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Left-Invariant Minimal Unit Vector Fields on the Solvable Lie Group
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作者 Shaoxiang ZHANG Ju TAN 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2023年第1期67-80,共14页
Bozek(1980)has introduced a class of solvable Lie groups Gn with arbitrary odd dimension to construct irreducible generalized symmetric Riemannian space such that the identity component of its full isometry group is s... Bozek(1980)has introduced a class of solvable Lie groups Gn with arbitrary odd dimension to construct irreducible generalized symmetric Riemannian space such that the identity component of its full isometry group is solvable.In this article,the authors provide the set of all left-invariant minimal unit vector fields on the solvable Lie group Gn,and give the relationships between the minimal unit vector fields and the geodesic vector fields,the strongly normal unit vectors respectively. 展开更多
关键词 Solvable Lie groups Lagrangian multiplier method Minimal unit vector fields Geodesic vector fields Strongly normal unit vectors
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A new method for orbit determination: Unit vector method 被引量:3
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作者 ZHANG Jing LU BenKui +2 位作者 MA JingYuan XIA Yi ZHANG Yang 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2009年第7期1115-1119,共5页
In this paper, a method of orbit determination is presented according to the principle of unit vector method (UVM). The model and arithmetic are improved and it not only suits initial orbit determination with short ar... In this paper, a method of orbit determination is presented according to the principle of unit vector method (UVM). The model and arithmetic are improved and it not only suits initial orbit determination with short arc data, it also suits orbit improvement with data longer. It is also suitable for orbit of any eccentricity and any inclination. It omits most partial derivatives of all the elements which must be calculated in classical differential orbit improvement (DOI), so, it is more efficient than DOI, and the accuracy of orbit determination and convergence of algorithm are also improved appreciably. 展开更多
关键词 ORBIT determination unit vector METHOD PERTURBATION
原文传递
基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测
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作者 马宏忠 肖雨松 +3 位作者 孙永腾 李勇 朱雷 许洪华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期210-220,共11页
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD... 为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。 展开更多
关键词 油中溶解气体 ICEEMDAN 麻雀搜索算法 支持向量机 门控循环神经网络 时变权重 集成模型
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基于参数自适应SVR和VMD-TCN的水电机组劣化趋势预测
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作者 王淑青 柯洋洋 +2 位作者 胡文庆 罗平章 李青珏 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期193-198,204,共7页
针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机... 针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机组劣化趋势预测方法;首先按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,在此基础上采用改进天鹰算法建立SVR模型,对各个工况下的预测参数进行寻优,建立起工况与最优参数的数据;再通过神经网络对工况和最优预测参数进行拟合,构建出映射两者复杂关系的非线性函数,然后将构建出的映射关系加入到传统的SVR中,实现适应于水电机组工况变化的自适应SVR健康模型;其次,根据健康模型输出的标准值和监测数据,计算出劣化趋势序列;最后,考虑到劣化趋势序列的非线性因素,建立了一个基于VMD-TCN的时间序列预测模型,以实现对劣化趋势的准确预测。并设计多组对比实验,验证所提出模型的精度更高,时间更快。 展开更多
关键词 水电机组 劣化趋势预测 参数自适应 支持向量回归机 变分模态分解 时间卷积网络
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基于GRU-SVM的工业系统态势预测模型
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作者 陈鸿韬 郭烁 洪悦 《电子设计工程》 2024年第5期7-12,共6页
工业控制系统安全是生产安全的保障,各类网络攻击给系统带来安全隐患,及时监控预警系统异常能有效避免生产事故的发生。针对工控系统中时序态势要素,为提高工况态势预测精度,提出基于GRU-SVM的态势预测模型。对采集的大量非线性时序数... 工业控制系统安全是生产安全的保障,各类网络攻击给系统带来安全隐患,及时监控预警系统异常能有效避免生产事故的发生。针对工控系统中时序态势要素,为提高工况态势预测精度,提出基于GRU-SVM的态势预测模型。对采集的大量非线性时序数据进行预处理并提取态势要素;通过门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)融合注意力机制对多个单维要素分别训练,得到多维态势要素组;将要素组输入到支持向量机(Support Vector Machines,SVM)评估模型,获得未来安全态势值。实验结果表明,与其他算法相比,GRU-SVM预测模型有较高的精准度。 展开更多
关键词 工业态势预测 注意力机制 门控循环单元 支持向量机
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不对称式12脉冲自耦变压整流器设计
6
作者 张建芳 郝晓红 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第1期47-52,共6页
为满足多脉冲自耦变压整流器(ATRU, auto-transformer rectifier unit)小型化和轻量化的行业应用要求,本文提出一种不对称式12脉冲自耦变压整流器的设计方案。首先,详细阐述了其拓扑结构和绕组结构;其次,分析了输入电流谐波、等效容量... 为满足多脉冲自耦变压整流器(ATRU, auto-transformer rectifier unit)小型化和轻量化的行业应用要求,本文提出一种不对称式12脉冲自耦变压整流器的设计方案。首先,详细阐述了其拓扑结构和绕组结构;其次,分析了输入电流谐波、等效容量等主要性能参数,并进行了Saber仿真验证;最后,在此基础上设计了10 kW自耦变压整流器样机,并对该样机进行了实测数据分析。分析结果表明,该设计方案满足DO-160标准,等效容量相比对称式12脉冲自耦变压整流器更小,更符合航空产品小型化、轻量化的设计需求。 展开更多
关键词 多脉冲自耦变压整流器 谐波抑制 等效容量 矢量图
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面向DCU的LDS访存向量化优化
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作者 杨思驰 赵荣彩 +1 位作者 韩林 王洪生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期206-213,共8页
在深度计算器(DCU)中,本地数据共享(LDS)是相较于全局内存延迟更低、带宽更高的关键存储部件。随着异构程序对LDS的使用越来越频繁,LDS访存效率低下成为限制异构程序性能的重要因素。此外,LDS访问过程中存在bank冲突的特性,使LDS的访问... 在深度计算器(DCU)中,本地数据共享(LDS)是相较于全局内存延迟更低、带宽更高的关键存储部件。随着异构程序对LDS的使用越来越频繁,LDS访存效率低下成为限制异构程序性能的重要因素。此外,LDS访问过程中存在bank冲突的特性,使LDS的访问应遵循一定原则才能高效利用,当线程间的数据访问呈现重叠的访存特征时,访问向量化指令会因此产生延迟。针对此问题,提出面向DCU的LDS访存向量化优化方法。通过实现连续数据访问的向量化,减少LDS的访问次数,降低访存耗时,由此提高程序访存效率。在此基础上,通过设计访存特征的判断方法,提出能够有效解决数据重叠的LDS访存向量化方法,实现一种面向国产通用加速器的LDS高效访存技术,确保向量化方法对访存效率的有效提升。实验结果表明:在使用LDS的异构程序中,LDS访存向量化实现后程序性能平均提升了22.6%,验证了所提方法的有效性;同时,向量化方法能够实现LDS线程间访存数据重叠问题的优化,使异构程序得到平均30%的性能提升。 展开更多
关键词 深度计算器 本地数据共享 访存向量化 访存特征 bank冲突
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基于SVR与BP神经网络的水电机组瓦温预测
8
作者 魏棕凯 王晓兰 +2 位作者 刘洋成 胡思宇 管毓瑶 《水电与新能源》 2024年第1期71-74,共4页
基于支持向量回归和反向传播神经网络算法,结合实际生产经验,对水电机组运行过程中轴瓦温度以及影响其变化的主要因素进行关联映射,建立相关映射模型,通过对比模型预测精度,优选模型对实时轴瓦温度进行预测。有效实现水电机组瓦温的智... 基于支持向量回归和反向传播神经网络算法,结合实际生产经验,对水电机组运行过程中轴瓦温度以及影响其变化的主要因素进行关联映射,建立相关映射模型,通过对比模型预测精度,优选模型对实时轴瓦温度进行预测。有效实现水电机组瓦温的智能实时预测,一定程度上解决了传统瓦温监测中阈值预警判断信息单一的弊端。 展开更多
关键词 支持向量回归 反向传播神经网络 水电机组 轴瓦温度 预测
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基于BiGRU-SVM的网络入侵检测模型 被引量:3
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作者 张凡 高仲合 牛琨 《计算机技术与发展》 2023年第1期144-149,共6页
随着计算机网络的广泛应用,网络安全问题受到了前所未有的关注。入侵检测技术是一种主动性安全防护技术,是网络安全管理的重要手段之一。鉴于神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的显著成就,针对网络入侵行为具有的不确定性... 随着计算机网络的广泛应用,网络安全问题受到了前所未有的关注。入侵检测技术是一种主动性安全防护技术,是网络安全管理的重要手段之一。鉴于神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的显著成就,针对网络入侵行为具有的不确定性、复杂性、多样性和动态性等特点,提出了一种将门控循环单元(GRU)应用于入侵检测的模型。该模型在传统门控循环单元基础上进行改进,采用双向门控循环单元(BiGRU)对数据进行正向和逆向学习,然后对学习结果进行线性组合,最后引入支持向量机作为分类器。采用京都大学蜜罐系统的2013年网络流量数据集进行实验测试,在数据集上实现了网络入侵检测的二分类问题。实验结果表明,基于支持向量机的双向门控循环单元(BiGRU-SVM)入侵检测模型误报率降低了5.15百分点,准确率提高了14.61百分点。表明BiGRU-SVM是一种可行且高效的方法,为网络入侵检测领域提供了一种新思路。 展开更多
关键词 网络入侵检测 时间序列 双向门控循环单元 神经网络 支持向量机
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AN ALGORITHM OF MOTION ESTIMATION BASED ON UNIT QUATERNION DECOMPOSITION OF THE ROTATION MATRIX
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作者 Huang Yu Yuan Baozong(institute of Information Science, Northern Jiaotong University, Beijing 100044) 《Journal of Electronics(China)》 1996年第4期289-295,共7页
Based on the unit quaternion decomposition of rotation matrix, this paper puts forward an algorithm to estimate motion parameters from the space position vectors of 3D feature points. Rotation matrix’s representation... Based on the unit quaternion decomposition of rotation matrix, this paper puts forward an algorithm to estimate motion parameters from the space position vectors of 3D feature points. Rotation matrix’s representation with the unit quaternion has no singular points, so the unit quaternion-based estimation method is of more practical importance, and the algorithm in this paper does not need iteration computation compared to those unit quaternion-based methods proposed by Horn(1987) and Su, et al.(1989). Solution’s uniqueness analysis of the algorithm and simulation experiment results are also presented, it can be seen that performance of our method is satisfactory. 展开更多
关键词 unit QUATERNION DECOMPOSITION Space POSITION vectorS Estimation of motion parameters SINGULAR POINTS
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Using the curve moment and the PSO-SVM method to diagnose downhole conditions of a sucker rod pumping unit 被引量:23
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作者 Li Kun Gao Xianwen +1 位作者 Tian Zhongda Qiu Zhixue 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2013年第1期73-80,共8页
Downhole working conditions of sucker rod pumping wells are automatically identified on a computer from the analysis of dynamometer cards. In this process, extraction of feature parameters and pattern classification a... Downhole working conditions of sucker rod pumping wells are automatically identified on a computer from the analysis of dynamometer cards. In this process, extraction of feature parameters and pattern classification are two key steps. The dynamometer card is firstly divided into four parts which include different production information according to the "four point method" used in actual oilfield production, and then the moment invariants for pattern recognition are extracted. An improved support vector machine (SVM) method is used for pattern classification whose error penalty parameter C and kernel function parameter g are optimally chosen by the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The simulation results show the method proposed in this paper has good classification results. 展开更多
关键词 SVM方法 抽油机井 抽油杆 井下 粒子群优化算法 曲线 诊断 模式分类
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F_(2)^(n)中点集的线性不等式刻画
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作者 董军武 张晓磊 《信息安全与通信保密》 2023年第9期65-78,共14页
在分组密码的差分攻击中,为了利用计算机搜索最佳差分路径,人们将问题转换为其S-盒的差分分布表的最佳线性不等式逼近问题。确切地说,给定向量空间F_(2)^(n)的一个非空点集A,寻找数目尽可能少的一次多项式的集合,使得满足所有多项式的... 在分组密码的差分攻击中,为了利用计算机搜索最佳差分路径,人们将问题转换为其S-盒的差分分布表的最佳线性不等式逼近问题。确切地说,给定向量空间F_(2)^(n)的一个非空点集A,寻找数目尽可能少的一次多项式的集合,使得满足所有多项式的值均大于或等于0的点集恰好为给定的点集A。在文献中能看到的做法通常是利用计算机软件(例如SAGE数学软件)算出很多的多项式,再用线性规划的方法从中挑选出最小个数的多项式。研究一次多项式的产生方法,称F_(2)^(n)中的点集S是相容的,是指存在某个整系数一次多项式f(X),使得S={P∈F_(2)^(n)|f(P)<0}。主要有以下3个方面的结果:一是给定向量空间的维数n,对任意的1≤k≤2n,一定存在k元相容点集S;二是利用多项式加法的技巧,构造出一批k元相容点集;三是对于小参数k=1,2,3,4,给出k元点集S是相容的充分必要条件,同时也给出相应的k元相容点集的计数公式。 展开更多
关键词 差分分布表 相容点集 多项式加法 单位向量子空间 单位仿射子空间
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异构并行的DGA域名检测方法
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作者 温雪岩 焦燕 +1 位作者 郭云飞 赵玉茗 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第10期957-967,共11页
现有的DGA域名检测方式存在检测时间开销大、检测精度不高以及基于单词的DGA域名检测效果不佳等问题。经过研究发现,将域名先按照典型特征分类再进行更细致的特征提取,对于模型的准确率有一定的正向作用,且多类并行可以降低检测时间,此... 现有的DGA域名检测方式存在检测时间开销大、检测精度不高以及基于单词的DGA域名检测效果不佳等问题。经过研究发现,将域名先按照典型特征分类再进行更细致的特征提取,对于模型的准确率有一定的正向作用,且多类并行可以降低检测时间,此外对于较难检测的基于单词的DGA域名可以进行针对性处理。因此,文中提出了一种基于Word ninja分词技术的三路异构并行的DGA域名检测模型。先将域名分为三类,再针对每一类进行检测模型结构的搭建。对于字符级域名,通过人工提取特征来进行域名的有效分类。对于词根词缀级域名,采用FastTest进行子词之间、字符之间以及上下文之间关系的特征提取,再作为词向量嵌入。对于单词级域名,采用Word2Vec理解和处理词的含义和词之间的关系。最后,将文中方法和当前流行方法、多路异构并行模型和单路模型的检测结果进行比较评估,实验结果证明了提前分类的必要性以及多路并行的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 恶意域名 机器学习 门控循环单元网络 词向量嵌入 Word ninja分词技术
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大规模梯级水火电机组多目标检修优化的改进向量序优化算法
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作者 谢敏 何知纯 +3 位作者 刘明波 何润泉 赵翔宇 代江 《广东电力》 2023年第4期82-95,共14页
采用向量序优化算法求解大规模梯级水火电机组多目标检修优化问题时,在表征集合构建、粗糙评估模型构建、序曲线形状辨识等方面均存在技术难点,为此提出一种改进的向量序优化算法。首先,基于随机森林分类器快速从庞大的解空间中抽取指... 采用向量序优化算法求解大规模梯级水火电机组多目标检修优化问题时,在表征集合构建、粗糙评估模型构建、序曲线形状辨识等方面均存在技术难点,为此提出一种改进的向量序优化算法。首先,基于随机森林分类器快速从庞大的解空间中抽取指定数目可行解形成表征集合;其次,为精确贴合多目标检修优化模型的特性,借助反向传播神经网络建立具有更高计算精度的粗糙模型;最后,引入动态时间规整方法评估标准序曲线与排序分层序曲线之间的相似度,精确判断多目标检修优化问题的类型并最终求解得到Pareto足够好解集。基于某省级电网的算例结果表明:相比于常规向量序优化算法、ε-约束法,所提算法计算速度分别提高了83.07%、64.50%。所提出的改进向量序优化算法能保证快速求取大规模多目标检修优化问题的足够好解,具有计算速度高、工程适用性强等优点。 展开更多
关键词 机组检修优化 改进向量序优化法 梯级水电站 随机森林 动态时间规整
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Testing for Deterministic Components in Vector Seasonal Time Series
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作者 José Luis Gallego Carlos Díaz 《Open Journal of Statistics》 2011年第3期145-150,共6页
Certain locally optimal tests for deterministic components in vector time series have associated sampling distributions determined by a linear combination of Beta variates. Such distributions are nonstandard and must ... Certain locally optimal tests for deterministic components in vector time series have associated sampling distributions determined by a linear combination of Beta variates. Such distributions are nonstandard and must be tabulated by Monte Carlo simulation. In this paper, we provide closed form expressions for the mean and variance of several multivariate test statistics, moments that can be used to approximate unknown distributions. In particular, we find that the two-moment Inverse Gaussian approximation provides a simple and fast method to compute accurate quantiles and p-values in small and asymptotic samples. To illustrate the scope of this approximation we review some standard tests for deterministic trends and/or seasonal patterns in VARIMA and structural time series models. 展开更多
关键词 vector Time Series DETERMINISTIC Components PARAMETRIC Stability Non-Invertibility unit ROOTS
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Electronic Band Structure of Graphene Based on the Rectangular 4-Atom Unit Cell
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作者 Akira Suzuki Masashi Tanabe Shigeji Fujita 《Journal of Modern Physics》 2017年第4期607-621,共15页
The Wigner-Seitz unit cell (rhombus) for a honeycomb lattice fails to establish a k-vector in the 2D space, which is required for the Bloch electron dynamics. Phonon motion cannot be discussed in the triangular coordi... The Wigner-Seitz unit cell (rhombus) for a honeycomb lattice fails to establish a k-vector in the 2D space, which is required for the Bloch electron dynamics. Phonon motion cannot be discussed in the triangular coordinates, either. In this paper, we propose a rectangular 4-atom unit cell model, which allows us to discuss the electron and phonon (wave packets) motion in the k-space. The present paper discusses the band structure of graphene based on the rectangular 4-atom unit cell model to establish an appropriate k-vector for the Bloch electron dynamics. To obtain the band energy of a Bloch electron in graphene, we extend the tight-binding calculations for the Wigner-Seitz (2-atom unit cell) model of Reich et al. (Physical Review B, 66, Article ID: 035412 (2002)) to the rectangular 4-atom unit cell model. It is shown that the graphene band structure based on the rectangular 4-atom unit cell model reveals the same band structure of the graphene based on the Wigner-Seitz 2-atom unit cell model;the &pi;-band energy holds a linear dispersion (&epsilon;&minus;k ) relations near the Fermi energy (crossing points of the valence and the conduction bands) in the first Brillouin zone of the rectangular reciprocal lattice. We then confirm the suitability of the proposed rectangular (orthogonal) unit cell model for graphene in order to establish a 2D k-vector responsible for the Bloch electron (wave packet) dynamics in graphene. 展开更多
关键词 GRAPHENE RECTANGULAR 4-Atom unit Cell Model PRIMITIVE Orthogonal Basis vector BLOCH Electron (Wave Packet) Dynamics k-vector Dirac Points Linear Dispersion Relation
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基于动态规整与Park矢量离心变化率的风电机组变流器健康状态评估 被引量:1
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作者 高晨 童博 +3 位作者 张宇 姚中原 谢小军 赵勇 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期49-57,共9页
针对风电机组变流器绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块故障率高且故障发生在较短时间尺度上的情况,提出基于动态规整与Park矢量离心变化率的变流器IGBT健康状态评估方法,利用动态规整算法建立相似度计算模型,计算三相波形的最小规整距离与... 针对风电机组变流器绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块故障率高且故障发生在较短时间尺度上的情况,提出基于动态规整与Park矢量离心变化率的变流器IGBT健康状态评估方法,利用动态规整算法建立相似度计算模型,计算三相波形的最小规整距离与波形相似度并实现变流器运行状态判断;利用Park矢量椭圆离心率与变化率进行IGBT状态评估并设定评估指标。分别通过仿真及实际运行数据验证。验证结果表明,该方法具有较好的实用性,在故障发生前波形相似度逐渐降低,Park矢量离心率变化趋势持续增大,表明这种算法模型能够明显区分正常波形与异常波形。采用该方法能及时反映变流器健康状态,可以有效避免由于IGBT故障而导致电力电子系统关闭或损坏的情况。 展开更多
关键词 风电机组 变流器 动态规整 PARK矢量 健康状态评估
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改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的轴承故障诊断研究 被引量:4
18
作者 杨云 丁磊 张昊宇 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期538-545,共8页
针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新... 针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新算法。首先,该方法利用一维卷积神经网络自提取能力进行特征提取,同时设计了一个全局均值池化层替换传统卷积神经网络的全连接层,减少参数数量;其次,引入双向门控循环单元学习特征信号中的时间序列关系;最后,通过支持向量机替换传统CNN中的Softmax层进行故障分类,进一步提高诊断的准确率。实验表明,该方法将诊断的准确率提升至99.8%,并且加快了诊断的速度。通过与其他方法的对比,证明了该方法有着更高的准确率,更快的诊断速度,更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 卷积神经网络 双向门控循环单元 支持向量机
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基于PCA-GRU-SVM模型的多参量煤矿瓦斯浓度预测及预警研究 被引量:1
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作者 秦岩 盛武 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期81-88,共8页
煤矿瓦斯浓度精准预测及提早预警对于预防瓦斯灾害发生至关重要。为充分利用井下多传感器监测信息提升矿井瓦斯浓度预测及预警模型的性能,提出一种基于主成分分析(PCA)、门控循环单元(GRU)神经网络和支持向量机(SVM)组合的多参量瓦斯浓... 煤矿瓦斯浓度精准预测及提早预警对于预防瓦斯灾害发生至关重要。为充分利用井下多传感器监测信息提升矿井瓦斯浓度预测及预警模型的性能,提出一种基于主成分分析(PCA)、门控循环单元(GRU)神经网络和支持向量机(SVM)组合的多参量瓦斯浓度预测及预警模型。针对监测数据的时序性、动态性和非线性强等特性问题,采用邻近均值法、小波降噪和归一化法对数据进行处理,利用PCA对数据降维以简化GRU模型拓扑结构,提高瓦斯浓度预测精度,通过构建基于SVM的矿井瓦斯浓度预警模型实现对矿井安全状态的实时动态监测。选取安徽某煤矿171105工作面的实测数据对PCA-GRU-SVM模型预测结果与性能进行验证。仿真结果表明:相对于PCA-LSTM、PCA-RF和PCA-BP模型,本文构建的预测模型的平均绝对误差(MAE)分别减少了18.45%、56.36%和87.3%,均方根误差(RMSE)分别减少了5.17%、9.04%和67.52%,预警模型的预测准确率为94.1%,说明该模型具有较高的拟合度和预测精度。该研究结果可为实现瓦斯灾害的预测及超前预警提供参考,对矿业安全生产具有重要意义。 展开更多
关键词 煤矿 瓦斯浓度预测 主成分分析(PCA) 门控循环单元(GRU) 支持向量机(SVM) 预警模型
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Impact of Inflation, Dollar Exchange Rate and Interest Rate on Red Meat Production in Turkey: Vector Autoregressive (VAR) Analysis
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作者 Senol Celik 《Chinese Business Review》 2015年第8期367-381,共15页
关键词 通货膨胀率 肉类生产 向量自回归 自回归分析 利率 汇率 美元 火鸡
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