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结合LSTM-GAN和BO-LSTNet的沿海风速异常检测应用研究

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结合LSTM-GAN和BO-LSTNet的沿海风速异常检测应用研究

作者：陈旺盛南昌大学

学位级别：硕士

随着世界人口增长和各国工业化进程加速,传统的化石能源消耗不断加剧,致使能源供应和环境保护均面临严峻挑战,而风能作为一种可再生、低碳的能源形式,受到各国政府及社会的推崇。风速作为支撑风力发电的关键因素,若其出现异常,将直接影... 详细信息

随着世界人口增长和各国工业化进程加速,传统的化石能源消耗不断加剧,致使能源供应和环境保护均面临严峻挑战,而风能作为一种可再生、低碳的能源形式,受到各国政府及社会的推崇。风速作为支撑风力发电的关键因素,若其出现异常,将直接影响风能生产的效率和能源供应的稳定与安全,因此,对风速异常进行研究和检测显得至关重要。但是目前气象观测站所观测到的风速数据中存在一定的极端干扰噪音,使得后续异常检测模型难以学习到风速数据的正常分布;而传统的异常检测模型亦缺乏对风速数据本身的非线性、波动性等特点的考虑,且难以对风速数据中的超长时序依赖进行有效建模。针对上述问题,本文提出了一种结合数据重构、序列分解及时序预测的风速异常检测方法,完成了对某市沿海风速的异常检测,最终实验结果证明该方法在风速异常检测方面具备一定的优越性。本文的主要研究工作如下:(1)数据集处理及合并。首先,对该市的风速观测数据进行了缺失值处理,确保风速数据的完整性;其次,使用反距离权重插值法对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的预报数据进行站点插值,得到该市24个观测站点的ECMWF气象数值,并通过几何方法和梯度转换构造出新的气象特征,以满足后续建模需求;随后,基于皮尔逊相关系数对上述两个数据集中的风速及气象特征进行特征选择,最后筛选出相关系数大于0.1的有效特征,按照时间、站点合并为一个数据集,取名为风速数据集。(2)风速异常检测模型的构建及评估。第一,针对该市实际风速数据存在明显噪点的问题,构建融合LSTM的生成对抗网络模型(记为LSTM-GAN),并结合基于滑动窗口的自适应阈值筛选出较为明显的噪点,使用模型生成的更趋近正常数值的风速数据替换原始噪点完成数据修复,使得后续模型能够学习到正常风速的数据分布。第二,针对风速数据的波动性及非线性等特点,提出结合SSA和CEEMDAN的序列二次分解方法(记为SSA-CEEMDAN),使用SSA算法对修复后的风速数据进行序列分解,再使用CEEMDAN对SSA分解得到的残差序列展开进一步分解,在尽可能降低分解损失的情况下将原始的复杂序列分解为多个更具可预测性的子序列。第三,针对传统模型难以有效利用风速序列中超长时序信息的问题,使用基于贝叶斯优化的LSTNet模型(记为BO-LSTNet)对分解后的风速子序列分别进行预测,将结果叠加得到最终预测结果,再结合自适应阈值完成最终的异常检测工作。最后,通过与基于近似、重构、预测等方式的常见异常检测方法在真实数据集上展开对比实验,使用准确率、精确率、召回率及F1分数作为评价指标,验证本文模型的异常检测效果。结果表明,相较于其他效果最好的模型,本文模型在CS003站点的上述评价指标分别提高了8.7%、12.3%、5.4%及9.0%,验证了本文模型的优越性。最终,基于所提出的异常检测方法,依照软件工程方法进行系统的需求分析、架构设计、功能模块设计及数据库设计,完成了风速异常检测系统的开发,实现理论研究与实际应用的有机结合。

关键词：风速异常检测 LSTNet LSTM GAN 序列分解

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2,5-二氯嘧啶振动光谱的实验和理论研究

光谱学与光谱分析 2024年第10期44卷 2795-2804页

作者：陈恒杰方旺张家伟陈双扣重庆科技大学数理与大数据学院物理系重庆401331 重庆科技大学化学化工学院应用化学系重庆401331

采用KBr压片(KBr)、石蜡油(Nujol)、衰减全反射(ATR)和熔融(Liquid)四种样品制备方法,收集了2,5-二氯嘧啶(2,5-DCP)固相及液相、400~4000 cm^(-1)范围内的傅里叶变换红外光谱(FTIR),记录了80~3200 cm^(-1)区间内的傅里叶变换拉曼光谱(FT... 详细信息

采用KBr压片(KBr)、石蜡油(Nujol)、衰减全反射(ATR)和熔融(Liquid)四种样品制备方法,收集了2,5-二氯嘧啶(2,5-DCP)固相及液相、400~4000 cm^(-1)范围内的傅里叶变换红外光谱(FTIR),记录了80~3200 cm^(-1)区间内的傅里叶变换拉曼光谱(FT-Raman)和激光拉曼光谱(Laser-Raman)被记录。为正确解释实验获得的振动光谱,首先采用14种密度泛函理论方法(DFT)及二阶微扰理论(MP2)对2,5-DCP的结构进行优化,获得谐性近似下的振动频率、红外强度和拉曼活性,并将拉曼活性转换到拉曼强度。进一步考虑非谐效应,在平衡结构附近展开微扰计算,得到简振坐标下的三阶、四阶力场,以振动二阶微扰(VMP2)理论得到2,5-DCP的非谐振动频率和非谐振动强度,发现B3LYP计算的非谐振动频率与实验值差异最小。基于优选的B3LYP方法,继续考察基组对振动频率的影响,通过9种基组计算结果发现6-311++G(2pd,2df)获得的非谐振动频率最佳,其与实验值的均方根误差(RMSE)为6.75 cm^(-1)(22个振动模下为4.63 cm^(-1)),6-311++G(d,p)在大大减少计算时间的同时,精度未有多大损失(6.79 cm^(-1))。综上所述,基于B3LYP方法结合6-311++G(2df,2pd)基组得到的非谐振动光谱是归属2,5-DCP实验光谱的最佳选择。基于最优计算结果、标度因子方法获得的振动基频,结合非谐红外振动强度、谐性近似下的拉曼强度、简振坐标示意图以及振动势能分布(PED),对比到实验采集的红外和拉曼光谱,对2,5-DCP的所有基频和部分泛频进行了指认,发现两个振动耦合,一为3054 cm^(-1)与1554以及1540 cm^(-1)的和频耦合导致;二为1132 cm^(-1)与793+351 cm^(-1)和频及1370~230 cm^(-1)差频耦合引起。最后预期了多个同位素取代下的2,5-DCP振动谱,同时检验了上述归属的正确性。

关键词： 2 5-二氯嘧啶红外光谱拉曼光谱非谐效应势能分布同位素效应

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国内外有机农业发展趋势与战略对策思考

中国农业大学学报 2024年第6期29卷 1-7页

作者：陈源泉高旺盛中国农业大学农学院北京100193

近年来,随着人们对环境保护、生态平衡、营养健康和食品安全的日益关注,有机农业蓬勃发展,全球有机农地面积、有机产品数量及消费等呈现持续增长的趋势。在此背景下,中国有机农业近年来也呈现良好的发展势头,有机农业产地认证面积和产... 详细信息

近年来,随着人们对环境保护、生态平衡、营养健康和食品安全的日益关注,有机农业蓬勃发展,全球有机农地面积、有机产品数量及消费等呈现持续增长的趋势。在此背景下,中国有机农业近年来也呈现良好的发展势头,有机农业产地认证面积和产品认证数量不断增加。本研究在对国内外有机农业发展趋势分析的基础上,重点对国内外有机农业的产量表现、生态效益、发展潜力和技术研究现状进行了归纳总结,提出了发展有机农业6点总体认识,并从政策体系、创新体系、市场体系、宣传推广体系建设以及业态模式创新5个方面提出了促进有机农业发展的对策建议,以期对我国有机农业高质量发展提供参考。

关键词：有机农业发展趋势研究进展对策建议

基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法

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北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 739-747页

作者：侯志强陈茂林马靖媛郭凡余旺盛马素刚西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端... 详细信息

为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端并行使用所提残差二阶池化网络和二阶空间注意力网络,获取具有通道相关性的二阶注意力特征和具有空间相关性的二阶注意力特征;使用残差二阶通道注意力特征和二阶空间注意力特征,通过双分支响应策略实现视觉跟踪。利用GOT-10k数据集对所提算法进行端到端的训练,并在OTB100和VOT2018数据集上进行验证。实验结果表明:所提算法的跟踪性能取得了显著提升,与基准算法SiamFC相比,在OTB100数据集上,精度和成功率分别提高了0.100和0.096,在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了0.077,跟踪速度达到了48帧/s。

关键词： Siamese网络视觉跟踪残差二阶池化网络二阶空间注意力网络双分支响应策略

全国人大代表,内蒙古自治区生态环境厅党组书记、厅长王旺盛:以主力先锋姿态打赢“三北”工程攻坚战建设好祖国北疆万里绿色长城

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中国环境监察 2024年第2期40卷 33-34页

作者：王旺盛内蒙古自治区生态环境厅

从漫漫黄沙到辽阔绿洲,从“沙进人退”到“绿进沙退”,“三北”工程启动以来,内蒙古自治区累计完成建设任务1.19亿亩,占全国的25.1%,在北疆大地编织出一张巨大的生态防护网,实现了“绿带锁黄龙”的壮观景象。内蒙古横跨“三北”,境内分... 详细信息

从漫漫黄沙到辽阔绿洲,从“沙进人退”到“绿进沙退”,“三北”工程启动以来,内蒙古自治区累计完成建设任务1.19亿亩,占全国的25.1%,在北疆大地编织出一张巨大的生态防护网,实现了“绿带锁黄龙”的壮观景象。内蒙古横跨“三北”,境内分布有巴丹吉林、腾格里、乌兰布和、库布其四大沙漠和毛乌素、浑善达克、科尔沁、呼伦贝尔四大沙地,“三北”工程攻坚战三大标志性战役的主战场有“两个半”在内蒙古。党的十八大以来,习近平总书记对内蒙古生态文明建设高度重视,明确要求“筑牢我国北方重要生态安全屏障,是内蒙古必须牢记的‘国之大者’”。

关键词：生态安全屏障生态环境生态文明建设绿色长城巴丹吉林绿带防护网浑善达克

CO_(2)与环氧化物耦合制备环状碳酸酯的多相催化体系研究进展

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化工进展 2024年第3期43卷 1252-1265页

作者：刘方旺韩艺张佳佳步红红王兴鹏于传峰刘猛帅潍坊职业学院化学工程学院山东潍坊262737 青岛科技大学化工学院山东青岛266045

作为最主要的温室气体,二氧化碳(CO_(2))的过度排放已导致了严重的环境问题。同时,CO_(2)也属于储量丰富、廉价、安全和可再生利用的C1资源,被认为是有机合成的理想碳材料。高效且绿色的化学固定CO_(2)耦合制备具有高沸点、高极性、低... 详细信息

作为最主要的温室气体,二氧化碳(CO_(2))的过度排放已导致了严重的环境问题。同时,CO_(2)也属于储量丰富、廉价、安全和可再生利用的C1资源,被认为是有机合成的理想碳材料。高效且绿色的化学固定CO_(2)耦合制备具有高沸点、高极性、低挥发性和可生物降解性等优点的环状碳酸酯是CO_(2)资源化利用的有效方式,已引起社会各界的广泛关注。本文首先简述了目前合成环状碳酸酯的现有反应路径。然后,以CO_(2)和环氧化物的耦合反应为出发点,着重分析了该反应发生所涉及的反应机理以及催化该反应时多相催化体系的设计思路和当前研究进展。同时,综合比较了不同多相催化体系的催化条件、催化活性及循环使用性等催化参数的优缺点。最后,基于上述分析,本文总结了不同多相催化体系的应用前景并建议其后续发展应与均相催化体系相结合,利用两者的优势高效活化CO_(2)与环氧化物,以实现温和条件下催化耦合反应。

关键词：二氧化碳催化剂环氧化物催化作用耦合反应环状碳酸酯

长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1458-1467页

作者：侯志强王卓马素刚赵佳鑫余旺盛范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710038

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态... 详细信息

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。

关键词：长时跟踪深度学习目标漂移判定网络 Siamese结构双模板

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基于深度学习的快速长时视觉跟踪算法

北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2391-2403页

作者：侯志强马靖媛韩若雪马素刚余旺盛范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

在目标尺寸变化、遮挡和出视场等复杂长时视觉跟踪环境下,现有基于深度学习的视觉跟踪算法很难对目标进行实时准确的跟踪。针对该问题,提出一种快速的长时视觉跟踪算法,该算法由一个快速短时视觉跟踪算法和一个快速全局重检测模块组成... 详细信息

在目标尺寸变化、遮挡和出视场等复杂长时视觉跟踪环境下,现有基于深度学习的视觉跟踪算法很难对目标进行实时准确的跟踪。针对该问题,提出一种快速的长时视觉跟踪算法,该算法由一个快速短时视觉跟踪算法和一个快速全局重检测模块组成。在基准算法SiamRPN中加入二阶通道与区域空间融合的注意力模块作为短时视觉跟踪算法,在保证快速性的同时,提高算法的短时视觉跟踪精确度和成功率;为使改进后的短时视觉跟踪算法具有快速的长时视觉跟踪能力,在算法中加入提出的基于模板匹配的全局重检测模块,该模块使用轻量级网络和快速的相似度判断方法,加快重检测速率。在OTB100、LaSOT、UAV20L、VOT2018-LT、VOT2020-LT等5个数据集上进行测试,实验结果表明,所提算法在长时视觉跟踪中具有优越的跟踪性能,平均速度达104帧/s。

关键词：长时视觉跟踪深度学习二阶通道注意力区域空间注意力全局重检测

基于抽水试验的多含水层水文地质参数反演及对周边环境的影响分析

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