检索结果-南通市图书馆

掠入射下舰船运动对本体雷达散射截面积概率密度的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国舰船研究 2023年第2期18卷 211-217页

作者：杜晓佳廖章奇李哲陈一萱中国舰船研究设计中心湖北武汉430064

[目的]航行运动产生的姿态变化会导致对自身雷达散射截面积(RCS)概率密度发生变化,因此有必要掌握舰船在各种运动工况时对掠入射下自身的RCS概率密度的影响程度。[方法]利用准静态的思路,构建水动力和电磁散射特性联合仿真模型及计算流... 详细信息

[目的]航行运动产生的姿态变化会导致对自身雷达散射截面积(RCS)概率密度发生变化,因此有必要掌握舰船在各种运动工况时对掠入射下自身的RCS概率密度的影响程度。[方法]利用准静态的思路,构建水动力和电磁散射特性联合仿真模型及计算流程,选取掠入射下10 GHz连续波作为探测雷达波威胁,对不同统计时间、海况、航速、航向等参数下的舰船本体RCS概率分布进行对比和分析。[结果]结果表明,对数正态分布模型可较好地模拟船模静态RCS分布特性,统计时间大于250 s后动态RCS概率分布基本稳定;在低海况下及随浪或顶浪航行时动态RCS概率分布曲线存在“毛刺”现象。[结论]研究表明,航速对舰船RCS概率密度分布的影响可以忽略;浪向角对舰船RCS概率密度分布的影响在较高海况时才明显;海况增加使得RCS分布概率曲线越来越顺滑;统计时间对RCS概率密度分布的影响较大,需积累足够的数据进行试验或仿真才能准确掌握舰船RCS概率分布特性。

关键词：舰船雷达散射截面(RCS) 运动状态概率密度

基于概率密度的面源刻度法对碘盒中^(131)I的定量监测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

辐射研究与辐射工艺学报 2022年第4期40卷 38-47页

作者：许丰王所富郭建友於国兵徐平王雪建安徽大学物理与光电工程学院合肥230601 安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230601 安徽省生态环境保护厅辐射环境监督站合肥230071 中国科学技术大学核科学技术学院合肥230027

本文引入概率密度函数,对^(131)I特征γ射线的面源效率与高度进行函数关系拟合,采用积分法对非均匀分布碘盒体源进行效率刻度,然后根据正反放置下的效率比值K与分布参数α联立构建数学模型,确定了碘盒中^(131)I的活度。为了验证该方法... 详细信息

本文引入概率密度函数,对^(131)I特征γ射线的面源效率与高度进行函数关系拟合,采用积分法对非均匀分布碘盒体源进行效率刻度,然后根据正反放置下的效率比值K与分布参数α联立构建数学模型,确定了碘盒中^(131)I的活度。为了验证该方法在实验中的可行性,通过对气态碘采集实验获得的非均匀碘盒样品进行分析,采用概率密度面源刻度方法得到的碘盒总活度与碘盒拆解-搅拌-回填处理得到的总活度比较,以^(131)I特征γ射线364.48 keV为分析射线,两者的均匀偏差为5.71%,最大偏差为8.54%。结果表明:通过概率密度函数的面源刻度方法,可以快速、方便地获得不均匀分布碘盒的探测效率,为实现气态碘的定量监测提供一条可行的途径。

关键词： ^(131)I 面源气态碘概率密度探测效率

基于时变深度前馈神经网络的风电功率概率密度预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力科学与技术学报 2023年第3期38卷 84-93页

作者：彭曙蓉彭家宜杨云皓张恒李彬王冠南长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410114 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058 国网江西省电力有限公司电力科学研究院江西南昌330006

针对传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型对风电功率进行较长时间尺度的短期预测时出现的时不变性问题,应用时变深度前馈神经网络(ForecastNet)模型进行短期风电功率不确定性预测。该模型的网络结构随时间变化以提高多步提前... 详细信息

针对传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型对风电功率进行较长时间尺度的短期预测时出现的时不变性问题,应用时变深度前馈神经网络(ForecastNet)模型进行短期风电功率不确定性预测。该模型的网络结构随时间变化以提高多步提前预测能力,模型交错输出以缓解梯度消失问题,使用混合密度网络得到各个时刻的概率密度分布。在避免传统深度学习模型中,该模型能避免递归多步预测累积误差的同时可以充分考虑相邻时刻风电功率的相关性;在模型隐藏层中,使用美国PJM网上的风电功率实际数据,分别应用全连接网络、卷积网络以及基于注意力机制的卷积网络3种神经网络模型进行预测,每次预测未来12 h的风电功率,滚动预测得到未来500 h的风电功率区间和概率密度,实验仿真结果能够证明所提预测模型的有效性。

关键词：神经网络风电概率预测时变深度前馈神经网络概率密度风电功率区间预测

掠入射下舰船运动对本体雷达截面积概率密度的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国舰船研究 2023年

作者：杜晓佳廖章奇李哲陈一萱中国舰船研究设计中心

[目的]航行运动产生的姿态变化会导致对自身雷达截面积(radar cross section, RCS)概率密度发生变化，因此有必要掌握舰船在各种运动工况时对掠入射下自身的RCS概率密度的影响程度。[方法]利用准静态的思路，构建水动力和电磁散射特性... 详细信息

[目的]航行运动产生的姿态变化会导致对自身雷达截面积(radar cross section, RCS)概率密度发生变化，因此有必要掌握舰船在各种运动工况时对掠入射下自身的RCS概率密度的影响程度。[方法]利用准静态的思路，构建水动力和电磁散射特性联合仿真模型和计算流程，选取掠入射下10 GHz连续波作为探测雷达波威胁，对不同统计时间、海况、航速、航向等参数下的舰船本体RCS概率分布进行对比和分析。[结果]对数正态分布模型可较好地模拟船模静态RCS分布特性，统计时间大于250 s后动态RCS概率分布基本稳定；在低海况下及随浪或顶浪航行时动态RCS概率分布曲线存在“毛刺”现象。[结论]航速对舰船RCS概率密度分布的影响可以忽略；浪向角对舰船RCS概率密度分布的影响在较高海况时才明显；海况增加使得RCS分布概率曲线越来越顺滑；统计时间对RCS概率密度分布的影响较大，需积攒足够的数据进行试验或仿真才能准确掌握舰船RCS概率分布特性。

关键词：运动状态雷达截面积概率密度舰船

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SA的光伏出力概率密度预测方法

计算机仿真 2023年第5期40卷 154-161页

作者：邢晨温蜜张照贝上海电力大学计算机科学与技术学院上海201303

针对目前光伏出力预测方法存在对特征考虑不全面和预测精度不高的问题,提出一种基于Seq2seq-Attention进行光伏出力的概率密度预测方法。首先采用四分位法和三次样条插值法修正原始数据;其次采用三种不同的聚类方法重新构建特征;最后建... 详细信息

针对目前光伏出力预测方法存在对特征考虑不全面和预测精度不高的问题,提出一种基于Seq2seq-Attention进行光伏出力的概率密度预测方法。首先采用四分位法和三次样条插值法修正原始数据;其次采用三种不同的聚类方法重新构建特征;最后建立一种由卷积神经网络和门控循环网络组成的Seq2seq模型进行光伏出力预测,通过核密度估计得到出力的概率密度曲线。采用澳大利亚光伏电站数据集进行仿真,结果表明提出方法充分考虑特征影响,在预测精度方面优于其它模型。

关键词：聚类卷积神经网络门控循环网络分位数概率密度

采用ConvLSTM和MDN的工业企业短期负荷概率密度预测研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

采用ConvLSTM和MDN的工业企业短期负荷概率密度预测研究

作者：王婷媛长沙理工大学

学位级别：硕士

目前,电力行业致力于从高速增长转型为高质量发展,正处于转变发展方式和优化供需结构的攻坚期。以引导用户智慧用电、提高用电效率及优化资源配置为目标的电力需求侧管理受到了极大重视。在需求侧用户中,工业企业的耗电量占比较大且呈... 详细信息

目前,电力行业致力于从高速增长转型为高质量发展,正处于转变发展方式和优化供需结构的攻坚期。以引导用户智慧用电、提高用电效率及优化资源配置为目标的电力需求侧管理受到了极大重视。在需求侧用户中,工业企业的耗电量占比较大且呈现递增的趋势。而工业企业对其繁杂且冗余的用电信息缺乏理性认识,导致用电成本增加和电力频频过剩,影响电网的负荷管理。因此,能够帮助企业掌握负荷动态趋势和用电行为的电力负荷预测显得尤为重要。然而,目前大多数负荷预测文献都集中于确定性负荷预测,没有考虑工业负荷的不确定性信息。基于此,论文提出了一种由卷积长短时记忆神经网络(convolutional long short-term memory neural network,ConvLSTM)和混合密度网络(mixture density network,MDN)组成的负荷概率密度预测模型,用于直接预测未来负荷的概率密度函数(probability density function,PDF)。首先,对工业负荷的时间相关性进行Pearson相关性量化分析,得出时间相关性随负荷之间时间跨度的增加而减弱的结论。同时对外部因素(温度因素、日历因素)进行定性分析,探寻它们影响负荷的原因和规律以提高负荷预测的精确度。其次,在保留负荷间相关关系和两个影响因素的基础上,利用滑动窗口提出一种一维数据-二维矩阵的转换方法,使负荷历史数据、温度数据、日历数据等不同类型数据可以方便快捷地用于ConvLSTM-MDN模型的训练过程中,有助于ConvLSTM网络更好地捕获输入数据中的关键特征和隐藏信息。然后,该文根据ConvLSTM和MDN的基本原理和网络结构搭建了新型混合模型,该模型旨在以PDF的形式获取有关未来工业负荷消耗的完整统计信息,可以解决具有强非线性关系、高可变性和严重不确定性的工业负荷的预测问题。最后,对来自中国的有色金属冶炼业数据集、医疗行业数据集和爱尔兰的公共数据集进行综合案例研究,并与八种先进的模型进行比较。实验结果表明,论文模型在确定性评价指标和概率性评价指标上均优于对比模型,具有更强的鲁棒性、更好的泛化性能和更高的预测精度。

关键词：负荷预测概率密度工业用户卷积长短时记忆神经网络混合密度网络

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

“概率密度”概念之多角度溯源

高等数学研究 2022年第4期25卷 11-12,47页

作者：王继强山东财经大学统计与数学学院山东济南250014

以概率论中一维连续型随机变量的概率密度为研究对象,从物理、数理、几何、测度多个角度揭示了概率密度概念的由来和意涵,可望彻底解决读者疑虑,达到正本清源的效果.

关键词：随机变量概率密度分布函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

圆柱热尾流中温度的概率密度函数

物理学报 2013年第2期62卷 385-390页

作者：戈阳祯米建春北京大学湍流与复杂系统研究国家重点实验室北京100871

本文通过实验研究圆柱热尾流中温度的概率密度函数在不同雷诺数下沿中心线的演变以及其与湍流混合程度的关系.实验中雷诺数的取值范围是1200—8600,温度是由直径为0.63μm的冷线探针测量的.实验结果表明,温度概率密度函数在尾流中场区... 详细信息

本文通过实验研究圆柱热尾流中温度的概率密度函数在不同雷诺数下沿中心线的演变以及其与湍流混合程度的关系.实验中雷诺数的取值范围是1200—8600,温度是由直径为0.63μm的冷线探针测量的.实验结果表明,温度概率密度函数在尾流中场区随空间位置变化显著.雷诺数的增加加快了这个变化过程,特别加速了尾流中心线温度的概率密度函数从非高斯向近似高斯分布的演变.

关键词：湍流尾流被动标量概率密度频谱

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

海洋环境噪声空间相关系数的统计特性

哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：任超黄益旺哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨工程大学水声工程学院

由于海洋环境的复杂性和随机性，实测海洋环境噪声空间相关系数同样具备随机性。本文利用南海浅海海洋环境噪声数据，分析比较了窄带以及宽频带海洋环境噪声空间相关系数统计特性，计算了海洋环境噪声空间相关系数的估计误差。结果表明... 详细信息

由于海洋环境的复杂性和随机性，实测海洋环境噪声空间相关系数同样具备随机性。本文利用南海浅海海洋环境噪声数据，分析比较了窄带以及宽频带海洋环境噪声空间相关系数统计特性，计算了海洋环境噪声空间相关系数的估计误差。结果表明：实测海洋环境噪声相关函数样本服从正态分布，噪声相关系数样本服从截断正态分布；带宽越宽海洋环境噪声空间相关系数概率密度分布越集中，在数据量一定的条件下，宽频带噪声空间相关系数的估计精度高于窄带噪声。

关键词：海洋环境噪声空间相关系数统计特性宽频带噪声区间估计概率密度正态分布估计误差