多步预测

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基于SCI-CA模型的船舶纵摇多维多步预测方法
《控制与决策》2025年第1期64-70,共7页王宇超 赵洵 杨周琦 傅荟璇 
国家自然科学基金项目(52271313);中央高校基本科研业务费专项资金项目(3072024GH0405)。
海洋环境复杂多变,船舶航行容易受到风浪、洋流等因素的干扰,船舶运动具有非线性、耦合性等特点.针对传统的船舶运动姿态预测方法对时序数据的提取效率尚有不足,难以达到高精度预测效果的问题,提出样本卷积交互-通道注意力(SCI-CA)神经...
关键词：船舶纵摇 SCI-Net 通道注意力 交互学习结构 组合模型 多步预测 
基于v-Informer的云平台资源负载预测方法
《计算机科学》2024年第12期147-156,共10页尤文龙 邓莉 李锐龙 谢雨欣 任正伟 
国家自然科学基金(61902285)。
目前,云计算技术的使用非常广泛。随着用户量的增加,云计算资源的分配管理也越来越重要,而准确的负载预测是分配管理的重要依据。但由于云平台任务有多个负载特征,且特征的相关性变化趋势各不相同,因此难以从长期的历史数据中提取出有...
关键词：云平台 CPU负载 多步预测 模态分解 INFORMER 梯度收敛 
基于DDPM与HVAE的多步电力负荷预测方法
《信息技术与信息化》2024年第11期137-140,共4页陈萌 
电力负荷预测在电力系统的优化调度和可靠运行中起着关键作用,针对传统单步预测方法在长期预测上的精确度不足问题,文章提出了一种耦合扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model,DDPM)与分层变分自编码器(bidirectional va...
关键词：电力负荷预测 去噪扩散概率模型 分层变分自编码器 多步预测 生成式网络 
基于iInformer的超短期风电功率多步预测
《河南大学学报(自然科学版)》2024年第5期576-586,共11页甘恒玉 黄莉 刘兴举 寇仲 李筠 吕灵灵 常瑞 
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0104800);河南省自然科学基金资助项目(232300420152);河南省高校科技创新团队支持计划(22IRTSTHNO11)
超短期风电功率预测的准确性对保障电力系统的稳定性和经济性具有重要意义.为充分挖掘风电功率数据变量之间的内生联系以提升预测性能,提出了一种基于倒置Informer(iInformer)模型的预测方法.首先,该方法通过斯皮尔曼相关性分析,甄选出...
关键词：超短期 风电功率预测 倒置嵌入 iInformer模型 
基于机-岩状态识别和融合注意力的盾构姿态多步预测被引量：1
《铁道科学与工程学报》2024年第9期3809-3821,共13页熊栋栋 刘哲 许超 
国家自然科学基金资助项目(52379114);湖北省重点研发计划项目(2023BAB094)。
为准确预测未来多个时刻的盾构姿态,帮助盾构操作人员提前识别盾构姿态变化趋势,以进行早期决策,提出基于机-岩状态识别和融合多尺度的特征-时域注意力机制的知识-数据双驱动盾构掘进姿态多步预测方法。引入实时反映机-岩工作状态关系...
关键词：盾构 盾构姿态 多步预测 复合参数指标 一维卷积 特征注意力 时域注意力 
基于支持向量回归模型的混沌系统多步预测
《江苏理工学院学报》2024年第4期119-125,共7页赵晓乐 侯文涛 
运城学院校级应用科研项目“基于SARIMA-SVM组合模型的丙型肝炎发病率的预测研究”(CY-2020014)。
混沌时间序列具有不可预测性和类随机性等特性,会导致混沌时间序列的多步预测及其困难。文章探讨了基于支持向量回归模型的混沌时间序列递归多步预测理论及应用。首先,介绍了支持向量回归模型和混沌时间序列递归多步预测理论;然后,将该...
关键词：混沌时间序列 支持向量回归 多步预测 
基于COMGRU的AUV航路轨迹预测方法被引量：1
《哈尔滨工程大学学报》2024年第7期1384-1390,共7页徐鹏 徐东 李腾涛 赵宏瑞 赵佳媛 
装备预研重点实验室基金项目(6142215200309).
针对采用神经网络预测自主水下机器人航迹存在滞后性的问题,本文提出一种基于信息压缩的改进门控循环神经网络,用于水下自主机器人航路多步轨迹预测。该算法将水下自主机器人航行轨迹附近的障碍物位置信息、海流信息以及时空轨迹信息共...
关键词：水下自主机器人 航迹预测 门控循环神经网络 数据压缩 时空轨迹 多步预测 滞后性 
自回归神经网络的预测值反馈再训练策略及应用
《东南大学学报（自然科学版）》2024年第3期738-746,共9页莫正阳 李益国 
国家自然科学基金资助项目(52076038)。
为提高非线性自回归神经网络(NARX-NN)的多步预测性能,提出了一种预测值反馈再训练(FR)策略.首先采用常规训练策略对NARX-NN进行训练,然后利用模型的单步预测结果替换实测值,得到重构训练集,并指导网络再次训练.为验证FR的有效性,将其...
关键词：神经网络 多步预测 训练策略 NO_(x)质量浓度 电负荷 
基于VMD-EWT-QWLSTM-TPE深度学习模型的超短时物流需求多步预测
《控制与决策》2024年第6期1859-1868,共10页杨新彪 陈彦如 秦娟 冉茂亮 
国家自然科学基金项目(71771190)。
超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先...
关键词：超短时物流需求 多步预测 串行数据分解 量子加权 深度学习模型 TPE参数优化 
基于灰狼算法和极限学习机的风速多步预测被引量：3
《郑州大学学报（工学版）》2024年第2期89-96,共8页张文煜 马可可 郭振海 赵晶 邱文智 
国家自然科学基金资助项目(41875085)。
为了提高风速的多步预测水平,提出了一种基于数据信号分解和灰狼算法优化极限学习机的混合预测模型。首先,使用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解算法将原始风速时间序列分解为若干本征模态函数和一个残差序列,并使用偏自相关函数...
关键词：风速预测 多步预测 信号分解 特征选择 灰狼优化算法 极限学习机 
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