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基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测 被引量:4
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作者 赵潇雅 郜志英 +1 位作者 周晓敏 宋寅虎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期202-210,共9页
冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时... 冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。 展开更多
关键词 冷连轧颤振 多源异构时序数据 函数型数据分析(FDA) 长短时记忆(LSTM)神经网络
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基于窥孔结构LSTM的电力系统跳闸故障诊断
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作者 张平 王鹏展 +4 位作者 龚宁 郑征 高晶 张晓东 庄伟 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第6期712-722,共11页
跳闸是输电和配电电力系统中普遍存在的故障.目前一般采用基于继电保护动作和电气元件动作的保护方法应对跳闸故障.然而,这些面向电气保护的方法在处理跳闸故障时存在滞后性.因此,提前预测跳闸故障对处理隐藏问题和电力恢复起着至关重... 跳闸是输电和配电电力系统中普遍存在的故障.目前一般采用基于继电保护动作和电气元件动作的保护方法应对跳闸故障.然而,这些面向电气保护的方法在处理跳闸故障时存在滞后性.因此,提前预测跳闸故障对处理隐藏问题和电力恢复起着至关重要的作用.本文提出一种基于多源时序数据的电力系统跳闸故障预测方法,使用窥孔长短时记忆网络(LSTM)提取多源数据的时间特征,缓解了循环神经网络(RNN)在长时间序列上的梯度消失问题.模型在三层栅极上添加窥孔连接结构使得单个单元能够查看上一阶段的LSTM单元状态以此强化网络时序记忆能力;使用参数归一化等L2正则措施缓解故障预测中的过拟合问题对结果的影响;引入支持向量机分类器提高总体模型的泛化能力和鲁棒性.实验结果表明,与现有的数据挖掘方法相比,所提方法具有分类准确性高的优点.最后,对实际应用进行讨论,证明了所提方法在实际场景中的可行性. 展开更多
关键词 跳闸 故障诊断 长短时记忆网络 窥孔结构 多源时序数据
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大城市近郊区产业类型对就业人口流动的差异化影响—以武汉市为例
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作者 严雪心 周婕 +1 位作者 盛富斌 牛强 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第10期63-74,共12页
文章以武汉市为例,利用手机信令数据、土地利用数据及遥感影像数据等多源时序大数据,识别近郊区主要就业中心及其主导产业,并提出从就业人口流动的数量、强度和方向3个方面构建就业人口流动评价指标体系。首先通过净活跃度与总活跃度测... 文章以武汉市为例,利用手机信令数据、土地利用数据及遥感影像数据等多源时序大数据,识别近郊区主要就业中心及其主导产业,并提出从就业人口流动的数量、强度和方向3个方面构建就业人口流动评价指标体系。首先通过净活跃度与总活跃度测度就业人口流动的数量,并结合全局莫兰指数、Getis-ord Gi*指数识别就业人口流动的空间特征,然后采用就业人口流动强度识别不同产业类型对就业人口流动强度影响的差异,最后通过标准差椭圆识别不同产业类型对就业人口流动方向及范围影响的差异。研究表明:武汉市近郊区整体呈现就业人口向近郊区各就业中心流动的趋势,但各就业中心间就业人口活跃度差异较为显著。光芯屏端网、生物医药及信息技术产业是武汉市近郊区就业人口流动强度最大的产业,吸引范围主要涵盖高等院校密集的地区;汽车制造和服务业就业人口流动强度较大,但其吸引范围相对较小;航运物流与航空物流产业发展迅捷,其就业人口流动强度正逐步增强,受地理区位制约,其就业吸引范围最广;建筑业、装备制造业、智能制造业就业人口流动强度则呈现逐年减弱的趋势,部分地区甚至出现人口净流出的现象,其就业吸引范围也较小。 展开更多
关键词 产业类型 就业人口流动 时序多源数据 差异化影响 信息技术产业 高校密集区 武汉市近郊区
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