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检索条件："关键词=时序卷积网络 "
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基于TCN编码的锂离子电池SOH估计方法被引量：4
《湖南大学学报（自然科学版）》2023年第4期185-192,共8页周航 程泽 弓清瑞 刘旭 
国家自然科学基金资助项目(61873180)。
为了能够准确可靠地估计锂离子电池的健康状态(State of Health, SOH),提出一种基于时序卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的数据驱动模型来建立电池充电曲线与SOH之间的映射关系.TCN是一种由多层因果卷积组成的神经网络,...
关键词：锂离子电池 充电曲线 健康状态 时序卷积网络 神经网络 
基于深度时序卷积网络的功率放大器行为建模方法
《电子科技》2022年第8期7-13,共7页周凡 赵轩 邵杰 
教育部重点实验室开放研究基金(UASP2001)。
功率放大器作为辐射源发射机的核心部件,其工作行为具有高非线性、强记忆性等特点,导致功率放大器的行为建模难度颇高。针对该问题,文中提出了一种基于深度时序卷积网络的功率放大器行为建模方法。该方法采用的神经网络模型由多个多维...
关键词：辐射源 功率放大器 行为建模 时序卷积网络 残差结构 因果卷积 膨胀卷积 深度网络 
应用双重窗口的储运发箱行为姿态检测方法
《陆军工程大学学报》2024年第6期69-76,共8页张伟 邓士杰 于贵波 
军内科研项目(LY20212A031131)。
储运发箱作为火箭弹的承载装备,在转运过程中,对其姿态进行监控和安全状态评估具有重要意义。为准确识别储运发箱在转运过程中的运动变化,设计了一种应用双重窗口的储运发箱行为姿态检测方法。通过姿态传感器获取储运发箱的三轴运动数据...
关键词：储运发箱 行为姿态 双重窗口 时序卷积网络 
融合TCN和BiLSTM的文本情感分析
《计算机工程与设计》2024年第7期2090-2096,共7页任楚岚 仇全涛 劣思敏 
辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJKZ0449、LJKZ0434)。
为在短文本语义情感分析过程中对词嵌入对情感语义充分表达,挖掘深层次语义信息,提出一种融合TCN和改进BiLSTM的文本情感分析算法。通过混合词嵌入对短文本向量化;将训练后的词向量先输入时序卷积网络,后输入到改进的双向长短时记忆网...
关键词：情感分析 短文本 混合词嵌入 深度学习 时序卷积网络 双向长短时记忆网络 强制向前注意力机制 
基于SA-TCN的轴承短期故障预测方法
《太原理工大学学报》2024年第1期214-222,共9页王思远 陈荣辉 顾凯 任密蜂 阎高伟 
山西省自然科学基金面上资助项目(20210302123189)。
【目的】轴承是制造业中的核心零部件之一,其健康状况决定着主机设备的安全性,对轴承进行短期故障预测可以有效预防生产设备故障的发生。【方法】针对轴承短期故障预测未能实现端到端的问题,提出一种基于时序卷积网络(temporal convolut...
关键词：短期故障预测 时序卷积网络 轴承 注意力机制 
基于改进CEEMDAN的深度学习电煤库存STIFM
《计算机仿真》2024年第6期167-173,243,共8页张宇晨 姜雪松 刘森 李春伟 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019E001)。
准确预测燃煤电厂的电煤库存是优化能源储存、保障电力供应的重要依据。针对实际生活中短期电煤库存呈不平稳性、随机性和局部突变等特点,提出一种基于改进CEEMDAN分解的TCN-BiGRU-Attention组合模型电煤库存短期预测方法,分析电煤库存...
关键词：短期库存预测 时序卷积网络 完全自适应噪声集合经验模态分解 双向门控循环神经网络 注意力机制 
基于AE-TCN的火力发电预测算法研究
《自动化应用》2025年第4期15-18,共4页张向阳 郑晓亮 
国网安徽省电力有限公司科技项目(52120023001Q)。
针对目前火力发电难以预测的问题,提出了一种基于自编码器(AE)和时序卷积网络(TCN)的火力发电预测方法,并与传统的时间序列预测模型长短期记忆(LSTM)网络进行比较。以某火电厂近1年的发电量为研究对象,对日发电量进行预测。通过TCN、LST...
关键词：火电厂 发电量预测 时序卷积网络 自编码器 
融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型研究被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第24期268-276,共9页唐潘 汪学明 
国家自然科学基金(61163049)。
针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机...
关键词：推荐模型 时间感知 时序卷积网络 注意力机制 兴趣偏好 
基于CVMD-TCN-BiLSTM的短期电力负荷预测被引量：2
《电气工程学报》2024年第2期163-172,共10页杨汪洋 魏云冰 罗程浩 
国家自然科学基金资助项目(62173222)。
短期负荷数据往往掺杂着不同类型的噪声且波动性大,传统的分解序列方法在提取序列特征时并未考虑到高频噪声的影响。针对上述精准预测问题,介绍一种分解去噪、重构分解的CVMD-TCN-BiLSTM组合预测方法。采用互补集合经验模态分解(Complem...
关键词：互补集合经验模态分解 小波阈值 变分模态分解 分解去噪 时序卷积网络 双向长短时记忆神经网络 负荷预测 
基于时序注意力机制的超短期风电功率概率预测
《现代电力》2023年第6期906-913,共8页杨可文 孙英云 
国家电网公司总部科技项目(5700-202055486A-0-0-00)。
提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,融合多源数值天气预报数据降低预测误差,采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时...
关键词：概率预测 多源数值天气预报 时序注意力机制 时序卷积网络 
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