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基于DBNs风机故障检测方案设计
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作者 王默玉 段利锋 +1 位作者 李新颖 申晓留 《中国科技信息》 2013年第22期128-131,共4页
状态监测对于了解风机的健康状况,从而制定相对应的检修方案至关重要。采用dbns对风机关键部位的温度参数进行分析和特征提取,生成在正常情况的评估出力值,通过比较评估值和实际出力情况来计算风机出现潜在故障的可能性,从而为工作人员... 状态监测对于了解风机的健康状况,从而制定相对应的检修方案至关重要。采用dbns对风机关键部位的温度参数进行分析和特征提取,生成在正常情况的评估出力值,通过比较评估值和实际出力情况来计算风机出现潜在故障的可能性,从而为工作人员制定检修工作部署提供决策辅助。 展开更多
关键词 状态监测 dbns 风力发电机 SCADA
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Comparative Study and Analysis of Performances among RNS, DBNS, TBNS and MNS for DSP Applications
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作者 Rakhi Roy Debanjana Datta +2 位作者 Somnath Bhagat Sangita Saha Amitabha Sinha 《Journal of Signal and Information Processing》 2015年第2期49-65,共17页
This paper presents a comparative study of the performances of arithmetic units, based on different number systems like Residue Number System (RNS), Double Base Number System (DBNS), Triple Base Number System (TBNS) a... This paper presents a comparative study of the performances of arithmetic units, based on different number systems like Residue Number System (RNS), Double Base Number System (DBNS), Triple Base Number System (TBNS) and Mixed Number System (MNS) for DSP applications. The performance analysis is carried out in terms of the hardware utilization, timing complexity and efficiency. The arithmetic units based on these number systems were employed in designing various modulation schemes like Binary Frequency Shift Keying (BFSK) modulator/demodulator. The analysis of the performance of the proposed modulator on above mentioned number systems indicates the superiority of other number systems over binary number system. 展开更多
关键词 Residue NUMBER SYSTEM (RNS) Double BASE NUMBER SYSTEM (dbns) Triple BASE NUMBER SYSTEM (TBNS) Mixed NUMBER SYSTEM (MNS) Look Up Table (LUT) Digital Signal Processing (DSP)
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基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险分析 被引量:2
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作者 杨文安 李佳欣 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1328-1336,共9页
针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个... 针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个方面建立风险指标体系。其次,引入时间维度建立动态贝叶斯网络模型,利用模糊理论和专家打分法量化网络节点的概率,并结合Leaky Noisy-or Gate扩展模型修正条件概率。最后,利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对装配式建筑吊装施工安全风险进行动态风险分析。由实例分析得到某装配式建筑吊装施工安全风险的时序变化曲线,通过反向推理得到导致吊装事故发生的关键风险因素。研究成果可为分析和有效控制装配式建筑吊装施工安全风险提供新思路。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 吊装施工 动态贝叶斯网络(DBN) 风险分析
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建筑结构钢板热轧轧机DBN-PSO振动预报及应用
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作者 王莹 马晓力 王强 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期159-162,169,共5页
利用实时监测数据(Real-Time Monitoring Data,RMD)参数分析轧机振动状态,综合运用深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)与粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法构建轧机振动仿真模型,实现RMD参数的深度挖掘,并达到轧机振动... 利用实时监测数据(Real-Time Monitoring Data,RMD)参数分析轧机振动状态,综合运用深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)与粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法构建轧机振动仿真模型,实现RMD参数的深度挖掘,并达到轧机振动的预报效果。通过融合处理能够获得非常接近实际振动过程的预测数据,具备优异预测能力。结合现场测试的初始数据预测误差在3.5%范围内,跟轧机振动情况相符。当轧制速率变慢后,振动加速度出现了降低结果;入口张力对轧机的振动加速度具有反向作用;轧机振动加速度相对出口张力表现为正相关特点;以不同宽度的轧件进行测试发现轧机振动加速度保持基本恒定的状态。该研究对提高热轧轧机运行稳定性,对保证建筑结构钢板成形精度具有很好的指导意义,可以拓宽到其它的成形设备优化领域。 展开更多
关键词 热轧 钢板 轧机振动 振动预报 DBN算法 PSO算法
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基于双层深度置信网络的梁桥结构损伤识别方法研究
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作者 闫嵩 彭华春 +1 位作者 杨汉青 何伟 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期66-73,104,共9页
为高效准确识别桥梁结构损伤,将深度学习与结构动力特性相结合,提出基于双层深度置信网络的桥梁结构损伤识别方法。首先取结构前3阶竖向振动频率和跨中节点前3阶竖向振动模态位移为参数,将其共同作为首层深度置信网络(DBN)的输入数据对... 为高效准确识别桥梁结构损伤,将深度学习与结构动力特性相结合,提出基于双层深度置信网络的桥梁结构损伤识别方法。首先取结构前3阶竖向振动频率和跨中节点前3阶竖向振动模态位移为参数,将其共同作为首层深度置信网络(DBN)的输入数据对结构的损伤位置进行识别;然后以1阶竖向振动的模态位移差作为参数,基于二层DBN对结构损伤程度进行预测;最后以郑许市域铁路桥梁为例进行验证。计算结果显示,当不考虑误差时,基于双层深度置信网络的结构损伤方法进行识别且结果精确;当噪声程度不超过10%时,定位识别结果准确率达100%;当噪声程度不超过15%时,定量识别结果最大绝对误差限不超过1.15%,识别结果准确;与传统的BP神经网络方法相比,本方法识别精度更高,抗噪性更强。 展开更多
关键词 DBN 损伤识别 抗噪性 固有频率
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非巨灾型地震Natech事件中储罐泄漏致多米诺效应动态演化分析
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作者 程方明 蒋萌 +3 位作者 邓军 罗振敏 苏畅 李卓 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期35-42,共8页
为探究地震作用下地裂缝诱发的非巨灾型Natech事件对储罐泄漏火灾多米诺效应的影响,提出1种基于Natech情景假设的GERT-DBN演化分析模型。该模型将非巨灾型Natech事件的时空演化与概率预测相结合,基于量化的情景信息,明确组成多米诺事故... 为探究地震作用下地裂缝诱发的非巨灾型Natech事件对储罐泄漏火灾多米诺效应的影响,提出1种基于Natech情景假设的GERT-DBN演化分析模型。该模型将非巨灾型Natech事件的时空演化与概率预测相结合,基于量化的情景信息,明确组成多米诺事故情景的主要失效储罐组合及其发生概率;在储罐受不同程度地裂缝损伤的失效情景假设下,获得多米诺效应升级概率伴随事故情景演化的变化规律,实现储罐多米诺事故升级概率的动态预测,并应用实例进行预测验证。研究结果表明:实例加氢站储罐组事故情景下,地震及其次生地裂缝损伤的增大与热辐射累积产生耦合作用会加速多米诺事故升级;多米诺事故升级概率在储氢罐失效前伴随事故演化逐渐下降;安全防护系统效用会一定程度上受到地裂缝损伤影响。研究结果可为非巨灾型地震Natech事件中的风险研判与管控工作提供参考。 展开更多
关键词 Natech事件 地裂缝 多米诺效应 动态贝叶斯网络(DBN) 非巨灾事件
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深度置信网络算法在公路边坡工程安全评价中的运用
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作者 蒙国往 程懿 +2 位作者 吴波 叶华政 刘家乐 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期470-478,共9页
针对传统边坡工程安全评价方法无法对边坡稳定性进行符合实际情况下工程安全评价的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)算法的公路边坡工程安全评价方法。首先,使用MATLAB建立模型;然后,对基于DBN算法的边坡稳定... 针对传统边坡工程安全评价方法无法对边坡稳定性进行符合实际情况下工程安全评价的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)算法的公路边坡工程安全评价方法。首先,使用MATLAB建立模型;然后,对基于DBN算法的边坡稳定性安全评价方法进行研究;最后,使用DBN算法在莆炎高速公路项目中进行公路边坡工程安全评价。结果显示:(1)与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络相比,DBN模型得到的预测值误差更小,精度更高,计算复杂度更低、可扩展性更强;(2)在实际工程中,DBN算法能够有效地对众多非线性因素共同作用下的公路边坡进行符合实际的安全评价。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定 深度置信网络(DBN)
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重型多轮车辆半主动悬挂复合控制策略
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作者 田恩彤 管继富 +1 位作者 高俊峰 曹立 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第1期364-369,共6页
针对重型车辆半主动悬挂系统和其关键部件可调叶片式减振器,提出了一种含深度置信网络逆模型的分层复合控制策略。首先基于可调叶片式减振器在道路模拟实验台架上的试验数据建立了基于深度置信网络的逆模型,可以根据需求阻尼力反求出控... 针对重型车辆半主动悬挂系统和其关键部件可调叶片式减振器,提出了一种含深度置信网络逆模型的分层复合控制策略。首先基于可调叶片式减振器在道路模拟实验台架上的试验数据建立了基于深度置信网络的逆模型,可以根据需求阻尼力反求出控制电流。然后根据14自由度半车模型和单轮悬挂模型,分别建立了约束最优控制器和模糊控制器,通过一个S函数对二者进行加权分配并得到最终的需求阻尼控制力输出。基于Python和Matlab/Simulink环境搭建了虚拟试验平台,验证了深度置信网络逆模型的可行性,并对复合控制策略进行了仿真验证,结果表明,所提出的复合控制策略能够有效提高车辆的舒适性和安全性。 展开更多
关键词 半主动悬挂 可调叶片式减振器 深度置信网络(DBN) 约束最优控制 模糊控制 复合控制
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基于AI智能算法的设备故障诊断技术优化与仿真实验
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作者 梁志飞 王子石 +1 位作者 邓淑斌 牟春风 《粘接》 CAS 2024年第5期137-140,共4页
为提高电力设备在线监测效率,设计了一种基于AI智能算法的智慧电力资源库。利用人群搜索算法(SOA)优化深度置信网络(DBN)的隐含层节点数,并用于电力变压器设备的故障诊断;基于C/S(Client/Server)框架的电力变压器设备故障分析模块,实现... 为提高电力设备在线监测效率,设计了一种基于AI智能算法的智慧电力资源库。利用人群搜索算法(SOA)优化深度置信网络(DBN)的隐含层节点数,并用于电力变压器设备的故障诊断;基于C/S(Client/Server)框架的电力变压器设备故障分析模块,实现电力变压器设备故障在内的实时监测。结果表明,SOA优化DBN的故障诊断模型可有效诊断电力变压器的高温过热和高能放电故障。相较于标准DBN网络、SVM模型和BPNN网络,SOA优化DBN网络具有更高的准确率和查全率,分别达到95.38%和94.78%;所设计的电力设备资源数据库可对电力变压器数据进行实时诊断操作,从而能更好的辅助电力工程人员运维。 展开更多
关键词 AI智能算法 智慧电力资源库 C/S架构 SOA算法 DBN网络
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Machine Learning for Signal Demodulation in Underwater Wireless Optical Communications
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作者 Ma Shuai Yang Lei +6 位作者 Ding Wanying Li Hang Zhang Zhongdan Xu Jing Li Zongyan Xu Gang Li Shiyin 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第5期297-313,共17页
The underwater wireless optical communication(UWOC)system has gradually become essential to underwater wireless communication technology.Unlike other existing works on UWOC systems,this paper evaluates the proposed ma... The underwater wireless optical communication(UWOC)system has gradually become essential to underwater wireless communication technology.Unlike other existing works on UWOC systems,this paper evaluates the proposed machine learningbased signal demodulation methods through the selfbuilt experimental platform.Based on such a platform,we first construct a real signal dataset with ten modulation methods.Then,we propose a deep belief network(DBN)-based demodulator for feature extraction and multi-class feature classification.We also design an adaptive boosting(Ada Boost)demodulator as an alternative scheme without feature filtering for multiple modulated signals.Finally,it is demonstrated by extensive experimental results that the Ada Boost demodulator significantly outperforms the other algorithms.It also reveals that the demodulator accuracy decreases as the modulation order increases for a fixed received optical power.A higher-order modulation may achieve a higher effective transmission rate when the signal-to-noise ratio(SNR)is higher. 展开更多
关键词 ADABOOST DBN machine learning signal demodulation
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风电功率预测的新兴技术与发展趋势综述
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作者 张顺 黄万超 +1 位作者 谢欣宇 张浩哲 《现代工业经济和信息化》 2024年第5期171-172,175,共3页
介绍了风电功率预测技术的新兴技术与发展趋势,分析了分区建模、Koopman算子深度神经网络、DBN与多元线性回归结合等方法;探讨了未来研究的方向,强调了对算法的改进和多领域应用的重要性。
关键词 风电功率预测 分区建模 Koopman算子 深度神经网络 DBN 多元线性回归
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基于DBN模型的互联网敏感信息泄露检测研究
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作者 邓伟 许放 +2 位作者 张涛 艾雪瑞 甄珍 《电子设计工程》 2024年第5期174-177,182,共5页
互联网敏感信息存在的噪声影响敏感信息泄露检出率和检测任务完成时间,因此研究基于DBN模型的互联网敏感信息泄露检测方法。利用分布式网络爬虫技术爬取互联网网页敏感信息,采用近邻策略对爬取到的信息进行分组处理,并对分组处理完成的... 互联网敏感信息存在的噪声影响敏感信息泄露检出率和检测任务完成时间,因此研究基于DBN模型的互联网敏感信息泄露检测方法。利用分布式网络爬虫技术爬取互联网网页敏感信息,采用近邻策略对爬取到的信息进行分组处理,并对分组处理完成的信息进行去噪。将编码和序列化处理过后的互联网敏感信息处理结果输入训练好的DBN模型中,得到互联网敏感信息泄露检测结果。实验结果表明,基于DBN模型的互联网敏感信息泄露检测方法的检出率高达99.8%,检测任务完成时间短,实际应用效果好。 展开更多
关键词 DBN模型 互联网 敏感信息 泄露检测 编码 序列化
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科创板上市公司的信用风险体系构建、评价与组态分析——基于DBN-SEM-fsQCA方法
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作者 周志刚 黄运聪 窦路遥 《山东财经大学学报》 2024年第1期98-110,共13页
注册制逐步推广与高技术型产业特性使得科创板上市公司的信用风险评价日趋复杂。研究通过DBN-SEM-fsQCA的方法组合,实现对科创板上市公司信用风险体系的构建、评价与组态分析。研究结果表明:基于DBN选取的关键财务指标能够准确反映科创... 注册制逐步推广与高技术型产业特性使得科创板上市公司的信用风险评价日趋复杂。研究通过DBN-SEM-fsQCA的方法组合,实现对科创板上市公司信用风险体系的构建、评价与组态分析。研究结果表明:基于DBN选取的关键财务指标能够准确反映科创板上市公司的信用风险情况;在SEM视角下,盈利能力与信用风险联系密切,偿债能力、成长能力、营运能力与信用风险显著相关;基于组态视角,科创板上市公司的信用风险模式主要分为成长导向型、成长缺失与营运主导型、盈利与成长互补型、盈利导向型四种类型。为此,科创板上市公司可以通过扩大产业规模来获取市场份额优势,或者增加技术研发投入来取得超额利润,以及联合城市区位条件来实现信用风险的多层次把控。 展开更多
关键词 科创板上市公司 DBN SEM fsQCA 信用风险
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LIMS系统中标准管理模块的创新与应用
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作者 刘薇 王琪 涂坚 《中国标准化》 2024年第12期140-142,共3页
随着信息技术的不断进步,实验室信息管理系统(LIMS)在标准管理方面的创新应用日益显现。本文重点探讨了两大创新点:一是通过精细化设计的互联网爬虫技术,实现标准数据的自动采集、解析与实时更新;二是引入深度置信网络(DBN)框架,构建智... 随着信息技术的不断进步,实验室信息管理系统(LIMS)在标准管理方面的创新应用日益显现。本文重点探讨了两大创新点:一是通过精细化设计的互联网爬虫技术,实现标准数据的自动采集、解析与实时更新;二是引入深度置信网络(DBN)框架,构建智能匹配模型,为用户提供精准的标准推荐服务。这两项技术的融合应用,不仅提升了LIMS系统的智能化水平,也为实验室标准管理带来了革命性的变革。 展开更多
关键词 LIMS 标准管理 互联网爬虫 DBN 自动采集与更新 智能匹配
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机电设备中智能故障检测诊断技术的运用
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作者 高寒 《黑龙江科学》 2024年第2期64-66,共3页
以水利工程机电设备智能故障检测诊断技术为研究对象,通过DBN开展机电设备故障识别分类。介绍了DBN结构的运行原理及操作流程,基于水利工程机电设备特点,以KPCA—DBN模型为依托,以实验验证的方式开展水利工程机电设备细化故障诊断计算... 以水利工程机电设备智能故障检测诊断技术为研究对象,通过DBN开展机电设备故障识别分类。介绍了DBN结构的运行原理及操作流程,基于水利工程机电设备特点,以KPCA—DBN模型为依托,以实验验证的方式开展水利工程机电设备细化故障诊断计算。基于KPCA—DBN模型数据进行机电设备运维管理,按照科学的运维管理流程强化管理质量。为进一步验证机电设备智能故障监测诊断的可靠性,以水利工程滚动轴承设备智能故障检测诊断为例,获取滚动轴承故障诊断实际应用数据,对故障结果数据进行分析,以提升水利工程机电设备故障的处理效果。 展开更多
关键词 机电设备 智能故障检测诊断技术 DBN结构 KPCA—DBN模型
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基于动态贝叶斯网络的医院骨科设备运行风险评估研究
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作者 刘丹 曹晓菲 +2 位作者 程媛媛 宋信艳 李亚利 《中国医学装备》 2024年第3期118-122,共5页
目的:基于动态贝叶斯网络(DBN)构建风险识别模型,探讨其在医院骨科设备运行管理中的应用价值。方法:基于DBN模型识别骨科设备管理中的风险因素,建立风险评价指标集,对可能出现的风险因素进行预警和防范。选取2020年1月至2022年2月空军... 目的:基于动态贝叶斯网络(DBN)构建风险识别模型,探讨其在医院骨科设备运行管理中的应用价值。方法:基于DBN模型识别骨科设备管理中的风险因素,建立风险评价指标集,对可能出现的风险因素进行预警和防范。选取2020年1月至2022年2月空军军医大学第二附属医院临床在用的12台骨科医疗设备,分别采用传统骨科设备质量运行管理方法(简称传统管理模式)和基于DBN的风险识别模型进行设备管理(简称DBN管理模式),比较两种管理模式的设备运行效果、风险发生率和治疗有效率。结果:采用DBN管理模式的设备开机运转效率和设备质量合格率分别为(93.54±4.05)%和(97.51±6.68)%,均高于传统管理模式,故障处理时长和设备零部件损坏率分别为(7.14±1.64)h和(0.48±0.11)%,均少于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=8.862、8.228、32.994、73.047,P<0.05);采用DBN管理模式的479份设备使用资料、897例手术、300例设备消毒记录和500份设备日常检查记录中设备功能故障率、零部件破损率、清洁消毒不合格率和设备管理不当发生率分别为0.21%(1/479)、0.33%(3/897)、1.33%(4/300)和2.0%(10/500),均低于传统管理模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=21.527、12.964、3.485、6.914,P<0.05);采用DBN管理模式的500例骨科医疗设备治疗有效率为97.8%(489/500),显著高于传统管理模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=12.617,P<0.05)。结论:基于DBN的风险识别模型应用于医院骨科医疗设备管理,能够加强骨科设备管理质量,提升设备运行和治疗有效率,预防和规避设备风险。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网络(DBN) 骨科设备 风险评估 风险识别
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基于改进DBN算法的电力故障预测模型与辅助分析系统
17
作者 李玮 张莉 郭佳迪 《粘接》 CAS 2024年第6期193-196,共4页
针对如何提高停电事件分析能力,提出了改进型神经网络,构建改进DBN算法模型,通过该方法实现如何实现停电事件分析,然后对提取到的停电事件信息进行训练,停电事件信息训练改进DBN算法模型,建立停电事件分析预测模型,实现对停电事件分析... 针对如何提高停电事件分析能力,提出了改进型神经网络,构建改进DBN算法模型,通过该方法实现如何实现停电事件分析,然后对提取到的停电事件信息进行训练,停电事件信息训练改进DBN算法模型,建立停电事件分析预测模型,实现对停电事件分析的精准预测。研究还设计了停电事件辅助分析系统,通过采用节点误差数据组的方式区分停电事件和异常数据,通过误差补偿装置提高了DBN算法采用数据的精度。实验结果表明,在进行对停电事件分析预测的精确度测试时,停电事件分析预测的准确度可达97%,在可靠性测试时,停电事件分析管理可靠性可达96%。 展开更多
关键词 停电事件分析 神经网络 负荷预测 DBN算法模型 弱学习器
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基于DBN深度学习算法的一站式诉求响应预测方法
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作者 赵睿 李伟 +2 位作者 王宇飞 李卫卫 杨继芳 《微型电脑应用》 2024年第4期135-139,共5页
为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的... 为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的感知层、网络层和应用层,实现了对一站式诉求响应的逻辑分析;利用机器学习预测方式和深度置信网络(DBN),实现一站式诉求响应的预测。实验表明,在进行对响应的速度进行测试时,所提出的系统响应所需时间最少为1.1 s,在进行对响应预测的准确性测试时,响应预测的准确性最高为97%。 展开更多
关键词 机器学习 诉求响应 ADR 建模 DBN深度学习算法
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基于DBN深度学习残差修正的AUKF超短期光伏功率预测模型
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作者 赵为光 徐欢欢 +2 位作者 梁桐 钟懿文 耿光辉 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期36-44,共9页
针对线性模型和测量噪声时变因素降低光伏功率预测精度的局限,提出一种分层的光伏发电功率预测模型。通过自适应算法改进无迹卡尔曼滤波实时噪声估计,降低光伏功率预测系统状态空间模型中辐照度、光伏功率测量噪声时变对预测精度的影响... 针对线性模型和测量噪声时变因素降低光伏功率预测精度的局限,提出一种分层的光伏发电功率预测模型。通过自适应算法改进无迹卡尔曼滤波实时噪声估计,降低光伏功率预测系统状态空间模型中辐照度、光伏功率测量噪声时变对预测精度的影响,实现光伏发电功率的初步预测。二层预测中,基于DBN深度学习网络修正初步预测残差,降低非线性气象因素对预测精度的影响。利用现场实测数据,通过仿真验证了改进模型具有较好的预测精度、良好的泛化能力和工程应用价值。 展开更多
关键词 自适应 无迹卡尔曼滤波 DBN 分层预测 残差修正
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地铁车站PM2.5浓度自注意力混合预测方法研究
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作者 陈定宇 高国飞 袁泉 《现代交通与冶金材料》 CAS 2024年第1期49-56,共8页
建立可靠的空气质量预测模型对经济发展和污染治理至关重要,解决PM2.5浓度的预测问题成为当务之急。本文提出了一种基于自注意力机制的混合预测方法,旨在提高PM2.5浓度的预测精度。使用自注意力机制来捕捉序列中的关键信息;用GRU对序列... 建立可靠的空气质量预测模型对经济发展和污染治理至关重要,解决PM2.5浓度的预测问题成为当务之急。本文提出了一种基于自注意力机制的混合预测方法,旨在提高PM2.5浓度的预测精度。使用自注意力机制来捕捉序列中的关键信息;用GRU对序列进行预测;使用DBN对误差序列进行校正,以提高预测的准确性和稳定性,形成了最终的预测序列。为了验证模型的性能,以我国四个地铁车站的室外PM2.5数据为例进行数据处理和预测。结果表明,预测模型在准确性和稳定性方面优于其他参照模型,为决策者提供了科学依据,以更好地治理大气污染问题。 展开更多
关键词 PM2.5 预测 自注意力机制 门控循环单元(GRU) 深度信念网络(DBN)
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