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油浸式大型电力变压器表面温度预测模型 被引量：12
1
作者 王红宇 苏鹏声 +2 位作者 王祥珩 赵斌 龚东武 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期569-572,共4页
为了早期发现油浸式电力变压器长期连续运行时可能存在的温升异常问题,该文提出了一种新的油浸式电力变压器表面温度预测模型,可以预测出变压器表面的正常温度。通过比较预测值与实测值的误差来预知变压器表面温度是否存在异常,进而判... 为了早期发现油浸式电力变压器长期连续运行时可能存在的温升异常问题,该文提出了一种新的油浸式电力变压器表面温度预测模型,可以预测出变压器表面的正常温度。通过比较预测值与实测值的误差来预知变压器表面温度是否存在异常,进而判断变压器运行状态是否正常。预测模型参数是基于现场数据采用偏最小二乘法估计出来的,克服了传统最小二乘法参数估计结果不稳定的问题。并且从传热学原理、预测误差的均值、方差及其正态分布性等方面,合理地选择用于参数估计的数据长度。用该模型计算分析了一年的现场数据,预测结果表明该模型是正确、有效的。 展开更多
关键词 变压器 状态监测 偏最小二乘法 表面温度预测
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基于DEPSO-RBFNN的变压器表面温度预测模型 被引量：9
2
作者 朱承治 郭创新 +3 位作者 秦杰 刘兆燕 朱传柏 曹一家 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期37-43,共7页
提出一种基于差异进化算法(DE)和粒子群优化算法(PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,并应用于预测SF6气体绝缘变压器表面温度。该模型用DEPSO算法训练RBFNN隐层中心的数量和位置,并采用递推最... 提出一种基于差异进化算法(DE)和粒子群优化算法(PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,并应用于预测SF6气体绝缘变压器表面温度。该模型用DEPSO算法训练RBFNN隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值。对某变电站SF6气体绝缘变压器的表面温度预测结果表明:与BP网络、基于进化规划(EP)、PSO的RBFNN相比,这种建模方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 SF6气体绝缘变压器 表面温度预测 RBF神经网络 粒子群优化算法 差异进化算法
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基于STL的海表面温度预测算法 被引量：12
3
作者 贺琪 查铖 +3 位作者 宋巍 戚福明 郝增周 黄冬梅 《海洋环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期918-925,共8页
海表面温度是海洋科学研究中重要的参数之一,有效预测海表面温度对海洋灾害预警、海洋经济以及海洋生态环境研究具有重大意义。针对海表面温度具有周期性、持续性、非平稳性和非线性的特性,首先利用基于局部加权回归的周期趋势分解方法... 海表面温度是海洋科学研究中重要的参数之一,有效预测海表面温度对海洋灾害预警、海洋经济以及海洋生态环境研究具有重大意义。针对海表面温度具有周期性、持续性、非平稳性和非线性的特性,首先利用基于局部加权回归的周期趋势分解方法将原始海表面温度序列分解为周期项、趋势项和余项,挖掘海表面温度的潜在信息并去除序列中的随机噪音,再结合长短期记忆网络模型的优点,搭建神经网络来预测未来5天内的海表面温度。通过与其它模型的预测效果进行对比,实验结果表明,本文方法在预测海表面温度时具有较好的预测精度,能够实现海表面温度的有效预测。 展开更多
关键词 时间序列 海表面温度预测 基于局部加权回归的周期趋势分解 长短期记忆网络
原文传递
融合IVMD的海表温度时空智能预测方法
4
作者 韩莹 曹允重 +2 位作者 张凌珺 赵芮晗 董昌明 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期53-57,61,共6页
精准的海洋表面温度(sea surface temperature, SST)预测在海洋和气象领域具有重要意义,如海洋渔业捕捞和海洋天气预报等。提出一种融合改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)的时空混合模型来预测SST,采用... 精准的海洋表面温度(sea surface temperature, SST)预测在海洋和气象领域具有重要意义,如海洋渔业捕捞和海洋天气预报等。提出一种融合改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)的时空混合模型来预测SST,采用中心频率观察法、残差指数最小化和皮尔逊相关系数改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),去除SST序列冗余,利用图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)提取SST交互特征并结合长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)捕捉时间动态,提高预测精度。选取中国东海海域进行实证分析,实验结果表明:与现有模型对比,本文模型在均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差3个指标上均有显著提升,验证了本文模型的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 海洋表面温度预测 改进变分模态分解 皮尔逊相关系数 图卷积神经网络 长短时记忆网络
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Spark平台下的海表面温度并行预测算法 被引量：3
5
作者 贺琪 查铖 +4 位作者 孙苗 姜晓轶 戚福明 黄冬梅 宋巍 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期280-289,共10页
面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于 Sp... 面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于 Spark 平台提出了一种改进的快速 DTW 算法 SparkDTW;最后,为了充分利用通过时间序列挖掘得到的信息,将SparkDTW 与 SVM 相结合,提出了 SparkDTW+SVM 混合模型,为海表面温度预测的应用研究提供了较好的理论基础和技术支持。实验结果表明,SparkDTW 算法预测精度优于 SVM,提高了海表面温度预测效率,验证了将类比合成方法应用在海表面温度预测的可行性;SparkDTW+SVM 在精度方面要优于 SparkDTW 和 SVM,表明 SVM 模型能充分利用时间序列挖掘的信息,验证了 SparkDTW+SVM 在海表面温度预测的有效性。 展开更多
关键词 时间序列 相似性度量 海表面温度预测 SPARK
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核电厂电缆温度预测改进模型
6
作者 李璐 黄咸家 +3 位作者 毕昆 刘晓爽 罗夏 姜羲 《核科学与工程》 CSCD 北大核心 2017年第6期955-962,共8页
区域模型软件CFAST(Consolidated Model of Fire Growth and Smoke Transport)是经过美国核管会检验和验证的五款可用于核电评估的火灾模拟软件之一。本文针对火灾条件下的电缆温升,考虑了电缆芯的材料热特性,提出了改进的电缆温度预测... 区域模型软件CFAST(Consolidated Model of Fire Growth and Smoke Transport)是经过美国核管会检验和验证的五款可用于核电评估的火灾模拟软件之一。本文针对火灾条件下的电缆温升,考虑了电缆芯的材料热特性,提出了改进的电缆温度预测一维热传导模型。同时,针对ICPMP(International Collaborative Project to Evaluate Fire Models for Nuclear Power Plant Applications)标准实验5种火灾工况,通过该实验的数据对改进模型进行了验证,得到了其优于原模型结论。 展开更多
关键词 核电厂火灾 电缆失效时间 电缆表面温度预测模型 区域模型数值模拟
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基于LSTM-RNN的苏格兰鱼群迁移问题研究 被引量：1
7
作者 于晗丹 周璐鑫 施雨晴 《应用数学进展》 2020年第6期935-946,共12页
本文旨在通过建立北大西洋研究海域海洋温度时间序列模型预测苏格兰鲱鱼和鲭鱼鱼群未来50年的迁移轨迹,给予周边渔业公司经营战略。首先,本文通过对影响鲱鱼和鲭鱼鱼群迁移的相关因素进行机理分析,选取适宜温度最佳阈值,接着结合研究海... 本文旨在通过建立北大西洋研究海域海洋温度时间序列模型预测苏格兰鲱鱼和鲭鱼鱼群未来50年的迁移轨迹,给予周边渔业公司经营战略。首先,本文通过对影响鲱鱼和鲭鱼鱼群迁移的相关因素进行机理分析,选取适宜温度最佳阈值,接着结合研究海域的相关情况选取合适的样本点建立基于LSTM-RNN的海洋温度时间序列模型,从而给出了未来50年鱼群最可能出没的位置。同时根据预测得到的海水温度变化情况,给出鱼群位置变化的极端情况,进而为周边渔业公司提出经营策略。最后,综合考虑军事政治因素,验证了我们模型具有较强的适用性和合理性。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 基于时间的反向传播算法 Adam算法 海水表面温度时间序列预测模型
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