多步预测

作品数：339被引量：1765H指数：19
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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 
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 
一种动态环境下多无人机二维路径规划方法
《信息技术与信息化》2024年第4期204-208,共5页商园春 赵长春 李云庆 
为克服传统水滴算法路径规划航程代价大、计算时间长的缺陷,提出一种改进的智能水滴优化算法,用于多无人机的动态路径规划。在网格化地图上,根据计算步长和航向偏角确定待选航路点集合,在集合内选择下一航路点的概率计算中引入启发项,...
关键词：路径规划 优化水滴算法 无人机 启发项 多步预测 
基于元学习的风电场短期风电功率组合预测
《电脑与信息技术》2024年第2期6-9,共4页仲铭 李子承 
针对单一的模型受风电功率高度的不确定性和波动性影响无法很好地匹配不同风电涡轮机的序列特征从而导致预测精度低的问题,提出了使用一种基于深度卷积神经网络的元学习方法。该方法首先从原始数据中自动学习一个特征表示,然后将学习到...
关键词：风电功率预测 深度学习 多步预测 元深度学习 组合预测 
面向动态交通流多步预测的时空图模型
《计算机工程与设计》2024年第4期1195-1201,共7页杨平 李成鑫 刘宜成 吕淳朴 
四川大学-泸州战略合作基金项目(2020CDLZ-4)。
为更好表征交通路网中节点之间的动态隐式关系,提出一种基于时空数据嵌入的动态图卷积交通流预测模型。基于路网中节点之间的共现关系,利用深度游走算法将时空数据映射到嵌入空间中学习节点的向量表示;引入时隙嵌入特征与二维空间嵌入...
关键词：交通流预测 时空数据嵌入 深度游走算法 节点向量表示 时空依赖 动态图卷积 自适应更新机制 
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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