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基于金融时间序列的符号聚合近似测度的改进
1
作者
方昕
李兴兴
+1 位作者
曹海燕
潘鹏
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2019年第1期23-28,共6页
针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值进行符号化,并采用余弦相似度作为模式相似性的衡量标准。采...
针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值进行符号化,并采用余弦相似度作为模式相似性的衡量标准。采用香港股票市场的恒生指数HIS的历史数据进行仿真实验,实验结果表明,无论是从匹配时间还是匹配的准确性角度分析,所提算法均比传统的SAX方法和TD_SAX方法更有效,所需时间较短且可以产生更少的假阴性和假阳性序列。
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关键词
金融时间序列
维数降低
模式匹配
图形模式
改进的符号聚合近似表示法
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职称材料
基于改进SAX算法与贝叶斯超参数优化的配电网负荷-馈线智能匹配方法
被引量:
1
2
作者
胡苏筠
曹瑛
+2 位作者
张霞
吴震旦
胡军
《浙江电力》
2023年第7期76-85,共10页
新型电力系统下配电网运行方式调整愈来愈频繁,配电网负荷-馈线匹配面临采样数据高维异构且价值密度低、现有匹配算法对负荷物理特征依赖度高、参数设置灵活性弱等难点,为此提出一种基于改进SAX(符号聚合近似)算法与贝叶斯超参数优化的...
新型电力系统下配电网运行方式调整愈来愈频繁,配电网负荷-馈线匹配面临采样数据高维异构且价值密度低、现有匹配算法对负荷物理特征依赖度高、参数设置灵活性弱等难点,为此提出一种基于改进SAX(符号聚合近似)算法与贝叶斯超参数优化的配电网负荷-馈线智能匹配方法。首先,建立面向离散符号化时间数据序列的数据价值提升模型,将高维异构的数据近似表示为低维统一的符号,修正和填充异常数据、空白数据。其次,构建改进CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆)混合神经网络,对负荷数据进行所属馈线匹配分类训练,利用多头注意力机制深入挖掘负荷数据的潜在数学关系,降低对负荷物理特征的依赖度。然后,引入贝叶斯超参数优化算法对神经网络训练参数进行逐次更新,提高馈线拓扑变化时神经网络模型的灵活性与适应性。最后,对某地区100条馈线进行负荷匹配实验验证,结果证明所提方法较传统方法具有更高的匹配精度。
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关键词
改进
符号
聚合
近似
算法
贝叶斯超参数优化
多头注意力机制
改进
CNN-LSTM
负荷-馈线匹配
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职称材料
题名
基于金融时间序列的符号聚合近似测度的改进
1
作者
方昕
李兴兴
曹海燕
潘鹏
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2019年第1期23-28,共6页
基金
国家自然青年科学基金资助项目(61501158)
浙江省自然科学基金资助项目(LY14F010019)
文摘
针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值进行符号化,并采用余弦相似度作为模式相似性的衡量标准。采用香港股票市场的恒生指数HIS的历史数据进行仿真实验,实验结果表明,无论是从匹配时间还是匹配的准确性角度分析,所提算法均比传统的SAX方法和TD_SAX方法更有效,所需时间较短且可以产生更少的假阴性和假阳性序列。
关键词
金融时间序列
维数降低
模式匹配
图形模式
改进的符号聚合近似表示法
Keywords
financial time series
dimension reduction
pattern matching
graphic pattern
enhanced symbolic aggregate approximation vector space
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进SAX算法与贝叶斯超参数优化的配电网负荷-馈线智能匹配方法
被引量:
1
2
作者
胡苏筠
曹瑛
张霞
吴震旦
胡军
机构
国网江苏省电力有限公司常州供电公司
出处
《浙江电力》
2023年第7期76-85,共10页
文摘
新型电力系统下配电网运行方式调整愈来愈频繁,配电网负荷-馈线匹配面临采样数据高维异构且价值密度低、现有匹配算法对负荷物理特征依赖度高、参数设置灵活性弱等难点,为此提出一种基于改进SAX(符号聚合近似)算法与贝叶斯超参数优化的配电网负荷-馈线智能匹配方法。首先,建立面向离散符号化时间数据序列的数据价值提升模型,将高维异构的数据近似表示为低维统一的符号,修正和填充异常数据、空白数据。其次,构建改进CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆)混合神经网络,对负荷数据进行所属馈线匹配分类训练,利用多头注意力机制深入挖掘负荷数据的潜在数学关系,降低对负荷物理特征的依赖度。然后,引入贝叶斯超参数优化算法对神经网络训练参数进行逐次更新,提高馈线拓扑变化时神经网络模型的灵活性与适应性。最后,对某地区100条馈线进行负荷匹配实验验证,结果证明所提方法较传统方法具有更高的匹配精度。
关键词
改进
符号
聚合
近似
算法
贝叶斯超参数优化
多头注意力机制
改进
CNN-LSTM
负荷-馈线匹配
Keywords
improved SAX
Bayesian hyperparameter optimization
multi-head attention
improved CNN-LSTM
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于金融时间序列的符号聚合近似测度的改进
方昕
李兴兴
曹海燕
潘鹏
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2019
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进SAX算法与贝叶斯超参数优化的配电网负荷-馈线智能匹配方法
胡苏筠
曹瑛
张霞
吴震旦
胡军
《浙江电力》
2023
1
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职称材料
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