基于双重注意力GRU与相似修正的光伏功率预测

提出一种基于双重注意力机制GRU网络(dual-attention-GRU)及相似序列修正的光伏功率预测模型。在Encoder-Decoder框架的基础上引入特征注意力以及时间注意力,能有效解决GRU网络对于输入特征及时间序列存在注意力分散的问题;采用相似功率序列的未来功率值对DA-GRU预测结果进行修正,能进一步改进预测结果。算例采用DKASC数据进行验证,对比模型在不同预测步长下的表现,结果表明:相比于其他传统模型,DA-GRU在不同评价指标下具有最佳的预测表现,且相似序列修正方法能进一步提高其预测精度。

基于修正余弦相似度的电力系统输电线路差动保护方法

5G无线通信技术为差动保护提供了新途径,然而5G技术存在数据丢失、时延等问题,这对输电线路差动保护判断的准确性和响应的快速性产生影响.为了解决上述问题,该文提出一种基于修正余弦相似度的电力系统输电线路差动保护方法.仿真分析结果表明:该文方法可快速判断输电线路故障的发生,并准确识别线路故障类型;该文方法在噪声环境下能对线路故障进行有效判断;相对于余弦相似度及Pearson相似度的差动保护方法,该文方法对数据丢失的敏感度更低、差动保护可靠性更高.

基于修正相似度的微博社会化推荐系统构建方法研究

将影响社会化推荐的三种因素分别量化,建立了与微博社会网络一一映射。然后,基于Karhunen-Loéve(KL)变换方法,计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后,将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法,利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示:经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高;利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。

采动过程中相似比变化影响因素分析及参数修正

采动作用下,相似模型设定的初始相似比会发生变化。为得到变化相似比的计算方法及影响因素,以相似材料及煤岩体仅发生弹塑性变形为前提条件,初步分析了这一阶段的应力、几何、渗透率相似比。研究表明,应力、几何、渗透率初始相似比在相似材料及煤岩体弹性变形阶段能够恒定不变的前提条件为:(1)泊松比相似比恒为1;(2)弹性模量相似比恒等于应力相似比。当模拟材料或实际煤岩体进入塑性阶段,或在弹性阶段不满足上述两条件时,需要依据公式修正相似比。同时开展采动渗透率变化相似材料模拟时,若要保证采动过程中渗透率相似比不变,在满足上述条件的基础上,还需要满足相似材料与实际煤岩体的初始孔隙度相等,否则需依据公式修正渗透率相似比。

基于多重相似度和CatBoost的个性化推荐

针对历史数据稀疏性导致推荐算法预测精度低的问题,提出基于多重相似度分析和CatBoost的推荐算法。利用修正的余弦相似度函数求解项目元数据和评分数据的相似矩阵并进行融合;采用大规模信息嵌入网络(large-scale information network embedding,LINE)对融合后的相似矩阵进行多阶相似性分析计算更精确的近邻集;以此作为CatBoost的输入预测项目评分并利用Top-N推荐项目。为验证其有效性,在MovieLens数据集上进行实验并与其它方法对比。实验结果表明,该方法具有更高的推荐精度、更强的稳定性,可解决历史数据稀疏性导致的推荐质量低的问题。

试验数据相似性修正减阻效果预测模型

为评价输油管道加剂运行状态,建立减阻效果预测模型。针对已有模型无法实现不同工况下减阻效果的类比预测,在应用中需提前求解模型待定系数,所求参数不具备横向扩展应用性等问题,在相关模型基础上,通过分析处理现场加剂试验数据对其进行相似性修正,引入管径、油品黏度修正系数,简化减阻效果预测复杂度,扩大预测模型适用范围;在考虑了减阻剂剪切稀释性问题后,根据管道实际加剂情况,量化求解降解率系数,提高模型预测精度;基于现场试验数据进行回归验证,求得模型待定系数值;最后得到适用于原油和成品油管道的通用减阻效果预测模型,并结合现场试验数据进行误差分析,检测预测模型精度。结果表明,经试验数据相似性修正得到的减阻效果预测模型,与经验公式的预测效果相比,预测精度有所提升,优于原有模型,可用于指导减阻剂在现场的应用,改善模型参数无法横向扩展应用的问题,实现减阻效果类比预测功能。

基于相似时间序列的航空发动机剩余寿命预测

性能衰退是导致航空发动机下发的主要原因之一,针对同型号不同个体性能衰退模式差异较大这一问题,提出了基于相似性匹配的发动机剩余寿命预测方法。首先选取排气温度裕度(EGTM)来表征发动机当前性能状态,通过相似修正与狄克松异常值判别消除外在因素影响;然后使用K-means方法对EGTM数据进行聚类分析;最后根据欧氏距离法计算预测样本与历史样本间的相似度,依据相似度大小赋予参照样本相应权重来预测发动机剩余寿命。航空公司实际数据验证表明,该方法具有较高的预测精度,能够为维修计划的制定提供可靠依据。

基于基准相似空间分布优化的偏好预测方法

针对现有推荐系统所采用的行为相似度度量方法,受数据稀疏性的影响难以获取到用户真正的偏好最近邻,影响了推荐准确度的问题,提出了一种结合基准相似空间分布优化的用户偏好获取方法.首先通过余弦相似度、修正的余弦相似性、皮尔森相关系数等偏好行为相似程度度量方法,获取用户与用户间原始的偏好行为近似程度,根据近似程度的分布特征首先获取偏好中心点,并根据偏好行为近似程度距偏好中心点的行为距离获取平均相似幅度,进而生成基准相似空间,通过建立基于平均近邻与异常评分交互影响的修正模型,优化基准相似空间,并据此为用户生成推荐列表.在大规模真实数据集上的实验结果表明:所提出方法与现有方法 WSCF与OTCF相比,平均绝对误差分别降低了12.8%与9.7%,覆盖率分别提升了5.79%与3.83%,多样性与WSCF基本一致,相比OTCF增加了近4.3%,即是所提出方法提升了推荐精度与推荐质量.

基于修正SSIM的SAR干扰效果评估方法

该文提出了一种基于修正结构相似度的合成孔径雷达干扰效果评估方法。该方法不仅巧妙地利用了结构相似度作为主客观评价的连接纽带,而且结合梯度模与人眼视觉系统多通道特性相匹配的特点,通过非线性处理得到了修正的评估指标GSSIM。仿真结果表明,GSSIM较均方误差、峰值信噪比及相关系数等传统评估指标具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像ROI的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。

不完备信息系统下非对称相似关系的改进

通过分析现有粗糙集扩充模型,提出了一种修正非对称相似关系。基于该关系的扩充模型有效地克服了容差关系和非对称相似关系的不足。实例结果表明了其对不完备信息系统处理更简单有效,获取的信息更充分。

一种基于Dice-Euclidean相似度计算的协同过滤算法

针对协同过滤算法中项目(用户)之间的相似度计算出现的部分项目的相似度无法计算、对稀疏数据效果较差等问题,提出了一种计算项目之间相似度的新算法——Dice-Euclidean相似度算法。该算法综合考虑两个项目的共同评分数占总评分数的比例、项目评分向量夹角和项目评分向量距离三个因素来衡量向量的相似度。在Movie Lens数据集上进行的实验表明,Dice-Euclidean算法相比cosine、pearson、adjusted cosine、CF_P_D算法,MAE值降低了10.2%、21.9%、6.3%、4.0%,从而得出Dice-Euclidean算法使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小。

基于近邻协同过滤算法的相似度计算方法研究

基于近邻的协同过滤算法是目前最为成功的个性化推荐算法之一,相似度计算方法是其核心内容.然而,该算法通常存在冷启动,数据稀疏性以及在相似度计算的时候只能使用共同评分之类的问题.为了有效改善上述算法推荐质量不高的问题,本文介绍了巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient),结合修正余弦相似度、杰卡德相似度和皮尔森相关系数的优点,提出一种考虑了项目全局评分信息和局部评分信息的多重相似度融合的协同过滤算法(CFSI).在数据集MovieLens上的实验表明,CFSI在一定程度上有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且提高了推荐质量.

油烟过滤-洗涤净化效率的研究

在基本假设的基础上,建立起了油烟过滤-洗涤复合式净化效率的理论模型,推导出了净化效率的理论公式。在此基础上,通过模拟试验对其进行了必要的相似修正,最后获得了一个可以应用于实际的半理论半经验公式。该公式对于油烟过滤洗涤净化过程的参数优化和净化器设计具有实际意义。

受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法研究

针对传统协同过滤算法所面临的稀疏性及预测准确度不高的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法。首先通过受限玻尔兹曼机对评分矩阵的初步填充,缓解数据的稀疏性问题;然后通过一种混合项目相似度计算方法,引入项目属性信息;最后通过加权Slope One算法的二次预测,提升推荐效果。在MovieLens100K数据集上的实验表明,两种算法的结合提高了推荐的准确度。

一种考虑风电场并网的电力系统在线同调识别策略

现有的大电网同调机组分群策略,大都仅针对功角轨迹之间的距离进行研究,忽略了风电场并网对电力系统固有振荡模式的影响。针对上述存在的同调分群不准确问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网受扰机群同调分群策略。在第1阶段,通过修正系统的收缩导纳矩阵将风功率以电流的形式进行等值,并与其电气距离最近的同步机组进行联合分析,进而在不同潮流水平和典型工况下,离线计算其等效功角获得含风电场电力系统的改进发电机耦合程度拉普拉斯矩阵,求解其特征向量并得到离线的发电机耦合程度分类结果。在第2阶段,构建电力系统邻接图并将所得分类结果作为邻接图功角权值矩阵的约束,对高风电渗透率下大电网的改进功角拉普拉斯矩阵进行在线修正,通过特征映射算法提取其特征信息,进而通过修正的余弦相似度因子算法在线获得当前的同调分群结果。最后通过IEEE 39节点和118节点系统仿真,验证了所提策略的正确性和有效性。

卫星图像配准及匹配曲线特征评估法

由于卫星图像来自于不同的传感器、由不同的视角和光谱、在不同的时间获得,图像间存在较大差异。为了有效配准图像,提出一种"先粗后精"的配准算法,首先采用Fourier-Mellin变换算法实施快速的粗配准,然后采用以修正的结构相似度为测度的优化算法实施精确配准。对于真实的卫星图像配准,由于没有准确的衡量标准,很难给出定量的评估结果。本文提出一种新的配准评估方法?匹配曲线特征评估法,以匹配曲线的峰度、峰偏、峰值以及峰值间均方根误差(RMSE)为定量评估指标,以峰值间RMSE最小为准则自动调整配准参数。结果表明,"先粗后精"的配准算法能够实现相当精确的配准;匹配曲线特征评估法不仅能够从曲线的光滑度、尖锐度等特性直观描述配准性能,并能由曲线的特征指标定量评估配准效果,而且还能自动调整配准参数,使配准更加精确。

适用于交直流混联系统的时域全量故障模型判别纵联保护方案

受直流系统接入的影响,交流侧出现频率偏移的故障特征以及叠加原理适应性差的问题,这都会导致基于工频故障分量的传统纵联保护存在误动或拒动的可能。在参数识别思想的基础上,对混联系统交流送出线的线路故障进行分析,提出基于阻感模型符合度的判别方法。若故障相符合阻感模型则判定为区内故障,不符合则为区外故障,并给出保护判据。该保护采用时域全量,解决了叠加原理不适用的问题,克服了频率偏移对保护带来的影响。仿真结果显示,该保护方案能够准确快速地识别故障,表明基于时域全量阻感模型相似度判别的保护方案适用于交直流混联系统。

基于用户兴趣和项目分类的协同过滤推荐算法

随着用户产生的评分数据的稀疏性越来越高,传统的协同过滤算法在计算用户相似性和项目相似性的过程中暴露出弊端,导致推荐质量急剧下降。针对用户评分矩阵数据稀疏性高、推荐精度低等问题,首先采用用户兴趣分布对评分矩阵预测填充,以降低数据的稀疏性,然后在寻找最近邻居的过程中,提出基于项目分类的修正余弦相似性的度量方法,利用用户评分在项目类别内的偏离程度来改进修正余弦相似性,以寻找更加准确的K近邻。在MovieLens 1m数据集上进行了实验,结果表明,在用户评分数据稀疏性较高的情况下,该方法可以有效地改善传统的余弦相似性,修正余弦相似性度量方法所存在的问题,显著提高了推荐质量。

基于改进型协同过滤算法的研究

个性化推荐一直是互联网商品的重要特点,精准的个性化推荐一方面能够准确地定位市场,另一方面能够带来更好的用户体验。尽管基于不同的应用场景下的推荐算法种类越来越多,但是推荐算法的智能性、精准性、稳定性还有待提高。针对个性化的精准推荐需求,提出了一种基于用户的改进型协同过滤算法。该算法主要解决由于不同用户存在不同的评价体系造成的评分偏差以及用户由于本身的特征属性(年龄、兴趣、性别)的不同造成的评分偏差,进而造成余弦相似度计算偏差变大的问题。针对该问题,提出了一种融合型的余弦相似度计算方法,该方法包括一个相似度修正参数α和一个用户特征属性向量β→,前者主要解决不同用户评价体系带来的偏差问题,后者是为了解决用户自身的特征属性不同产生的偏差问题。根据协同过滤算法应用在电影评分推荐实验上的分析表明,改进型协同过滤算法大大提高了实验效率和推荐准确率。

基于诊断比值的Logistic回归分析对中东原油的鉴别

原油的诊断比值C_(17)/Pr、C_(18)/Ph和Pr/Ph具有良好的抗风化性,可作为海上溢油鉴定的重要参数。以诊断比值为参数考察了18种原油之间的修正余弦相似度,中东原油之间的相似度均值为0.76,表现出较高的相似性,而中东与非中东原油之间的相似度均值为-0.42,两者差异显著。以诊断比值为变量建立了判别中东原油的二元Logistic回归模型,C统计量为0.99(>0.90),表明诊断比值和模型预测概率之间的相对一致性很好。该模型对风化30 d油样的鉴别准确率为100%,对文献报道的9种原油的鉴别准确率也达到100%,它不仅适用于未风化原油的鉴别,也适用于海上短期风化原油的鉴别。