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基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测
1
作者
杨艺
Aimen Malik
+1 位作者
袁瑞甫
王科平
《电子测量技术》
北大核心
2024年第6期41-49,共9页
液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随...
液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随机噪声,使得压力数据劣化为非平稳时间序列,给压力的预测带来的很大的困难。本文在Transformer基础上,提出一种差分非平稳Transformer模型,在Transformer的编码器和解码器中分别引入差分归一化和反归一化操作,以提升序列的平稳性。同时,在Transformer中采用去平稳注意力机制,计算序列元素之间的关联关系,以增强模型的预测能力。在真实的煤矿支架立柱数据集上的对比实验表明,本文提出的差分非平稳Transformer的预测效果达到0.674,表现明显优于LSTM、Transformer和非平稳Transformer模型。
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关键词
煤矿安全
工作面
液压支架
压力预测
非平稳
transformer
差分
下载PDF
职称材料
基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测
被引量：
2
2
作者
张亚丽
王聪
+2 位作者
张宏立
马萍
李新凯
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期108-115,共8页
针对风电预测中波动性和随机性造成的风电功率多步预测精确度不高的问题,提出一种基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测模型。利用皮尔逊相关系数法(PCC)和主成分分析法(PCA)对风电功率及其影响因素的分析确定输入数据,结合...
针对风电预测中波动性和随机性造成的风电功率多步预测精确度不高的问题,提出一种基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测模型。利用皮尔逊相关系数法(PCC)和主成分分析法(PCA)对风电功率及其影响因素的分析确定输入数据,结合可以提升非平稳时序预测效果的非平稳Transformer模型,高效充分地挖掘输入数据与输出功率的复杂关系,构建风电功率超短期预测模型。实例分析表明,所提方法对不同预测步长下的风电功率进行预测时均具有较高的预测精度,且预测结果更稳定。
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关键词
风电功率
预测
皮尔逊相关系数
主成分分析
非平稳
transformer
模型
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职称材料
题名
基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测
1
作者
杨艺
Aimen Malik
袁瑞甫
王科平
机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
河南理工大学河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室
河南理工大学能源科学与工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第6期41-49,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0604502)
河南省科技攻关项目(232102210040)资助。
文摘
液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随机噪声,使得压力数据劣化为非平稳时间序列,给压力的预测带来的很大的困难。本文在Transformer基础上,提出一种差分非平稳Transformer模型,在Transformer的编码器和解码器中分别引入差分归一化和反归一化操作,以提升序列的平稳性。同时,在Transformer中采用去平稳注意力机制,计算序列元素之间的关联关系,以增强模型的预测能力。在真实的煤矿支架立柱数据集上的对比实验表明,本文提出的差分非平稳Transformer的预测效果达到0.674,表现明显优于LSTM、Transformer和非平稳Transformer模型。
关键词
煤矿安全
工作面
液压支架
压力预测
非平稳
transformer
差分
Keywords
coal
mine
safety
work
face
hydraulic
support
pressure
prediction
non
-
stationary
transformer
differencing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测
被引量：
2
2
作者
张亚丽
王聪
张宏立
马萍
李新凯
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期108-115,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB1507000)
国家自然科学基金资助项目(52267010)。
文摘
针对风电预测中波动性和随机性造成的风电功率多步预测精确度不高的问题,提出一种基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测模型。利用皮尔逊相关系数法(PCC)和主成分分析法(PCA)对风电功率及其影响因素的分析确定输入数据,结合可以提升非平稳时序预测效果的非平稳Transformer模型,高效充分地挖掘输入数据与输出功率的复杂关系,构建风电功率超短期预测模型。实例分析表明,所提方法对不同预测步长下的风电功率进行预测时均具有较高的预测精度,且预测结果更稳定。
关键词
风电功率
预测
皮尔逊相关系数
主成分分析
非平稳
transformer
模型
Keywords
wind
power
prediction
PCC
PCA
non
-
stationary
transformer
model
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测
杨艺
Aimen Malik
袁瑞甫
王科平
《电子测量技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于非平稳Transformer的超短期风电功率多步预测
张亚丽
王聪
张宏立
马萍
李新凯
《智慧电力》
北大核心
2024
2
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职称材料
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