基于动态加权张量距离的多聚类算法

基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DWTD-MC)。首先,为提升各特征空间属性重要性衡量的准确性,建立了自-关联张量模型;其次,构建多视图权重张量模型,在不同特征空间选择下通过动态加权策略满足多聚类分析的需求;最后,使用DWTD衡量数据点的相似性,生成最终的多聚类结果。在真实数据集上的仿真实验结果表明,DWTD-MC在杰卡德指数(JI)、邓恩指数(DI)、DB指数(DB)和轮廓系数(SC)评价指标上均优于TMC等对比算法,而且可以在获得较高质量的聚类结果的同时,使各聚类结果之间保持较低的冗余度,满足多聚类分析的任务需求。

基于张量距离的高阶近邻传播聚类算法

近邻传播算法(AP)不需要事先指定聚类数目,在程序运行过程中,能够自动识别聚类中心及聚类数目。在同一批数据集上,AP算法聚类结果稳定,鲁棒性好。除此之外,AP聚类算法可以采用多种距离度量方式,聚类结果精确。针对近邻传播算法(AP)不能对异构数据进行聚类的问题,提出一种基于张量距离的高阶AP聚类算法。该算法首先利用张量表示异构数据对象,然后将张量距离引入AP聚类算法,用来度量异构数据对象在张量空间的相似度。张量距离的引入,不但能够度量异构数据对象在数值上的差异,同时能够度量异构数据对象在高阶空间中位置的差异性,有效的捕捉异构数据对象的分布特征。实验结果表示,提出的高阶AP算法能够有效的对异构数据对象进行聚类。

基于张量距离算法预测空调系统的室内温度及供水温度

以维持室内温度舒适和提供运行策略、节约能源为目的,设计了张量距离模型用于挖掘不断增长的历史数据中的有效信息解决空调供暖问题。考虑到空调运维数据的时空特性及各参数的多维特性,将历史数据确定日类型、划分时间段、扩充室外温度后,构造历史温度特征张量,爬虫建筑物所在地的未来室外温度插值后按同样方法扩充数据为未来温度特征张量作为输入,衡量历史时间段与预测时间段中各输入参数的张量距离,找到最小值的索引及对应的纤维,逐小时输出预测时间段空调系统的室内温度及其供水温度。连续7日的预测数据表明:基于张量距离模型预测的室内温度与实际的温度差为0.46℃,比基于支持向量回归(SVR)模型预测的温度差(0.75℃)小,更接近实际温度;基于张量距离模型预测的供水温度与实际的温度差为2.08℃,可用作供水策略。

基于张量距离的深埋隧洞围岩应力扰动指标及特征分析

针对目前深埋隧洞开挖过程中应力扰动程度难以表征,尤其是主应力方向改变难以量化的问题,基于应力张量间距离建立应力扰动度指标(SDI),可以定量描述主应力大小和方向的改变。依托加拿大Mine-by深部地下实验室工程和锦屏地下实验室二期(CJPL-II)工程,研究隧洞分步开挖时主应力及其应力扰动度指标的变化特征。结果表明,隧洞开挖过程中,轴向不同位置处应力受扰动度与掌子面位置有关,具有明显的空间分布特征,应力仅在掌子面影响区域内受扰动剧烈。沿隧洞径向方向应力扰动度从洞壁到围岩深部逐渐降低,当掌子面开挖接近监测断面时,应力扰动深度逐渐增大,随着掌子面远离,扰动深度逐渐减小。洞壁处SDI最大,但主应力方向扰动度则不一定最大,峰值位置随掌子面位置变化。扰动度指标物理意义明确,合理地描述隧洞开挖时主应力大小和方向的改变,并且主应力大小和方向的扰动度指标量纲一致,可方便地进行比较。该研究可以为深部地下工程中的围岩稳定性分析和支护设计提供量化的应力扰动评价指标。

基于张量SOM和VAE的多风电时空功率日场景生成

现有场景生成方法往往忽略时空功率相关性的多样性,且无法准确反映原始场景中功率时空分布关系。针对该问题,文章首先以功率日场景的时空二阶张量距离为依据,采用自组织映射神经网络将具有相似时空相关性的日场景历史样本聚合;然后分别构建各簇日场景的变分自编码器编码解码网络,编码得到各簇场景隐含特征,对其按比例进行独立抽样;解码后再聚合,获得随机模拟新场景集合。实际算例结果表明,文章所提出的方法能有效生成符合真实多风电场功率时空相关性和概率分布规律的多风季和少风季风电功率时空场景数据。