期刊文献+
共找到341篇文章
< 1 2 18 >
每页显示 20 50 100
采用局部-全局区域重检测机制的无人机长期跟踪算法
1
作者 黄鹤 马浩然 +3 位作者 刘国权 王会峰 高涛 张科 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-13,共13页
为解决基础跟踪器面对遮挡和移出视野等长期跟踪场景时易出现跟踪失败等问题,提出了一种基于局部-全局区域重检测的无人机长期跟踪算法。设计了基础滤波器,将高置信度样本与其结合,并融入自适应时空正则化,解决了滤波器退化问题,提高了... 为解决基础跟踪器面对遮挡和移出视野等长期跟踪场景时易出现跟踪失败等问题,提出了一种基于局部-全局区域重检测的无人机长期跟踪算法。设计了基础滤波器,将高置信度样本与其结合,并融入自适应时空正则化,解决了滤波器退化问题,提高了模型鲁棒性以及复杂场景下的性能;优化了滤波器更新策略,通过评价跟踪结果进行自适应更新;设计快速尺度滤波器,解决了跟踪过程中的尺度变化问题;设计了局部-全局区域重检测机制,跟踪失败时启动重检测器恢复跟踪目标,先完成局部区域重检测,若恢复跟踪失败,再利用全局区域重检测器继续恢复目标跟踪状态。实验结果表明:所提算法在UAV20L数据集上的精确度和准确率分别可达0.724和0.621,与基于时空正则化相关滤波器的跟踪算法(STRCF)相比分别提升了25.9%和20.6%,与同类主流算法相比,跟踪效果得到提升,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 无人机 长期跟踪 相关滤波器 重检测器 快速尺度滤波 高置信度
下载PDF
飞蛾扑火优化的尺度比例感知空间长期跟踪器
2
作者 黄鹤 熊武 +3 位作者 杨澜 吴琨 王会峰 高涛 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期130-141,共12页
针对无人机长期跟踪过程中尺度变换导致目标丢失和跟踪精度低的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)的尺度比例感知空间长期跟踪器。首先,设计了高斯初始化以代替飞蛾扑火优化算法的随机初始化策略,降低优化... 针对无人机长期跟踪过程中尺度变换导致目标丢失和跟踪精度低的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)的尺度比例感知空间长期跟踪器。首先,设计了高斯初始化以代替飞蛾扑火优化算法的随机初始化策略,降低优化算法在跟踪过程中的计算复杂度,减少算力浪费;其次,结合快速梯度直方图特征,构建了改进的飞蛾扑火优化跟踪器;然后,为了解决无人机航拍长期跟踪中目标尺度变化的问题,设计了一种自适应尺度变换的判别尺度空间跟踪(discriminative scale space tracking,DSST)算法,进一步提出了一种尺度比例感知空间跟踪器,解决了尺度滤波器中因长宽比固定而导致的跟踪漂移;同时,分析了滤波器响应峰值在各背景下的变化情况,提出了一种能反映环境变化下跟踪置信度的指标,并通过置信度将MFO优化跟踪框架与尺度比例感知空间跟踪器相结合,解决了尺度变化与长期跟踪目标丢失的问题;最后,在无人机长期跟踪数据集上开展了性能验证。结果表明:提出的算法可有效防止漂移现象的发生,提升跟踪效率;与目前跟踪领域中12种同类文献算法进行对比可知,提出的算法精度较高,满足实时性,能够有效解决无人机长期跟踪下的尺度变化及目标丢失等问题。 展开更多
关键词 无人机 飞蛾扑火优化 DSST跟踪算法 相关滤波 长期跟踪
下载PDF
基于KCR-Informer的长期风电功率预测研究
3
作者 李国栋 徐明扬 《电力信息与通信技术》 2024年第4期55-62,共8页
准确的长期风电功率预测对电网系统稳定运行至关重要,传统预测方法在处理长序列预测时效果并不理想,近期研究表明Informer模型在长序列预测领域取得良好效果。然而,该模型在捕捉数据的局部特征以及处理网络层数堆叠问题上还有待改进。... 准确的长期风电功率预测对电网系统稳定运行至关重要,传统预测方法在处理长序列预测时效果并不理想,近期研究表明Informer模型在长序列预测领域取得良好效果。然而,该模型在捕捉数据的局部特征以及处理网络层数堆叠问题上还有待改进。文章提出一种基于卡尔曼滤波器-卷积神经网络-残差网络-Informer(Kalman filter-convolutional neural network-residual network-informer,KCR-Informer)模型的长期风电功率预测方法,首先分析气象数据对风电功率的影响,使用卡尔曼滤波器对风电气象数据进行数据平滑处理,以减轻噪声对数据的影响,然后基于Informer模型建立风电功率预测模型,根据气象数据以及历史功率数据进行长期功率预测;在此基础上,引入卷积神经网络和残差连接模块,使模型能够更好的捕捉到局部特征,同时加快模型收敛,解决模型网络退化问题。算例的结果表明,与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法、Transformer算法、Informer算法相比,文章方法在不同预测步长下的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低5.7%~30%,均方误差(mean square error,MSE)降低8.3%~35%,长期风功率预测的精度得到提升,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 长期风电功率预测 卡尔曼滤波器 Informer模型 卷积神经网络 残差连接
下载PDF
基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别
4
作者 李韶华 李健玮 冯桂珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期121-130,共10页
准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-t... 准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。 展开更多
关键词 路面不平度识别 自适应卡尔曼滤波器 GA-LSTM 灰色关联法
下载PDF
基于集合Kalman滤波的中长期径流预报
5
作者 刘源 纪昌明 +4 位作者 马皓宇 王弋 张验科 马秋梅 杨涵 《水资源保护》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期93-99,共7页
为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库... 为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 数据融合 集合KALMAN滤波 锦西水库
下载PDF
海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法
6
作者 范云生 张凯 +2 位作者 牛龙辉 刘婷 费凡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期326-335,共10页
针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv... 针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。 展开更多
关键词 海上无人机 长时跟踪 相关滤波 重新检测 旋转跟踪框
下载PDF
基于LSTM-UPF混合驱动方法的燃料电池寿命预测
7
作者 曾其权 罗马吉 +1 位作者 杨印龙 黄庆泽 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期963-970,共8页
燃料电池的寿命预测是燃料电池健康管理的重要组成部分,可为燃料电池的运行和维护提供指导性意见。为提高寿命预测的工况适应性并保证预测精度,本工作结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和无迹粒子滤... 燃料电池的寿命预测是燃料电池健康管理的重要组成部分,可为燃料电池的运行和维护提供指导性意见。为提高寿命预测的工况适应性并保证预测精度,本工作结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)两种算法的优势,提出了一种LSTMUPF混合驱动方法进行稳态和准动态工况下燃料电池的寿命预测。该方法首先优化训练预测模型的实验数据并采用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)技术将其分解为高频部分和低频部分,使用LSTM算法对这两部分分别进行预测实现对燃料电池长期老化趋势的预测,并使用修正因子对趋势预测结果进行漂移修正,然后利用得到的燃料电池长期老化趋势,根据UPF算法对燃料电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行估计。采用预测寿命终点、预测寿命误差、置信区间宽度、RUL预测误差等评价指标对不同寿命预测方法进行对比分析,结果表明,LSTM-UPF混合预测方法对燃料电池稳态工况和准动态工况的RUL预测误差分别为4.1%和3.4%,比基于模型的PF和UPF方法具有更精确的RUL预测结果与高质量的预测置信区间,工况适应性良好。本研究有助于提高多工况下的燃料电池寿命预测精度和置信度。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 寿命预测 长短期记忆神经网络 无迹粒子滤波
下载PDF
融合人工智能的音频信号降噪技术研究
8
作者 魏远征 《电声技术》 2024年第3期144-146,共3页
文章研究了一种融合人工智能的音频信号降噪技术。首先,构建一个包含滤波方法、人工智能等关键组成部分的音频降噪框架。其次,针对音频降噪框架中自适应滤波与长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络相结合的声音降噪方法,详细介... 文章研究了一种融合人工智能的音频信号降噪技术。首先,构建一个包含滤波方法、人工智能等关键组成部分的音频降噪框架。其次,针对音频降噪框架中自适应滤波与长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络相结合的声音降噪方法,详细介绍其数学原理和实现过程。最后,采用Noisex-92数据集对所提方法进行全面的测试与评估。结果表明,文章提出的方法在信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和信号失真比(Signal Distortion Ratio,SDR)上均取得了显著提升。 展开更多
关键词 人工智能 长短期记忆(LSTM) 自适应滤波 音频降噪
下载PDF
基于LSTM-CAPF框架的岸桥起升减速箱轴承寿命预测方法
9
作者 孙志伟 胡雄 +2 位作者 董凯 孙德建 刘洋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期352-360,共9页
岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义.针对岸桥变工况的工作条件,提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命(RUL)预测框架.首先,对工作载荷进行离散化,并确定工况边界.然后,利用长短时记忆(LSTM)网络模型预测载荷和相... 岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义.针对岸桥变工况的工作条件,提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命(RUL)预测框架.首先,对工作载荷进行离散化,并确定工况边界.然后,利用长短时记忆(LSTM)网络模型预测载荷和相应的运行工况.其次,以维纳过程为基础,建立了考虑不同工况下退化率和跳变系数的状态退化函数.最后,利用工况激活粒子滤波(CAPF)方法预测轴承退化状态和RUL.采用NetCMAS系统采集的上海某港口起升减速箱轴承全寿命数据验证了所提出的预测框架.与其他3种预测模式比较表明,所提出的框架能够在变工况条件下获得更准确的退化状态和RUL预测. 展开更多
关键词 岸桥轴承 剩余寿命预测 长短时记忆网络 工况激活粒子滤波 时变工况
下载PDF
Nonlinear Bayesian Estimation: From Kalman Filtering to a Broader Horizon 被引量:7
10
作者 Huazhen Fang Ning Tian +2 位作者 Yebin Wang Meng Chu Zhou Mulugeta A. Haile 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第2期401-417,共17页
This article presents an up-to-date tutorial review of nonlinear Bayesian estimation. State estimation for nonlinear systems has been a challenge encountered in a wide range of engineering fields, attracting decades o... This article presents an up-to-date tutorial review of nonlinear Bayesian estimation. State estimation for nonlinear systems has been a challenge encountered in a wide range of engineering fields, attracting decades of research effort. To date,one of the most promising and popular approaches is to view and address the problem from a Bayesian probabilistic perspective,which enables estimation of the unknown state variables by tracking their probabilistic distribution or statistics(e.g., mean and covariance) conditioned on a system's measurement data.This article offers a systematic introduction to the Bayesian state estimation framework and reviews various Kalman filtering(KF)techniques, progressively from the standard KF for linear systems to extended KF, unscented KF and ensemble KF for nonlinear systems. It also overviews other prominent or emerging Bayesian estimation methods including Gaussian filtering, Gaussian-sum filtering, particle filtering and moving horizon estimation and extends the discussion of state estimation to more complicated problems such as simultaneous state and parameter/input estimation. 展开更多
关键词 Kalman filtering(KF) nonlinear Bayesian estimation state estimation stochastic estimation
下载PDF
基于Bi-LSTM神经网络的短文本敏感词识别方法
11
作者 周军芽 吴进伟 +1 位作者 吴广飞 张何为 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2024年第2期312-316,共5页
为了准确识别与处理敏感词,针对分词时延较高、识别精度较低的问题,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的短文本敏感词识别方法。分析敏感词库,将敏感词库划分为两大类、三个等级,预处理短文本干扰信息(特殊字符、繁体字与拆分汉... 为了准确识别与处理敏感词,针对分词时延较高、识别精度较低的问题,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的短文本敏感词识别方法。分析敏感词库,将敏感词库划分为两大类、三个等级,预处理短文本干扰信息(特殊字符、繁体字与拆分汉字),引入Bi-LSTM神经网络构建短文本分词模型,二次训练确定最佳参数,反复计算词语的敏感性数值,通过敏感性对比函数,提取短文本敏感词,并匹配敏感词库,确定敏感词的类别与等级,实现短文本敏感词识别。实验结果表明:在不同实验组别下,应用本文方法获得的短文本分词时延均低于给定最大限值,短文本敏感词识别精度高于84.42%,应用性能较佳。 展开更多
关键词 短文本 敏感词识别 文本过滤 编辑距离 双向长短期记忆神经网络
下载PDF
基于片段充电数据和DEKF-WNN-WLSTM的锂电池健康状态实时估计
12
作者 宋显华 姚全正 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1565-1576,共12页
实时准确地评估电动汽车锂电池健康状态(SOH)对电动汽车的稳定行驶至关重要。因此,该文提出一种基于锂电池日常片段充电数据和双扩展卡尔曼滤波-小波神经网络-小波长短时记忆神经网络(DEKF-WNN-WLSTM)的电池全充时间估计模型,进而提高... 实时准确地评估电动汽车锂电池健康状态(SOH)对电动汽车的稳定行驶至关重要。因此,该文提出一种基于锂电池日常片段充电数据和双扩展卡尔曼滤波-小波神经网络-小波长短时记忆神经网络(DEKF-WNN-WLSTM)的电池全充时间估计模型,进而提高了片段充电数据评估电池健康状态的准确度。首先,设计双扩展卡尔曼滤波预测-校正算法,分别用来估计片段充电数据对应的全充时间和校正扩展卡尔曼滤波的状态初值,以提高估计的准确性。然后,设计了小波神经网络-小波长短时神经网络来学习扩展卡尔曼滤波递推过程的观测值。最后,通过实验仿真,验证了所提算法在锂电池健康状态实时估算中的准确性和有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池模型 参数辨识 最小二乘法 自适应遗忘因子
下载PDF
345 GHz Band-Pass Filter Using Ultra-Precision Machining Technology
13
作者 Yu-Kun Li Yong Zhang Cai-Jie Ai 《Journal of Electronic Science and Technology》 CAS CSCD 2017年第3期267-270,共4页
This paper presents a terahertz(THz)band-pass filter using ultra-precision machining technology based on Chebyshev filter prototype.This iris inductive window coupled waveguide filter was designed by using 8 resonan... This paper presents a terahertz(THz)band-pass filter using ultra-precision machining technology based on Chebyshev filter prototype.This iris inductive window coupled waveguide filter was designed by using 8 resonant cavities with a center frequency of 345 GHz and a 7% bandwidth.The final design fulfills the desired specifications and presents the minimum insertion loss of 1.55 d B and the return loss of less than 15 d B at 345 GHz.The stop-band rejection is50 d B off the center frequency about 30 GHz,which means it has a good performance of high stop-band suppression.Compared with the recent development of THz filters,this filter possesses the characteristic of simple structure and is easy to machining. 展开更多
关键词 Index terms--filter PROTOTYPE simple structure ultra-precision machining technology.
下载PDF
Semantic Region Estimation of Assistant Robot for the Elderly Long-Term Operation in Indoor Environment 被引量:1
14
作者 Guanglei Huo Lijun Zhao +1 位作者 Ke Wang Ruifeng Li 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第5期1-15,共15页
In this work, in order to improve spatial recognition abilities for the long-term operation tasks of the assistant robot for the elderly, a novel approach of semantic region estimation is proposed. We define a novel g... In this work, in order to improve spatial recognition abilities for the long-term operation tasks of the assistant robot for the elderly, a novel approach of semantic region estimation is proposed. We define a novel graphbased semantic region descriptions, which are estimated in a dynamically fashion. We propose a two-level update algorithm, namely, Symbols update level and Regions update level. The algorithm firstly adopts particle filter to update weights of the symbols, and then use the Viterbi algorithm to estimate the region the robot stays in based on those weights, optimally. Experimental results demonstrate that our proposed approach can solve problems of the long-term operation and kidnapped robot problem. 展开更多
关键词 户内环境 老年人 老年人长 辨识能力
下载PDF
Video stabilization motion filtering based on constraint unscented Kalman filter
15
作者 谢宗伯 Feng Jiuchao 《High Technology Letters》 EI CAS 2011年第2期140-145,共6页
关键词 无迹卡尔曼滤波 稳定性能 视频帧 基于约束 筛选 依存关系 滤波法 度约束
下载PDF
0.22 THz Waveguide Bandpass Filter with High Stop-Band Suppression 被引量:1
16
作者 Meng-Juan Zhao Yong Zhang Shuang Liu 《Journal of Electronic Science and Technology》 CAS CSCD 2017年第3期263-266,共4页
A terahertz(THz) waveguide band-pass filter using an iris inductive window coupled structure was designed and fabricated.The filter was designed at0.22 THz with a pass band of 20 GHz.The measured results show that t... A terahertz(THz) waveguide band-pass filter using an iris inductive window coupled structure was designed and fabricated.The filter was designed at0.22 THz with a pass band of 20 GHz.The measured results show that the center frequency is 0.218 THz with a pass band of 0.205 THz to 0.231 THz,the minimum insertion loss is 1.26 d B at 0.224 THz,and the return loss is less than 13.1 d B.The stop-band suppression is65.6 d B at 0.193 THz and 51.8 d B at 0.243 THz,respectively,which means a good performance of high stop-band suppression.A good agreement exists between the measured S-parameters and the simulated ones,especially in the upper band.The proposed THz waveguide filter has potential applications in THz communications. 展开更多
关键词 Index terms--High stop-band suppression terahertz waveguide band-pass filter
下载PDF
基于多源异构数据融合的短期电力负荷预测 被引量:1
17
作者 宋晓华 汪鹏 牛东晓 《计算机仿真》 北大核心 2023年第9期59-65,共7页
为解决多源异构数据集成的难题,设计包含数据集成、数据空间、数据演化、数据输出四个组件的短期电力负荷预测数据空间框架。为了建立多源异构数据与短期电力负荷的复杂变化因果关系,提出一种基于Gabor-LSTM-XGboost两阶段预测模型。第... 为解决多源异构数据集成的难题,设计包含数据集成、数据空间、数据演化、数据输出四个组件的短期电力负荷预测数据空间框架。为了建立多源异构数据与短期电力负荷的复杂变化因果关系,提出一种基于Gabor-LSTM-XGboost两阶段预测模型。第一阶段,构建基于Gabor云图特征提取及编码模型,将非结构化云图进行幅值特征级增强并进行编码融合。第二阶段,建立LSTM-XGBoost预测模型,将综合气象数据、历史负荷数据、日类型数据进行拼接后形成的长序列作为预测模型的输入,引入XGBoost增加正则化,进一步提高模型的鲁棒性。算例结果表明,所提出的模型能够较好地挖掘云图气象数据,有效提升短期电力负荷预测精度,特别是突变天气下的负荷预测精度。 展开更多
关键词 数据空间 负荷预测 异构气象因素 过滤器 长短期记忆神经网络 极限梯度提升
下载PDF
基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法
18
作者 佘学兵 熊蕾 +1 位作者 黄丽 刘承启 《计算机仿真》 北大核心 2023年第2期395-398,523,共5页
采用目前算法对稀疏数据进行过滤推荐时,没有综合考虑用户的整体评分特征和不同项目的单独评分对数据补全的影响,导致MAE值和RMSE值大、F1值小。提出基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法,首先通过相关因子对相似性进行计算,利用云模... 采用目前算法对稀疏数据进行过滤推荐时,没有综合考虑用户的整体评分特征和不同项目的单独评分对数据补全的影响,导致MAE值和RMSE值大、F1值小。提出基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法,首先通过相关因子对相似性进行计算,利用云模型将稀疏数据缺失项进行补全,然后采用补全后的数据构建长短期记忆网络,通过长短期记忆网络得到简单优化函数并对其求解,最后建立稀疏数据过滤推荐算法模型,完成基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐。实验结果表明,所提方法的MAE值和RMSE值更小、F1值更大。 展开更多
关键词 长短期记忆 稀疏数据 过滤推荐算法 云模型 相关因子
下载PDF
基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿 被引量:1
19
作者 陈永 詹芝贤 蒋丰源 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期81-91,共11页
LTE-R作为下一代高速铁路无线通信系统,保持时间同步对于高速铁路行车安全至关重要。针对现有时间同步方法仅考虑随机噪声,而忽略LTE-R无线信道多径衰落、多普勒频移等对时钟同步过程的影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种... LTE-R作为下一代高速铁路无线通信系统,保持时间同步对于高速铁路行车安全至关重要。针对现有时间同步方法仅考虑随机噪声,而忽略LTE-R无线信道多径衰落、多普勒频移等对时钟同步过程的影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿方法:建立LTE-R下主从时钟之间相位、频率偏移的状态转移方程;构建引入伯努利随机变量的时钟相位、频率偏移观测方程;利用改进的卡尔曼滤波算法得到最优时钟偏移估计值;使用本方法实现对LTE-R时间同步误差的补偿;通过实验仿真,得到LTE-R下信道多径衰落、多普勒频移、信噪比、列车车速等对高速铁路时间同步的影响,并实现对不同高铁运行场景下时间同步偏差的定量分析。结果表明:本方法能够有效消除LTE-R无线信道时钟偏差,与其他补偿方法相比,具有更好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 时间同步 下一代高速铁路无线通信系统 精确时钟协议 卡尔曼滤波 时间补偿
下载PDF
基于QPSO-ELM-KF的电力系统短期负荷预测 被引量:1
20
作者 杨晋岭 靳云龙 《太原科技大学学报》 2023年第1期27-33,共7页
为保证日常电力系统的正常运行,满足其生产活动安排、电力经济调度以及电网安全分析的要求,必须要进行电力系统短期负荷的预测。为提高预测精度和稳定性,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化极限学习机(ELM)与卡尔曼滤波(KF)相结合的电... 为保证日常电力系统的正常运行,满足其生产活动安排、电力经济调度以及电网安全分析的要求,必须要进行电力系统短期负荷的预测。为提高预测精度和稳定性,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化极限学习机(ELM)与卡尔曼滤波(KF)相结合的电力系统短期负荷预测模型。该模型首先通过ELM预测各时间点的电力负荷值,其中,根据QPSO算法本身的特性以及在参数寻优方面的优势,利用其对ELM网络结构中输入层-隐含层的权值和隐含层的阈值进行寻优;然后,利用KF算法将得到的预测值做进一步的更新和优化,从而得到各时刻的最优估计值,最终以实现对短期电力负荷的精准预测。实验表明,使用QPSO-ELM-KF预测模型进行短期电力负荷预测,预测精度有进一步的提高。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 量子粒子群算法 极限学习机 卡尔曼滤波
下载PDF
上一页 1 2 18 下一页 到第
使用帮助 返回顶部