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基于LSTM算法的变电设备发热预测技术研究被引量：6
《山东电力技术》2021年第6期10-14,共5页苏宁 李亚锦 张婉莹 张国新 于大洋 刘英男 
中国南方电网有限责任公司科技项目“数据驱动的设备动态评价与智能检修技术研究”(075000KK52180007)。
单纯依靠温差阈值仅能判断设备的当前状态,无法对其发热趋势进行跟踪预测。环境温度和负载升高,有可能导致设备绝对温度的进一步升高,缺陷由一般发展为严重缺陷,因此需新的手段对变电设备热点温度进行预测。为解决上述问题,利用长短期...
关键词：热点温度预测 预见性检修 长短期记忆网络 
基于集合经验模态分解和长短期记忆网络的催化裂化装置氮氧化物排放预测被引量：2
《计算机应用》2022年第3期791-796,共6页陈冲 闫珠 赵继轩 何为 梁华庆 
中国石油天然气集团有限公司直属院所基础科学研究和战略储备技术研究基金资助项目(2017D-5008);中国石油大学(北京)科研基金资助项目(2462020YXZZ025)。
氮氧化物(NOx)是催化裂化(FCC)装置再生烟气中的主要污染物之一,准确预测NOx的排放浓度可有效避免炼化企业污染事件的发生。鉴于污染物排放数据具有非平稳、非线性和长记忆等特性,为了提高污染物排放浓度预测精度,提出一种基于集合经验...
关键词：催化裂化 污染物排放预测 集合经验模态分解 长短期记忆网络 
基于样本熵重构与RF-LSTM模型的水电机组状态趋势预测被引量：3
《大电机技术》2024年第2期74-80,共7页姜伟 卢俊泽 许颜贺 
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20201065);江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(21)3155)。
针对水电机组运行状态预测问题,提出一种基于样本熵重构(sample entropy reconstruction, SER)与随机森林(random forest, RF)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的混合预测模型。首先,利用改进自适应噪声完备集成经验模态...
关键词：水电机组 样本熵 随机森林 长短期记忆网络 状态趋势预测 
基于LSTM的K_(2)CsSb光阴极反射率预测模型
《应用光学》2022年第6期1037-1043,共7页魏静雯 钱芸生 曹扬 
国家重大科学仪器设备研制重点项目(2016YFF0100400)。
针对目前K_(2)CsSb光阴极制备过程中无法预判光阴极生长状态的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的K_(2)CsSb光阴极反射率预测模型。一维原始反射率数据集经过清洗、筛选、序列化等预处理手段后重构为二维数据输入模型。...
关键词：双碱阴极 长短期记忆网络 深度学习 反射率 
混合神经网络的包壳峰值温度预测研究被引量：1
《哈尔滨工程大学学报》2022年第12期1728-1735,共8页孙大彬 李磊 田兆斐 王贺 
国家重点研发计划(2018YFB1900302).
为了准确、高效的预测包壳峰值温度,本文提出了一种卷积神经网络-长短期记忆网络的混合神经网络模型。通过混合神经网络模型,充分提取数据局部特征的同时对时间序列信息进行充分的学习,实现了包壳峰值温度的预测。数据结果表明:卷积神...
关键词：包壳峰值温度 卷积神经网络 长短期记忆网络 混合神经网络 峰值预测精度 序列预测精度 超限概率预测精度 平均绝对百分比误差 
融合GNN和注意力增强LSTM的轨迹相似度计算方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第11期2561-2568,共8页王语涵 孙未未 卢霖统 
国家自然科学基金项目(62172107)资助;国家重点研发计划项目(2018YFB0505000)资助.
传统的轨迹相似度计算方法大多是针对欧氏空间中的轨迹而设计的,忽略了真实的轨迹被交通路网限制的这一事实,无法全面反映实际状况.本文提出了一种基于图神经网络和引入注意力机制的长短期记忆网络的深度学习模型来解决传统方法存在的问...
关键词：轨迹相似度计算 图神经网络 长短期记忆网络 注意力机制 知识图谱 
基于SSA-LSTM模型的刀具磨损量预测研究
《机械工程师》2025年第2期38-41,共4页田嘉雯 王树强 
在高速铣削加工过程中,铣刀的磨损量对加工精度、生产效率及制造成本等方面产生较大影响,为确保铣削的加工质量和稳定性,减少因刀具过度磨损所带来的损失,需对铣刀在工作过程中的磨损量进行准确预测。针对长短期记忆(Long Short-Term Me...
关键词：刀具磨损量 多域特征提取 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 
基于上下文感知的Transformer多模态情感分析研究
《淮阴师范学院学报(自然科学版)》2025年第1期1-7,共7页孙庆英 周含 陈欣怡 刘思妍 
江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助项目(苏教师函[2022]29号);江苏省大数据智能工程实验室开放课题(SDGC2158);江苏省大学生创新训练计划项目(202310323103Y)。
旨在探索一种结合视觉和听觉信息的多模态情感识别方法,以提高情感状态检测的准确性和鲁棒性.提出了一个基于Transformer编码器和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的混合模型,用于处理和分析来自视频和音频的情感数据.首先...
关键词：多模态情感识别 深度学习 长短期记忆网络 自注意力机制 TRANSFORMER 
一种基于长短期记忆网络的线路覆冰预测模型研究被引量：12
《电工电气》2020年第3期5-11,共7页陈雨鸽 高伟 林鸿伟 阮肇华 郑为凑 林福 陈锦植 
输电线路覆冰灾害易引发危害电网安全运行的事故,对输电线路覆冰情况进行短期预测十分必要。提出了一种基于结合气象因素和导线覆冰量的时间序列模型预测法,建立一个由5个气象要素和一个导线覆冰量数据组成的数据集,采用长短期记忆网络...
关键词：输电线路 覆冰预测 气象信息 长短期记忆网络 
燃煤机组脱硝智能控制关键技术研究及应用被引量：1
《吉林电力》2021年第3期38-41,共4页江溢洋 
针对燃煤机组现有脱硝控制中存在的测量失真、控制滞后等问题展开研究,并形成系统的解决方案。首先利用智能寻优技术综合考量脱硝系统经济性与安全性,设计具有自寻优功能的控制目标值;然后采用数据挖掘技术对锅炉燃烧相关控制因素分析处...
关键词：脱硝 氮氧化物 长短期记忆网络 软测量 
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