIVE memory pattern PAIR capacity error-correcting capability RECALL SIGNAL-TO-NOISE analysis
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A NEW BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY MODEL-HOMIBAM
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作者 王保云 杨绿溪 何振亚 《Journal of Electronics(China)》 1995年第4期325-329,共5页
A new bidirectional associative memory model named as HOMIBAM is introduced. The relationships of HOMIBAM with the models existed are pointed out. Both theoretical analysis and simulations show that the capacity and r... A new bidirectional associative memory model named as HOMIBAM is introduced. The relationships of HOMIBAM with the models existed are pointed out. Both theoretical analysis and simulations show that the capacity and recall performance of HOMIBAM are superior to that of modified intraconnected BAM (MIBAM), higher-order BAM (HOBAM ) greatly. 展开更多
关键词 bidirectional ASSOCIATIVE memory RECALL Capacity Pattern PAIR Intraconnec-tion HIGHER-ORDER error-correcting capability
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基于VMD和改进BiLSTM的短期风电功率预测
3
作者 朱菊萍 魏霞 +1 位作者 谢丽蓉 杨家梁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期422-428,共7页
精准的短期风电功率预测对电力系统稳定运行至关重要。为提高短期预测精确度,提出一种基于变分模态分解(VMD)-样本熵(SE)和利用注意力(attention)机制改进双向长短期记忆网络(BiLSTM)以及误差修正的组合预测模型。首先,采用VMD将原始功... 精准的短期风电功率预测对电力系统稳定运行至关重要。为提高短期预测精确度,提出一种基于变分模态分解(VMD)-样本熵(SE)和利用注意力(attention)机制改进双向长短期记忆网络(BiLSTM)以及误差修正的组合预测模型。首先,采用VMD将原始功率数据分解为若干个相对平稳的子序列,重构样本熵值相似分量以降低复杂性;然后,引入Attention对BiLSTM的隐含层状态输出分配相应的权重以突出重要影响的输入特征,同时采用极限梯度提升(XGBoost)对误差进行修正,从而进一步提高预测精确度;最后,将初步预测值和修正预测值相加得到最终结果。采用风电场实际数据进行验证,结果表明,所提组合模型的平均绝对误差(MAE)下降至1.6565,与其他模型相比精度提升25.8%~56.5%,具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 风电功率 预测 变分模态分解 注意力机制 双向长短期记忆网络 误差修正
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基于复杂阴影测量方法的建筑物高度反演
4
作者 李志新 纪松 +3 位作者 范大昭 高定 李永建 王刃 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期108-116,共9页
阴影法能以较低的成本测量大范围的城市建筑物高度,但其中的阴影长度测量方法在复杂阴影场景中存在测量效率低、精度差、鲁棒性低等问题。对此,该文提出了一种复杂建筑阴影测量方法。该方法首先通过渔网法和多种约束条件相结合实现对阴... 阴影法能以较低的成本测量大范围的城市建筑物高度,但其中的阴影长度测量方法在复杂阴影场景中存在测量效率低、精度差、鲁棒性低等问题。对此,该文提出了一种复杂建筑阴影测量方法。该方法首先通过渔网法和多种约束条件相结合实现对阴影的测量与划分;其次,统计所有划分区域的阴影长度值,利用四分位法和双向逼近策略确定阴影最优值;然后,综合评估所有区域最优值确定阴影长度;最后,利用立体交会的建筑高度对应用该阴影测量方法计算的建筑物高度进行验证。结果表明:该方法计算建筑物高度有90.6%以上绝对误差在0~5 m之间。因此可以得出该文方法计算的阴影长度有着较高的精度,能够满足不同种类的复杂阴影测量,提高了阴影法反演建筑物高度的精度,为城市建筑物高度的反演提供新的技术支撑。 展开更多
关键词 渔网法 分区统计 四分位法剔除粗差 双向逼近策略 最优值评估
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能源互联网终端用户异常负荷数据辨识与修正
5
作者 张凯 郭威 +2 位作者 魏新杰 杨小龙 罗欣 《电测与仪表》 北大核心 2024年第11期61-67,共7页
随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法... 随着能源互联网的快速发展,终端用户侧用能数据呈现爆炸式增长。采集到的海量数据因自身设备故障或者外部环境因素影响会出现大量的异常负荷数据。文章提出了基于PSO-BiLSTM神经网络的能源互联网异常负荷数据检测与修正方法。所提方法首先通过大量正常负荷数据训练双向LSTM模型,并选择粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化算法对预测模型的参数进行寻优,将经过参数调优的双向LSTM模型用于负荷预测。基于负荷预测结果,采用误差分析和异常值判定准则来检测负荷曲线中的异常负荷数据,最后将检测出的异常负荷数据应用预测结果对其进行修正。实验证明,所提方法具有较好的异常负荷数据检测效果,且易于训练,异常负荷数据检测错误率较低。 展开更多
关键词 能源互联网 异常负荷检测 异常负荷修正 双向LSTM 误差分析
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EO-REEVMD-BILSTM的两阶段超短期风电功率预测
6
作者 赵为光 梁桐 +3 位作者 杨莹 刘振羽 曹美萱 徐欢欢 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第2期302-309,334,共9页
为提升风电功率的预测精度,提出一种基于平衡优化器优化算法的两阶段超短期风电功率预测方法。通过建立一种适用于风电功率预测的回归包络熵适应度目标模型,利用平衡优化器算法寻优VMD分解参数,实现对原始风电功率信号的合理分解,有效... 为提升风电功率的预测精度,提出一种基于平衡优化器优化算法的两阶段超短期风电功率预测方法。通过建立一种适用于风电功率预测的回归包络熵适应度目标模型,利用平衡优化器算法寻优VMD分解参数,实现对原始风电功率信号的合理分解,有效减小分解损失。基于BILSTM神经网络模型分别预测分解的模态分量,根据叠加各分量的预测结果获得初步风电预测功率序列,利用误差预测值纠正上一阶段预测结果。以土耳其某地区提供的风电功率数据作为实际算例,通过仿真实验与实测风电功率比较。结果表明:文中所提方法的RMSE与MAE仅为28.3781与17.4297,R^(2)为0.9986,明显低于BILSTM等单一预测模型与其他组合预测方法,验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 平衡优化器 变分模态分解 BILSTM 误差纠正
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基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统 被引量:1
7
作者 陈伟康 翟其清 王友国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期848-852,共5页
针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号... 针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号映射为具有调制幅度的初始输入向量并不断输入系统,通过神经网络进行循环迭代,并向各神经元添加高斯噪声,之后按照码元间隔采样输出并在无损信道中传输,接收端依据判决规则译码判决;最后在图像处理领域,利用所提系统传输图像压缩后的数据并解码恢复图像。仿真结果表明,对于码元间隔较大的弱调制信号,随着噪声强度的增加,差错概率先减后增,随机共振现象比较明显;差错概率还与信号的进制数呈正相关关系,与信号幅度、码元间隔和神经元个数呈负相关关系,某些条件下,差错概率可以达到0。以上结果表明BAM神经网络可以通过噪声改善数字通信系统的可靠性。另外,解码恢复图像的相似度显示了适量噪声对图像恢复效果的改善,扩展了BAM神经网络和随机共振在图像压缩编码中的应用。 展开更多
关键词 双向联想记忆神经网络 多元通信系统 随机共振 差错概率 图像压缩
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基于TSNE-BiGRU模型短期电力负荷预测 被引量:5
8
作者 蒲贞洪 朱元富 《电工技术》 2023年第3期52-57,共6页
短期电力负荷预测是电力系统合理调度与安全稳定运行的基础。为提高电力负荷预测精度,提出一种基于t分布邻域嵌入(t-SNE)算法和双向门控循环单元(Bi-GRU)网络的短期电力负荷预测方法。该方法首先通过多标签处理将电力负荷时序数据转换... 短期电力负荷预测是电力系统合理调度与安全稳定运行的基础。为提高电力负荷预测精度,提出一种基于t分布邻域嵌入(t-SNE)算法和双向门控循环单元(Bi-GRU)网络的短期电力负荷预测方法。该方法首先通过多标签处理将电力负荷时序数据转换成高维时间戳数据,进而在维持数据信息完整性的前提下通过t-SNE算法对其降维,并结合实时电价数据,基于Bi-GRU网络学习时间戳数据、实时电价数据及实时负荷数据之间的非线性特性,最后经全连接输出层聚合相关信息给出预测结果。基于新加坡地区电力基准数据集进行试验,对比分析所建模型TSNE-BiGRU与基准模型Bi-GRU及GRU的预测性能。试验结果表明所建模型TSNE-BiGRU具有良好的鲁棒性,能有效提高短期电力负荷的预测精度。其平均百分比误差值为0.49%,相较Bi-GRU与GRU,分别降低了23.44%与32.88%;其平均绝对误差值为30.58,相较两基准模型分别降低了22.19%与32.84%;其均方根误差值为39.40,相较两基准模型分别降低了17.16%与27.88%。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 t分布邻域嵌入算法 双向门控循环单元网络 预测误差
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基于知识图谱与BERT的安全领域汉字文本纠错模型
9
作者 王子斌 张全 +3 位作者 谢聪 余沛 余泓江 李沣庭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期75-80,共6页
针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建... 针对安全领域所涉及的文本中存在大量人为混淆的文字的问题,提出一种基于汉字知识图谱的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,表征汉字的读音、字形、语义三个维度的特征,构建纠错算法。首先,构建汉字知识图谱刻画汉字的读音、字形拆解、繁简转换、汉字与数字转换等属性和关系,并基于汉字知识图谱中的读音属性和node2vec模型训练得到汉字读音向量;其次,基于知识图谱中字形关系构建node2vec模型,得到node2vec字形向量,并结合卷积神经网络(CNN)方法训练字形向量,两者之和作为最终的字形向量;最后,基于BERT预训练模型,融合读音、字形、语义三维度的向量,并在不同维度间使用自注意力机制加权求和,发现错误字位置并选择正确的候选字。为验证所提模型的有效性,在安全领域诈骗短信数据集上,将所提模型与FASpell、SpellGCN、Soft-Masked BERT进行了对比。实验结果表明,所提模型的正确率和召回率比FASpell分别提升了24.7、21.6个百分点,比SpellGCN分别提升了22.2、13.7个百分点,比Soft-Masked BERT分别提升了20.8、32.7个百分点。可见该纠错模型能够有效识别安全领域文本的错字,在网络诈骗文本分类、要素提取等下游任务中有较好的效果。 展开更多
关键词 自然语言处理 知识图谱 汉字文本纠错 图神经网络 node2vec BERT 预训练模型
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航天消光黑漆双向反射分布函数的测量与应用 被引量:7
10
作者 赵青 赵建科 +2 位作者 徐亮 刘峰 李朝辉 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2627-2635,共9页
为了了解经过消光黑漆(Z306)喷涂处理后航天相机遮光罩表面对杂散光的散射特性,对喷涂了Z306的铝板样品进行了双向反射分布函数(BRDF)测量和建模分析。通过测量获得了黑漆样片在0.65μm波段的BRDF值。结合Z306黑漆测量数据的散射特征,... 为了了解经过消光黑漆(Z306)喷涂处理后航天相机遮光罩表面对杂散光的散射特性,对喷涂了Z306的铝板样品进行了双向反射分布函数(BRDF)测量和建模分析。通过测量获得了黑漆样片在0.65μm波段的BRDF值。结合Z306黑漆测量数据的散射特征,选择了适合粗糙黑漆表面的Microfacet-based模型,并对模型进行了修正。使用修正的Microfacet-based模型对测量数据处理并建模,得到了样片整个半球空间的BRDF数据,弥补了测量数据量少和测量误差带来的缺陷。将黑漆的BRDF数据代入软件,分析并进行了光学系统杂散光测试验证。结果表明:采用修正的Microfacet-based模型处理黑漆的BRDF后,分析光学系统杂散光(点扩散函数,PST)得到的结果与实际测量的杂散光(PST)的一致性很高,实测值与分析值比值的对数精度优于0.5。得到的结果证明了BRDF建模的必要性和数据处理的准确性,为光学系统的杂散光抑制提供了重要的保障。 展开更多
关键词 航天相机 消光黑漆 双向反射分布函数 光学系统 杂散光 建模 误差分析
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基于导航信息双向融合的行人/移动机器人协同导航方法 被引量:8
11
作者 钱伟行 彭晨 +1 位作者 田恩刚 李荣冰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期74-78,共5页
为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息... 为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息双向融合滤波器同步修正两者的导航信息误差,即利用移动机器人捷联惯导系统较高的传感器精度完成对行人导航系统磁航向误差的实时修正,并利用行人导航系统较高的位移精度修正机器人惯导系统误差,实现同步提高两套导航系统的定位与航向精度。导航定位实验表明,该方法可有效提高人机一体化智能系统的导航定位精度,行人导航系统定位误差约为行进距离的3.3%,移动机器人导航系统的误差积累速度降低为单独工作时的1/3。本文所提出的方法利用了人机一体化智能系统的结构特征,在卫星导航系统失效的电磁干扰环境中有效提高了一体化系统的综合导航定位性能,具有较高的理论研究与工程应用价值。 展开更多
关键词 人机一体化智能系统 协同导航 信息双向融合 磁航向误差 零速修正
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瞄准式战斗部双向瞄准技术研究 被引量:2
12
作者 韩路杰 崔少辉 +1 位作者 方丹 韩文卿 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期106-108,130,共4页
为了实现瞄准式战斗部对目标俯仰和方位的双向瞄准,引入战斗部破片最佳飞散距离,给出了瞄准式战斗部破片飞散方向的控制方法,实现了战斗部在俯仰和方位上的双向瞄准。仿真分析了影响瞄准式战斗部瞄准误差的因素,得到了提高导引头角度及... 为了实现瞄准式战斗部对目标俯仰和方位的双向瞄准,引入战斗部破片最佳飞散距离,给出了瞄准式战斗部破片飞散方向的控制方法,实现了战斗部在俯仰和方位上的双向瞄准。仿真分析了影响瞄准式战斗部瞄准误差的因素,得到了提高导引头角度及径向速度测量精度等减少瞄准误差的有效方法。并得出瞄准式战斗部的瞄准角可以在导弹攻击目标的过程中,随着弹目距离的减小角度控制精度不断提高的结论。 展开更多
关键词 瞄准式战斗部 破片最佳飞散距离 径向速度 双向瞄准 瞄准误差
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回转体测量机的双向法在线温度误差补偿 被引量:4
13
作者 李杏华 洪燕 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期94-99,共6页
回转体测量机以其效率高、精度高,在回转类零件测量中得到了广泛的应用。但是由于其自身的特点,测量精度受温度影响引起的漂移误差可达120μm。针对这一问题提出了一种在线温度误差补偿技术,通过双向法测量获得内外测量架的平移量和倾斜... 回转体测量机以其效率高、精度高,在回转类零件测量中得到了广泛的应用。但是由于其自身的特点,测量精度受温度影响引起的漂移误差可达120μm。针对这一问题提出了一种在线温度误差补偿技术,通过双向法测量获得内外测量架的平移量和倾斜量,然后再对各高度的内外径值进行补偿。该方法计算简单,使用方便,并大幅度提高了测量精度。实验证明,这种补偿方法可以使尺寸测量结果的稳定性误差从136μm降低到15μm左右,大大提高了测量的稳定性。 展开更多
关键词 回转体测量机 在线温度误差补偿 双向测量 平移和倾斜
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基于RLWE支持身份隐私保护的双向认证密钥协商协议 被引量:7
14
作者 杨亚涛 韩新光 +1 位作者 黄洁润 赵阳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期180-186,共7页
为了解决执行认证密钥交换协议时通信双方身份隐私保护问题,提出了一种基于C类承诺机制的抗量子攻击的双向认证密钥协商协议。该协议通过C类承诺函数隐藏通信双方的真实身份信息,并基于RLWE困难问题,在保障身份匿名的前提下,通过2轮的... 为了解决执行认证密钥交换协议时通信双方身份隐私保护问题,提出了一种基于C类承诺机制的抗量子攻击的双向认证密钥协商协议。该协议通过C类承诺函数隐藏通信双方的真实身份信息,并基于RLWE困难问题,在保障身份匿名的前提下,通过2轮的消息交互不仅完成了双向身份认证,而且保证了传输消息的完整性,并协商出共享会话密钥。经过分析,在协议执行效率上,完成匿名的双向认证与密钥协商只需2轮的消息传输,与Ding等的协议对比,公钥长度缩短近50%;在安全性上,所提协议能够抵抗伪造、重放、密钥复制和中间人攻击。所提协议在eCK模型下满足可证明安全性,同时所提协议基于格上的RLWE困难问题,可抵抗量子计算攻击。 展开更多
关键词 隐私保护 承诺机制 双向认证 环上误差学习问题
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基于双向波段预测的超光谱图像无损压缩 被引量:2
15
作者 王朗 郭树旭 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2009年第3期304-308,共5页
为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究。在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗... 为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究。在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗余和结构冗余,建立了对预测树模型误差进行自适应补偿的预测器模型,设计了一种基于"权重"的方法。该方法利用已编码像素对系数进行自适应估计。采用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对去冗余后的残差图像进行编码。试验结果表明,该算法在较低的计算复杂度下,压缩比优于目前流行的无损压缩算法。 展开更多
关键词 超光谱图像 双向波段预测 误差补偿 预测树模型
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一种Golay码的快速译码算法 被引量:1
16
作者 李晖 王育民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第4期95-99,共5页
本文提出了一种(24,12,8)扩展Golay码的新的软判决译码算法,其译一组码字的运算量最多为507次二元运算,优于目前已发表的各种算法。我们证明了该算法,并实现了广义最小距离译码。计算机模拟表明在完备译码时其性能... 本文提出了一种(24,12,8)扩展Golay码的新的软判决译码算法,其译一组码字的运算量最多为507次二元运算,优于目前已发表的各种算法。我们证明了该算法,并实现了广义最小距离译码。计算机模拟表明在完备译码时其性能与最大似然译码几乎一样。 展开更多
关键词 格图 双向搜索 纠错编码 GOLAY码
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RV40E精密减速器的回差检测方法研究 被引量:5
17
作者 赵大兴 秦园 +2 位作者 吴贵铭 李西兴 刘红帝 《机械传动》 北大核心 2020年第6期149-154,159,共7页
双向传动误差法是基于传动误差检测的动态连续回差检测方法。为解决传统滞回曲线静态检测RV减速机存在的拟合误差问题,提出了一种改进的滞回曲线法,通过改变检测步骤使测量数据形成连续闭合的曲线,规避了数据拟合造成的测量结果误差。... 双向传动误差法是基于传动误差检测的动态连续回差检测方法。为解决传统滞回曲线静态检测RV减速机存在的拟合误差问题,提出了一种改进的滞回曲线法,通过改变检测步骤使测量数据形成连续闭合的曲线,规避了数据拟合造成的测量结果误差。对比分析滞回曲线与双向传动误差法检测回差,在相同转矩下,前者测得的是某一啮合点对应的回差,后者测得的是回差的变化曲线;在不同载荷下,前者测得的是回差随转矩的变化曲线,后者测得的是回差变化的曲线簇,不仅反映了回差随啮合位置的波动,也反映了回差随载荷的变化。以RV40E样机进行测试,改进的滞回曲线法在静态检测中表现良好,但是,滞回曲线法测得的回差始终在双向传动误差法所测回差波动区间内。实验数据表明,双向传动误差法测量自动化程度高,时间缩短了25. 44%,回测检测效率有显著提高。 展开更多
关键词 滞回曲线 拟合误差 双向传动误差 回差检测
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基于深度学习与误差修正的超短期风电功率预测 被引量:24
18
作者 李大中 李颖宇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期200-205,共6页
提出一种基于深度学习与误差修正的超短期风电功率预测方法。首先采用双向门控循环单元网络模型对风电功率进行点预测,提取初步预测误差。其次,采用随机森林算法构造误差模型,对初步预测结果进行修正。最后,采用核密度估计方法对修正后... 提出一种基于深度学习与误差修正的超短期风电功率预测方法。首先采用双向门控循环单元网络模型对风电功率进行点预测,提取初步预测误差。其次,采用随机森林算法构造误差模型,对初步预测结果进行修正。最后,采用核密度估计方法对修正后的误差进行概率分布拟合,计算置信区间。利用某风电场数据对风电功率进行多时间尺度预测,通过仿真验证该文方法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 风电功率 风电场 深度学习 预测误差 双向门控循环单元网络 区间预测
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基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测 被引量:45
19
作者 张淑清 李君 +3 位作者 姜安琦 黄娇 刘海涛 艾洪克 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3269-3279,共11页
短期电力负荷预测有助于维持发电端和用电端的动态平衡,保障电力系统稳定且高效地运行。分布式能源的大规模并网以及气象和节假日等短期因素的影响,使得负荷序列呈现明显的波动性和非线性。为此,该文提出基于花授粉算法(flower pollinat... 短期电力负荷预测有助于维持发电端和用电端的动态平衡,保障电力系统稳定且高效地运行。分布式能源的大规模并网以及气象和节假日等短期因素的影响,使得负荷序列呈现明显的波动性和非线性。为此,该文提出基于花授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和双向长短时记忆(bidirectional long and short time memory,BiLSTM)神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测方法。第一阶段首先提出了一种关于分解损失的VMD评价标准,并采用FPA来寻找该标准下分解参数的最优组合,从而降低了经验设置参数的随机性并且减少了分解过程中的信号损失,提高了分解质量;其次针对分解所得的每个子序列分别建立具备双向处理和长期记忆的BiLSTM神经网络,从而可以更好地挖掘负荷数据的过去和未来的深度时序特征。第二阶段综合考虑模态分量以及气象和星期类型等短期因素的影响,建立基于BiLSTM神经网络的误差纠正模型,用以挖掘误差中所包含的隐含信息,从而降低了模型的固有误差。将该文方法应用于美国南部某地区的负荷数据集,最终的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)以及R2分别为108.03、1.19%、146.48以及0.9812。随后在冀北电网某供电公司的实际应用中,再次证明了该方法在区域性短期电力负荷预测中的有效性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 变分模态分解 花授粉算法 双向长短时记忆神经网络 误差纠正
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星间异步通信链路的误码率测试技术 被引量:6
20
作者 刘磊 常青 +1 位作者 李军 习清伶 《空间电子技术》 2010年第1期123-127,共5页
误码率是星间链路通信系统中的一个重要指标。文章提出了适用于星间双向异步通信链路直传、转发模式的误码率测试方法,通过串口-网口转换方案实现了对多节点的星间通信链路进行数据传输误码率检测。设计了双向异步信道传输误码分析算法... 误码率是星间链路通信系统中的一个重要指标。文章提出了适用于星间双向异步通信链路直传、转发模式的误码率测试方法,通过串口-网口转换方案实现了对多节点的星间通信链路进行数据传输误码率检测。设计了双向异步信道传输误码分析算法并利用软件实现,提供对星间链路多种码型、多种传输帧协议的误码率测试功能,能够给出双向异步信道传输误码的详细参数,分析星间双向异步通信链路的误码成因。 展开更多
关键词 星间通信链路 双向异步信道 误码率测试
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