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大单元视阈下体育与健康教学模式的经验汲取与应用策略 被引量:1
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作者 周珂 乔石磊 +1 位作者 周艳丽 牛晓 《武汉体育学院学报》 北大核心 2024年第5期81-88,共8页
核心素养导向的体育与健康大单元教学亟需从专家的理念引领转化为教师的课堂实践。体育与健康大单元教学组织形式与教学模式均顺应教学专业化的要求,试图找寻能够指导基层课堂教学的规律、原理,教学模式着眼于结构程序与操作框架,教学... 核心素养导向的体育与健康大单元教学亟需从专家的理念引领转化为教师的课堂实践。体育与健康大单元教学组织形式与教学模式均顺应教学专业化的要求,试图找寻能够指导基层课堂教学的规律、原理,教学模式着眼于结构程序与操作框架,教学组织形式立足于作用机制与环境特征。围绕体育与健康大单元教学的关键内核:多课时的教学单位是大单元教学整体规划的载体;结构化的教学设计是大单元教学内容整合的抓手;运动项目完整的体验与理解是大单元教学情境设计的依据,研究汲取了运动教育模式、领会教学模式、个人与社会责任教学模式等的教学组织经验,提出大单元视阈下体育与健康教学模式的应用策略:基于学习体验、任务拆解规划教学单元;围绕学习主题、概念原理整合教学内容;依循认知规律、活动架构创设学习情境。 展开更多
关键词 大单元 体育与健康 教学模式 经验汲取 应用策略
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基于逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略
2
作者 张萍 刘海涛 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第2期166-178,共13页
随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利... 随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利用逐次变分模态方法分解,由火电机组响应分解后的低频功率指令,同时设计飞轮储能下垂优化控制方法,实现飞轮储能与火电机组响应频率变化的协同控制;最后在不同工况下仿真验证,结果表明所提策略可有效避免火电机组一次调频时的频繁出力,减小火电机组响应频率变化时的调控要求,同时可最大限度地利用飞轮储能调频容量并保证飞轮储能调频期间的运行安全,进一步提升了系统的频率响应能力。 展开更多
关键词 飞轮储能 火电机组 逐次变分模态分解 一次调频 下垂控制
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Architecture and Methodology of Unit Testing Embedding Pair-Wise Mode for Small Team
3
作者 Mengqing TanLi Ying Zhang Yulin Wang 《Journal of Software Engineering and Applications》 2022年第11期385-405,共21页
In this paper, the new organization for unit testing embedding pair-wise mode is proposed with the core thought focused on the cooperation of programmer and tester by “cross-testing”. The typical content of unit tes... In this paper, the new organization for unit testing embedding pair-wise mode is proposed with the core thought focused on the cooperation of programmer and tester by “cross-testing”. The typical content of unit testing for the new organizing mode should have three aspects, including self-checking, cross-testing and independent-testing. For cross-testing, executing “pair-wise” mode, mainly tackles data testing, function testing and state testing, which function testing must be done by details and state testing must be considered for completeness. With the specializing of independent-testing, it should be taken as more rigid testing without arbitrariness. Consequently, strategy and measure are addressed for data testing focusing on boundary testing and function/state testing. And organizing method of procedure and key points of tackling unit testing are investigated for the new organizing mode. In order to assess the validity of our study and approach, a series of actual examples are demonstrated for GUI software. The result indicates that the execution of unit testing for the new organizing mode is effective and applicable. 展开更多
关键词 unit Testing Organizing Architecture Pair-Wise mode Cross-Testing Data Testing Function/State Testing Boundary Testing Small Team
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海上液压修井机承载模式优化及应用
4
作者 姚俊材 李树涛 齐志 《承德石油高等专科学校学报》 CAS 2024年第3期40-44,共5页
液压修井机自从在国内海上平台用于修井以来,已经进行了多次作业。在作业过程中,如何提高液压修井机的抗风能力、安全快速高效地实现液压修井机在海上平台槽口间的转换,一直是一项重要的课题。通过对承载模式的创新,优化设计出了适用于... 液压修井机自从在国内海上平台用于修井以来,已经进行了多次作业。在作业过程中,如何提高液压修井机的抗风能力、安全快速高效地实现液压修井机在海上平台槽口间的转换,一直是一项重要的课题。通过对承载模式的创新,优化设计出了适用于渤海各采油平台的滑移导轨,承载模式由传统的井口承载优化成为滑移底座承载,增加了液压修井机的稳定性,提高了修井作业效率,降低了修井作业成本,是对液压修井作业模式的再一次创新。 展开更多
关键词 液压修井机 修井作业 承载模式优化 强度校核 滑移底座
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基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测
5
作者 王瑞 张璐婷 逯静 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期68-80,共13页
光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,... 光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法. 展开更多
关键词 光伏功率预测 变分模态分解 双向门控循环单元 北方苍鹰算法
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孤网模式下水电机组智能鲁棒控制
6
作者 陈金保 张智 +3 位作者 郑阳 王俊青 肖志怀 李广 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期111-120,共10页
针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,设计了适用于非线性水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system,HTRS)的基于状态动态测量、反馈线性化和改进黏菌算法(improved slime mold algorithm,ISMA)的智能鲁棒控制... 针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,设计了适用于非线性水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system,HTRS)的基于状态动态测量、反馈线性化和改进黏菌算法(improved slime mold algorithm,ISMA)的智能鲁棒控制器(intelligentrobustcontroller,IRC),以实现对水电站全工况实时最优控制。首先,充分考虑水轮机非线性、随动系统限速环节和高阶发电机特性,构建非线性、复杂HTRS数值仿真模型,并引入系统跟踪偏差的积分,推导出了孤网模式下考虑系统跟踪偏差的HTRS高阶状态空间方程模型。然后,结合高阶状态空间方程和H∞控制实现了HTRS鲁棒控制。进一步,基于ISMA对H∞控制器参数进行智能寻优。最后,结合某电站真实数据构建非线性、复杂HTRS仿真平台,验证了所提控制策略对系统参数和工况的敏感性、频率扰动下的强鲁棒性。 展开更多
关键词 水电机组 孤网模式 H_∞控制 改进黏菌算法 智能鲁棒控制
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水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型
7
作者 韩莹 王乐豪 +2 位作者 魏平慧 李占东 周文祥 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期239-246,共8页
水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(C... 水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合水库水位预测模型.VMD通过对水位序列进行分解消除噪声,CNN用于有效提取水位数据的局部特征,GRU用于提取水位数据的深层时间特征.以葠窝水库日水位为例,与多个相关模型对比分析,结果表明:精度方面,新模型在选取的评价指标上均表现最佳;运算效率方面,本文选择的GRU与长短时记忆网络(LSTM)相比,运算效率显著提高.新模型预测的高精度、高运算效率更能满足实际水库水位实时调度的需求. 展开更多
关键词 水位预测 变分模态分解 门控循环单元 卷积神经网络 深度学习
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基于多重分形的改进GRU滑坡位移预测模型
8
作者 徐满 张冬梅 +2 位作者 余想 李江 吴益平 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1407-1416,共10页
门控机制设计难以学习序列变化趋势,导致传统记忆网络模型对滑坡位移非平稳跃变段预测效果较差.基于多重分形改进门控循环单元(GRU),通过量化序列的变化特征来动态更新门控权重,引入循环神经网络单元的状态融合策略以学习数据的长程相... 门控机制设计难以学习序列变化趋势,导致传统记忆网络模型对滑坡位移非平稳跃变段预测效果较差.基于多重分形改进门控循环单元(GRU),通过量化序列的变化特征来动态更新门控权重,引入循环神经网络单元的状态融合策略以学习数据的长程相关性特征.采用变分模态分解算法将滑坡累积位移分解成趋势项、周期项及随机项,利用改进GRU进行位移分量的训练和预测.选取三峡库区白水河滑坡监测点ZG93、ZG118进行仿真实验.实验结果表明,相比传统预测模型,新模型的滑坡位移形变趋势特征学习能力更强,预测精度更高. 展开更多
关键词 滑坡累积位移 多重分形 门控循环单元(GRU) 变分模态分解 循环神经网络
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基于Levine守恒理论的家庭参与式护理在支气管肺发育不良患儿出院前的应用观察
9
作者 张翀 张悦 +2 位作者 朱晓筱 王利维 顾芬 《成都医学院学报》 CAS 2024年第5期894-897,共4页
目的探讨基于Levine守恒理论的家庭参与式护理(LFIC)在支气管肺发育不良(BPD)患儿出院前照护中的应用效果。方法选取2022年1—12月于上海交通大学医学院附属新华医院新生儿重症监护室住院治疗的BPD患儿66例为研究对象,采用随机数字表法... 目的探讨基于Levine守恒理论的家庭参与式护理(LFIC)在支气管肺发育不良(BPD)患儿出院前照护中的应用效果。方法选取2022年1—12月于上海交通大学医学院附属新华医院新生儿重症监护室住院治疗的BPD患儿66例为研究对象,采用随机数字表法分为观察组(n=35)和对照组(n=31)。两组采用相同的治疗措施,对照组采用早产儿常规护理干预,观察组在对照组早产儿常规护理基础上加用LFIC干预。观察并比较两组患儿的生长速度、母乳喂养率和用氧天数,出院30 d后的体重增加值、再入院率及患儿家长满意度评分。结果观察组患儿生长速度和母乳喂养率均高于对照组(P<0.05);两组用氧天数比较,差异无统计学意义(P>0.05)。出院后30 d,观察组患儿家长满意度评分和体重增加值均高于对照组(P<0.05);两组再入院率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于Levine守恒理论的LFIC方案应用于BPD患儿出院前照护,可有效提高患儿生长速度、母乳喂养率和患儿家长满意度,且出院后患儿体重增加明显。 展开更多
关键词 支气管肺发育不良 新生儿重症监护室 Levine守恒理论 家庭参与式护理
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基于VMD-TCN-GRU模型的水质预测研究 被引量:1
10
作者 项新建 许宏辉 +4 位作者 谢建立 丁祎 胡海斌 郑永平 杨斌 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第3期92-97,共6页
为充分挖掘水质数据在短时震荡中的变化特征,提升预测模型的精度,提出一种基于VMD(变分模态分解)、TCN(卷积时间神经网络)及GRU(门控循环单元)组成的混合水质预测模型,采用VMD-TCN-GRU模型对汾河水库出水口高锰酸盐指数进行预测,并与此... 为充分挖掘水质数据在短时震荡中的变化特征,提升预测模型的精度,提出一种基于VMD(变分模态分解)、TCN(卷积时间神经网络)及GRU(门控循环单元)组成的混合水质预测模型,采用VMD-TCN-GRU模型对汾河水库出水口高锰酸盐指数进行预测,并与此类研究中常见的SVR(支持向量回归)、LSTM(长短期记忆神经网络)、TCN和CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆神经网络)这4种模型预测结果对比表明:VMD-TCN-GRU模型能更好挖掘水质数据在短时震荡过程中的特征信息,提升水质预测精度;VMD-TCN-GRU模型的MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)下降,R^(2)(确定系数)提高,其MAE、RMSE、R^(2)分别为0.0553、0.0717、0.9351;其预测性能优越,预测精度更高且拥有更强的泛化能力,可以应用于汾河水质预测。 展开更多
关键词 水质预测 混合模型 变分模态分解 卷积时间神经网络 门控循环单元 时间序列 汾河
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美国家庭健康预付费系统的经验及对我国的启示
11
作者 胡玉红 郭丽君 +2 位作者 彭向东 孙炜 鲍勇 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2024年第25期3083-3090,共8页
基于文献分析法,系统总结美国家庭健康预付费系统(HHPPS)发展历程、分组情况和支付模式。HHPPS从建立之初至今已经发展了三个版本,分组结果更加精细化、科学化,从最初的80个家庭健康资源组增长到432个家庭健康资源组。这种方法可以有效... 基于文献分析法,系统总结美国家庭健康预付费系统(HHPPS)发展历程、分组情况和支付模式。HHPPS从建立之初至今已经发展了三个版本,分组结果更加精细化、科学化,从最初的80个家庭健康资源组增长到432个家庭健康资源组。这种方法可以有效控费,但需要大量的家庭保健数据,需要科学完备的费用结算系统和病案管理系统,在我国现阶段推广实施还存在一定的困难。我国应该借鉴HHPPS,建立一个统一标准化的评估系统,开发和完善居家医疗服务信息收集系统,多方面推动发展居家医疗服务,最终建立一个科学有效的付费模式,让居家医疗服务可持续地发展下去。 展开更多
关键词 预付费卫生计划 家庭保健护理 家庭健康预付费系统 居家医疗服务 支付模式 美国
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基于VMD-WT-CNN与注意力机制的水电机组故障诊断
12
作者 姬联涛 荆岫岩 +4 位作者 周迪 王璞 刘昊 何鸿翔 李超顺 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期184-187,157,共5页
水电机组故障诊断依赖于振动监测信号,但信号中存在的噪声会干扰诊断模型对有效特征的提取,降低模型精度。对此,提出一种联合变分模态分解和小波阈值降噪的水电机组故障诊断方法。首先对水电机组振动监测信号进行变分模态分解,得到若干... 水电机组故障诊断依赖于振动监测信号,但信号中存在的噪声会干扰诊断模型对有效特征的提取,降低模型精度。对此,提出一种联合变分模态分解和小波阈值降噪的水电机组故障诊断方法。首先对水电机组振动监测信号进行变分模态分解,得到若干低、中、高频分量。其次,对高频分量进行小波变换并舍弃小波系数低于设置阈值的部分,中低频分量保留。最后,构建基于注意力机制的多通道深度卷积神经网络模型,将分量作为各通道的输入信号,实现水电机组的状态识别。以水电机组实测振动信号作为样本,设计多组对比试验,结果表明该方法可有效滤除水电机组振动监测信号中的噪声,提高诊断模型的识别准确率。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 变分模态分解 小波分解 深度卷积神经网络 注意力机制
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一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法
13
作者 黎天送 刘昊坤 +3 位作者 崔少国 刘姝岑 陈艳 王鸿奎 《电信科学》 北大核心 2024年第9期109-122,共14页
多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式... 多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式从35种扩展到67种,导致编码复杂度急剧上升。为降低VVC的帧内编码复杂度,首先,提出了一种基于图神经网络的帧内编码单元(coding unit,CU)划分快速算法,该算法利用高效的图神经网络模型直接预测CU的最优划分模式,从而跳过冗余的CU划分遍历。其次,提出了一种基于空间相关性和纹理特征的帧内模式选择快速算法,该算法利用平均方向方差和Sobel梯度算子确定纹理方向,并跳过部分角度预测模式,同时结合预测模式间的相关性精简率失真模式列表。实验结果表明,该算法能够在BDBR(bjontegaard delta bit rate)上升2.29%的代价下,节省64.04%的编码时间。 展开更多
关键词 多功能视频编码 帧内编码 编码单元划分 帧内角度模式
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基于遥感多参数和VMD-GRU的冬小麦单产估测 被引量:1
14
作者 郭丰玮 王鹏新 +1 位作者 刘峻明 李红梅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期164-174,185,共12页
为充分挖掘时间序列遥感参数的时序信息和趋势信息,并进一步提升冬小麦估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,选取与冬小麦长势密切相关的生育时期尺度的条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)作为遥感... 为充分挖掘时间序列遥感参数的时序信息和趋势信息,并进一步提升冬小麦估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,选取与冬小麦长势密切相关的生育时期尺度的条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)作为遥感参数,构建耦合变分模态分解(VMD)与门控循环单元(GRU)神经网络的估产模型。应用VMD算法将各个时间序列遥感参数分解为多组平稳的本征模态函数(IMF)分量,选取与原始时间序列遥感参数高度相关的IMF分量进行特征重构,并将重构特征作为GRU网络的输入,以构建冬小麦组合估产模型。结果表明,VMD-GRU组合估产模型决定系数为0.63,均方根误差为448.80 kg/hm^(2),平均相对误差为8.14%,相关性达到极显著水平(P<0.01),其精度优于单一估产模型精度,表明该组合估产模型能够提取非平稳时间序列数据的多尺度、多层次特征,并充分挖掘冬小麦各生育时期遥感参数间的内在联系,获得准确单产估测结果的同时提升了估产模型的可解释性。 展开更多
关键词 冬小麦 产量估测 变分模态分解 门控循环单元 遥感参数
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基于参数自适应SVR和VMD-TCN的水电机组劣化趋势预测 被引量:2
15
作者 王淑青 柯洋洋 +2 位作者 胡文庆 罗平章 李青珏 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期193-198,204,共7页
针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机... 针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机组劣化趋势预测方法;首先按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,在此基础上采用改进天鹰算法建立SVR模型,对各个工况下的预测参数进行寻优,建立起工况与最优参数的数据;再通过神经网络对工况和最优预测参数进行拟合,构建出映射两者复杂关系的非线性函数,然后将构建出的映射关系加入到传统的SVR中,实现适应于水电机组工况变化的自适应SVR健康模型;其次,根据健康模型输出的标准值和监测数据,计算出劣化趋势序列;最后,考虑到劣化趋势序列的非线性因素,建立了一个基于VMD-TCN的时间序列预测模型,以实现对劣化趋势的准确预测。并设计多组对比实验,验证所提出模型的精度更高,时间更快。 展开更多
关键词 水电机组 劣化趋势预测 参数自适应 支持向量回归机 变分模态分解 时间卷积网络
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动车组头车声固耦合模态分析及多目标优化
16
作者 于洋 曹启军 +2 位作者 刘春艳 陈秉智 于春洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期238-247,共10页
目前针对高速列车领域声固耦合共振现象的产生机理和影响因素尚缺乏深入探讨,并且基于声固耦合共振理论的车体优化设计也需进一步开展。该研究基于模态等效和质量等效原则建立动车组头车有限元模型,分别进行结构模态、声场模态和考虑内... 目前针对高速列车领域声固耦合共振现象的产生机理和影响因素尚缺乏深入探讨,并且基于声固耦合共振理论的车体优化设计也需进一步开展。该研究基于模态等效和质量等效原则建立动车组头车有限元模型,分别进行结构模态、声场模态和考虑内外声场影响的声固耦合模态分析。分析结果表明:结构模态频率符合头车设计规范;声场模态存在与结构模态相近的特征频率,为后续耦合共振优化提供依据;内外声场的耦合作用导致结构和声场系统的模态参数变化,论证了模态分析中考虑声固耦合因素的必要性。基于模态分析结果,对动车组头车结构进行了两项优化设计:以车体质量最小化为目标,车身厚度为设计变量,在满足一阶垂弯模态频率约束条件下进行车体减重设计;为避免耦合共振影响,提取结构和声场固有频率值接近的模态阶次,将二者的频率差最大化作为优化目标,引入车体减重设计模型,形成头车轻量化与舒适性指标同步提升的多目标优化体系。 展开更多
关键词 动车组(EMU) 声固耦合模态 耦合共振 轻量化设计 多目标优化
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混合动力船舶双向充电装置高性能控制策略
17
作者 王孙清 郑恒持 +3 位作者 于朝 孔昕 张炜 李彬彬 《船电技术》 2024年第5期1-8,共8页
充电装置作为混合动力船舶最重要的组成之一,保证了系统主交流电网与主电池之间的能量转换。因此,研究其控制策略以及充电效率等问题对今后混合动力船舶的发展具有重要的指导意义。基于此,本文首先针对混合动力船舶充电装置的电路拓扑... 充电装置作为混合动力船舶最重要的组成之一,保证了系统主交流电网与主电池之间的能量转换。因此,研究其控制策略以及充电效率等问题对今后混合动力船舶的发展具有重要的指导意义。基于此,本文首先针对混合动力船舶充电装置的电路拓扑进行了分析。其次,重点对系统中不同工作模式的控制策略进行了研究,在充电和馈网模式下,提出了一种基于三相PWM整流器的预测直接功率控制的新型整体控制策略,对传统的控制策略进行了改进,简化充电/馈网模式的控制策略并提高了充放电效率和集成度。最后通过Simulink软件的仿真平台以及样机实验平台,仿真和实验分析验证了所提出控制策略的有效性和准确性。 展开更多
关键词 混合动力船舶 充电装置 充电/馈网模式 预测直接功率控制
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融合深度学习和信号分解的碳价预测方法研究
18
作者 段钧陶 杨晓忠 《调研世界》 2024年第10期13-24,共12页
碳排放权交易市场有效降低碳排放量,促进经济绿色转型,碳价格预测研究有助于完善碳配额分配制度和构建合理定价机制。针对碳价数据非线性、高噪声、强波动的特点,本文提出了一种将深度学习与信号分解相结合的碳价预测方法。该方法以门... 碳排放权交易市场有效降低碳排放量,促进经济绿色转型,碳价格预测研究有助于完善碳配额分配制度和构建合理定价机制。针对碳价数据非线性、高噪声、强波动的特点,本文提出了一种将深度学习与信号分解相结合的碳价预测方法。该方法以门控循环单元(GRU)作为预测模型基础,融合自适应噪声完备集合经验模态分解算法(CEEMDAN)以提取碳价序列的多尺度时频特征,降低原序列噪声,提高模型对碳价数据的预测能力,同时引入麻雀搜索算法(SSA)选取最优模型结构参数,增强模型结构稳定性。本文采用湖北省和北京市两地碳交易市场价格数据进行预测实验,实验结果证明:本文提出的CEEMDAN-SSA-GRU模型在碳价预测方面具备显著优势,该模型可以准确预测不同区域和不同时间尺度的碳价数据,同时保持显著的预测稳定性。 展开更多
关键词 碳价格预测 门控循环单元 自适应噪声完备集合经验模态分解 麻雀搜索算法
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多功能相控阵雷达行为辨识综述 被引量:1
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作者 付雨欣 黄洁 +3 位作者 王建涛 党同心 李一鸣 孙震宇 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期643-654,共12页
多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目... 多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目前多功能相控阵雷达行为辨识的背景与意义,对已有的不同多功能相控阵雷达信号模型进行梳理,对高密度、大噪声信号环境下的波形单元提取算法和基于深度学习的工作模式识别算法进行识别性能、适用场景等方面的系统性对比,并归纳了不同仿真数据集的实际应用情况,最后总结了该技术存在的问题并提出了未来展望。 展开更多
关键词 多功能相控阵雷达(MPAR) 行为辨识 工作模式识别 信号建模 波形单元提取 深度学习
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取
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作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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