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基于PCA-Informer+模型的周期性甲烷菌体浓度预测研究
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第3期393-399,共7页杨帆 毛腾跃 占伟 
国家民委中青年英才培养计划(MZR20007);湖北省技术创新计划重点研发专项(2023BAB087);新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2022E02035)。
厌氧发酵是一种重要的生物技术,然而现有的检测技术无法实时测量发酵周期中甲烷菌体的浓度值,导致难以准确监测发酵状态.针对此问题,提出了基于改进Informer深度学习模型的周期性甲烷菌体浓度预测方法.首先,基于Informer构建基础预测模...
关键词：Informer模型 菌体浓度预测 主成分分析 
基于Auto-Informer模型的短期风电功率预测研究
《电力科学与工程》2025年第3期30-37,共8页杨宏 孟令蛟 张铁峰 
国家自然科学基金资助项目(62273146)。
准确的短期风电功率预测对于保障风力发电系统与电网的安全稳定运行具有重要意义。由于风速受季节变化、昼夜交替等因素的影响,风力的发电功率呈现出周期性变化的特点。因此,为了高效捕捉时间点之间的周期依赖关系,提出一种基于Auto-Inf...
关键词：风电功率预测 长序列预测 Informer模型 自注意力机制 自相关机制 
基于情感分析和Informer的股票预测方法
《现代信息科技》2025年第4期139-144,共6页倪学曜 
针对股票价格受复杂因素及投资者情绪影响导致的预测难题,提出了一种融合情感分析与Informer模型的股票价格预测方法。首先,运用AdaBoost模型从大量数据中提取关键特征变量,以降低模型过拟合的风险。其次,构建金融情感词典,对通过网络...
关键词：情感分析 股票预测 Informer模型 
Hemispheric prediction of solar cycles 25 and 26 from multivariate sunspot time-series data via Informer models
《Astronomical Techniques and Instruments》2025年第1期16-26,共11页Jie Cao Tingting Xu Linhua Deng Xueliang Zhou Xinhua Zhao Nanbin Xiang Fuyu Li Miao Wan Weihong Zhou 
supported by the National Nature Science Foundation of China(12463009);the Yunnan Fundamental Research Projects(202301AV070007,202401AU070026);the"Yunnan Revitalization Talent Support Program"Innovation Team Project(202405AS350012);the Scientific Research Foundation Project of Yunnan Education Department(2023J0624,2024Y469);the GHfund A(202407016295)。
Solar activity plays an important role in influencing space weather,making it important to understand numerous aspects of spatial and temporal variations in the Sun's radiative output.High-performance deep learning mo...
关键词：Solar magnetic fields Solar cycle Deep learning 
融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法
《计算机技术与发展》2025年第1期148-153,共6页郭洋 李想 李响凝 
国家自然科学基金资助项目(61802046);辽宁省教育厅科学研究经费资助项目(QL202015);辽宁省社会科学规划基金项目(L22CJY004)。
为了实现渔船作业行驶轨迹的精准预测,进而完成对驶入禁锚区的渔船进行警告的需求,该文提出基于融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法(SIFP)。首先,对AIS数据进行预处理,通过在窗口内计算均值或中值等统计量,从而降低噪声的影...
关键词：海底电缆保护 渔船轨迹预测 深度学习 Informer网络 滑动窗口 AIS数据 
采用PCA-CSA-Informer模型的光伏短期发电量预测
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第6期681-690,共10页蔡伟雄 陈志聪 吴丽君 程树英 林培杰 
国家自然科学基金资助项目(62271151);福建省自然科学基金资助项目(2021J01580);福建省工业引导性(重点)资助项目(2022H0008)。
为提高光伏发电的预测精确度,提出一种结合主成分分析(PCA)、双通道注意力(CSA)机制和Informer的短期光伏发电量预测新模型.采用Spearman相关分析方法对光伏发电的多元时间序列进行分析,并结合PCA提取时序特征,构建输入数据集.同时,引入...
关键词：光伏发电预测 短期发电量 Informer模型 主成分分析 双通道注意力机制 
A Novel Supercapacitor Degradation Prediction Using a 1D Convolutional Neural Network and Improved Informer Model
《Protection and Control of Modern Power Systems》2024年第4期51-68,共18页Hao Zhang Zhenxiao Yi Le Kang Yi Zhang Kai Wang 
funded by the Youth Fund of Shandong Province Natural Science Foundation(No.ZR2020QE212);the Key Projects of Shandong Province Natural Science Foundation(No.ZR2020KF020);the Guangdong Provincial Key Lab of Green Chemical Product Technology(No.GC 202111);the Zhejiang Province Natural Science Foundation(No.LY22E070007);the National Natural Science Foundation of China(No.52007170).
Safety and reliability are crucial for the next-generation supercapacitors used in energy storage systems,while accurate prediction of the degradation trajectory and remaining useful life(RUL)is essential for analyzin...
关键词：SUPERCAPACITORS remaining useful life convolution neural network transformer INFORMER 
CNN增强型Informer模型在工业时间序列预测中的应用及性能优化
《计算机应用》2024年第S2期79-83,共5页李嘉源 王晓东 何启学 
四川省重点研发计划项目(2023YFG0113);四川省科技成果转化示范项目(2023ZHCG0005)。
在实际的工业生产中,Informer模型自身的概率稀疏机制会导致在特征提取时大量时序特性的丢失。为了克服Informer模型的这种缺陷,同时兼顾工业生产中对预测速度和效率的要求,提出一种使用卷积神经网络(CNN)增强的Informer模型。该模型引...
关键词：时序预测 工业数据 卷积神经网络 Informer模型 短时傅里叶变换 
基于改进Informer模型的区域电力负荷预测
《企业科技与发展》2024年第12期12-16,共5页唐博 王志兵 
电力负荷预测对电力系统的安全稳定运行具有至关重要的作用。鉴于当前预测算法在精度及稳定性方面的优化仍存在不足,文章提出了一种改进的Informer电力负荷预测模型——FWInformer。该模型针对电力负荷预测易受温度、风速等多种不确定...
关键词：Informer模型 电力负荷预测 注意力机制 傅里叶变换 
一种Informer模型的滚动轴承剩余寿命预测方法
《机械科学与技术》2024年第12期2016-2023,共8页李广福 马萍 张宏立 王聪 
国家自然科学基金项目(52065064,51967019);新疆维吾尔自治区自然科学基金青年项目(2022D01C89);天山青年计划(2020Q066)。
为准确描述滚动轴承性能退化趋势和预测剩余使用寿命,解决轴承剩余使用寿命预测精度低的问题,提出一种基于多尺度退化指标结合Informer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。提取滚动轴承振动信号时频域特征,通过皮尔逊相关系数结合核...
关键词：风力机 滚动轴承 剩余使用寿命预测 Informer模型 多尺度退化指标 
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