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改进GJO优化CNN-BiLSTM的热负荷预测模型

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中国测试 2024年

作者：白宇薛贵军谢文举史彩娟华北理工大学电气工程学院华北理工大学智能仪器厂华北理工大学人工智能学院

合理规划好集中供热一次网的供热负荷，对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出了一种基于改进金豺优化算法(improved golden jackal optimization，IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数... 详细信息

合理规划好集中供热一次网的供热负荷，对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出了一种基于改进金豺优化算法(improved golden jackal optimization，IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数和天气因素的影响，将热负荷历史值和一次网供水温度、供水流量、供水压力、外界天气温度组成CNN-BiLSTM网络的输入，利用CNN-BiLSTM网络提取输入数据的空间特征和时间特征。同时，通过Circle混沌映射、螺旋波动搜索、自适应t变异策略改进GJO，得到的IGJO有效解决了GJO全局搜索能力弱和收敛精度不高的问题，具有高效的寻优效果，然后利用IGJO寻优CNN-BiLSTM网络的超参数，解决了因CNN-BiLSTM网络的超参数选取不当而影响热负荷预测结果的问题。最后利用吉林延边某换热站2021年1月到3月供热负荷数据进行模型测试。结果表明，所提IGJO-CNN-BiLSTM预测结果的MAE、MAPE、RMSE和NSE分别为0.51%、0.33%、0.78%和0.97，相比LSTM、CNN-LSTM等模型，具有最佳的预测精度。

关键词：供热负荷预测一次网改进金豺优化算法 CNN-BiLSTM 超参数寻优预测精度

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改良阶段式吞咽训练在喉切除术后患者的应用

军事护理 2023年第11期40卷 66-69页

作者：卫琦琼于雪杰刘连万光伦薛贵芝中国科学技术大学附属第一医院耳鼻喉科安徽合肥230036

目的探索改良阶段式吞咽训练在喉切除术后患者中的应用效果。方法2021年3月至2022年10月,采用便利抽样法选取在安徽省某三级甲等医院耳鼻喉科首次行喉切除的140例喉癌患者为研究对象,将2021年3-12月收治的60例患者作为对照组,接受常规... 详细信息

目的探索改良阶段式吞咽训练在喉切除术后患者中的应用效果。方法2021年3月至2022年10月,采用便利抽样法选取在安徽省某三级甲等医院耳鼻喉科首次行喉切除的140例喉癌患者为研究对象,将2021年3-12月收治的60例患者作为对照组,接受常规吞咽训练;2022年1-10月收治80例患者作为观察组,接受改良阶段式吞咽训练。采用洼田饮水试验(water swallow test,WST)、进食评估问卷调查表(eating assessment tool-10,EAT-10)、安德森吞咽困难量表(M.D.Anderson dysphagia inventory,MDADI)、经口摄食吞咽功能评价量表(functional oral intake scale,FOIS)对两组患者术后的吞咽功能进行评价和比较。结果术后7、30和90 d,观察组患者的WST及EAT-10异常例数均少于对照组,MDADI及FOIS评分均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01);观察组患者留置胃管天数和住院费用均少于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.01)。结论改良阶段式吞咽训练能够有效改善喉切除术后患者的吞咽功能,提高生活质量,缩短留置胃管天数,降低住院费用。

关键词：喉切除阶段式吞咽训练吞咽功能

坚持守正创新注重AI赋能——人民日报全国两会报道展现强劲新质生产力

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中国记者 2024年第4期 4-7页

作者：薛贵峰人民日报社研究部媒体发展战略研究室

2024年是新中国成立75周年,也是推进高质量发展关键一年。全国两会,举世瞩目。人民日报坚持守正创新,注重科技赋能,精心策划选题,不断创新报道形式,多语种AI主播登场,智能AI产品亮相,动漫AI视频开讲,平台集聚优势引流,实现会场内外互动... 详细信息

2024年是新中国成立75周年,也是推进高质量发展关键一年。全国两会,举世瞩目。人民日报坚持守正创新,注重科技赋能,精心策划选题,不断创新报道形式,多语种AI主播登场,智能AI产品亮相,动漫AI视频开讲,平台集聚优势引流,实现会场内外互动,形成网上网下联动。以“步伐”为核心意象,激励全国各族人民奋进新征程的主题宣传片《中国步伐》相关话题阅读量超2.3亿次;通过动画、访谈、数据可视化元素打造的网络IP“小经跑两会”产品累计传播量超3亿次。

关键词：集聚优势数据可视化人民日报 AI 宣传片多语种守正创新策划选题

突出思想性兼顾故事性,为新质生产力提供舆论支撑

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新闻战线 2024年第6期 19-23页

作者：薛贵峰人民日报研究部媒体发展战略研究室

加快发展新质生产力,是新时代新征程解放和发展生产力的客观要求,是推动生产力迭代升级、实现现代化的必然选择。人民日报深入学习领会习近平总书记关于新质生产力的重要论述,主动策划选题,报道权威声音,阐释深刻内涵,介绍典型案例,在... 详细信息

加快发展新质生产力,是新时代新征程解放和发展生产力的客观要求,是推动生产力迭代升级、实现现代化的必然选择。人民日报深入学习领会习近平总书记关于新质生产力的重要论述,主动策划选题,报道权威声音,阐释深刻内涵,介绍典型案例,在引领网上网下舆论,凝聚广泛共识方面发挥了积极作用。

关键词：新质生产力权威报道舆论支撑

基于SVMD的改进BWO-TimeNet短期热负荷预测模型

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广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：段沁宇薛贵军谭全伟谢文举华北理工大学电气工程学院华北理工大学智能仪器厂

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性，本研究提出了一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition，SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Belu... 详细信息

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性，本研究提出了一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition，SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Beluga whale optimization，IBWO)的TimesNet短期热负荷预测模型。首先，利用SVMD将原始热负荷数据进行分解，去除噪声后得到若干个平稳且有规律的模态分量；其次，根据每个模态分量的特点选择合适的特征作为输入；然后，引入3种策略来改进白鲸优化算法，从而建立IBWO-TimesNet预测模型；最后，通过算例对模型的预测性能进行详细评估。结果表明，SVMD-IBWO-TimesNet模型的MAE、RMSE和R2分别为0.647、1.190和99.1%。与其他主流预测模型相比，该模型具有更高的预测精度。同时，在减少训练样本的情况下，SVMD-IBWO-TimesNet模型仍能有效预测热负荷，具有较强的泛化能力。因此，验证了所提出模型的有效性，为热力系统供热负荷的精准调控提供了参考。

关键词：热负荷预测 TimesNet 逐次变分模态分解白鲸优化算法

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构建有机知识体系,促进学生学习能力发展

教育家 2024年第17期 32-34页

作者：曹怡然薛贵北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室

以ChatGPT、Sora为代表的新一代人工智能正在加速改变世界,并深刻影响未来的学习方式。一方面,知识生产呈爆炸式增长,但知识的碎片化程度也日益加剧;另一方面,虽然知识获取速度和效率大幅增加,随之而来的却是个体知识焦虑水平不断加深,... 详细信息

以ChatGPT、Sora为代表的新一代人工智能正在加速改变世界,并深刻影响未来的学习方式。一方面,知识生产呈爆炸式增长,但知识的碎片化程度也日益加剧;另一方面,虽然知识获取速度和效率大幅增加,随之而来的却是个体知识焦虑水平不断加深,难以持续聚焦深度学习。但教育领域的变革似乎远远未能跟上时代的步伐,传统教育方法仍然习惯于机械重复和题海战术,而忽视了引导学生自主深度学习和系统思考。

关键词：机械重复深度学习知识获取人工智能题海战术聚焦深度传统教育方法系统思考

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基于改进沙猫群算法优化CNN-BiLSTM的热负荷预测

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现代电子技术 2024年第14期47卷 20-29页

作者：王耀辉薛贵军赵广昊华北理工大学电气工程学院河北唐山063200 华北理工大学智能仪器厂河北唐山063000

针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群... 详细信息

针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群初始化,由演变机制改进寻优能力和由变异机制改进跳出局部最优能力,利用改进沙猫群算法(ISCSO)对卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)超参数进行寻优,建立热负荷预测模型;最后通过实例进行分析。结果表明,数据降噪后模型预测精度更高,R^(2)提升1.1%;由ISCSO优化的模型比其他算法优化的模型预测效果更好,拟合度达到99.4%;VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的组合预测模型相较于单一模型,RMSE降低18.5%,MAE降低13.8%,R^(2)提升15.8%,并有更好的拟合度,泛化性强,满足工程实际要求。

关键词：热负荷预测卷积神经网络双向长短期记忆神经网络改进沙猫群算法变分模态分解(VMD) K-means算法演变机制变异机制

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基于遗传粒子群优化的热负荷预测方法

中国测试 2024年第6期50卷 131-138,147页

作者：谢文举薛贵军史彩娟李水清华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 华北理工大学智能仪器厂河北唐山063210 华北理工大学人工智能学院河北唐山063210

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiL... 详细信息

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiLSTM)预测模型。首先,利用热负荷历史值、供水流量、供水温度以及回水压力构建模型输入;然后,利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将供热负荷分解为不同子序列,以弱化供热负荷数据复杂程度,挖掘数据内部潜在特征;其次,为进一步减少模型计算时间,根据样本熵(sample entropy,SE)对子序列进行合并;最后,利用所提模型对不同子序列进行预测重构。实验表明所提模型相比LSTM、CNN-LSTM以及粒子群优化的混合神经网络(PSO-CNN�LSTM)在供热负荷预测中精度分别提高42%,32%,30%拥有更出色的特征提取能力和精度。

关键词：完全噪声辅助聚合经验模态分解样本熵遗传粒子群一次网热负荷预测

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基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升

现代电力 2024年第2期41卷 295-301页

作者：齐小伟杨学涛刘开欣薛贵挺张博文国网北京海淀供电公司北京市海淀区100195 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192

柔性开关(soft open point,SOP)能有效改善系统潮流分布和电压水平,在提高配电网光伏接纳能力方面具有重大潜力。为挖掘柔性开关在提升配电网的光伏接纳能力方面的潜力,提出了基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升方法。首先,从抑制过... 详细信息

柔性开关(soft open point,SOP)能有效改善系统潮流分布和电压水平,在提高配电网光伏接纳能力方面具有重大潜力。为挖掘柔性开关在提升配电网的光伏接纳能力方面的潜力,提出了基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升方法。首先,从抑制过电压、改善潮流分布等方面分析了柔性开关提高配电网光伏接纳能力的原理;其次,提出了综合考虑柔性开关和网络重构的配电网光伏接纳能力提升优化模型,以柔性软开关的潮流控制参数、网络拓扑结构和光伏接入容量为变量,利用遗传算法计算配电网光伏接纳能力;最后,对所提基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升方法进行仿真分析,仿真结果表明,通过柔性开关能有效提高配电网的光伏接纳能力。

关键词：配电网光伏接纳能力柔性开关遗传算法