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多重不确定性下水风光多能互补长期优化调度方法
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作者 曹辉 牟长兴 +3 位作者 杨钰琪 徐杨 张政 程春田 《人民长江》 北大核心 2024年第9期26-34,共9页
如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;... 如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;以此为输入,构建流域水风光多能互补长期两阶段随机优化调度模型,并通过Benders分解算法和凸化线性化建模技术实现高维非线性优化问题的高效求解。最后以金沙江下游清洁能源基地为研究对象进行了仿真验证。通过对比分析,证明了所提方法能够有效提升长期调度方案对水风光不确定环境的适应性,提高了多能互补综合效益。在样本外检验中,所提方法比传统方法的发电量增加了0.552亿kWh,弃水量减少了1.694亿m~3,表现得更具可靠性。 展开更多
关键词 水风光多能互补 长期调度 两阶段随机优化 Benders分解
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基于EMD-BiLSTM-ANFIS的负荷区间预测 被引量:2
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作者 李宏玉 彭康 +1 位作者 宋来鑫 李桐壮 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第1期176-185,共10页
考虑到新型电力负荷随机性增强,传统的准确预测方法已无法满足要求,提出一种EMD-BiLSTM-ANFIS(Empirical Mode Decomposition-Bi-directional Long Short-Term Memory-Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)分位数预测负荷概... 考虑到新型电力负荷随机性增强,传统的准确预测方法已无法满足要求,提出一种EMD-BiLSTM-ANFIS(Empirical Mode Decomposition-Bi-directional Long Short-Term Memory-Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)分位数预测负荷概率密度的方法,使用负荷预测区间取代点预测的准确数值,能为电力系统分析与决策提供更多数据,增强预测的可靠性。首先将原始负荷序列通过EMD(Empirical Mode Decomposition)分解成若干分量,并通过计算样本熵分为3类分量。然后将重构后的3类分量与由相关性筛选的外界因素特征采用BiLSTM、ANFIS模型进行训练和分位数回归(QR:Quantile Regression),并将分量的预测区间结果累加得到最终负荷的预测区间。最后利用核密度估计输出任意时刻用户负荷概率密度预测结果。通过与CNN-BiLSTM(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory)、LSTM(Long Short-Term Memory)模型对比点预测及区间预测结果,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解 双向长短期神经网络 模糊推理系统 分位数回归 概率密度预测
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基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型
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作者 孙巍伟 毛亦鹏 +1 位作者 郑家春 梁毅玮 《电子测量技术》 北大核心 2024年第17期54-61,共8页
针对可穿戴传感器采集的时间序列往往具有维度高、噪声大等缺点导致活动识别方法准确率下降的问题,提出了基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型。模型采用了Transformer编码器在处理长距离依赖和并行化计算方面的优势来提高序... 针对可穿戴传感器采集的时间序列往往具有维度高、噪声大等缺点导致活动识别方法准确率下降的问题,提出了基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型。模型采用了Transformer编码器在处理长距离依赖和并行化计算方面的优势来提高序列特征提取的效率;随后将特征传递给添加了跳跃残差连接的双向长短期记忆网络,两次残差连接代替大量卷积层的同时保留了有效信息;提出了一种集成有时间信息编码的注意力层增强了模型的表达能力和对时序数据的理解能力。实验结果表明,该模型在公开数据集上的准确率达到了98.38%,有效提高了人体活动识别的准确率。 展开更多
关键词 步态识别 深度学习 TRANSFORMER 双向长短期记忆网络 特征融合
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菜籽油脱胶和脱臭工艺优化
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作者 洪坤强 罗质 +3 位作者 叶展 雷芬芬 钟武 何东平 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期18-23,29,共7页
为了对菜籽油适度精炼提供参考,以菜籽原油(磷含量693.00mg/kg)为原料,采用磷脂酶A_(1)(PLA_(1))进行预脱胶,再采用磷脂酶C(PLC)进行复脱胶,所得脱胶油采用低温短时两级捕集回流脱臭工艺进行脱臭。以磷含量为指标,通过单因素试验和响应... 为了对菜籽油适度精炼提供参考,以菜籽原油(磷含量693.00mg/kg)为原料,采用磷脂酶A_(1)(PLA_(1))进行预脱胶,再采用磷脂酶C(PLC)进行复脱胶,所得脱胶油采用低温短时两级捕集回流脱臭工艺进行脱臭。以磷含量为指标,通过单因素试验和响应面试验对PLA_(1)预脱胶工艺条件进行优化。以生育酚损失率为指标,通过单因素试验和正交试验对脱臭工艺条件进行优化。另外,对比了不同脱胶方法(PLA_(1)-PLC复合脱胶、PLC脱胶、水化脱胶)和不同脱臭工艺(低温短时两级捕集回流脱臭工艺和常规脱臭工艺)的效果。结果表明:PLA_(1)预脱胶最优工艺条件为柠檬酸(45g/100mL)添加量3.3mL/kg、PLA_(1)(10U/mL)添加量44.0mL/kg、脱胶温度54.0℃、脱胶时间1.4h,在此条件下PLA_(1)-PLC复合脱胶菜籽油中磷含量相比菜籽原油下降了(99.01±0.05)%;与其他脱胶方法相比,PLA_(1)-PLC复合脱胶法脱胶效率高;脱臭最优工艺条件为脱臭温度220℃、脱臭时间80min,在此条件下生育酚损失率在10%以下,且各生育酚单体的相对含量基本不变;与常规脱臭工艺相比,低温短时两级捕集回流脱臭工艺具有能耗和生育酚损失率低的优点。综上,PLA_(1)-PLC复合脱胶和低温短时两级捕集回流脱臭工艺可以较好地改善菜籽油的品质,具有良好的市场应用前景。 展开更多
关键词 菜籽油 PLA_(1)预脱胶 PLC复脱胶 低温短时两级捕集回流脱臭
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基于LC-GAN的电力碳排放数据异常检测方法
5
作者 张钰 吕干云 +2 位作者 胥家伟 刘柏岑 臧禹 《电气自动化》 2024年第2期91-94,共4页
针对目前电力碳排放数据存在的坏数据虚假注入问题,提出一种基于生成对抗网络的电力碳排放数据异常检测方法。首先构建面向时序数据的改进生成对抗网络,引入双层长短期记忆网络,深入挖掘时序数据的内在联系;再通过生成对抗网络改进模型... 针对目前电力碳排放数据存在的坏数据虚假注入问题,提出一种基于生成对抗网络的电力碳排放数据异常检测方法。首先构建面向时序数据的改进生成对抗网络,引入双层长短期记忆网络,深入挖掘时序数据的内在联系;再通过生成对抗网络改进模型的生成器和判别器的共同打分,判别电力碳排放数据异常值;最后在华东某省碳排放监测平台进行电力碳排放数据测试。结果表明,基于生成对抗网络改进模型的电力碳排放数据异常检测方法对抗训练稳定、损失函数收敛速度快,检出率为87.5%,针对电力碳排放时序异常数据检测的准确度较高。 展开更多
关键词 电力碳排放 生成对抗网络 双层长短期记忆网络 时序数据 数据异常检测
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基于优先度函数的概率不确定语言术语集双边匹配方法
6
作者 白晓莉 陈岩 邓珍美 《商丘师范学院学报》 CAS 2024年第3期1-7,共7页
针对具有概率不确定语言评价的双边匹配问题,考虑双边主体趋优性的心理行为特征,提出一种基于优先度函数的双边匹配方法.首先,定义了概率不确定语言术语集的区间型得分;其次,结合可能度构造优先度函数来描述双边匹配主体心理行为,并定... 针对具有概率不确定语言评价的双边匹配问题,考虑双边主体趋优性的心理行为特征,提出一种基于优先度函数的双边匹配方法.首先,定义了概率不确定语言术语集的区间型得分;其次,结合可能度构造优先度函数来描述双边匹配主体心理行为,并定义了距离测度,进而得到满意度矩阵,在此基础上,以双边匹配主体综合满意度最大化为目标,构建并求解了匹配优化模型.最后,通过软件供需商匹配算例与现有双边匹配方法进行比较分析,说明了该方法的实用性及有效性. 展开更多
关键词 双边匹配 概率不确定语言术语集 区间型得分 优先度函数 距离测度
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波浪对水平板冲击作用水气二相流数值模拟研究
7
作者 石晓 蒋勤 钟振宇 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2878-2887,共10页
冲击波压力是水工结构物的主要致灾动力之一.针对波浪裹挟气体作用于结构物的波浪冲击问题,考虑气体的可压缩性对准确计算结构物所承受的冲击波压力具有重要影响.基于简化的水-气二相流通用控制方程,结合动量源项造波法,采用加权本质无... 冲击波压力是水工结构物的主要致灾动力之一.针对波浪裹挟气体作用于结构物的波浪冲击问题,考虑气体的可压缩性对准确计算结构物所承受的冲击波压力具有重要影响.基于简化的水-气二相流通用控制方程,结合动量源项造波法,采用加权本质无振荡(WENO)格式求解对流项,同时使用以加权线性界面计算法改进的多维双曲线切线法的界面捕捉法(THINC/WLIC)追踪水气界面,建立了不可压缩-可压缩水-气二相流的数值波浪模型.首先,通过将数值模型生成的行进波和驻波结果与其解析解进行比较,验证了本数值波浪模型在波浪生成和传播模拟方面具有较高的精度.据此,本研究将模型应用于模拟规则波对水平板的冲击过程,将冲击压强的模拟结果与实测数据以及未考虑空气压缩性的模型结果进行了对比,本数值模型能有效再现空气可压缩性对波浪冲击过程中冲击压强的影响,能够给出较高精度的冲击压强定性和定量结果.同时对水平板底部的流场结构进行了分析,结果显示,波浪冲击过程中不同的空腔形态会影响流速分布,从而对冲击压强产生影响. 展开更多
关键词 水-气二相流 波浪冲击 气相可压缩 动量源项造波 数值波浪模型
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基于筋骨假人和意图标注的躯干肌电预测结果校正
8
作者 王琦 周志勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期101-107,共7页
在人机交互领域,预测躯干肌电信号极具应用潜力。但手部操作、平衡条件等因素会导致躯干肌肉控制模式转换,破坏躯干基于运动信号和肌电信号间的映射关系,因此很难实现高精度躯干肌电预测。为实现对应意图的躯干肌电预测,在设定弯伸腰任... 在人机交互领域,预测躯干肌电信号极具应用潜力。但手部操作、平衡条件等因素会导致躯干肌肉控制模式转换,破坏躯干基于运动信号和肌电信号间的映射关系,因此很难实现高精度躯干肌电预测。为实现对应意图的躯干肌电预测,在设定弯伸腰任务内,测量一组部分椎旁肌肌电信号及运动信号,通过对多维椎旁肌肌电信号的多次两步聚类编码,将其转化为聚类编码号组成的动作向量,作为BiLSTM-CRF算法的输入,实现躯干肌肉动作的分时段标注,进而利用筋骨假人分别校正躯干肌电预测结果。预测校正结果可反映个体特征、躯干和手部动作意图。 展开更多
关键词 椎旁肌 动作意图 两步聚类 双向长短时神经网络 肌电
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双腔水囊引产联合缩宫素引产对足月初产妇的妊娠结局及安全性研究
9
作者 彭泉泉 李斐 吴华兰 《四川生理科学杂志》 2024年第11期2393-2395,共3页
目的:双腔水囊联合缩宫素引产对足月初产妇的妊娠结局及安全性研究。方法:收集2022年7月至2023年6月本院100例足月初产妇,按随机数字表法分为观察组(n=50)和对照组(n=50)。对照组给予缩宫素催滴引产,观察组在对照组基础上联合双腔水囊... 目的:双腔水囊联合缩宫素引产对足月初产妇的妊娠结局及安全性研究。方法:收集2022年7月至2023年6月本院100例足月初产妇,按随机数字表法分为观察组(n=50)和对照组(n=50)。对照组给予缩宫素催滴引产,观察组在对照组基础上联合双腔水囊引产。比较两组宫颈成熟度、产程用时、阴道分娩率、新生儿Apgar评分、产后出血和产后感染率。结果:观察组促宫颈成熟总有效率、阴道分娩率和新生儿Apgar评分>7分占比均高于对照组(P<0.05)。观察组产后2 h、12 h、24 h出血量均低于对照组(P<0.05)。两组产后感染发生率比较无显著差异(P>0.05)。结论:对于足月需引产的初产妇,双腔水囊联合缩宫素可促宫颈成熟,缩短产程,提高阴道分娩率,减少产后出血且不增加产后感染风险,并可缓解新生儿窒息情况。 展开更多
关键词 双腔水囊 缩宫素 足月妊娠 初产妇 妊娠结局
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基于二次分解和改进沙猫群优化算法的空气质量预测
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作者 朱菊香 张诗云 +2 位作者 张涛 孙君峰 张赵良 《国外电子测量技术》 2024年第5期190-200,共11页
准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义,提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用完全自适应噪声集合... 准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义,提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法将PM 2.5数据分解为多个子序列,对预测效果不满意的重构序列使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行二次分解;其次,引入Cubic混沌、螺旋搜索策略和麻雀警戒机制改进沙猫群算法,有效提高了算法的全局搜索性能和收敛速度;最后,采用改进的沙猫群算法对LSTM模型参数进行优化,将各个子序列导入ISCSO-LSTM模型预测并叠加得到最终预测结果。实验结果表明,CEEMDAN-VMD-ISCSO-LSTM组合模型具有较低的预测误差,相比CEEMDAN-VMD-LSTM和CEEMDAN-VMD-SCSO-LSTM模型,该模型在均方根误差方面分别降低了2.21和1.04μg/m^(3),在拟合度方面分别提高了4.9%和2.1%。 展开更多
关键词 空气质量预测 二次分解 改进沙猫群算法 长短期记忆网络
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利用2DGRA-BiLSTM模型的日前光伏功率曲线预测方法
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作者 陈柏恒 陈志聪 +2 位作者 吴丽君 林培杰 程树英 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期20-28,共9页
为了克服光伏发电固有的间断性和波动性对电网稳定性的负面影响,提出一种二维灰度关联分析-双向长短期记忆神经网络(two-dimensional grey relational analysis and bidirectional long short-term memory network, 2DGRA-BiLSTM)模型,... 为了克服光伏发电固有的间断性和波动性对电网稳定性的负面影响,提出一种二维灰度关联分析-双向长短期记忆神经网络(two-dimensional grey relational analysis and bidirectional long short-term memory network, 2DGRA-BiLSTM)模型,用于实现日前光伏功率曲线预测,以更好指导电网调度.不同于以往的点预测,本研究将日功率曲线作为整体进行预测.首先用2DGRA实现最佳历史相似日数据的获取;其次,根据日功率曲线的波动性将总数据分为3类;最后,根据3种分类,分别训练3种BiLSTM模型对日功率曲线进行预测.所提出的预测模型通过沙漠知识澳大利亚太阳能中心历史气象和功率数据进行训练,并通过数值天气预报和功率数据进行测试.对比其他几种神经网络模型,实验表明所提出模型具有更好的综合预测性能,在晴空、轻度非晴空和重度非晴空条件下,决定系数(R2)分别为0.994、0.940和0.782. 展开更多
关键词 光伏功率 日前预测 二维灰度关联分析 双向长短期记忆神经网络
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An Improved Numerical Simulation Mode of Nonlinear Wave with Consideration of High Order Terms
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作者 孙大鹏 包伟斌 +1 位作者 吴浩 李玉成 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2011年第4期687-697,共11页
SUN Da-peng BAO Wei-bin, WU Hao and LI Yu-cheng ( In this paper the 0-1 combined BEM is adopted to subdivide the computational domain boundary, and to discretize the Green's integral expression based on Laplace equ... SUN Da-peng BAO Wei-bin, WU Hao and LI Yu-cheng ( In this paper the 0-1 combined BEM is adopted to subdivide the computational domain boundary, and to discretize the Green's integral expression based on Laplace equation. The FEM is used to subdivide the wave surface and deduce the surface equation which satisfies the nonlinear boundary conditions on the surface. The equations with potential function and wave surface height as an unknown quantity by application of Taylor expansion approach can be solved by iteration within the time step. In m-time iteration within the computational process of time step (n-1)At to nat, the results of the previous iteration are taken as the initial value of the two-order unknown terms in the present iteration. Thus, an improved tracking mode of nonlinear wave surface is estabIished, and numerical results of wave tank test indicate that this mode is improved obviously and is more precise than the previous numerical model which ignored the two-order unknown terms of wave surface location and velocity potential function in comparison with the theoretical values. 展开更多
关键词 Laplace equation nonlinear wave 0-1 combined type BEM FEM two order terms
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二次分解策略组合Informer的短期电力负荷预测方法 被引量:6
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作者 朱莉 韩凯萍 朱春强 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第6期23-32,共10页
针对电力负荷数据存在的波动性、非平稳性而导致预测精度低的问题,提出一种具有二次分解重构策略的深度学习电力负荷预测模型。首先,对负荷数据进行基于局部加权回归的周期趋势分解(STL)-改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN... 针对电力负荷数据存在的波动性、非平稳性而导致预测精度低的问题,提出一种具有二次分解重构策略的深度学习电力负荷预测模型。首先,对负荷数据进行基于局部加权回归的周期趋势分解(STL)-改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)二次分解,通过计算样本熵和最大信息数对分量进行重构;然后在Informer模型中引入非平稳性机制,并融合卷积神经网络对重构分量进行预测;最后,将各分量的预测结果线性相加,得到最终预测结果。实验结果表明,所提方法在3个评价指标上的预测误差均低于所对比模型,证明该预测方法可以有效降低数据的非平稳性并提高预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 二次分解 样本熵 最大信息数 Informer模型
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西藏色拉滑坡时序InSAR二维形变反演与预测 被引量:1
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作者 刘媛媛 陈人杰 陈能辉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1115-1124,共10页
针对西藏贡觉县色拉滑坡,采用小基线集技术获取滑坡一维视线向形变结果,通过多维小基线集技术计算滑坡二维东西向与垂直向形变速率与时间序列形变,结果表明色拉滑坡以东西向形变为主且滑坡前缘特征点累积位移超过100 mm;并将特征点累积... 针对西藏贡觉县色拉滑坡,采用小基线集技术获取滑坡一维视线向形变结果,通过多维小基线集技术计算滑坡二维东西向与垂直向形变速率与时间序列形变,结果表明色拉滑坡以东西向形变为主且滑坡前缘特征点累积位移超过100 mm;并将特征点累积形变与地区降雨量进行对比分析,发现每年6月-9月期间滑坡前缘受强降雨影响形变速率加快从而牵引滑坡中后部分加速形变.采用长短期记忆网络模型对滑坡特征点时间序列进行预测分析,预测结果显示周期性和缓慢形变可获得恰当的预测结果,对于剧烈形变的特征点符合其运动趋势.所得结果可为金沙江流域类似滑坡灾害预警提供参考. 展开更多
关键词 色拉滑坡 合成孔径雷达干涉测量 多维小基线集技术 二维形变 长短期记忆网络模型
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基于LSTM与牛顿迭代的两轴系统轮廓误差控制 被引量:1
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作者 黄华 赵秋舸 +1 位作者 何再兴 李嘉然 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期10-20,共11页
针对轮廓误差影响运动系统精度的问题,提出结合长短期记忆神经网络(LSTM)和牛顿迭代法对轮廓误差进行预测、通过转换任务坐标系对轮廓误差进行补偿的方法.在运动平台上提取特征轮廓与数据,将牛顿迭代法应用于对轮廓误差的计算,通过计算... 针对轮廓误差影响运动系统精度的问题,提出结合长短期记忆神经网络(LSTM)和牛顿迭代法对轮廓误差进行预测、通过转换任务坐标系对轮廓误差进行补偿的方法.在运动平台上提取特征轮廓与数据,将牛顿迭代法应用于对轮廓误差的计算,通过计算出的轮廓误差对优化后的LSTM神经网络进行训练,建立更准确的轮廓误差预测模型.通过转换任务坐标系,将预测的轮廓误差作为前馈补偿到参考轮廓中,提高轮廓控制性能.通过试验对比PID、迭代法和神经网络法,利用随机NRBUS轨迹验证泛化性,表明提出的方法能够有效地预测并控制轮廓误差,在精密运动控制领域有良好的应用前景. 展开更多
关键词 两轴运动控制 轮廓误差 长短期记忆神经网络 前馈补偿
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Comparison of short- with long-term regeneration results after digital nerve reconstruction with musclein-vein conduits
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作者 Jennifer Lynn Schiefer Lukas Schulz +3 位作者 Rebekka Rath Stéphane Stahl Hans-Eberhard Schaller Theodora Manoli 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2015年第10期1674-1677,共4页
Muscle-in-vein conduits are used alternatively to nerve grafts for bridging nerve defects. The purpose of this study was to examine short- and long-term regeneration results after digital nerve reconstruction with mus... Muscle-in-vein conduits are used alternatively to nerve grafts for bridging nerve defects. The purpose of this study was to examine short- and long-term regeneration results after digital nerve reconstruction with muscle-in-vein conduits. Static and moving two-point discriminations and Semmes-Weinstein Monofilaments were used to evaluate sensory recovery 6–12 months and 14–35 months after repair of digital nerves with muscle-in-vein in 7 cases. Both follow-ups were performed after clinical signs of progressing regeneration disappeared. In 4 of 7 cases, a further recovery of both two-point discriminations and in another case of only the static two-point discrimination of 1–3 mm could be found between the short-term and long-term follow-up examination. Moreover, a late recovery of both two-point discriminations was demonstrated in another case. Four of 7 cases showed a sensory improvement by one Semmes-Weinstein Monofilaments. This pilot study suggests that sensory recovery still takes place even when clinical signs of progressing regeneration disappear. 展开更多
关键词 peripheral nerve regeneration muscle-in-vein conduits digital nerves sensory recovery Semmes-Weinstein two-point discrimination outcome short-term long-term
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基于多周期趋势分解和两级融合策略的浪高预测方法
17
作者 郑小罗 李其超 +2 位作者 姜浩 宋巍 邓小东 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期466-476,共11页
不同海区的近岸海浪浪高具有明显差异性。针对当前大部分时间序列预测模型缺乏对不同地区(多源)浪高预测的适应性难题,提出了一种基于局部加权回归的多周期趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)和两级融合策略... 不同海区的近岸海浪浪高具有明显差异性。针对当前大部分时间序列预测模型缺乏对不同地区(多源)浪高预测的适应性难题,提出了一种基于局部加权回归的多周期趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)和两级融合策略的浪高预测模型,简称为MSTL-WH(Multiple STL-Wave Height)。结合多源近岸浪高时间序列的多周期性、非线性和非平稳性的特点,首先利用周期图法提取多源近岸浪高数据集中的4个主要周期,并基于主要周期进行多次STL分解,将复杂的原始浪高序列分解为周期项、趋势项和余项;然后利用长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)并结合两级融合策略,搭建近岸浪高预测网络;最后使用自注意力机制重新调整权重并输出未来12 h的浪高值。通过与当前主流时间序列预测方法对比,验证了所提方法在多源近岸浪高序列预测中具有较好的实用性和更低的预测误差。 展开更多
关键词 近岸浪高预测 周期趋势分解 长短期记忆网络 两级融合策略
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The quantum thermodynamic functions of plasma in terms of the Green’s function
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作者 Nagat A. Hussein Abdel Nasser A. Osman +1 位作者 Dalia A. Eisa Ragaa A. Abbas 《Natural Science》 2014年第2期71-80,共10页
The objective of this paper is to calculate the third virial coefficient in Hartree approximation, Hartree-Fock approximation and the MontrollWard contribution of plasma byusing the Green’s function technique in term... The objective of this paper is to calculate the third virial coefficient in Hartree approximation, Hartree-Fock approximation and the MontrollWard contribution of plasma byusing the Green’s function technique in terms of the interaction parameter , and used the result to calculate the quantum thermodynamic functions for one and two component plasma in the case of , where is the thermal De Broglie wave-length. We compared our results with others. 展开更多
关键词 The EXCESS Free Energy The Two Component PLASMA The Third VIRIAL Coefficient The HARTREE term The HARTREE-FOCK Approximation
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一类二项指数和的四次幂均值
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作者 袁仁杰 王婷婷 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期453-458,共6页
指数和C(m,n,r,s;q)的高次幂均值计算与上界估计方面的研究与诸多数论问题联系密切,例如华林问题等。设p为奇素数,关注参数n=1,指数幂r=4,s=2条件下的一类二项指数和的四次幂均值计算问题。利用解析方法,借助Dirichlet特征的奇偶性、正... 指数和C(m,n,r,s;q)的高次幂均值计算与上界估计方面的研究与诸多数论问题联系密切,例如华林问题等。设p为奇素数,关注参数n=1,指数幂r=4,s=2条件下的一类二项指数和的四次幂均值计算问题。利用解析方法,借助Dirichlet特征的奇偶性、正交性及特征和的性质,研究了形如C(m,1,4,2;p)的二项指数和的四次均值计算,给出了在素数p≡3 mod 4情况下上述二项指数和的一个精确的计算公式。同时,对于此类研究内容,该文也提出了一些有待解决的公开问题。 展开更多
关键词 二项指数和 四次均值 计算公式 解析方法
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基于改进二阶段检测网络的长时跟踪重检测方法
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作者 赵年甫 王霖 +1 位作者 王向军 陈文亮 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第4期768-776,共9页
为构建适用于长时跟踪的重检测模块,受改进二阶段检测网络的GlobalTrack方法的启发,提出了一种高效的对特定模板目标进行端到端重检测的深度网络:首先,为了在大尺度图像上更高效地融合模板特征,通过构造交叉信息增强模块改进深度互相关... 为构建适用于长时跟踪的重检测模块,受改进二阶段检测网络的GlobalTrack方法的启发,提出了一种高效的对特定模板目标进行端到端重检测的深度网络:首先,为了在大尺度图像上更高效地融合模板特征,通过构造交叉信息增强模块改进深度互相关方法,利用交叉通道注意力信息编码搜索特征和模板特征;此外,采用动态实例交互模块替代传统二阶段网络的RPN(region proposal network)和RCNN(region-based convolutional neural networks)结构,根据模板信息指导检测网络的分类和回归阶段,构建了端到端的稀疏重检测结构。在LaSOT和OxUva长时跟踪数据集上进行对比实验,本文方法相较于原始方法性能提升3%,实时帧率提升173%。实验结果表明,改进后的方法可以在全图范围内更准确、快速地重新检测模板目标。 展开更多
关键词 长时跟踪 二阶段检测 重检测 通道注意力机制
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