云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- TCN

TCN: 作品数：378被引量：1005H指数：15; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>; 相关作者：王学斌张俊波陆洁张现忠王立德更多>>; 相关机构：北京师范大学北京交通大学大连交通大学株洲南车时代电气股份有限公司更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>

Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on FFT-VMD Multiscale Information Fusion and SE-TCN Model: 《Structural Durability & Health Monitoring》2025年第3期665-682,共18页Chaozhi Cai Yuqi Ren Yingfang Xue Jianhua Ren; supported by Handan Science and Technology Research and Development Plan Project under Grant no.23422901031;Key Laboratory of Intelligent Industrial Equipment Technology of Hebei Province(Hebei University of Engineering)under Grant no.202206.; Rolling bearings are important parts of industrial equipment,and their fault diagnosis is crucial to maintaining these equipment’s regular operations.With the goal of improving the fault diagnosis accuracy of rolling...; 关键词：Fault diagnosis rolling bearing vibrational mode decomposition fast Fourier transform SE-TCN

基于TCN和AUKF联合迭代的PEMFC寿命融合预测方法: 《中国电机工程学报》2025年第9期3609-3623,I0029,共16页赵波张领先章雷其陈哲刘相万谢长君; 国家重点研发计划项目(2020YFB1506800);国家电网有限公司科技项目(52110421005H)。; 针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的剩余使用寿命预测问题,该文提出一种基于时序卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)和自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)...; 关键词：质子交换膜燃料电池剩余使用寿命时序卷积网络联合迭代融合权重

基于STL-TCN模型的水质多步预测研究: 《黑龙江水利科技》2025年第4期1-7,22,共8页张思萱康燕宋金玲孙逊刘晓晴; 河北省省级科技计划资助(21370103D);2023年度河北省高等学校科学研究项目(ZC2023123);河北省软件工程重点实验室项目(22567637H);河北省软件工程重点实验室开放课题(KF2307);河北省农业数据智能感知与应用技术创新中心开放课题(ADIC2023Y006,ADIC2023Y004,ADIC2023Y005)。; 对水质情况进行准确评估和预测对水污染防控至关重要,然而,由于水质受多种因素的影响,其时间序列数据常常具有趋势性、季节性和长期依赖关系,传统的预测方法往往无法很好地捕捉这些特征。为了解决这些问题,首先基于STL(Seasonal and Tre...; 关键词：水质多步预测时间序列数据预测性能 STL模型 TCN模型

基于组合特征筛选与时序卷积网络的反应堆轴向功率偏差预测方法研究: 《核动力工程》2025年第2期239-247,共9页陈静陈彦江灏段鹏斌林蔚青邱星华许勇; 福建省自然科学基金面上项目(2022J01566)。; 反应堆轴向功率偏差能够反映堆芯轴向功率分布和反应堆的运行情况,针对轴向功率偏差在变工况下预测困难的问题,该文提出一种基于组合特征筛选与时序卷积网络(TCN)的反应堆轴向功率偏差预测方法。以轴向功率偏差控制的基本原则为出发点,...; 关键词：参量预测轴向功率偏差时序卷积网络(TCN) 组合特征筛选

基于TCN和DLinear的光伏发电功率多步预测模型: 《电力建设》2025年第4期173-184,共12页王舒雨李豪马刚袁宇波卜强生叶志刚; 江苏省科技项目(BE2022003-5)。; 【目的】光伏发电功率预测是提高太阳能利用效率和降低运营成本的关键技术。然而,传统模型在多步光伏发电功率预测中存在时间趋势学习能力不足和误差累积的问题,限制了预测精度的提升。【方法】文章提出了一种基于时间卷积神经网络(temp...; 关键词：改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解时间卷积神经网络 DLinear 光伏预测

基于STOA-VMD和改进TCN模型的水泵机组振动趋势预测: 《人民黄河》2025年第4期141-144,151,共5页王伟生张宁邢磊周保林郭新帅安东高源张孝远; 河南省科技研发计划联合基金资助项目(225200810038);河南省自然科学基金资助项目(232300421207)。; 水泵机组振动趋势预测是保障机组正常运行的重要措施,而振动信号的复杂性和非线性使预测变得困难。为此,提出一种基于STOA-VMD和改进时间卷积网络(TCN)的水泵机组振动趋势预测模型。首先采用乌燕鸥算法(STOA)进行变分模态分解(VMD)参数...; 关键词：时间卷积网络乌燕鸥算法变分模态分解振动信号趋势预测水泵机组

基于TCN与轻量Autoformer的电力负荷预测: 《计算机与现代化》2025年第4期6-11,共6页李明石超山文贵豪罗勇航谭云飞; 国家自然科学基金资助项目(61877051,61170192);重庆市教委项目(113143);重庆市研究生教改重点项目(yjg182022)。; 电力负荷预测的精度对节能减排至关重要,更高的精度可以使电力公司做出更合理的规划,提高经济效益。虽然基于Transformer架构改进的Autoformer已经在序列预测任务中取得了不错的结果,但在提取时序特征时没有充分考虑到时间的因果关系,...; 关键词：TRANSFORMER Autoformer 时间卷积网络注意力蒸馏负荷预测

基于TCN的双向LSTM光伏功率概率预测: 《安徽大学学报(自然科学版)》2025年第2期39-48,共10页盛万兴李蕊赵阳李鹏丽张倩; 国家电网有限公司总部科技项目(5400-202355207A-1-1-ZN)。; 为更好地描述光伏出力不确定性,该文提出了一种基于时序卷积网络(temporal convolutional network,简称TCN)和双向长短期记忆(bidirectional long short term memory,简称BiLSTM)的光伏功率概率预测模型.首先,基于数值天气预报中的云量...; 关键词：光伏概率预测 TCN 分位数回归 BiLSTM

基于改进GRU-TCN的磨煤机故障诊断算法: 《计算机测量与控制》2025年第4期17-23,122,共8页马记许伟强王荣昌徐良友陈世彪胡勇; 磨煤机系统的监测与诊断对电厂的安全运行至关重要;由于真实故障数据的稀缺性以及故障与正常数据之间的不平衡,传统数据驱动的故障诊断方法在故障识别上表现不佳,有时甚至会产生误判;为了高效地识别磨煤机在不同工况下的典型故障,设计...; 关键词：磨煤机故障诊断典型故障样本注意力机制门控循环单元(GRU) 时间卷积网络(TCN)

基于时间卷积和长短期记忆网络的短期云资源预测模型: 《科学技术与工程》2025年第7期2856-2864,共9页陈基漓李海军谢晓兰; 国家自然科学基金(62262011);广西自然科学基金(2021JJA170130)。; 随着容器云技术的不断深入发展,通过预测分析云资源请求的整体趋势及高峰期,对于容器云资源的高效利用和合理分配具有重要意义。利用深度学习技术进行负载预测已经成为解决容器云资源利用率不平衡的关键技术。针对目前负载预测的单一模...; 关键词：容器云云资源预测时间卷积网络(TCN) 长短期记忆网络(LSTM)

TCN