时序序列

作品数：26被引量：99H指数：6
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基于时序序列的猪舍环境综合评价方法研究
《农业机械学报》2024年第12期430-440,共11页谢秋菊 李佳龙 曹世蕾 郭玉环 刘洪贵 郑萍 刘文洋 于海明 
国家自然科学基金面上项目(32072787、32372934);黑龙江省自然科学基金联合引导项目(JJ2023LH1292);黑龙江省教育厅新一轮黑龙江省“双一流”学科协同创新成果项目(LJGXCG2023-062、LJGXCG2024-F14);黑龙江省博士后资助项目(LBH-Q21070);农业农村部智慧养殖技术重点实验室开放项目(KLSFTAA-KF002、KLSFTAA-KF001)。
在集约化养猪生产中,猪舍环境是影响猪健康水平的重要因素。然而,多环境因子联合精准调控是制约猪舍环境控制的共性难题。因此,本文利用自适应高斯滤波(Adaptive Gaussian filtering,AGF)算法结合长短时记忆神经网络(Long short term me...
关键词：猪舍环境 评价方法 时序序列 未确知测度 深度学习 
基于概率性时序生产模拟的光储网协调规划被引量：2
《电力系统及其自动化学报》2024年第2期67-78,共12页商经锐 刘建飞 李贵良 唐立军 赵静 
云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20220134)。
针对传统规划方法难以实现不确定性资源与负荷特性的时序匹配问题,提出基于概率性时序生产模拟的光储网协调规划方法。首先,考虑负荷与分布式光伏出力的不确定性建立概率性时序序列模型,利用生产模拟求取配电系统年运行概率状态;其次,...
关键词：概率性时序序列 生产模拟 协调规划 源荷不确定性 负荷尖峰特性 
基于历史趋势和预测误差的时序序列预测方法研究
《计算机时代》2023年第9期10-13,共4页郑俊褒 张旭 马腾洲 
国家重点研发计划项目(项目编号:2019YFC0810900)。
针对时间序列预测方法训练复杂、迁移预测能力差等问题,提出一种自适应预测方法。先根据预测误差和当前值确定下一时刻预测值的范围,再结合短期历史趋势确定最终预测值。得到的当前预测值代入下一轮循环中继续预测,通过不断“预测-校正...
关键词：时序序列 盲信号 数据预测 泛化能力 
基于无监督学习的时序序列故障诊断方法研究被引量：1
《空间控制技术与应用》2023年第4期9-19,共11页梁秋金 王铎 王圣杰 张涛 
国家自然科学基金资助项目(U21B6002)。
随着信息技术和传感器技术的发展,基于数据驱动的故障诊断技术是保障大型工业设备高效、安全运行的关键技术之一.机器学习由于其具有强大的特征表示能力与基于大数据的特征提取优势,多种深度神经网络模型已成为故障诊断领域中最常用的...
关键词：无监督学习 故障诊断 时序序列数据 互信息 
基于条件时序生成对抗网络的楼宇空调负荷场景生成方法被引量：8
《电网技术》2022年第7期2448-2455,共8页曾爽 丁屹峰 李香龙 白晶 马麟 陈平 焦然 杨婷 
国家电网有限公司科技项目(52020120007B);国网北京市电力公司成本科技项目(SGBJDK00XNJS2100534)。
电力系统运行与规划中需重点关注到楼宇空调负荷的不确定性,可将楼宇空调负荷变化的不确性场景转化为多个确定性场景的场景生成问题。提出了楼宇空调负荷场景生成问题的基本分析框架,深入分析了楼宇空调负荷的用能特征,挖掘了楼宇空调...
关键词：楼宇空调负荷 条件时序生成对抗网络 场景生成 时序序列 动静态特征 
降低数据稀疏性的多维时序序列时间戳对齐方法
《智能计算机与应用》2022年第4期135-139,共5页李广盛 郑建立 车霞静 
多维时序序列是指一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列,广泛存在于天文、医疗、交通等领域。囿于收集技术较差,或是序列的物理性质所致,时序序列记录中往往存在较多的缺失值和大量的不规则采样,使得时序序列的稀疏性大大增加...
关键词：多维时序序列分类 深度学习 缺失值 不规则采样 
基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究被引量：7
《自动化学报》2022年第3期747-761,共15页李远征 孙天乐 刘云 赵勇 曾志刚 
国家自然科学基金(62073148);腾讯—犀牛鸟基金(RAGR20210102)资助。
针对电网净负荷时序数据关联的特点,提出基于数据关联的狄利克雷混合模型(Data-relevance Dirichlet process mixture model,DDPMM)来表征净负荷的不确定性.首先,使用狄利克雷混合模型对净负荷的观测数据与预测数据进行拟合,得到其混合...
关键词：狄利克雷混合模型 净负荷 不确定性表征 时序序列 预测误差 
基于EEMD和GRU的市场需求预测研究——人工智能时代的供应链管理与决策支持体系探索
《计算机科学与应用》2022年第2期290-303,共14页李博阳 徐志昊 
市场需求预测在社会生产和提高管理决策水平等方面意义重大。虽然当前的研究集中于使用深度学习模型对市场需求进行预测,但是市场需求时序序列中存在着高频率的噪声和复杂的非线性波动模式,这些模型对市场需求的变化规律和对某些局部极...
关键词：市场需求预测 时序序列 非线性波动模式 集成经验模态分解 门控循环单元 
基于时序序列模型预测医院门诊人次被引量：6
《中国医院统计》2022年第1期25-28,共4页桑泉红 徐培文 
目的分析并预测某医院未来每年的门诊人次,为有效配比医疗资源,制定医疗工作计划和科学决策提供数据理论依据。方法采用prophet时间序列预测模型并导入统计数据,预测未来每月门诊人次,并以2019年实际数据进行比对,校验模型的准确性以及...
关键词：门诊人次分析 医疗质量 趋势预测 
深度卷积长短期记忆网络的轴承故障诊断被引量：17
《机械科学与技术》2021年第7期1091-1099,共9页孙洁娣 毛新茹 温江涛 张鹏程 张光宇 
国家自然科学基金项目(61973262,62073282);河北省自然科学基金项目(E2020203061);河北省引进留学人员资助项目(C201827);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019133);京津冀联合攻关重点研发计划(19YFSLQY00080)。
针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法。本文方法构建的深...
关键词：轴承故障诊断 卷积神经网络 循环神经网络 时序序列 
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