FCTNet:基于双域深度学习的公交车到站时间预测方法

公交车到站时间预测是智能公交系统的重要组成部分,可以给乘客提供精确的到站时间,还可以帮助调度员进行更合理的调度安排。为此,提出一种基于卷积、注意力机制和FFT的对时域和频域进行双域深度学习的公交车到站时间预测算法FCTNet(FFT-Conv-Transformer),该算法融合了傅里叶变换、卷积神经网络和注意力机制,其可以对公交车单站和多站的到站时间进行预测。其中利用傅里叶变换和卷积神经网络在频域上学习输入数据的时空特征,同时保留时域信号,利用注意力机制学习输入序列的全局依赖关系,预测最终结果。在重庆市465,506和262这3条公交线路到站时间预测实验中,FCTNet网络模型的平均绝对百分比误差和平均绝对误差优于实验对比算法,在最繁忙的465线路中FCTNet网络模型的平均相对误差相对已有最好模型降低了2.34%,平均绝对误差降低了4.59 s。

计及信息失效影响的主动配电系统可靠性建模与评估

随着主动配电信息物理系统复杂程度的增加,可靠性计算效率已成为制约其实用化的关键因素,因此亟需一种快速评估主动配电信息物理系统可靠性的方法。在考虑信息传输性能的基础上,提出了采用频域/时域转换的信息链路有效性快速求解方法;为了量化信息失效对配电自愈过程的间接影响,建立了考虑信息失效的配电网开关拒动概率模型;同时考虑配电网多开关自愈动作,结合网络等值法与最小路法,改进了网络等值向上等效过程中的平均停运时间计算方法。基于此计算了配电网各类用户可靠性,最后建立了测试系统验证了所提方法的有效性,探讨了信息物理元件依赖度匹配程度对配电网可靠性的影响,分析了信息系统故障对计划孤岛、负荷转供的影响。