基于改进深度信念网络模型的中长期径流预测 被引量：22

1

作者 岳兆新 艾萍 +3 位作者 熊传圣 宋艳红 洪敏 于家瑞 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期33-46,共14页

为提高流域中长期径流预测效果,提出径流综合指数构建、因子筛选和改进深度信念网络模型相结合的预测方法。首先研究不同水文站点(细粒度)月平均径流的一致性,构造流域径流综合指数(粗粒度),在较宏观层面研究流域水情丰枯变化;接着采用... 为提高流域中长期径流预测效果,提出径流综合指数构建、因子筛选和改进深度信念网络模型相结合的预测方法。首先研究不同水文站点(细粒度)月平均径流的一致性,构造流域径流综合指数(粗粒度),在较宏观层面研究流域水情丰枯变化;接着采用基于信息熵的因子筛选方法,获得影响流域水情丰枯变化的关键因子集,形成深度学习的输入;然后利用改进的深度信念网络(IDBN)模型进行预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与多元线性回归、自回归移动平均、反向传播(BP)神经网络、支持向量机和传统深度信念网络等预测模型进行对比分析。结果表明:所提方法具有较好的实用性,且IDBN模型具有更好的预测速度和精度。研究结果可为流域中长期径流变化趋势预测提供参考。 展开更多

关键词 水文预报 中长期径流预测 径流综合指数 偏互信息法 深度信念网络

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基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率预测方法 被引量：18

2

作者 李俊卿 李秋佳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期241-247,共7页

为提高风电功率预测的精确度,提出一种基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率组合预测模型。首先,将风速、风向、空气密度、转速、偏航角和桨距角作为输入向量,并利用偏互信息理论对这些向量进行加权处理,建立基于Kriging的风电功率线... 为提高风电功率预测的精确度,提出一种基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率组合预测模型。首先,将风速、风向、空气密度、转速、偏航角和桨距角作为输入向量,并利用偏互信息理论对这些向量进行加权处理,建立基于Kriging的风电功率线性分量预测模型。然后,将预测出的线性分量加前述加权监测量作为输入,使用长短期记忆网络预测出功率的非线性分量。最后,将两者的预测结果相结合,得出风电功率的最终预测值。实例结果表明,该模型能够利用Kriging和长短期记忆网络的优势,预测性能指标得到提高。 展开更多

关键词 风电功率 预测分析 数据处理 长短期记忆 KRIGING模型 偏互信息

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基于改进偏互信息的火电厂SCR脱硝系统建模 被引量：17

3

作者 秦天牧 刘吉臻 +3 位作者 方连航 刘红岩 杨婷婷 吕游 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期726-731,738,共7页

由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证方法的有效性.将IPMI法应用于火电厂SCR脱硝系统,选取出最优变... 由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证方法的有效性.将IPMI法应用于火电厂SCR脱硝系统,选取出最优变量集作为支持向量机(SVM)模型的输入,并利用现场历史数据建立了IPMI-SVM模型,将其与传统SVM方法进行了对比.结果表明:IPMI-SVM模型具有较高的预测精度,IPMI法可有效提高模型的泛化能力和鲁棒性,降低了模型复杂度. 展开更多

关键词 烟气脱硝 偏互信息 支持向量机 变量选择 数据建模

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基于Copula熵的神经网络径流预报模型预报因子选择 被引量：17

4

作者 陈璐 叶磊 +4 位作者 卢韦伟 周建中 郭生练 肖舸 陈健国 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期25-29,90,共6页

采用神经网络进行水文预报的关键问题之一是预报因子(输入变量)的选择,目前国内尚缺有效、系统的理论方法,国外主要是采用偏互信息(Patial mutual information,PMI)法。本文针对偏互信息计算方法的缺陷,引入Copula熵的概念,推导Copula... 采用神经网络进行水文预报的关键问题之一是预报因子(输入变量)的选择,目前国内尚缺有效、系统的理论方法,国外主要是采用偏互信息(Patial mutual information,PMI)法。本文针对偏互信息计算方法的缺陷,引入Copula熵的概念,推导Copula熵与互信息的关系,提出采用Copula熵计算PMI;并借助模拟试验检验了所提方法的合理性;最后,将该方法应用到三峡水库的水文预报中,并与现行方法进行了比较分析。结果表明,本文所提方法不仅具有理论基础,而且结果合理可信。 展开更多

关键词 水文学及水资源 神经网络 水文预报 预报因子选择 Copula熵 偏互信息

原文传递

显著图引导下基于偏互信息的医学图像配准 被引量：9

5

作者 余时伟 黄廷祝 +1 位作者 刘晓云 陈武凡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1218-1225,共8页

提出了偏互信息(PMI)和归一化偏互信息(NPMI)相似性测度,PMI和NPMI分别是互信息(MI)和归一化互信息(NMI)的推广。建立了显著图引导图像配准(SMGR)框架,该框架利用显著图构建引导层进行图像粗配准,粗配准图像的几何拓扑特征与参考图像接... 提出了偏互信息(PMI)和归一化偏互信息(NPMI)相似性测度,PMI和NPMI分别是互信息(MI)和归一化互信息(NMI)的推广。建立了显著图引导图像配准(SMGR)框架,该框架利用显著图构建引导层进行图像粗配准,粗配准图像的几何拓扑特征与参考图像接近,并与参考图像构成新的待配准图像再进行精配准。对比实验表明,以偏互信息和归一化偏互信息为相似性测度,可以凸显图像的某些局部信息效用,利用提出的图像框架能提高医学图像的配准精度,并对噪声图像有较好的鲁棒性。同时,偏互信息和归一化偏互信息提供了图像处理中相似性测度的多种选择,SMGR框架方法丰富了图像配准方案。 展开更多

关键词 熵 互信息 偏互信息 显著图 配准

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基于偏互信息法与支持向量机的覆冰闪络故障预警 被引量：9

6

作者 郁琛 吕友杰 +3 位作者 段荣华 程松 黄伟 陈彬 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期92-98,共7页

输电线路覆冰闪络跳闸故障是引起电网故障的重要原因之一。现有的覆冰闪络研究主要集中在绝缘子覆冰闪络电压的模型研究。一方面,闪络电压模型不能全面反映所有因素综合作用下的绝缘子闪络电压;另一方面,数据采集的误差使现有覆冰闪络... 输电线路覆冰闪络跳闸故障是引起电网故障的重要原因之一。现有的覆冰闪络研究主要集中在绝缘子覆冰闪络电压的模型研究。一方面,闪络电压模型不能全面反映所有因素综合作用下的绝缘子闪络电压;另一方面,数据采集的误差使现有覆冰闪络电压模型的研究成果难以在覆冰闪络故障预警中直接应用。考虑到数据挖掘技术的发展,基于偏互信息法和支持向量机对覆冰闪络故障进行预警。首先,采用偏互信息法筛选出关键的因素作为输入变量。然后,建立覆冰闪络预警的支持向量机模型,对样本数据进行训练和预测。仿真结果表明,基于偏互信息法与支持向量机的覆冰闪络故障预警方法能够较为有效地预测覆冰闪络,为实际电网的覆冰闪络防御提供了参考。 展开更多

关键词 覆冰闪络 故障预警 变量选择 偏互信息 支持向量机

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基于偏互信息法遴选因子的长江中长期径流预报 被引量：8

7

作者 麦紫君 曾小凡 +2 位作者 周建中 叶磊 何奇芳 《人民长江》 北大核心 2018年第3期52-56,共5页

为提高流域中长期径流预见期和预报精度,以长江流域代表性水文站为例,研究遥相关气候因子对水文站径流的影响,通过偏互信息方法遴选与逐月径流具有显著相关性的气候因子,并采用多元回归方法建模进行中长期径流预报。研究表明:根据偏互... 为提高流域中长期径流预见期和预报精度,以长江流域代表性水文站为例,研究遥相关气候因子对水文站径流的影响,通过偏互信息方法遴选与逐月径流具有显著相关性的气候因子,并采用多元回归方法建模进行中长期径流预报。研究表明:根据偏互信息法选出的输入因子建立的回归方程在建模和试报阶段的拟合优度值都大于0.6,而且入选的气候因子均具有4个月及以上的预见期。可见利用偏互信息法挑选遥相关气候因子进行中长期径流预报能够延长预见期并提供具有较高精度的预报结果。 展开更多

关键词 偏互信息 中长期径流预报 遥相关气候因子 长江流域

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基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测 被引量：8

8

作者 岳兆新 艾萍 +3 位作者 熊传圣 宋艳红 洪敏 于家瑞 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2021年第4期7-14,共8页

为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数... 为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行对比分析。结果表明:所提模型的E_(mape)、E_(rmse)、E_(dc)、E_(qr)和E_(re)等性能评价指标明显优于上述4种模型;5种预测模型在D1数据集上的预测效果整体上胜于D2。 展开更多

关键词 中长期径流预测 径流综合指数 偏互信息法 粒子群 极限学习机 预测模型

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基于Copula熵理论的大坝渗流统计模型因子优选 被引量：6

9

作者 李小奇 郑东健 鞠宜朋 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期370-376,共7页

针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息(partial mutual information,PMI)相结合的方法,对输入因子的选取进行优化。针... 针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息(partial mutual information,PMI)相结合的方法,对输入因子的选取进行优化。针对Copula熵的求取,Copula函数采用Gumbel函数,分布采用柯西分布代替正态分布,并引入Hample准则来精确选取因子。将该方法在糯扎渡大坝渗流监测中进行应用,并与常规的因子选择方法进行对比分析,结果表明,采用基于Copula熵的因子优化选取方法的渗流统计模型具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 大坝安全监控 渗流统计模型 Copula熵 输入因子 偏互信息

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基于偏互信息筛选的中长期径流预报方案比选 被引量：3

10

作者 张海荣 汤正阳 曹辉 《人民长江》 北大核心 2022年第10期71-75,共5页

中长期径流预报方案是水电站中长期调度计划制订的基础。以长江上游流域宜昌站为研究对象,在1981~2019年宜昌站以及相关区间降雨径流数据的基础上,引入130个遥相关气候因子,基于偏互信息筛选输入因子,应用LSTM神经网络模型建模,对宜昌... 中长期径流预报方案是水电站中长期调度计划制订的基础。以长江上游流域宜昌站为研究对象,在1981~2019年宜昌站以及相关区间降雨径流数据的基础上,引入130个遥相关气候因子,基于偏互信息筛选输入因子,应用LSTM神经网络模型建模,对宜昌站的月径流预报方案进行比选。结果表明:长江上游来水与半年前的西太平洋副高和厄尔尼诺指数存在较强的相关性;在遥相关气候因子之外,宜昌站径流与去年同期宜昌站径流、上一月的岷沱江、乌江和雅砻江降雨关系密切。若能引入预报当月的嘉陵江、宜宾-重庆段降雨,可有效提升宜昌站的中长期径流预报精度。 展开更多

关键词 中长期径流预报 偏互信息 气候因子 LSTM模型 宜昌站 长江流域

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基于差分进化策略的贝叶斯网络结构学习方法 被引量：3

11

作者 牛艳飞 马洁 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期242-246,255,共6页

针对目前主流的利用启发式搜索算法进行贝叶斯网络结构学习时,初始种群难以确定且容易陷入局部最优的问题,提出了基于部分互信息和改进差分进化算法相结合的混合算法。算法首先利用节点之间的部分互信息为依据构建初始种群,再将动态因... 针对目前主流的利用启发式搜索算法进行贝叶斯网络结构学习时,初始种群难以确定且容易陷入局部最优的问题,提出了基于部分互信息和改进差分进化算法相结合的混合算法。算法首先利用节点之间的部分互信息为依据构建初始种群,再将动态因子引入差分进化算法平衡了算法的全局寻优和局部搜索能力,最后对贝叶斯网络结构进行寻优。在两个标准网络Asia和Car网络中进行仿真,并与遗传算法和爬山算法进行对比,仿真结果表明算法在冗余边、缺失边、反向边以及算法的学习性能方面均有不同程度的提升,算法能够得到较好的贝叶斯网络结构,并有更高的数据拟合度。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 部分互信息 差分进化算法

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基于偏互信息与核心向量机的煤质大数据预测 被引量：1

12

作者 梁伟平 牛博通 《电力科学与工程》 2018年第7期49-55,共7页

为了改善基于算法的煤质发热量预测在大规模数据数下计算耗时的情况,利用可完成大规模数据建模的核心支持向量回归机(Core Vector Regression,CVR)建立了煤质发热量预测模型,并利用偏互信息(Partial Mutual Information,PMI)对模型特征... 为了改善基于算法的煤质发热量预测在大规模数据数下计算耗时的情况,利用可完成大规模数据建模的核心支持向量回归机(Core Vector Regression,CVR)建立了煤质发热量预测模型,并利用偏互信息(Partial Mutual Information,PMI)对模型特征变量进行分析筛选。通过对某电厂6 180组数据的验证比较,发现经过PMI筛选后的CVR煤质发热量预测结果相对误差为0.025,计算时间为0.272 s,优于未筛选的CVR,并与最小二乘支持向量机(Least Square Supported Vector Machine,LSSVM)算法在不同样本规模下对比,结果表明随着数据规模的增加PMI-CVR的计算时间远小于LSSVM,所以在大规模数据趋势下PMI-CVR计算更快、更具优势。 展开更多

关键词 煤质发热量 核心支持向量机 偏互信息 大规模数据

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基于PMI-IMSET的锅炉辅机故障预警 被引量：1

13

作者 张维 高明明 +1 位作者 伯运鹤 翟海涛 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期73-80,共8页

为实现锅炉辅机设备潜在故障预警功能,保障锅炉系统正常运行,提出基于偏互信息和改进多元状态估计技术的故障预警方法。偏互信息法被用于提取故障特征信息及筛选故障相关变量;改进多元状态估计技术被用于构建辅机设备正常状态模型,采用... 为实现锅炉辅机设备潜在故障预警功能,保障锅炉系统正常运行,提出基于偏互信息和改进多元状态估计技术的故障预警方法。偏互信息法被用于提取故障特征信息及筛选故障相关变量;改进多元状态估计技术被用于构建辅机设备正常状态模型,采用概率分布采样法代替传统采样法构造过程记忆矩阵。采用观测状态与模型估计正常状态之间的滑动平均相似度作为故障预警标准,当相似度低于阈值时触发警报。以循环流化床锅炉引风机为例,结果表明该方法能够有效预警辅机设备故障。 展开更多

关键词 偏互信息 改进多元状态估计技术 辅机设备 故障预警

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基于偏互信息的变量选择方法及其在火电厂SCR系统建模中的应用 被引量：33

14

作者 刘吉臻 秦天牧 +1 位作者 杨婷婷 吕游 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2438-2443,共6页

数据驱动模型被广泛应用于工业过程中,最优变量集的选取对模型性能非常重要。针对工业过程中建模对象普遍具有的强非线性以及变量间的相关和耦合特性,采用偏互信息方法(partial mutual information,PMI)进行变量选择。利用benchmark验证... 数据驱动模型被广泛应用于工业过程中,最优变量集的选取对模型性能非常重要。针对工业过程中建模对象普遍具有的强非线性以及变量间的相关和耦合特性,采用偏互信息方法(partial mutual information,PMI)进行变量选择。利用benchmark验证了PMI方法的有效性并将其应用于火电厂SCR烟气脱硝系统。将选取的最优变量集作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,建立了PMI-SVM模型。此外,将PMI方法与人工神经网络方法(artificial neural network,ANN)结合,构成PMI-ANN模型。将两种PMI模型与原始的SVM和ANN模型进行对比,结果表明PMI方法降低了模型的复杂度,提高了模型的学习和泛化能力。 展开更多

关键词 偏互信息 变量选择 支持向量机 烟气脱硝 数据建模

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基于符号化部分互信息熵的多参数生物电信号的耦合分析 被引量：4

15

作者 张梅 崔超 +2 位作者 马千里 干宗良 王俊 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期491-495,共5页

提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法——基于部分互信息符号化部分互信息熵.研究表明,多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系,使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析,从而获得其耦合程度.应用该算法对... 提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法——基于部分互信息符号化部分互信息熵.研究表明,多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系,使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析,从而获得其耦合程度.应用该算法对生物电信号计算并进行假设检验,结果表明清醒期的生物电信号耦合程度显著高于睡眠期,证明符号化部分互信息可以用来分析时间序列间的耦合信息,而且生物电信号的耦合程度可以作为度量一个物理过程是否处于活跃状态的参数,未来可以应用于临床医学以及生物电传感器等领域. 展开更多

关键词 符号化 部分互信息熵 生物电信号 耦合

原文传递

基于偏互信息过热器温差数据驱动建模研究 被引量：1

16

作者 徐巧菲 黄景涛 +1 位作者 郭喜风 茅建波 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第12期2205-2210,共6页

为减小大型燃煤机组炉内过热器不同区域的温度差,提高机组运行的安全稳定性,提出一种过热器温差的数据驱动建模方法PMI-SVR。基于偏互信息(PartialMutual Information,PMI)对现场运行数据进行特征选择,采用支持向量回归(SupportVector R... 为减小大型燃煤机组炉内过热器不同区域的温度差,提高机组运行的安全稳定性,提出一种过热器温差的数据驱动建模方法PMI-SVR。基于偏互信息(PartialMutual Information,PMI)对现场运行数据进行特征选择,采用支持向量回归(SupportVector Regression,SVR)建立过热器两侧温差的数据驱动模型,并研究了PMI-SVR算法参数对模型性能的影响以获取最优模型。在某350MW机组上的仿真实验表明,基于PMI的特征选择方法可有效选出影响过热器温差的主要因素,基于这些因素建立的数据驱动模型具有较高的精度,可为进一步的过热器温差控制提供基础。 展开更多

关键词 过热器温差 偏互信息(PMI) 支持向量回归(SVR) 数据驱动 建模

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基于Gumbel Copula函数的堆石坝沉降模型因子优选研究

17

作者 仲静文 朱晶 +2 位作者 周健 顾冬 刘永涛 《水力发电》 2021年第1期59-62,67,共5页

为克服常规沉降模型因考虑众多影响因子造成欠拟合及预测精度不高的缺点,首先由因子优选准则得到沉降模型的预选因子集,运用了Copula熵和PMI(偏互信息)两种方法对预选因子集进行优选,再将优选因子集引入沉降模型并计算典型测点的沉降值... 为克服常规沉降模型因考虑众多影响因子造成欠拟合及预测精度不高的缺点,首先由因子优选准则得到沉降模型的预选因子集,运用了Copula熵和PMI(偏互信息)两种方法对预选因子集进行优选,再将优选因子集引入沉降模型并计算典型测点的沉降值,验证了该优选方法的可行性。实例表明,基于Gumbel函数的沉降模型拟合预测精度优于常规模型,具有较高的工程指导意义及较好的推广价值,可运用于堆石坝的变形预测。 展开更多

关键词 沉降预测 堆石坝 Gumbel Copula函数 因子优选 偏互信息(PMI)

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