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基于粒子群优化长短记忆网络算法的有创呼吸机使用量预测模型研究
1
作者 符增 夏景涛 +3 位作者 王凌 申芳瑜 钟晨 温燕清 《医疗装备》 2024年第5期19-23,共5页
目的研究基于粒子群优化长短记忆网络算法的有创呼吸机使用量预测模型。方法选取2019年4月至2023年4月医院有创呼吸机使用情况数据,建立基于粒子群优化长短记忆网络(PSO-LSTM)算法的有创呼吸机使用量预测模型,预测全院及重症监护病房(I... 目的研究基于粒子群优化长短记忆网络算法的有创呼吸机使用量预测模型。方法选取2019年4月至2023年4月医院有创呼吸机使用情况数据,建立基于粒子群优化长短记忆网络(PSO-LSTM)算法的有创呼吸机使用量预测模型,预测全院及重症监护病房(ICU)有创呼吸机每天使用数量。采用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)及均方根误差(RMSE)作为准确性评价指标。结果PSO-LSTM模型预测重症ICU有创呼吸机每天在用量与LSTM模型比较,其MAE值降低41.15%、MAPE值降低50%、RMSE值降低44.36%;PSO-LSTM模型预测全院有创呼吸机每天在用量与LSTM模型比较,MAE值降低81.93%、MAPE值降低83.33%、RMSE值降低79.08%,PSO-LSTM模型预测精度高于LSTM模型。结论PSO-LSTM模型能够准确预测有创呼吸机的每天在用量,为有创呼吸机采购决策提供科学依据,为创建全院呼吸机管理共享中心提供数据分析基础,进一步提升医疗设备精细化管理水平。 展开更多
关键词 粒子群优化 长短记忆网络算法 预测模型 有创呼吸机 使用量
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基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究 被引量：14
2
作者 薛红 徐锐迪 +2 位作者 王圆 廖智峰 徐卓然 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期753-760,共8页
在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据... 在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。 展开更多
关键词 需求预测 物资需求重要度 长短期记忆网络算法 集群式供应链 应急物资
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基于LSTM算法的高压交联电缆线路振荡波局部放电检测方法 被引量：8
3
作者 韩雪源 《电机与控制应用》 2022年第12期41-46,80,共7页
高压交联电缆线路承担的高电压、大容量电力输送任务存在复杂性。针对线路振荡波局部放电检测准确度较差,难以进行缺陷定位的问题,提出基于长短期记忆(LSTM)网络算法的高压交联电缆线路振荡波局部放电检测方法。应用振荡波电压法搭建高... 高压交联电缆线路承担的高电压、大容量电力输送任务存在复杂性。针对线路振荡波局部放电检测准确度较差,难以进行缺陷定位的问题,提出基于长短期记忆(LSTM)网络算法的高压交联电缆线路振荡波局部放电检测方法。应用振荡波电压法搭建高压交联电缆线路振荡波局部放电检测框架。基于小波包分解算法,提取典型局部放电信号特征,通过LSTM网络算法识别与检测振荡波局部放电信号,消除局部放电信号中的噪声。根据原始振荡波与反射振荡波到达测试端的时间差,结合振荡波传播速度,确定高压交联电缆线路缺陷位置,实现电缆线路振荡波的局部放电检测。试验结果表明,所提方法的局部放电信号识别准确度更高,电缆线路缺陷定位更精准,实际应用性能较佳。 展开更多
关键词 高压交联电缆线路 局部放电 振荡波 长短期记忆网络算法
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基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络的短期光伏出力预测
4
作者 焦家俊 刘田园 《电力设备管理》 2024年第3期163-165,共3页
光伏发电具有波动性、随机性及间歇性的特点,难以对其实现精准预测,本文提出了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络混合算法模型的短期光伏出力预测方法,由此得到了比其他单一基准模型和多数组合模型更好的预测效果,具有... 光伏发电具有波动性、随机性及间歇性的特点,难以对其实现精准预测,本文提出了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络混合算法模型的短期光伏出力预测方法,由此得到了比其他单一基准模型和多数组合模型更好的预测效果,具有一定适用性与应用价值。 展开更多
关键词 光伏出力预测 卷积神经网络算法 长短期记忆网络算法 贝叶斯算法
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基于多数据源融合的电网故障判别与告警技术研究
5
作者 朱轶伦 俞一峰 +3 位作者 虞明智 杜晟炜 姚高 许杰 《电气自动化》 2024年第2期32-35,39,共5页
针对国家电网故障判别误差率较高的问题,设计一种基于多数据源融合的电网故障判别与告警方案。利用最大离散小波变换技术和长短期记忆网络算法结合的方法提高电网故障判别与告警能力;利用最大重叠离散小波变换技术具有的扩充冗余自成正... 针对国家电网故障判别误差率较高的问题,设计一种基于多数据源融合的电网故障判别与告警方案。利用最大离散小波变换技术和长短期记忆网络算法结合的方法提高电网故障判别与告警能力;利用最大重叠离散小波变换技术具有的扩充冗余自成正交特性对故障类型进行划分;将长短期记忆网络算法由单向进程转为双向网络,避免了反馈传输过程中的网络层无法得到合适的偏导数等梯度消失情况。试验结果表明,通过所提算法进行数据质量核查的准确度高达九成以上,表明所提研究系统对解决提升故障判别准确度的提升具有较强的实用性、优越性。 展开更多
关键词 故障判别 最大重叠离散小波变换技术 长短期记忆网络算法 类型划分 双向网络
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地铁车站深基坑开挖变形智能多步预测方法 被引量：2
6
作者 刘俊城 谭勇 张生杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1108-1117,共10页
为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和... 为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和时间维度两项超参数进行探究,以提高模型的预测准确度.最后依托某富水砂土深基坑工程实例,分析了模型预测值与实际监测值的差异.3个典型监测点的数据分析结果表明LSTM多步预测模型具有较强的泛化能力,相关算法对深基坑开挖变形预测方法的改进优化具有参考价值. 展开更多
关键词 基坑工程 开挖变形预测 长短期记忆神经网络智能算法 多步预测模型
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基于改进随机森林的高光谱激光雷达信号分选研究
7
作者 刘子恒 刘汉城 敏乾 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期218-223,共6页
高光谱激光雷达数据在频谱维度上具有很高的维度,包含大量的波段或频带,易出现忽视频谱带中有用信息的情况,进而导致高光谱激光雷达信号分选效果较差。为此,提出基于改进随机森林的高光谱激光雷达信号分选研究。首先,采用变分模态分解... 高光谱激光雷达数据在频谱维度上具有很高的维度,包含大量的波段或频带,易出现忽视频谱带中有用信息的情况,进而导致高光谱激光雷达信号分选效果较差。为此,提出基于改进随机森林的高光谱激光雷达信号分选研究。首先,采用变分模态分解算法对高光谱激光雷达含噪信号展开去噪处理;然后,采用长短期记忆神经网络算法对去噪后的高光谱激光雷达信号展开特征提取,并利用自编码神经网络对提取的特征展开重构处理,以获取重构后的雷达信号特征;最后,采用随机森林算法根据高光谱激光雷达信号特征完成信号分选。实验结果表明,所提方法的SNR为30.648 dB,RMSE为0.1498,预测分选类别与实际分选类别几乎一致,分析时间始终未超过5 s,表明所提方法的分选性能较好,具有实用性。 展开更多
关键词 高光谱激光雷达信号 随机森林 变分模态分解算法 长短期记忆神经网络算法 自编码神经网络
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基于数据驱动的移动目标卫星任务规划 被引量：2
8
作者 温新 顾玥 《飞控与探测》 2021年第3期15-22,共8页
卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上... 卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上,通过改进的长短期记忆神经网络算法预测了目标的未来轨迹和位置信息,并通过约束满足型遗传算法规划了基于预测算法结果的移动目标卫星观测任务。鉴于移动目标观测中约束和任务冲突的复杂性,约束满足型遗传算法以条件形式将约束嵌入到遗传算法中,并在算法中特别设计了冲突消除算子以解决任务冲突问题。仿真结果证明了该方法在解决移动目标卫星任务规划问题上具有优良的效率,并获得了很高的观测精度。 展开更多
关键词 移动目标卫星观测 任务规划 改进的长短期记忆神经网络算法 约束满足型遗传算法
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基于长短期记忆神经网络的健康状态估算 被引量：1
9
作者 肖仁鑫 宋新月 +2 位作者 张梦帆 夏雪磊 肖佳鹏 《农业装备与车辆工程》 2020年第4期77-81,共5页
当前电池健康状态估算与预测在处理大量电池数据、时间间隔较长存在一定缺陷。长短期记忆神经网络算法在解决该问题时效果明显。在完成电池循环充放电实验基础之上,分析和提取电池放电过程中外部信号变化的特征指标,以电池放电数据中放... 当前电池健康状态估算与预测在处理大量电池数据、时间间隔较长存在一定缺陷。长短期记忆神经网络算法在解决该问题时效果明显。在完成电池循环充放电实验基础之上,分析和提取电池放电过程中外部信号变化的特征指标,以电池放电数据中放电容量、放电时间、循环次数训练并建立了长短期记忆神经网络预测模型,采用3种不同的自适应学习率优化算法对学习训练部分进行优化,最后对比分析模型预测的准确程度。结果表明,长短期记忆神经网络估算电池健康状态的误差小于5%,证明预测模型的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 长短期记忆神经网络算法 学习率优化
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