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基于多尺度分段的长时间序列预测方法

深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 232-240页

作者：何胜林龙琛郑静王爽文振焜吴惠思倪东何小荣吴雪清深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心广东深圳518028 深圳市荔康科技有限公司广东深圳518052 深圳大学总医院妇产科广东深圳518071

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将... 详细信息

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.

关键词：计算机神经网络时间序列预测 Transformer模型多尺度分段深度学习电力预测

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用于ANN训练的OBD剪枝算法的改进

化工学报 2002年第11期53卷 1105-1110页

作者：吴建昱何小荣清华大学化学工程系北京100084

将Marquardt算法和OBD算法结合 ,提出了一种神经网络的DOBD动态剪枝算法 .通过一种近似的动态计算灵敏度的方法和灵敏度删除下限技术 ,该算法能够在训练的同时删除低灵敏度的权重以简化网络 ,避免了OBD算法的反复训练 .新算法应用于稳... 详细信息

将Marquardt算法和OBD算法结合 ,提出了一种神经网络的DOBD动态剪枝算法 .通过一种近似的动态计算灵敏度的方法和灵敏度删除下限技术 ,该算法能够在训练的同时删除低灵敏度的权重以简化网络 ,避免了OBD算法的反复训练 .新算法应用于稳定汽油蒸气压预估的模型中 .计算结果表明 ,DOBD算法可以有效地克服由于网络结构过于复杂造成的过拟合现象。

关键词： ANN训练 OBD剪枝算法神经网络过拟合灵敏度化工过程数学模型

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超声影像在中肾管附件肿瘤诊断的应用价值

中国超声医学杂志 2023年第9期39卷 1070-1073页

作者：周世云何小荣吴剑兰九江市第一人民医院超声科九江市第一人民医院妇科

目的总结中肾管附件肿瘤(WAT)超声表现，提高对该病的认识和诊断水平。方法回顾性分析经手术病理证实的18例WAT患者的临床和超声资料。结果患者年龄20～68岁，平均年龄(35±9.2)岁，16例患者行肿瘤标志物CA125、CEA检测，仅伴有直肠... 详细信息

目的总结中肾管附件肿瘤(WAT)超声表现，提高对该病的认识和诊断水平。方法回顾性分析经手术病理证实的18例WAT患者的临床和超声资料。结果患者年龄20～68岁，平均年龄(35±9.2)岁，16例患者行肿瘤标志物CA125、CEA检测，仅伴有直肠癌和横结肠系膜恶性纤维性肿瘤2例明显增高，其余患者测值均在正常范围。18例WAT患者共19个病灶，位于单侧卵巢的11例、双侧卵巢的1例、单侧输卵管系膜的5例、腹膜后的1例，肿块呈圆形或椭圆形，肿瘤最大径0.4～16 cm,平均最大径7.1 cm,内部为无回声，呈薄壁囊状，彩色多普勒部分囊壁可见点条状血流。结论对于中年妇女，发生于一侧中肾管附件部位包块，常见有卵巢、输尿管系膜和阔韧带等，肿瘤标志物阴性的，要考虑WAT可能。

关键词：超声中肾管附件肿瘤诊断

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一种用于神经网络样本划分的自聚类算法

化工学报 2002年第9期53卷 942-945页

作者：周祥何小荣陈丙珍清华大学化学工程系北京100084

建立神经网络模型时 ,能否合理地划分训练样本和检验样本直接关系到建模的效率 .在很多实际应用中 ,检验样本是随机抽取的 .本文提出了一种基于欧氏距离的自聚类算法 ,根据样本的空间分布情况对其自动分类 ,然后确定检验样本 .算例研究... 详细信息

建立神经网络模型时 ,能否合理地划分训练样本和检验样本直接关系到建模的效率 .在很多实际应用中 ,检验样本是随机抽取的 .本文提出了一种基于欧氏距离的自聚类算法 ,根据样本的空间分布情况对其自动分类 ,然后确定检验样本 .算例研究表明 ,应用此算法能够改善检验效果 ,从而提高建模效率 .

关键词：样本划分自聚类算法人工神经网络聚类分析化工生产

基于最优变异因子的遗传算法在ANN训练中的应用

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清华大学学报（自然科学版） 2002年第5期42卷 619-621页

作者：周祥何小荣陈丙珍清华大学化学工程系北京100084

为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题 ,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进 ,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子 ,首先由进退法确定最优变异因子存在的区间 ,然后运用黄金分割法以确定最优变异因子。结合一个实际算例 ,... 详细信息

为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题 ,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进 ,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子 ,首先由进退法确定最优变异因子存在的区间 ,然后运用黄金分割法以确定最优变异因子。结合一个实际算例 ,对最优变异因子和固定变异因子的应用效果进行了比较 ,结果表明基于最优变异因子的遗传算法能够更有效地克服局部极小点。

关键词：最优变异因子 ANN训练网络训练固定变异因子黄金分割法遗传算法人工神经网络局部极小点训练速度

一种用于动态化工过程建模的反馈神经网络新结构

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化工学报 2002年第2期53卷 156-160页

作者：吴建锋何小荣陈丙珍清华大学化学工程系北京100084

提出了一种新的用于非线性动态化工过程的状态集成反馈神经网络结构 (SIRNN) ,并将静态BP网络的训练算法引入到该网络的训练中 .状态反馈、时间序列延迟与集成节点的概念结合在SIRNN结构中 ,使得在用SIRNN建模过程中既可以考虑系统过去... 详细信息

提出了一种新的用于非线性动态化工过程的状态集成反馈神经网络结构 (SIRNN) ,并将静态BP网络的训练算法引入到该网络的训练中 .状态反馈、时间序列延迟与集成节点的概念结合在SIRNN结构中 ,使得在用SIRNN建模过程中既可以考虑系统过去更多时刻的状态信息又可以相对降低网络的复杂程度 ,使得网络结构更趋于合理 .将SIRNN对一单输入单输出二阶非线性动态系统建模 ,并与其他反馈神经网络建模效果进行了比较 ,同时对该网络结构进行了抗干扰性检验 ,并对其在多输入单输出系统的应用中进行了尝试 ,结果表明SIRNN结构对非线性动态系统建模具有快速。

关键词：神经网络动态过程反馈集成节点结构建模 SIRNN 化工过程模拟

师范类专业认证对完善实践教学体系的影响——以地方师范院校J校为例

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中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2023年第10期 158-161页

作者：何小荣嘉应学院教学质量监控与评估中心广东梅州514015

师范类专业认证的根本宗旨是落实立德树人根本任务,全面保障和提高师范类专业人才培养质量。而实践教学是师范教育的关键环节,通过专业认证有助于促进构建完善的实践教学体系。文章阐述了师范类专业认证对实践教学的要求,分析了实践教... 详细信息

师范类专业认证的根本宗旨是落实立德树人根本任务,全面保障和提高师范类专业人才培养质量。而实践教学是师范教育的关键环节,通过专业认证有助于促进构建完善的实践教学体系。文章阐述了师范类专业认证对实践教学的要求,分析了实践教学体系建设存在的问题,通过问卷对J校师范生对学校实践教学体系的满意度开展调查,调查结果显示了专业认证为实践教学体系的完善带来了积极影响。

关键词：师范专业认证实践教学教育评价改革优化策略

基于遗传算法的炼油厂多周期生产库存管理优化

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清华大学学报（自然科学版） 2004年第3期44卷 319-322页

作者：陈宏何小荣陈丙珍邱彤清华大学化学工程系北京100084

为了应对季节性变化的市场需求和降低成本,针对市场需求不确定条件下的炼油厂生产库存优化问题,建立了一个考虑市场预测的多周期优化实例模型。模型中引入侧线采出总收率变量,简化了约束方程。然后根据模型特点采用实数编码的混合遗传算... 详细信息

为了应对季节性变化的市场需求和降低成本,针对市场需求不确定条件下的炼油厂生产库存优化问题,建立了一个考虑市场预测的多周期优化实例模型。模型中引入侧线采出总收率变量,简化了约束方程。然后根据模型特点采用实数编码的混合遗传算法(GA)进行求解。最后用某炼油厂的生产销售数据进行了优化计算,计算结果表明,基于遗传算法的多周期优化在基本满足市场需求的同时可大幅度降低总体库存费用。

关键词：炼油工艺生产库存管理遗传算法需求不确定性多周期优化炼油厂

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脱丙烷塔进料组成的预测

化工学报 2006年第6期57卷 1390-1394页

作者：蒋东何小荣清华大学化学工程系北京100084

A prediction model of depropanizing column feed composition was established.The prediction model was decomposed into an optimization model and a process simulation model, which made it easy to be solved.The process simulation model was solved by using the process modeling simulation software, and the optimization model, a constrained NLP (non linear programming) problem, was simplified so that it could be solved by simplex search and genetic algorithms.The communication between optimization model and process model was carried out through the interface program of process modeling simulation software and the optimization method.A case study on the depropanizing column of a refinery showed that the proposed model and approach could accurately and quickly predict depropanizing column feed composition, and have a good application potential in pretrolenm refining and petrochemical industry.

关键词：软测量精馏塔预测模型进料组成