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货运机车自动驾驶系统研究与设计 被引量：19
1
作者 肖家博 尚敬 《控制与信息技术》 2018年第6期38-43,共6页
我国货运机车运行路况复杂、编组多、载重大、司机工作强度大,司机的操纵失误可能会导致货运列车纵向冲动大、非正常停车、超速甚至断钩等现象发生。通过自动驾驶技术能确保司机操作一致性,降低司机的劳动强度,提升列车安全性、准点性... 我国货运机车运行路况复杂、编组多、载重大、司机工作强度大,司机的操纵失误可能会导致货运列车纵向冲动大、非正常停车、超速甚至断钩等现象发生。通过自动驾驶技术能确保司机操作一致性,降低司机的劳动强度,提升列车安全性、准点性、平稳性、舒适性及节能性。为此,文章提出一种货运机车自动驾驶系统架构,并建立其运动模型;通过规划列车目标曲线,采用智能模型预测的方式对机车的输出动力进行校准,实现了智能化的列车速度跟随控制。现场应用表明,该系统可以实现全行程的列车自动驾驶。 展开更多
关键词 货运机车 自动驾驶系统 目标曲线规划 速度跟随控制 智能模型预测
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基于改进时序网络的钻进参数可解释实时预测
2
作者 张瑞 祝兆鹏 +4 位作者 李大钰 宋先知 李根生 张诚恺 朱硕 《石油机械》 北大核心 2024年第4期1-10,共10页
实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的... 实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的趋势和自相关性,同时嵌入高拓展性的注意力机制模块,使模型更好地捕捉钻进参数的动态变化。利用现场钻井数据集测试,评估了模型在预测4种关键钻进参数(扭矩、立管压力、钻井液当量密度和机械钻速)方面的有效性和准确性。研究结果表明:AT-TCN预测当量密度的准确率最高达到99%,且在模型精度和计算效率上,均优于其他4种深度学习模型,能够有效捕捉钻进参数的变化趋势。AT-TCN还提供模型的双重可解释性,可从时序和特征维度方面反映输入序列对预测结果的影响。研究结果有望为钻井作业的安全性、高效性作出重要贡献,具有较强的落地应用价值。 展开更多
关键词 钻进参数 智能模型 超前预测 注意力机制 时序卷积网络 可解释性
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垃圾池焚烧一体智能化模型建立与实证分析 被引量：4
3
作者 曾卫东 田爽 王傲寒 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第9期125-128,共4页
针对传统垃圾热值计算的大滞后性问题,本文依靠对垃圾池入炉量及发酵天数等数据的采集,利用数学手段进行分析,建立智能化数学模型,预测垃圾入炉量。利用该一体智能化模型,可在垃圾剧烈燃烧严重影响炉温之前获得蒸汽负荷。该模型可以针... 针对传统垃圾热值计算的大滞后性问题,本文依靠对垃圾池入炉量及发酵天数等数据的采集,利用数学手段进行分析,建立智能化数学模型,预测垃圾入炉量。利用该一体智能化模型,可在垃圾剧烈燃烧严重影响炉温之前获得蒸汽负荷。该模型可以针对不同垃圾炉的不同特性,对不同工况的焚烧炉进行预测建模。本文研究结果可为后续垃圾发电厂自动燃烧控制系统(ACC)的投入提供重要依据。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 智能化模型 垃圾池 最小二乘法 多项式拟合 预测建模
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大跨度悬索桥锚碇基础基底土压力智能预测研究 被引量：1
4
作者 任丽芳 袁宝远 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2011年第5期46-49,54,共5页
将灰色系统(GM(1,1))、BP神经网络、灰色神经网络(GNNM(1,1))3种智能预测模型分别应用于深大基坑锚碇基础的基底变形预测过程中,以润扬大桥北锚碇基础基底土压力的监测资料为例进行动态预测分析,并与实测值进行了比较。结果表明:3种模... 将灰色系统(GM(1,1))、BP神经网络、灰色神经网络(GNNM(1,1))3种智能预测模型分别应用于深大基坑锚碇基础的基底变形预测过程中,以润扬大桥北锚碇基础基底土压力的监测资料为例进行动态预测分析,并与实测值进行了比较。结果表明:3种模型土压力预测值的相对误差分别为1.11%,0.77%和0.43%。GNNM(1,1)模型的预测结果更接近于实测值,与GM(1,1)和BP神经网络相比,GNNM(1,1)更适宜对波动较大的线性数据和非线性数据进行拟合,可以在工程中推广应用。 展开更多
关键词 锚碇基础 智能算法 变形预测 灰色神经网络
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基于智能集成模型前胡切片微波真空干燥过程水分比预测
5
作者 胡轶娟 梁卫青 +3 位作者 徐攀 童晔玲 楼柯浪 浦锦宝 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2206-2215,共10页
目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切... 目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切片干燥过程水分比的影响,并构建用于水分比建模的原始数据集。将原始数据集合理划分为训练集、验证集和测试集,利用训练集建立不同隐含层神经元个数的BP神经网络子模型,验证集用于防止训练过程过拟合,利用测试集建立前胡切片干燥过程水分比的智能集成模型,并进行模型应用。结果干燥实验结果表明,提高微波功率或减少切片厚度都能够有效缩短前胡切片的总干燥时间,达到提高干燥效率、节能的目的。模型应用结果表明,智能集成模型具有较好的稳定性、泛化性和预测精度,可以快速准确地实现前胡切片微波真空干燥过程水分比预测。结论智能集成模型为前胡切片干燥过程优化与控制提供了重要的技术支持。智能集成建模方法为中药材干燥过程建模提供了一种有效的新建模方法。 展开更多
关键词 智能集成模型 水分比 预测 前胡切片 微波真空干燥 BP神经网络
原文传递
基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型 被引量：4
6
作者 王春生 吴敏 曹卫华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期450-454,459,共6页
针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进... 针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测. 展开更多
关键词 返矿量预测 智能集成预测模型 预测精度 多目标规划
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电控高压共轨柴油机智能仿真模型应用研究 被引量：1
7
作者 刘威 张波涛 +1 位作者 刘利 郑国世 《柴油机》 2014年第4期19-22,26,共5页
介绍了一种电控高压共轨柴油机智能仿真模型的研发过程,包括智能仿真模型的构建与应用。研究结果表明:该智能仿真模型实现了发动机大部分工况点性能的准确预测;实现了与台架试验耦合的开发过程,是一种可以广泛使用的易操作工具;同时可... 介绍了一种电控高压共轨柴油机智能仿真模型的研发过程,包括智能仿真模型的构建与应用。研究结果表明:该智能仿真模型实现了发动机大部分工况点性能的准确预测;实现了与台架试验耦合的开发过程,是一种可以广泛使用的易操作工具;同时可较为准确地进行发动机电控标定。 展开更多
关键词 智能仿真应用模型 电控高压共轨柴油机 性能 预测
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基于大数据的船舶航迹智能预测研究
8
作者 王珊珊 梁同乐 《科学技术创新》 2021年第6期48-49,共2页
传统预测方法选择的算法忽视了噪声对数据的影响,导致生成的船舶航迹偏离实际船舶航迹。本研究是基于大数据的船舶航迹智能预测方法,分析船舶运动和水动力,建立基于大数据的船舶航迹智能跟踪模型,利用改进后的自适应预测算法,获取船舶... 传统预测方法选择的算法忽视了噪声对数据的影响,导致生成的船舶航迹偏离实际船舶航迹。本研究是基于大数据的船舶航迹智能预测方法,分析船舶运动和水动力,建立基于大数据的船舶航迹智能跟踪模型,利用改进后的自适应预测算法,获取船舶航迹的准确位置。测试结果表明:提出预测方法得到的最优经度和最优纬度估计误差更小,船舶航迹预测结果更为精准。 展开更多
关键词 大数据特征 船舶航迹 智能跟踪模型 自适应预测算法
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基于云平台的室内环境舒适度智能决策控制系统
9
作者 许晓飞 陈帅 莫桂明 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2022年第6期87-90,共4页
针对目前室内环境实时数据采集与监测系统缺乏环境舒适度智能决策控制功能,提出了基于云平台的室内环境舒适度智能决策系统设计方案。使用ESP32单片机作为终端数据采集和控制核心;使用消息队列遥测传输(message queuing telemetry trans... 针对目前室内环境实时数据采集与监测系统缺乏环境舒适度智能决策控制功能,提出了基于云平台的室内环境舒适度智能决策系统设计方案。使用ESP32单片机作为终端数据采集和控制核心;使用消息队列遥测传输(message queuing telemetry transport,MQTT)作为终端与云平台数据传输协议;使用阿里云物联网平台作为终端设备管理和服务平台;使用云平台的RRPC(MQTT同步通信)协议同步至自建阿里云公网服务器;在自建服务器使用智能模糊决策模型结合BP(back propagation)神经网络模型构建室内环境舒适度的智能决策控制算法。实验结果表明,该系统能精确地实现环境舒适度智能决策控制功能。 展开更多
关键词 云平台 环境舒适度 智能模糊决策模型 BP神经网络预测算法
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