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自适应反归一化改进多层神经网络轴流转桨水轮机协联功率预测
被引量:
2
1
作者
陆文玲
夏家辉
孔繁镍
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第6期1532-1542,共11页
轴流转桨水轮机现场协联试验受经济和时间成本限制,获取的数据量有限,难以全面指导机组协联运行参数设置。为提高协联试验效率,实现水轮机协联工况下的功率追踪,同时避免水轮机物理模型高度非线性化难以模拟实际现场问题,提出一种基于...
轴流转桨水轮机现场协联试验受经济和时间成本限制,获取的数据量有限,难以全面指导机组协联运行参数设置。为提高协联试验效率,实现水轮机协联工况下的功率追踪,同时避免水轮机物理模型高度非线性化难以模拟实际现场问题,提出一种基于改进多层神经网络数学预测模型,采用Rule函数、L2正则化、Adam优化器并用PSO算法优化其梯度参数。针对神经网络实际预测缺乏真实值的问题,提出自适应反归一化区间端值判断策略提高实际预测准确度。通过协联与非协联仿真分析,结果表明所提出预测模型和区间策略能够在小样本情况下对轴流转桨水轮机协联工况实现有效的实际预测,具有较高精度。
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关键词
轴流转桨水轮机
协联试验
多层神经网络预测模型
自适应
反归一化
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职称材料
基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演
被引量:
1
2
作者
王根深
王得玉
《安徽农业科学》
CAS
2017年第30期71-74,共4页
以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析。结果表明:归一化叶绿素...
以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析。结果表明:归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值,模型的决定系数(R2)为0.881 2,反演精度优于传统经验统计模型,可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据。
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关键词
MERIS遥感图像
叶绿素A
归一化
叶绿素指数
反
演算法
太湖
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职称材料
多端口散射参数测量的一种新方法
被引量:
2
3
作者
赵柏山
朱义胜
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2007年第5期35-38,共4页
本文对利用双端口矢量网络分析仪(VNA)进行多端口网络散射参数测试的问题进行了研究。通过网络参数矩阵的归一化、反归一化变换以及基于不同接入阻抗下网络散射参数矩阵之间的关系,对测试参数进行校正,解决了接入阻抗反射系数的精度带...
本文对利用双端口矢量网络分析仪(VNA)进行多端口网络散射参数测试的问题进行了研究。通过网络参数矩阵的归一化、反归一化变换以及基于不同接入阻抗下网络散射参数矩阵之间的关系,对测试参数进行校正,解决了接入阻抗反射系数的精度带来的测试误差问题,提高了这类测试方法的测试精度。
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关键词
归一化
反归一化
散射参数
接入阻抗
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职称材料
基于VMD-SE和BiLSTM在短期负荷预测应用
被引量:
6
4
作者
张栋栋
陈洁
李洋
《现代电子技术》
2021年第23期155-159,共5页
针对传统单一的预测方法精度不高,为进一步提高预测精度,提出VMD-SE与BiLSTM结合的形式建立预测模型,分析和利用气象参数、日期类型等辅助参数之间的相关性。首先对一段时间的用电负荷运用VMD分解,分解形成一系列子序列;然后运用样本熵...
针对传统单一的预测方法精度不高,为进一步提高预测精度,提出VMD-SE与BiLSTM结合的形式建立预测模型,分析和利用气象参数、日期类型等辅助参数之间的相关性。首先对一段时间的用电负荷运用VMD分解,分解形成一系列子序列;然后运用样本熵对各个子序列分析其复杂度,并进行重构减少预测的规模;最后对得到的新的子序列与天气参数、日期类型通过BiLSTM模型进行预测,将得到各个子序列的预测值进行相加处理,再进行反归一化最终得到预测的结果。通过仿真验证并与其他模型进行比较,该模型的预测精度为98.63%,预测精度较高,具有较好的理论和实践意义。
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关键词
负荷预测
预测精度
变分模态分解
样本熵
复杂度
长短期记忆网络
归一化
反归一化
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职称材料
调频广播发射机同轴型变阻低通滤波器工程设计
5
作者
叶伟
《广播与电视技术》
2016年第12期128-131,共4页
在RF系统中,变阻器和低通滤波器被广泛使用。本文以FM频段(频率范围88MHz^108MHz)广播发射机中变阻——低滤波器为例,对低通滤波器工程设计提供了一种设计思路。
关键词
Chebyshev低通滤波器
变阻器
归一化
反归一化
高低阻抗线
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职称材料
基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型
6
作者
朱国庆
刘显成
田从祥
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
2024年第7期2009-2014,共6页
为了提高公共建筑短期能耗预测的精度、泛化能力和鲁棒性能,提出一种基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器,在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据,通过自主学习与自组...
为了提高公共建筑短期能耗预测的精度、泛化能力和鲁棒性能,提出一种基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器,在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据,通过自主学习与自组织调整不同时序的输出,并引入灰色系统,减少所需样本数据数量和缩小误差。采用最小乘二法计算输出权值,获得长短期记忆网络下的预测值,将经反归一函数处理后的结果累减计算,得到建筑能耗短期预测值。实验结果证明:本文方法能耗预测能力优秀,可以有效地用于公共建筑能耗预测。
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关键词
长短期记忆网络
灰色系统
公共建筑能耗
预测模型
反归一化
函数
记忆单元
原文传递
题名
自适应反归一化改进多层神经网络轴流转桨水轮机协联功率预测
被引量:
2
1
作者
陆文玲
夏家辉
孔繁镍
机构
南宁职业技术学院智能制造学院
广西大学电气工程学院
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第6期1532-1542,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61861003)
广西自然科学基金项目(2021GXNSFAA220136)。
文摘
轴流转桨水轮机现场协联试验受经济和时间成本限制,获取的数据量有限,难以全面指导机组协联运行参数设置。为提高协联试验效率,实现水轮机协联工况下的功率追踪,同时避免水轮机物理模型高度非线性化难以模拟实际现场问题,提出一种基于改进多层神经网络数学预测模型,采用Rule函数、L2正则化、Adam优化器并用PSO算法优化其梯度参数。针对神经网络实际预测缺乏真实值的问题,提出自适应反归一化区间端值判断策略提高实际预测准确度。通过协联与非协联仿真分析,结果表明所提出预测模型和区间策略能够在小样本情况下对轴流转桨水轮机协联工况实现有效的实际预测,具有较高精度。
关键词
轴流转桨水轮机
协联试验
多层神经网络预测模型
自适应
反归一化
Keywords
Kaplan turbine
coordination test
multilayer neural network prediction model
adaptive anti-normalization
分类号
TM312 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演
被引量:
1
2
作者
王根深
王得玉
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2017年第30期71-74,共4页
基金
江苏省自然科学基金-青年基金项目(BK20140868)
文摘
以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析。结果表明:归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值,模型的决定系数(R2)为0.881 2,反演精度优于传统经验统计模型,可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据。
关键词
MERIS遥感图像
叶绿素A
归一化
叶绿素指数
反
演算法
太湖
Keywords
MERIS remote sensing image
Chlorophyll-a
NDCI
Taihu Lake
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
多端口散射参数测量的一种新方法
被引量:
2
3
作者
赵柏山
朱义胜
机构
大连海事大学信息工程学院
出处
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2007年第5期35-38,共4页
基金
教育部博士点基金资助项目(20040151003)
重大基础研究前期研究专项资助项目(2005CCA02200)
文摘
本文对利用双端口矢量网络分析仪(VNA)进行多端口网络散射参数测试的问题进行了研究。通过网络参数矩阵的归一化、反归一化变换以及基于不同接入阻抗下网络散射参数矩阵之间的关系,对测试参数进行校正,解决了接入阻抗反射系数的精度带来的测试误差问题,提高了这类测试方法的测试精度。
关键词
归一化
反归一化
散射参数
接入阻抗
Keywords
normalization
renormalization
scattering parameter
termination
分类号
TM930.12 [电气工程—电力电子与电力传动]
TM934.72 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于VMD-SE和BiLSTM在短期负荷预测应用
被引量:
6
4
作者
张栋栋
陈洁
李洋
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《现代电子技术》
2021年第23期155-159,共5页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2019D01C078)。
文摘
针对传统单一的预测方法精度不高,为进一步提高预测精度,提出VMD-SE与BiLSTM结合的形式建立预测模型,分析和利用气象参数、日期类型等辅助参数之间的相关性。首先对一段时间的用电负荷运用VMD分解,分解形成一系列子序列;然后运用样本熵对各个子序列分析其复杂度,并进行重构减少预测的规模;最后对得到的新的子序列与天气参数、日期类型通过BiLSTM模型进行预测,将得到各个子序列的预测值进行相加处理,再进行反归一化最终得到预测的结果。通过仿真验证并与其他模型进行比较,该模型的预测精度为98.63%,预测精度较高,具有较好的理论和实践意义。
关键词
负荷预测
预测精度
变分模态分解
样本熵
复杂度
长短期记忆网络
归一化
反归一化
Keywords
load forecasting
forecasting accuracy
VMD
sample entropy
complexity
long-and short-term memory network
normalization
denormalization
分类号
TN99-34 [电子电信—信号与信息处理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
调频广播发射机同轴型变阻低通滤波器工程设计
5
作者
叶伟
机构
安徽广播电视台黄山发射台
出处
《广播与电视技术》
2016年第12期128-131,共4页
文摘
在RF系统中,变阻器和低通滤波器被广泛使用。本文以FM频段(频率范围88MHz^108MHz)广播发射机中变阻——低滤波器为例,对低通滤波器工程设计提供了一种设计思路。
关键词
Chebyshev低通滤波器
变阻器
归一化
反归一化
高低阻抗线
Keywords
Chebyshev low pass filter, Rheostat, Normalization, Denormalization, Hi-Lo microstripline
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型
6
作者
朱国庆
刘显成
田从祥
机构
长江大学城市建设学院
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
2024年第7期2009-2014,共6页
基金
教育部产学合作协同育人项目(231103242251727)
湖北省教育厅科学技术研究项目(2023-081)
+1 种基金
湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(23Y155)
荆州市科学技术局联合科研基金项目(2023LHX01)。
文摘
为了提高公共建筑短期能耗预测的精度、泛化能力和鲁棒性能,提出一种基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器,在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据,通过自主学习与自组织调整不同时序的输出,并引入灰色系统,减少所需样本数据数量和缩小误差。采用最小乘二法计算输出权值,获得长短期记忆网络下的预测值,将经反归一函数处理后的结果累减计算,得到建筑能耗短期预测值。实验结果证明:本文方法能耗预测能力优秀,可以有效地用于公共建筑能耗预测。
关键词
长短期记忆网络
灰色系统
公共建筑能耗
预测模型
反归一化
函数
记忆单元
Keywords
short-term memory network
grey system
energy consumption of public buildings
forecast model
inverse normalization function
memory unit
分类号
TP267 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应反归一化改进多层神经网络轴流转桨水轮机协联功率预测
陆文玲
夏家辉
孔繁镍
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
2
基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演
王根深
王得玉
《安徽农业科学》
CAS
2017
1
下载PDF
职称材料
3
多端口散射参数测量的一种新方法
赵柏山
朱义胜
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
4
基于VMD-SE和BiLSTM在短期负荷预测应用
张栋栋
陈洁
李洋
《现代电子技术》
2021
6
下载PDF
职称材料
5
调频广播发射机同轴型变阻低通滤波器工程设计
叶伟
《广播与电视技术》
2016
0
下载PDF
职称材料
6
基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型
朱国庆
刘显成
田从祥
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
2024
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