基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型利用光学体积描记术重建动脉血压波信号

目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。

基于集群辨识和卷积神经网络-双向长短期记忆-时序模式注意力机制的区域级短期负荷预测

为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题,提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-时序模式注意力机制(temporal pattern attention,TPA)的预测方法。首先,将用电模式和天气作为影响因素,基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识,再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入,这样既能减少输入特征维度,降低计算复杂度,又能综合考虑预测区域的整体特征,提升预测精度。然后,针对区域电力负荷时序性的特点,用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测,该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵,并对隐状态矩阵的重要特征加权,从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后,在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。

基于足底压力和卷积长短期记忆神经网络的前交叉韧带断裂智能辅助诊断

提出一种基于卷积长短期记忆神经网络的深度学习模型PressureConvLSTM,用来提取行走过程中足底压力的空间特征和时序特征,并进行步态分类。通过对前交叉韧带断裂患者的足底压力数据分析,实现智能辅助诊断。结合临床数据的实验结果表明,PressureConvLSTM模型对前交叉韧带断裂的辅助诊断,能够达到95%的预测准确度;与卷积神经网络等其他模型相比,准确度得到大幅度提升。

基于长短时记忆神经网络的励磁涌流与故障电流识别方法

变压器空载合闸时产生励磁涌流导致差动保护误动作的问题至今仍未能被完全解决.针对该问题,提出一种利用长短时记忆(LSTM)神经网络识别励磁涌流与故障电流的方法.首先,在PSCAD软件平台上搭建变压器空载合闸及内部故障仿真模型,通过仿真产生大量三相电流瞬时采样数据作为训练神经网络的样本集;然后,利用Keras平台搭建LSTM神经网络模型并完成训练;最后,利用新的仿真数据和现场故障录波数据对训练好的LSTM神经网络进行测试.结果表明LSTM神经网络可以快速准确地区分各种情况下的励磁涌流和故障电流,从而证实该方法的有效性.

基于时空长短时记忆神经网络的地基云图预测算法

针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精度差、空间结构细节信息丢失等问题,提出一种基于时空长短时记忆(ST-LSTM)神经网络的地基云图预测模型。首先使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征;然后在特征提取模型中对图像潜在信息进行多分支获取,一部分使用ST-LSTM神经网络提取不同帧之间的时空特征,另一部分将图像序列进行分解,并通过基于门控机制的记忆融合网络来获取分解后图像中的结构细节信息;最后将得到的分支特征进行组合后经过解码网络输出最终的预测视频流。在地基云图、Moving MNIST和Human 3.6M数据集上的实验结果表明,在图像预测准确率、结构细节信息保留效果以及人眼主观感受上,该预测模型均优于对比模型。与基准模型TaylorNet相比,所提模型在Moving MNIST数据集上均方误差指标和平均绝对误差指标分别降低15.7%和11.8%,在地基云图数据集上,其结构相似性指标与峰值信噪比指标分别提升1%和3.2%,且生成的视频流数据更为清晰,能够更准确地描述云层未来的运动状况,从而更可靠地预测光伏电站未来的输出功率。

基于卷积神经网络和长短期记忆网络的坝上水位精细化建模方法

坝上水位是水电站调度运行的重要依据,然而受调峰非恒定流的影响,传统插值计算的水电站坝上水位与实际值存在较大的误差,不利于水库水位的精细控制和实际调度。本研究采用最大互信息系数探索水电站坝上水位变化的关联因素,并提出一种基于深度学习的CNN-LSTM模型计算方法,实现了准确计算受调峰非恒定流影响的水电站坝上水位。为验证本文所提模型的有效性,将其与传统法在三种评价准则进行对比,结果表明,所提的CNN-LSTM模型在汛期和枯水期的各种评价准则下均优于传统法,模型计算结果更接近实际坝上水位。本文所提模型在水电运行时可有效避免计算水位不准确带来的控制风险,降低水电站运行风险。

煤棚表面风压的多尺度长短期记忆神经网络预测方法

风荷载是影响大跨度空间结构安全性和稳定性的关键因素之一,因此研究结构表面风压对煤棚结构设计具有重要意义。风洞试验是获取煤棚结构表面风压的主要方法,但其存在成本较高和耗时较长的问题。利用风洞试验积累的大量数据发展风压快速预测方法是目前的研究热点之一。该文以长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络为基础,建立了煤棚结构风压时序预测模型,该模型利用高斯平滑将实验数据分为光滑数据和脉动数据,进而分别训练大尺度网络和小尺度网络。结果表明:所提出的多尺度网络预测模型可以实现对煤棚表面风压的快速预测,且相比于传统LSTM神经网络,多尺度LSTM神经网络具有误差小、精度高等优势。因此,基于LSTM的多尺度神经网络可以为煤棚等大跨空间结构表面风压提供依据。

使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络预测盾构隧道施工引起的地面沉降

[目的]地铁盾构隧道施工会引起周围地面沉降,影响周围环境。传统地面沉降预测方法难以综合考虑沉降影响因素,对此,为提高地面沉降的预测精度,使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络,对盾构隧道施工引起的地面沉降进行预测。[方法]以某地铁施工区间地面沉降监测数据为研究对象,使用CNN对影响参数(压缩模量、黏聚力、内摩擦角、泊松比、土层厚度、隧道埋深和施工参数)与地面沉降监测值进行连接,使用LSTM神经网络对地面沉降进行分析,建立了基于CNN-LSTM联合神经网络的地面沉降预测模型,探讨了同时考虑多个因素对地面沉降预测值的影响。[结果及结论]使用CNN对地面沉降相关的影响参数特征提取效果较好;所建CNN-LSTM模型的准确率比单独使用LSTM模型的准确率提高了3%、比传统BP(反向传播)神经网络模型准确率提高了9%;所建CNN-LSTM模型,对单测点短时间地面沉降预测准确率达到93%,预测值与监测值吻合较好。

基于改进灰狼算法优化双向长短时记忆神经网络的水冷壁壁温预测

提出一种基于改进灰狼(MGWO)算法优化双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的水冷壁壁温预测模型,灰狼算法采用非线性因子调整策略、自适应位置更新策略和动态权重修改策略进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用改进灰狼算法优化BiLSTM模型的隐藏层数量、学习率和正则化参数以提高模型的预测精度,采用新疆某电厂的数据进行预测仿真,结果表明:改进后的算法预测精度更高,在机组升、降负荷时,均可以预测到壁温的变化趋势,模型的平均均方根误差相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、BiLSTM模型分别降低了9.86%和3.69%,且可以提前预测到水冷壁壁温的超温情况,对于预防水冷壁超温有重要意义。

基于长短时记忆神经网络易损性分析的适用性研究

桥梁的损坏或失效可能导致严重的人员伤亡和巨大的经济损失。因此,对桥梁的破坏损失和地震性能进行准确的定量评估至关重要。为了实现这一目标,通常会采用构建易损性曲线的方法。易损性曲线表征在给定地震动强度下,桥梁部件或结构达到或超过某一破坏程度的条件概率。采用桥墩位移延性比作为损伤指标,利用长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)神经网络成功地建立了桥梁地震易损性曲线。研究结果表明,该模型展现了高计算效率和精度,可快速而准确地预测地震作用下桥梁结构构件的损伤指标。

基于长短时记忆神经网络的Multi-GNSS卫星钟差建模预报

针对卫星钟差预报中二次多项式模型存在易受噪声干扰、预报精度不高的问题,构建一种基于长短时记忆神经网络的multi-GNSS卫星钟差预报模型,并分析不同卫星系统、不同钟类型基于不同建模方案的模型精度。为验证该模型的有效性和可行性,利用LSTM模型、QP模型、QP-LSTM模型分别基于12 h和24 h钟差序列进行建模,预报1 h、3 h、6 h、12 h钟差。结果表明,LSTM模型建模24 h、预报1 h精度最高。multi-GNSS卫星钟差LSTM预报模型中Galileo系统精度最高,其次为BDS-2系统和GPS系统,GLONASS系统精度最低,精度分别为0.018 ns、0.069 ns、0.133 ns、0.242 ns。不同原子钟预报精度不同,氢原子钟预报精度优于铷原子钟、铯原子钟。LSTM神经网络模型预报精度相较于QP-LSTM模型提升27%,相较于QP模型提升36%。

基于小波变换和长短期记忆神经网络的电力负荷预测

电力系统需要保持发电功率与用电负荷的即时平衡,而电力负荷具有非线性、时变性和不确定性等特点。针对此问题,考虑天气与日期类型的影响,构建小波变换(wavelet transform,WT)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络组合预测模型,对电力负荷进行短期电力负荷预测。首先,用小波变换对数据集进行特征提取、信号去噪,消除数据的波动性;其次,将预处理后的数据利用LSTM进行训练,将输出结果进行序列重构;最后,进行负荷预测,WT-LSTM组合预测模型分别与BP神经网络预测模型和LSTM预测模型进行对比数据。结果表明,WT-LSTM神经网络组合预测模型的预测效果最好,有效地提高了预测精度。

基于图嵌入长短时记忆神经网络的非线性动态过程监控与诊断

针对复杂工业过程存在的非线性、动态性,以及故障标签难获取等特征,提出一种图嵌入长短时记忆神经网络在线监控与故障诊断方法。首先,对正常工况下采集的多维时序数据进行图嵌入,获得结构信息。其次,采用图注意力神经网络融合结构信息,并将融合后的结构信息输入用于预测的长短时记忆神经网络中。最后,提出一种新的基于预测误差指标的非线性动态过程在线监控方法和基于因果分析图的故障诊断方法。采用田纳西-伊斯曼数据集进行实验验证,结果表明了所提方法的有效性。

考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构

延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位(SP)、自然伽马(GR)及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波(AC)、地层电阻率(RT)等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(long short-term memory,LSTM)模型进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。

卷积-长短期记忆神经网络超宽带定位方法

针对室内视距环境下超宽带(UWB)观测值中的测距误差影响定位精度的问题,提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)相结合的UWB测距误差改正模型:将基站与标签之间的测距值和Chan算法解算的标签初始坐标作为卷积神经网络(CNN)的输入,借助CNN良好的数据特征提取能力,充分挖掘UWB测距值的特征;然后利用长短期记忆网络(LSTM)进行进一步的特征学习,并进行训练和预测UWB测距值,以减少测距误差对UWB测距值精度的影响;最后,利用高斯-牛顿迭代算法求解出最终的UWB定位结果,同时,建立多项式和指数函数UWB测距误差改正模型,并与本文方法进行对比分析。实验结果表明,在静态和动态实验下,基于CNN-LSTM网络模型结果的精度均优于其他2种模型,证明该算法可有效降低测距误差,提高UWB的定位精度。

阀控液压马达位置伺服系统长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制

针对阀控液压马达位置伺服系统中存在的时滞性与摩擦非线性问题,设计了一种长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制器。该控制器通过引入长短时记忆神经网络对当前位置轨迹进行预测,并将预测值反馈给控制器对系统时滞进行直接补偿。对于系统中难以建模的摩擦非线性,将其视为扰动,通过设计扩张状态观测器进行估测,并使用反步法对估测得到的总扰动进行补偿。最后,在Simulink中搭建长短时记忆神经网络预测抗扰反步控制算法进行仿真验证,并与径向基函数滑模控制算法、反步控制算法和自抗扰控制算法进行对比,证明其在对含有时滞及摩擦非线性的阀控液压马达位置伺服系统进行控制时,具有较快的响应速度及较好的跟踪性能。

基于长短期记忆神经网络的反应液葡萄糖含量预测

目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PCC理论确定对反应液葡萄糖含量有较大影响的因素,对这些因素进行数据采集并将其作为神经网络的输入变量,采集反应液葡萄糖含量数据并进行处理,将其作为神经网络的输出变量,进而建立反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)和LSTM神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型。结果通过100次模型迭代训练,对照BP反应液葡萄糖含量预测模型可以看出LSTM反应液葡萄糖含量预测模型在测试集的误差约为0.45%,误差较小,准确度较高。结论基于LSTM反应液葡萄糖含量预测模型显著提高了预测精度,相比现有检测方法更加智能高效,能够有效辅助生产进行。

基于长短期记忆神经网络的电力用电量预测

为解决现有用电量预测精确度较低等问题,提出了基于长短期记忆神经网络的电力用电量预测方法。分析了电力负荷分类以及典型负荷曲线,说明了支持向量回归以及长短期记忆神经网络的基本原理,提出了基于支持向量回归和长短期记忆神经网络结合的预测方法,说明了预测流程,给出了预测结果统计评价标准。根据所提出的方法进行了案例分析,论证了所提方法的有效性。

基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估

准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题,提出基于多健康特征的贝叶斯优化(BO)算法优化卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络预测模型。基于NASA公开锂电池数据,提取3种健康特征。将CNN与BiLSTM结合,提高时间序列数据处理能力,加入BO算法自动搜寻最优参数集,避免组合网络模型陷入局部最优,从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型,结果表明所提方法预测准确度最高,可有效估计锂电池的健康状态,平均绝对误差和方均根误差均在1%以内。

基于长短时记忆神经网络的非侵入式电力负荷辨识方法

常规的非侵入式电力负荷辨识方法忽略了暂态特征对负荷辨识的影响,为此,设计了基于长短时记忆神经网络的非侵入式电力负荷辨识方法。提取非侵入式电力负荷特征,采集电流、电压、功率信号,获取暂态负荷特征与稳态负荷特征。基于长短时记忆神经网络辨识电力负荷类别,利用时间特征细分负荷事件,划分负荷事件的区间,得到负荷类型数量,使负荷事件与负荷序列相匹配,从而实现电力负荷的精准辨识。采用对比实验验证了该方法的辨识效果更佳。