基于数据驱动的故障预测模型框架研究 被引量：10

1

作者 韩东 杨震 许葆华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第3期1054-1058,共5页

为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题,提高故障预测精度,提出了一种通用的故障预测模型和框架。总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状,研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程,将融合单元的概念应... 为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题,提高故障预测精度,提出了一种通用的故障预测模型和框架。总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状,研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程,将融合单元的概念应用到故障预测领域,用以描述预测过程中设备状态的数据变化,建立了基于数据驱动的故障预测模型,从而得到了一种统一的故障预测框架,为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。 展开更多

关键词 故障预测 融合单元 信息融合 预测框架 预测与健康管理

下载PDF 职称材料

基于学习行为的MOOC用户持续学习预测框架 被引量：4

2

作者 陈辉 白骏 +2 位作者 殷传涛 荣文戈 熊璋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期74-82,共9页

大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的... 大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的学习活动进行建模,采用多头注意力机制对用户和课程之间的交互活动情况进行分析,提出一个基于门控单元的特征融合框架,用于学习情况预测。在公开数据集上的结果表明:所提框架能够提升预测精度,使得MOOC平台能够尽可能早地对用户活动进行干预,从而提升整体的MOOC平台使用体验。 展开更多

关键词 大型开放式网络课程 预测框架 用户 课程内容 学习行为

下载PDF 职称材料

基于特征挖掘的中长期铁路客运量预测

3

作者 汪洋 蔡鑫美 +1 位作者 王多宏 任洪权 《交通运输研究》 2023年第3期116-122,141,共8页

为实现不同场景下的铁路客运量预测,提升预测精度,提出一个通用的中长期铁路客运量预测理论框架,包括数据采集层、特征挖掘层和模型预测层:采集并整合预测所需的多源数据,进行特征构建和挖掘后,将特征输入预测模型进行预测。基于该框架... 为实现不同场景下的铁路客运量预测,提升预测精度,提出一个通用的中长期铁路客运量预测理论框架,包括数据采集层、特征挖掘层和模型预测层:采集并整合预测所需的多源数据,进行特征构建和挖掘后,将特征输入预测模型进行预测。基于该框架,构建了基于EMD-LightGBM的中长期铁路客运量预测模型。最后,以1981—2021年的铁路客运量数据为例,解析了预测框架的构建过程,并对特征挖掘技术的应用效果进行了分析。结果表明,特征挖掘方法能大幅提升铁路客运量的预测精度和预测效率;所建预测框架可推广应用于线路或地区等不同场景的铁路客运量预测。 展开更多

关键词 铁路客运量预测 预测框架 预测效率 特征工程 LightGBM

下载PDF 职称材料

基于相似性权系数改进Bagging-DNN的负荷时序预测方法

4

作者 陈静 邓真平 +1 位作者 刘兰兰 龚加兴 《电工技术》 2023年第16期26-29,32,共5页

为提升电力负荷时序预测精度,提出了一种基于相似性权系数改进Bagging-DNN的负荷时序预测框架。首先,利用历史负荷时序及其温度、湿度等影响因素构建模型训练样本库;然后,在此基础上,通过Bootstrap方式得到若干训练样本子集,训练各DNN... 为提升电力负荷时序预测精度,提出了一种基于相似性权系数改进Bagging-DNN的负荷时序预测框架。首先,利用历史负荷时序及其温度、湿度等影响因素构建模型训练样本库;然后,在此基础上,通过Bootstrap方式得到若干训练样本子集,训练各DNN预测模型;最后,通过皮尔逊相关性分析计算各DNN模型预测结果之间的相似性系数,以自适应方式对DNN模型预测结果进行加权作为最终预测输出。仿真结果表明,基于相似性权系数的Bagging-DNN相较于传统平均加权方法有助于提升模型的预测精度。 展开更多

关键词 相似性权系数 负荷时序 皮尔逊相关性分析 预测框架

下载PDF 职称材料

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用 被引量：4

5

作者 范彬 胡雷 胡茑庆 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期161-166,共6页

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却... 毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 粒子滤波 退化速率跟踪 剩余使用寿命 预测框架

下载PDF 职称材料

多元化价值系统的预测框架问题

6

作者 夏勇军 《贵州财经学院学报》 1997年第3期59-61,共3页

关键词 价值系统 价值预测 预测框架 经济预测

下载PDF 职称材料

抗菌药耐药性预测框架的构成要素

7

作者 郝海红 黄玲利 +4 位作者 王玉莲 戴梦红 程古月 刘振利 袁宗辉 《中国兽药杂志》 2013年第2期51-55,共5页

结合抗菌药耐药性研究前沿,从抗菌药作用、耐药性的产生、耐药菌的适应性、耐药性的转移、耐药性的流行监测五个方面,系统介绍了抗菌药耐药性预测框架的构成环节和形成要素,为新药入市前的耐药性风险评定以及耐药性控制办法的制定提供... 结合抗菌药耐药性研究前沿,从抗菌药作用、耐药性的产生、耐药菌的适应性、耐药性的转移、耐药性的流行监测五个方面,系统介绍了抗菌药耐药性预测框架的构成环节和形成要素,为新药入市前的耐药性风险评定以及耐药性控制办法的制定提供与参考。 展开更多

关键词 抗菌药耐药性 预测框架 构成要素

下载PDF 职称材料

基于多特征融合的城市轨道交通短时客流预测 被引量：13

8

作者 李兆丰 倪少权 +1 位作者 孙克洋 吕苗苗 《交通运输工程与信息学报》 2020年第4期93-102,共10页

客流需求是城市轨道交通运营组织的基础,随着信息采集技术、计算能力等的快速发展,短时客流推演的准确性在成网条件下尤为关键。考虑到客流的时间依赖性、空间关联性与外部因子随机性影响,以LSTM神经网络为基础预测框架,构建融合多特征... 客流需求是城市轨道交通运营组织的基础,随着信息采集技术、计算能力等的快速发展,短时客流推演的准确性在成网条件下尤为关键。考虑到客流的时间依赖性、空间关联性与外部因子随机性影响,以LSTM神经网络为基础预测框架,构建融合多特征的“端到端”短时客流预测框架,挖掘客流的时间依赖性特征,通过Embedding层嵌入外部因子稀疏矩阵,再利用全连接层融合时间特征、空间特征和其他因子得到预测结果。以成都地铁火车南站为实例研究对象,经多次实验,与ARIMA模型与LSTM神经网络相比,融合多特征的组合预测模型预测性能最佳,训练集和验证集MAE误差分别为11.49和10.85,并在测试集上对模型进行测试,结果表明,该模型具有较佳的预测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 城市轨道交通 短时客流预测 多特征融合 端到端预测框架 时空关联性

下载PDF 职称材料

基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测

9

作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页

随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多

关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)

下载PDF 职称材料

基于协作机器人仿真环境的关节轨迹预测方法 被引量：5

10

作者 康杰 贾凯 +1 位作者 邹风山 邸霈 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第31期180-184,共5页

安全在人机协作过程中是至关重要的,必须实时掌握人的行为信息,并进行准确高效的预测。基于Linux和ROS系统搭建仿真环境,通过Xtion PRO LIVE深度相机采集多组人体关节的空间位置信息,然后通过无监督学习方法对采集到的坐标点进行聚类和... 安全在人机协作过程中是至关重要的,必须实时掌握人的行为信息,并进行准确高效的预测。基于Linux和ROS系统搭建仿真环境,通过Xtion PRO LIVE深度相机采集多组人体关节的空间位置信息,然后通过无监督学习方法对采集到的坐标点进行聚类和预测,实时更新预测模型,并基于minimum-jerk对特殊异常轨迹进行预测。为了充分保证人的安全,主要研究手部和肘部运动轨迹的预测方法。最终实验结果证明,所提出的分层轨迹预测框架可以很好地描述人体运动轨迹,并实时做出准确的预测,不仅保证了人体安全,而且对于提高生产效率具有重要意义。 展开更多

关键词 安全 机器人操作系统 高斯混合模型 分层轨迹预测框架

下载PDF 职称材料

基于AISSD与Prophet框架的桥梁结构风速预测研究

11

作者 罗雁文 《四川建筑》 2023年第4期190-197,共8页

基于桥梁结构的风速监测数据开展时间序列分析,进而建立对应的风速预测模型以实现大风灾害预警,对高速公路桥梁的行车安全具有重要意义。针对现有桥梁风速预测方法中存在的问题,提出一种基于自适应改进奇异谱分解(AISSD)与Prophet预测... 基于桥梁结构的风速监测数据开展时间序列分析,进而建立对应的风速预测模型以实现大风灾害预警,对高速公路桥梁的行车安全具有重要意义。针对现有桥梁风速预测方法中存在的问题,提出一种基于自适应改进奇异谱分解(AISSD)与Prophet预测框架的桥梁风速预测方法。该方法首先利用AISSD将非平稳非线性的风速信号分解为多组具有不同周期规律的奇异谱分量(SSC),其次计算SSC分量的能量密度与平均周期乘积ET,并结合Wasserstein距离构造判定阈值来筛选代表特征信息的SSC分量,最后基于Prophet预测框架对SSC分量进行预测并重构。以西南地区某高速公路桥梁的实测风速数据对该方法效果开展验证,并与自回归滑动平均模型(ARMA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行对比。结果表明:该方法可准确分析风速的波动规律和变化趋势,与ARMA和LSSVM方法相比具有更高的计算效率,能够有效提高预测精度,满足在工程应用中快速预测风速的需求。 展开更多

关键词 桥梁工程 风速预测 奇异谱分解 能量密度与平均周期乘积 Wasserstein距离 Prophet预测框架

下载PDF 职称材料

语义增强的在线学习行为预测研究 被引量：4

12

作者 叶俊民 罗达雄 +1 位作者 陈曙 廖志鑫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期51-55,共5页

当前学习者的在线学习行为预测研究未充分利用短文本中的语义数据,导致对学习者的学习状态刻画不够全面,严重影响了行为预测的准确性.针对此问题,本文提出了语义增强的在线学习行为预测方法.首先,利用双向长短时记忆网络得到到短文本的... 当前学习者的在线学习行为预测研究未充分利用短文本中的语义数据,导致对学习者的学习状态刻画不够全面,严重影响了行为预测的准确性.针对此问题,本文提出了语义增强的在线学习行为预测方法.首先,利用双向长短时记忆网络得到到短文本的语义向量表示;其次,基于学习者的统计、行为和短文本数据得到学习者的特征表征,并利用长短时记忆网络模型构建其学习状态表征;最后,利用学习状态表征预测学习者的学习行为.在11门真实在线课程数据集上的实验表明,本文方法能过有效提升在线学习行为预测的精确度. 展开更多

关键词 在线学习社区 短文本表示模型 学习行为预测框架 深度学习

下载PDF 职称材料

基于模型推理的系统级故障预测框架设计 被引量：1

13

作者 赵春宇 马伦 +2 位作者 刘旭敏 吕雷 王友强 《计算机与数字工程》 2012年第2期50-51,95,共3页

针对装备实施故障预测过程中状态监测可达性的限制,提出系统级故障预测问题。通过参照国际标准化组织对故障预测的定义,界定系统级故障预测范畴,在此基础上应用基于模型推理的方法,构建系统级故障预测框架,实现从高层次系统监测信息中... 针对装备实施故障预测过程中状态监测可达性的限制,提出系统级故障预测问题。通过参照国际标准化组织对故障预测的定义,界定系统级故障预测范畴,在此基础上应用基于模型推理的方法,构建系统级故障预测框架,实现从高层次系统监测信息中推理低层次难接近部件状态,更符合装备实际使用要求。 展开更多

关键词 故障预测 基于模型的推理 故障预测框架

下载PDF 职称材料

态势感知技术在新型电力系统运行中的应用 被引量：5

14

作者 李华 陆明璇 +1 位作者 佟永吉 仲崇飞 《综合智慧能源》 CAS 2023年第3期24-33,共10页

“双碳”目标下,含高比例新能源的新型电力系统不断朝着信息化、智能化的方向发展,相位测量单元、广域计量系统和数据采集与监控逐渐普及,系统的安全稳定运行面临巨大挑战,态势感知技术是实现电力系统运行可观和可控的重要途径。介绍了... “双碳”目标下,含高比例新能源的新型电力系统不断朝着信息化、智能化的方向发展,相位测量单元、广域计量系统和数据采集与监控逐渐普及,系统的安全稳定运行面临巨大挑战,态势感知技术是实现电力系统运行可观和可控的重要途径。介绍了态势感知技术“察觉-理解-预测”架构在电力系统中的映射及方法分类,分析了新型电力系统安全稳定运行面临的新挑战,总结了态势感知技术在源荷预测、安全稳定、实时运行状态分析中的研究现状、应用及实施效果,以期为后续研究提供借鉴。 展开更多

关键词 “双碳”目标 新能源 新型电力系统 态势感知 安全稳定 系统运行状态 “察觉-理解-预测”框架

下载PDF 职称材料

地质实验在地质灾害预测与评估中的应用研究

15

作者 洪盛 《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》 2024年第8期0081-0085,共5页

探索地质灾害预测和评估,堪称地球科学的一份重要脚本,地质实验在这一剧本中,扮演着重要的角色。以地质灾害预测和评估为重点,利用地质实验的方法,剖析了在这两个领域的实验应用。彻底研究数种地质实验,显示了其在预测和评估地质灾害中... 探索地质灾害预测和评估,堪称地球科学的一份重要脚本,地质实验在这一剧本中,扮演着重要的角色。以地质灾害预测和评估为重点,利用地质实验的方法,剖析了在这两个领域的实验应用。彻底研究数种地质实验,显示了其在预测和评估地质灾害中的独有价值和深远意义。透过实验来获得每类灾害形态和对应程度的规律,为预测提供了坚实的理论支持。通过对地质实验数据的精准解析,揭示出灾害潜在发生的机制,增强了地质灾害评估的精度。最后,研究创新了传统地质灾害评估与预测方法,提出了一套新的基于地质实验结果的灾害预测与评估框架,该框架具有更高的预测与评估accuracy,具有重大的科研和应用价值。这些成果不仅为地质灾害预测与评估提供了新的理论指导,也为减少地质灾害带来的损失提供了一种新的有效途径。 展开更多

关键词 地质实验 地质灾害预测 地质灾害评估 灾害发生的潜在机制 灾害预测与评估框架

下载PDF 职称材料

高铁诱增运量形成机理与预测技术框架研究 被引量：2

16

作者 姚鸣 李枫 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2014年第2期1-6,共6页

研究目的:近年来在国内高速铁路设计中,对诱增运量的预测一直是运用经济可接近性方法和借鉴国外的经验数据进行估算,不能够准确反映新建高速铁路的诱增效果,造成设计运量和实际运量相差较大,影响项目整体运量的预测精度。本文在分析研... 研究目的:近年来在国内高速铁路设计中,对诱增运量的预测一直是运用经济可接近性方法和借鉴国外的经验数据进行估算,不能够准确反映新建高速铁路的诱增效果,造成设计运量和实际运量相差较大,影响项目整体运量的预测精度。本文在分析研究区域运输通道中新建高速铁路诱增运量的概念内涵、形成机理与生成规律的基础上,设计提出新的高速铁路诱增运量预测的技术框架,以期进一步开发形成一整套可行的、合理的诱增运量分析与预测的模型与方法,提高我国高速铁路诱增运量分析预测的效率与可靠性。研究结论:(1)高速铁路诱增运量,可分为"近期需求释放型诱增运量"和"远期经济诱发型诱增运量"两种类型。从微观的角度讲,前者的大小主要与"原来的和新生的潜在需求量"相关,后者的大小主要与"沿线城市节点诱发的经济量"相关。(2)高速铁路诱增运量的生长过程主要包括三个阶段:初期快速形成阶段、中期稳定增长阶段和远期逐渐稳定阶段,其生长规律总体上可以用"S型曲线"加以描述。(3)高速铁路诱增运量的预测应分成"近期需求释放型诱增运量"和"中远期经济诱发型诱增运量",采用不同的预测技术路线分别进行预测。前者设计采用"传统预测法(基于灰色理论的时间序列模型)和MD模型相结合"的预测技术框架;后者设计采用"基于经济可接近模型和价量比稳定模型"的预测技术框架。(4)研究成果主要应用于高速铁路诱增运量预测软件的开发,更好地支持我国高速铁路前期规划设计工作。 展开更多

关键词 高速铁路 诱增运量 诱增经济 预测技术框架

下载PDF 职称材料

基于震害调查数据的液化侧向变形预测模型框架 被引量：2

17

作者 郑晴晴 夏唐代 刘芳 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期504-509,共6页

基于地震统计数据,前人就统计回归分析影响因子和变形值的关系提出若干评估液化侧向变形的方法,能计算得到给定土体条件和地震作用下的侧向变形,但这些方法为确定性描述,无法根据震害历史预测变形,较难为城市抗震合理布局提供切合实际... 基于地震统计数据,前人就统计回归分析影响因子和变形值的关系提出若干评估液化侧向变形的方法,能计算得到给定土体条件和地震作用下的侧向变形,但这些方法为确定性描述,无法根据震害历史预测变形,较难为城市抗震合理布局提供切合实际的依据。本文采用地面峰值加速度PGV和震级MW联合分布概率的计算方法,以蒙特卡洛方法模拟已有的地震液化侧向变形回归公式中场地参数的随机性,建立对区域性地震液化侧向变形超过指定阈值的年平均率的预测模型框架,并应用于实例,以期对区域性震害进行液化侧向变形评估及其非确定性描述研究提供思路。 展开更多

关键词 地震液化 侧向变形 预测模型框架 蒙特卡罗方法

下载PDF 职称材料

云计算环境用户行为信任评估模型构建研究 被引量：2

18

作者 王娜 赵波 李昂 《信息通信技术与政策》 2021年第8期86-91,共6页

针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题,提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取,在此基础上结合误差机制修正特征向量... 针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题,提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取,在此基础上结合误差机制修正特征向量,构建云计算环境用户行为信任评估模型。该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控,解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题。根据试验数据表明,云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率,可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑。 展开更多

关键词 云计算环境 信任评估 预测-残差框架 长短期记忆网络

下载PDF 职称材料