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基于深度学习的智能电网短期日负荷曲线预测系统设计与实现 被引量：4
1
作者 崔秀艳 闫绍惠 《电子产品世界》 2023年第2期66-69,共4页
短期电力负荷精准预测对发电容量与输电方式的合理调度、确保电力系统安全、稳定运行起着至关重要的作用。本文针对负荷数据基数大、难提取、负荷预测影响因素多等问题,运用Mysql数据库和Python爬虫技术构建了短期负荷曲线预测基础数据... 短期电力负荷精准预测对发电容量与输电方式的合理调度、确保电力系统安全、稳定运行起着至关重要的作用。本文针对负荷数据基数大、难提取、负荷预测影响因素多等问题,运用Mysql数据库和Python爬虫技术构建了短期负荷曲线预测基础数据平台,提高了数据的存取效率;针对电力负荷的随机波动性,运用Pandas、关联分析算法完成了缺失值处理和影响因素与用电负荷的相关性分析;为提高预测精度,探索使用了融合卷积神经网络、长短期记忆网格和注意力机制的多元混合神经网络模型。同时,基于Flask、VUE框架和Echarts可视化组件搭建了图形可视化界面,便于用户观测负荷数据与预测结果。 展开更多
关键词 深度学习 短期负荷预测 卷积神经网络 长短期记忆网格 FLASK
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基于脱靶量预测的飞行器反拦截机动方法
2
作者 陈劭博 严佳民 卜奎晨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2922-2930,共9页
随着反导拦截技术的迅猛发展,高速滑翔式飞行器末段的生存能力受到日益严峻的考验,针对此问题提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的飞行器反拦截机动方法,事先规定好飞行器的机动方式,将飞行器的规避机动问题... 随着反导拦截技术的迅猛发展,高速滑翔式飞行器末段的生存能力受到日益严峻的考验,针对此问题提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的飞行器反拦截机动方法,事先规定好飞行器的机动方式,将飞行器的规避机动问题简化为机动时机选择问题。随后,以状态时间序列-拦截脱靶量为样本构建训练集,利用LSTM网络对两者的非线性映射关系进行学习。最后,利用该网络在飞行中对拦截脱靶量进行实时预测,借此进行突防时机的选择。从不同状态时序长度,不同LSTM神经元个数和不同传感器噪声水平三方面对该方法的性能进行了仿真验证和对比评价,结果表明:相比于传统的正弦、方波机动,所提机动方法能使飞行器生存概率显著提高,同时显著提高落速,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 攻防对抗 机动策略 脱靶量 长短期记忆网格
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基于深度学习的新疆热门微博评论的情感分析 被引量：3
3
作者 黎洁君 《现代盐化工》 2020年第5期179-181,共3页
加强互联网舆情管理是国家治理体系和治理能力现代化发展的重要内容。基于深度学习,以微博上关于新疆的热门评论为样本,通过构建长短期记忆网络(LSTM)模型对每条评论进行评分,分析其正负性。情感分析结果对舆情治理具有一定的现实意义。
关键词 深度学习 长短期记忆网格 情感分析
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