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基于多模型融合的高维数据的设备温度预测方法研究

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基于多模型融合的高维数据的设备温度预测方法研究

作者：翟逸男大连海洋大学

学位级别：硕士

随着我国城市化进程的飞速发展和对城市轨道交通产业建设的大力支持,城市道路交通变得愈发复杂,地铁出行方式因其特有的绿色环保、安全准时等优点已经逐步成为了大部分居民出行的首要选择。与此同时,轨道交通列车的安全问题也一直受到... 详细信息

随着我国城市化进程的飞速发展和对城市轨道交通产业建设的大力支持,城市道路交通变得愈发复杂,地铁出行方式因其特有的绿色环保、安全准时等优点已经逐步成为了大部分居民出行的首要选择。与此同时,轨道交通列车的安全问题也一直受到社会的广泛关注。列车的设备故障将直接影响安全运营问题,而列车辅助系统逆变器作为列车运营中的重要电力设备,其设备温度升高会导致列车发生故障。因此,逆变器温度预测方法的研究对降低维护成本、提升运营智能化和保障安全运营具有研究价值和现实意义。在现有的设备温度预测模型中,存在数据样本不平衡、数据维度高的特点,导致特征提取的效果不佳。同时,传统的单一预测模型存在挖掘隐藏数据相关性较差和难以适应多样化的数据类型,从而导致预测精度较差。本文围绕如何准确的预测辅助系统逆变器温度这一问题展开深入研究,主要的研究内容包括如下两个方面:(1)提出了一种基于改进的深度卷积生成对抗网络结合随机森林的数据降维模型RT DG-GMRF(Redundant Masked Data,Temporal Action Detection,DCGAN-Gibbs,Map Red uce,Random Forest)。首先针对列车低压数据信息较少导致的样本不均衡的问题,对输入的列车数据使用改进后的RTDG进行数据增强处理,对低压数据样本进行扩增。然后针对高维度的数据,提出GMRF模型,即一种过采样策略结合Map函数并行构建决策树形成随机森林,得到一个信息更加丰富的特征空间,能够最大程度保留与逆变器温度相关的数据特征。实验结果表明,改进后的模型评价指标提升了0.37。(2)提出了一种基于Transformer的多模型融合策略预测方法。针对现有的单一预测模型不能挖掘列车辅助系统数据信息中的空间和时序相关性,分别基于状态空间SSM(State Space Models)和时序空间TN(Temporal Networks)对模型中注意力机制加以改进,并对模型进行加权堆叠融合得到温度预测模型STTr(SSM-TN-Transformer),使模型能够更加有效地关注与逆变器温度相关的重要特征,提高模型对辅助系统逆变器温度变化的预测的准确性。为了验证模型的有效性,本课题研究在收集到的轨道交通辅助系统的真实数据集中进行温度预测实验,并且与其他预测方法进行对比实验,分别采用MSE、RMSE、MAE等评价指标作为评价依据。实验结果表明,在前置条件不变的情况下,融合模型的预测结果相较于单一模型的预测结果提升了4.93%,相较于未增强数据集改进预测模型的结果提升了9.73%,因此本文提出的温度预测模型有助于提升轨道列车的辅助逆变器设备的温度的预测效果。

关键词：设备温度预测生成对抗网络随机森林 Transformer 模型融合

家庭生活圈使用模式及其差异特征研究——以上海市为例

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人文地理 2024年第2期39卷 64-71,123页

作者：翟宝昕朱玮西北大学城市与环境学院西安710127 同济大学建筑与城市规划学院上海200092

生活圈规划已成为精准配置公共资源、保证居民生活质量的重要手段。既有生活圈研究与规划实践多以个人角度出发,缺乏从家庭视角考察人们使用生活圈的规律。本文基于对上海市家庭的问卷调查,考察家庭日常活动类型、时距、频率和出行方式... 详细信息

生活圈规划已成为精准配置公共资源、保证居民生活质量的重要手段。既有生活圈研究与规划实践多以个人角度出发,缺乏从家庭视角考察人们使用生活圈的规律。本文基于对上海市家庭的问卷调查,考察家庭日常活动类型、时距、频率和出行方式等特征的基础上,构建含“社区生活圈—补充生活圈—过渡生活圈—通勤生活圈”的四级家庭生活圈体系,识别出四类典型家庭生活圈使用模式,并进一步探讨不同的生命阶段、职住关系、居住区位和社区生活圈设施环境家庭的使用模式的差异特征。本文丰富了家庭视角的生活圈研究,对指导生活圈规划具有重要参考价值。

关键词：家庭生活圈使用模式社区生活圈规划上海市

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乡村振兴下包头西湾村文旅品牌设计研究

乡村振兴下包头西湾村文旅品牌设计研究

作者：翟馨宇内蒙古艺术学院

学位级别：硕士

为贯彻习近平总书记关于“三农”工作的重要表述,落实好《关于推动文化产业赋能乡村振兴的意见》,以文化产业赋能乡村经济社会发展。乡村振兴,既要塑形,也要铸魂,在我国建设“美丽乡愁”新农村的热潮中,以设计思维的多方面、多维度赋能... 详细信息

为贯彻习近平总书记关于“三农”工作的重要表述,落实好《关于推动文化产业赋能乡村振兴的意见》,以文化产业赋能乡村经济社会发展。乡村振兴,既要塑形,也要铸魂,在我国建设“美丽乡愁”新农村的热潮中,以设计思维的多方面、多维度赋能乡村文化特色产业,为乡村发展添砖加瓦。本文从乡村振兴的角度,针对西湾村文旅融合发展过程中存在的各种问题进行了调研分析,并提出构建文旅品牌和营销推广模式的方法。首先以传承和保护乡土文化为前提,通过充分挖掘西湾村当地乡土文化资源,进行整合分析,为形成具有鲜明特色的乡村文旅品牌形象提供基础;其次,以品牌构建理论为基础,品牌构建理论强调品牌的差异化、个性化和可持续性,为西湾村打造“一村一品”文旅品牌提供有力的指导;最后,以“文旅+产品”的方式,通过主题旅游路线、文化体验产品、特色农产品及采摘活动和数字化推广营销等方式,来提升西湾村品牌的知名度和吸引力。

关键词：乡村振兴文旅融合西湾村品牌设计

双碳背景下制造业企业数字化转型动因及绩效研究——以三一重工为例

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双碳背景下制造业企业数字化转型动因及绩效研究——以三一重工为...

作者：翟洺枢内蒙古财经大学

学位级别：硕士

碳达峰和碳中和已成为国家重要的战略抉择,是社会主义生态文明发展的重要构架,同时也是实现“双碳”目标的重要推力。此外,双碳目标的实现也将推动新技术的应运而生,为社会经济带来历史性的改革契机。据“十四五”规划提出,数字化转型... 详细信息

碳达峰和碳中和已成为国家重要的战略抉择,是社会主义生态文明发展的重要构架,同时也是实现“双碳”目标的重要推力。此外,双碳目标的实现也将推动新技术的应运而生,为社会经济带来历史性的改革契机。据“十四五”规划提出,数字化转型是扶持全球环境的一个核心因素,旨在加速产业、社会和治理的变革,而实现“双碳”目标需数字化和绿色二者齐头并进,由工业互联网技术的支撑下,提高企业生产效率,促进环境可持续发展,减少不可再生能源的消耗以及碳排放,以促进全球环境的和谐共生。当前,随着数字经济与各行业的深度融合,机械制造领域不可避免地面临数字化转型的影响与挑战。数字化将不断为机械制造企业的变革与进步注入活力,并成为实现现代化与国家化发展的必经之路。在机械制造行业中,大数据、人工智能、云计算、5G等数字化技术将深度融合于各关键节点中,提供了个性化服务、智能化产品等。数字技术创新的浪潮将势不可挡地代替陈旧机制,国家也着手推动数字化转型,助力传统制造企业开拓新的未来。三一重工开始全面推进数字化转型,将企业数字化提升作为企业发展重要战略目标,并取得显著成果,在行业内被列为数字化标杆企业。2020年国家正式提出了双碳政策,机械制造业碳排放量占比较大,积极响应国家引导。因此,本文选取三一重工数字化转型过程为案例研究对象,深度探究在双碳政策背景下,制造业企业数字化转型过程中的动因以及对绩效的影响。在对以往有关制造业企业数字化转型的文献梳理与回顾基础上,整理了企业数字化转型相关理论,分析了机械制造行业数字化转型发展环境,对三一重工转型动因进行深度分析,并对企业转型历程以及成果进行梳理,最后综合分析了数字化转型对三一重工绩效带来的影响。本文通过对制造业企业三一重工数字化转型过程进行研究分析发现,在双碳政策背景下,数字化转型对制造业企业绩效有提升作用。最终得出结论为:制造业企业数字化转型促进企业低碳水平提升,有利于推动企业可持续发展;数字化转型有助于提高企业财务绩效,支撑企业长期稳定发展;数字化转型升级是制造业企业发展的必然选择。本文在双碳政策背景下对企业数字化转型进行研究,以期能为传统制造业企业数字化转型升级提供一些参考。

关键词：数字化转型双碳三一重工

基于红外可见光图像融合的雷达管制员疲劳状态识别研究

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基于红外可见光图像融合的雷达管制员疲劳状态识别研究

作者：翟梓希中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着我国经济复苏,民航航班数量不断增加,空中交通流量迅猛增长,空中交通管理系统的运行压力和复杂程度日益增大,管制员工作负荷也越发沉重。因管制员疲劳引发的不安全事件数量也在逐年增多,准确识别管制员的疲劳状态并及时根据实际情... 详细信息

随着我国经济复苏,民航航班数量不断增加,空中交通流量迅猛增长,空中交通管理系统的运行压力和复杂程度日益增大,管制员工作负荷也越发沉重。因管制员疲劳引发的不安全事件数量也在逐年增多,准确识别管制员的疲劳状态并及时根据实际情况做出应对处理,可以有效降低因管制员疲劳问题导致的空管安全风险。本文利用非接触式计算机视觉技术避免因数据采集而对管制员产生额外的干扰,围绕红外可见光图像融合技术、图像特征信息提取、管制员疲劳状态识别方法等核心问题开展了雷达管制员疲劳状态识别的相关研究。首先,为了顺利采集空中交通管制工作场景下的红外可见光图像,开发出了一种可以跨平台使用双目摄像头的图像信息采集录制软件工具,对其帧率、稳定性、压缩能力、跨平台能力等方面进行了测试,验证了该软件工具具备较强的稳定性和实用性。其次,使用不同数据集之间的横向对比二十种红外可见光图像融合方法的实际融合效果,使用Lat LRR方法对图像进行融合效果最好,其融合图像的平均信息熵(Information Entropy,EN)和标准差(Standard Deviation,SD)参数排名均为首位,其数值分别为7.55,49.73,但时效性最差,融合单幅图像平均耗时403.78秒。TIF方法的时效性最好,融合单幅图像平均耗时0.11秒,但是融合之后的图像信息熵、标准差数值分别为7.04,33.38均排名靠后。GFF方法融合图像的信息熵、标准差数值分别为7.27,40.27排名靠前,效果优于TIF略次于Lat LRR方法;融合单幅图像平均耗时0.39秒,时效性略次于TIF,但大幅优于Lat LRR方法。综合考虑各方法的实际融合效果和时效性,选定GFF作为本文红外可见光图像融合方法。再次,有效提取图像的EAR、MAR、人体头部姿态、人体距离等特征信息。通过实际案例测得在睁眼时EAR数据约为0.419,闭眼时约为0.079;嘴巴在张开始MAR的数值约为1.219,嘴巴闭合时约为0.471。通过3D-2D点对点投影标定法以及罗德里格斯公式可以求解出二维平面图像中人体头部姿态的Pitch、Yaw、Roll三轴的具体数值分别为-2.75/-15.89/-3.76;根据三角测量法基本原理并增加11厘米纠偏量后可以有效估计出人体距离。然后,依据相关文件将管制员疲劳状态分为五个级别;并以此为基础,展开了各级别疲劳特征的阈值判定,通过指定管制员疲劳状态评估指标和离散选择模型中的有序Logistic模型对实际采集的数据进行计算并最终得到了各个特征值之间的实际阈值以及95%的置信区间。最后,通过对比得出使用图像融合技术相较于可见光图像在进行雷达管制员疲劳状态识别时准确率提高了9.37%。完成了管制员疲劳敏感动作的分析、疲劳状态等级的划分,总结出了通过管制员面部综合特征对其疲劳状态进行识别的方法,研发了雷达管制员疲劳识别终端软件。通过对比本文提出的管制员面部综合特征疲劳识别、PERCLOS、驾驶员疲劳检测等方法,得出了本文所提出的疲劳识别方法准确率明显高于其他二种疲劳检测方法。

关键词：雷达管制员疲劳识别可见光图像红外图像图像融合

FLUENTTM求解器在螺旋桨耦合系统水动力分析中的应用

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舰船科学技术 2024年第12期46卷 178-181页

作者：翟又文昆明学院机电工程学院云南昆明650214

本文研究了数值计算方法,着重分析网格划分和控制方程,分析湍流的数值模型,重点探究涡粘模型的数学表达方式,并对k-ε模型以及k-ω模型2种两方程模型进行分析,并给出不同位置下的壁面流动速度变化曲线;对船舶螺旋桨的特性进行分析,给出... 详细信息

本文研究了数值计算方法,着重分析网格划分和控制方程,分析湍流的数值模型,重点探究涡粘模型的数学表达方式,并对k-ε模型以及k-ω模型2种两方程模型进行分析,并给出不同位置下的壁面流动速度变化曲线;对船舶螺旋桨的特性进行分析,给出效率和推力在不同推进系数下的变化曲线;对船体螺旋桨耦合系统进行仿真,并对水动力特性进行分析。本文研究有助于我国船舶螺旋桨技术的快速发展。

关键词：螺旋桨耦合系统水动力

基于改进YOLOv5s的输电通道隐患目标检测方法

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中国测试 2024年

作者：邢志鹏郑含博崔明蕙李金恒梁炎燊广西大学电气工程学院广西大学计算机与电子信息学院

针对“三跨”输电线路容易受到外力破坏引发安全事故的问题，文章通过构建隐患目标数据集，提出基于改进You Only Look Once（YOLO）v5s的输电通道隐患目标检测模型。一方面在模型头部引入A Simple， Parameter-Free Attention Module（... 详细信息

针对“三跨”输电线路容易受到外力破坏引发安全事故的问题，文章通过构建隐患目标数据集，提出基于改进You Only Look Once（YOLO）v5s的输电通道隐患目标检测模型。一方面在模型头部引入A Simple， Parameter-Free Attention Module（SimAM）注意力机制模块以加强隐患目标在提取特征中的权重，另一方面使用Wise Intersection over Union（WIoU）代替模型原始的Complete Intersection over Union（CIoU）作为边界框回归损失函数以提高预测边界框的回归预测精度。实验结果表明，相较于基线模型，提出模型在参数量不变的同时，准确率上升了2%，召回率提高了1.1%；在阈值为0.5和0.5:0.95时的精度分别提升了1.4%和1%；与当前主流的目标检测模型RetinaNet、Single Shot MultiBox Detector（SSD）和YOLOv3进行对比评估，提出模型精度明显高于其他三种模型。提出的改进方法为输电通道防外破研究提供了一种新思路。

关键词：输电通道防外力破坏目标检测 SimAM注意力机制 Wise-IoU损失函数

基于Swin Transformer的石质文物表面苔藓生长率检测方法研究

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基于Swin Transformer的石质文物表面苔藓生长率检测方法研究

作者：翟清依重庆理工大学

学位级别：硕士

石质文物是中华民族宝贵的文化遗产。然而,由于野外石质文物常年处于露天环境,常年遭受生物病害的破坏,尤其是苔藓的侵蚀。为了更好地保护石质文物,研究石质文物表面苔藓生长信息是实现其预防性保护的关键,具有重要的现实意义。当前关... 详细信息

石质文物是中华民族宝贵的文化遗产。然而,由于野外石质文物常年处于露天环境,常年遭受生物病害的破坏,尤其是苔藓的侵蚀。为了更好地保护石质文物,研究石质文物表面苔藓生长信息是实现其预防性保护的关键,具有重要的现实意义。当前关于石质文物表面苔藓病害的研究主要依赖于手工测量和传统图像处理技术,这两类方法费时费力且易受噪声干扰。近年来,深度学习在图像信息处理方面有很大的潜力,并已应用于有机质文物病害检测领域,但对石质文物表面苔藓生长率的检测研究尚未见有相关文献报道。为了准确快速地获取石质文物表面苔藓的生长率,本文提出了一种基于Swin Transformer的石质文物表面能苔藓生长率检测方法,研究内容主要涉及4个方面:(1)构建苔藓数据集。首先采集了岩石表面苔藓生长的图像,并对图像进行筛选、裁剪,最后使用Labelme软件对数据集进行标注,建立了苔藓数据集。(2)针对石质文物表面苔藓面积大小不一和分布不均的问题,本文提出了一种基于Swin Transformer的多尺度特征融合网络结构。该网络采用Swin-T作为主干特征提取结构,并通过并行和串行两种多尺度特征融合结构增强网络捕获不同尺寸特征信息的能力,最后通过卷积层进行解码。此外,针对数据集小模型易过拟合问题,本文采用迁移学习方法,选取与目标任务数据集相似的公开遥感数据集进行预训练。最后在公共数据集Love DA和苔藓数据集上进行实验,取得较好分割效果。(3)针对Transformer模型在捕获局部信息方面的固有局限性,本文提出了一种基于Swin Transformer和卷积神经网络(CNN)融合的石质文物表面苔藓分割模型。在基于Swin Transformer多尺度特征融合模型基础上,进一步整合CNN的浅层特征提取结构,用于优化模型性能。同时引入坐标注意力(Coordinate Attention)模块,以增强CNN所提取的特征。在公共数据集Love DA以及苔藓数据集上的实验结果表明,所提出的模型在苔藓分割任务上展现出了卓越的性能。(4)为了准确检测石质文物表面苔藓生长率,首先应用本文构建的分割模型对石质文物表面生长苔藓的图像进行分割,通过分割结果计算苔藓覆盖率。通过与手工标注的覆盖率对比,验证本文提出的模型检测石质文物表面苔藓覆盖率的准确性。接着,对岩石表面苔藓的生长进行监测,定期拍摄图像,在计算出图像苔藓覆盖率的基础上,对苔藓生长率进行计算。鉴于苔藓对空气污染的敏感性,本研究将苔藓生长率与当地空气质量数据进行对比,结果显示二者趋势相符,从而验证了本研究提出的基于Swin Transformer的石质文物表面苔藓生长率检测方法的有效性。

关键词：石质文物深度学习 Swin Transformer 苔藓覆盖率苔藓生长率

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代理模型辅助的昂贵超多目标进化算法研究

代理模型辅助的昂贵超多目标进化算法研究

作者：翟照敏山东师范大学

学位级别：硕士

多目标优化问题普遍存在于现实生活之中,而多目标进化算法已成为解决这些问题广泛认可的主流方法。然而,许多实际问题被归类为昂贵的多目标优化问题,因为它们的真实评估需要大量的计算、时间或资源,多目标进化算法在解决这类问题时面临... 详细信息

多目标优化问题普遍存在于现实生活之中,而多目标进化算法已成为解决这些问题广泛认可的主流方法。然而,许多实际问题被归类为昂贵的多目标优化问题,因为它们的真实评估需要大量的计算、时间或资源,多目标进化算法在解决这类问题时面临挑战。为此,代理辅助的进化算法(Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms,简称SAEAs)被广泛运用。SAEAs利用有限数量的昂贵的真实评估来构建代价上廉价的代理模型,从而利用代理模型替代真实评估辅助优化。尽管如此,现有的单一代理模型使用中存在一些局限性,如过度拟合、局部最优解陷阱以及适应性不足等,因此有必要多个代理模型结合使用。此外,随着目标数量的增加,当优化目标超过三个时,算法的复杂性和计算成本也相应增加,在多维空间中搜索Pareto前沿变得更加困难,因此,需要更多的评价资源,这类问题也被称为昂贵的超多目标优化问题。在解决这类问题时,研究多个代理模型的结合使用尤为必要。基于此,本论文的主要研究工作包括以下两个方面:(1)为了应对单一代理模型的局限性,提出了一种双模型辅助基于分解的昂贵多目标进化算法(A Dual-Model Assisted Evolutionary Algorithm Based on Decomposition for Expensive Multi-Objective Optimization,简称MOEA/D-DMA)。该算法的核心在于其双模型管理策略,通过建立两种模型并进行交叉验证来生成偏差参数,以结合两种代理模型的预测结果替代真实评估。其次,引入了一种双算子繁殖策略。对于每个分解的子问题,算法在每一代选择相同的亲本群体,应用两个繁殖算子生成两个候选子代解,再选择最有前景的子代。通过双模型管理策略和优化策略,MOEA/D-DMA提升了预测精度和高效勘探能力。在UF基准问题上进行了一系列实验,其结果表明该算法有效地应对了强非线性和多个局部最优解等挑战,以及单一代理模型辅助进化算法陷入局部最优解陷阱等问题,在昂贵多目标进化算法领域具有竞争力。(2)针对昂贵超多目标优化问题,提出了一种复合模型辅助的昂贵超多目标进化算法(A Composite Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm For Expensive Many-Objective Optimization,简称CSA＿MaOEA)。该算法的关键在于复合模型管理策略和填充采样准则。首先,复合模型管理策略将代理模型分为两种不同的:基于所有经过昂贵的真实评估的数据集构建全局模型,以及针对数据集聚类产生的子集构建局部模型。其次,考虑到收敛性、多样性和不确定性的要求,提出了一种新的填充采样准则来指导后代解的选择。实验比较了所提出的算法的复合模型和填充采样准则上的有效性,并将算法与其它五种代理辅助算法进行了对比。实验结果表明,CSA＿MaOEA在收敛性和多样性方面均显著优于其他五种代理辅助的进化算法。同时,它也有效地应对了昂贵超多目标优化问题中的三大挑战:目标空间的极大性、Pareto支配性的失效以及真实评估成本的高昂。

关键词：多目标优化问题昂贵超多目标优化问题多目标进化算法代理辅助