检索结果-南通市图书馆

一个用于瞬时单位线参数更新的递归公式的推导及应用

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水文 2010年第2期30卷 36-43页

作者：董晓华刘冀邓霞薄会娟三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002

在应用瞬时单位线(IUH)进行流域汇流模拟时,需要先率定其2个参数:线性水库的个数n及调蓄系数K。研究表明,用传统的矩法率定得到的IUH,对地面径流的模拟精度较差,需要对参数进行更新。此前袁作新给出了一个用于参数更新的递归公式。本文... 详细信息

在应用瞬时单位线(IUH)进行流域汇流模拟时,需要先率定其2个参数:线性水库的个数n及调蓄系数K。研究表明,用传统的矩法率定得到的IUH,对地面径流的模拟精度较差,需要对参数进行更新。此前袁作新给出了一个用于参数更新的递归公式。本文推导了一个新的递归公式,并与袁作新公式的应用效果进行了对比。新递归方程的推导原理是针对地面径流过程线的2个特征值:洪峰流量和峰现时间,按模拟值与观测值之间的比来调整参数n和K,以使调整后得到的地面径流尽量接近观测值,调整的目标函数选取确定性系数(DC)和误差的均方值(MSE)。将新递归公式和袁作新公式应用于2个案例。结果表明,新递归公式在提高地面径流模拟精度上要优于袁作新公式,对于案例1,新递归公式能提高模拟精度,而袁作新公式则不能;对于案例2,新递归公式提高模拟精度的幅度要高于袁作新公式,DC值提高了1.1%,MSE值降低了14.2%。分析原因认为较大的参数调整幅度可能跨越最优点,而新递归公式对参数的调整幅度小于袁作新公式,从而使其能够找到最优点。应用本文的递归公式时,不宜调整次数过多,否则会降低地面径流模拟精度,对2个案例的最优调整次数均为2次,产生此现象的原因是增加调整次数虽然可以提高对洪峰流量和峰现时间的模拟精度,但不一定能提高对整个地面径流过程的模拟精度。

关键词：瞬时单位线参数更新递归公式

数据并行深度学习作业协同分组并行参数更新方法研究

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数据并行深度学习作业协同分组并行参数更新方法研究

作者：徐东吉林大学

学位级别：硕士

目前,数据并行已被广泛应用于分布式深度学习集群上的大型数据集训练,但在迭代边界处,它受到了昂贵的全局参数更新的影响。由于不均匀的工作负载划分或有偏见的资源分配而导致的训练任务之间的性能不平衡,由此引发的掉队者问题可能会严... 详细信息

目前,数据并行已被广泛应用于分布式深度学习集群上的大型数据集训练,但在迭代边界处,它受到了昂贵的全局参数更新的影响。由于不均匀的工作负载划分或有偏见的资源分配而导致的训练任务之间的性能不平衡,由此引发的掉队者问题可能会严重影响训练速度和模型训练的准确性,给数据并行深度学习作业参数更新带来新的挑战。在负载不均衡的场景下,由掉队者问题引起的梯度延迟严重影响了参数更新的速度和模型训练的精度。本文研究的目的是如何解决该问题。为了提高模型参数更新的效率,保证模型训练精度,本文提出了基于数据并行的协同分组并行参数更新方法(Cooperate Grouping Parallel,CGP)。该方法是一种混合参数更新方案,基于训练性能对任务进行动态分组,组内任务采用同步参数更新,组间任务采用异步参数更新。组内同步参数更新保证了并行训练任务参数更新的正确性和模型训练的准确性,组间异步更新加速了参数更新过程,给组间协同互助提供了可能。本方法的主要特点是基于灵活的分组机制,支持通过在参数更新过程中动态地调整分组来调整任务组参数更新的负担,从而实现任务组之间互助协作的目标。在该混合参数更新方案基础上,本文建立了面向数据并行深度学习作业的任务协同分组并行参数更新模型。该模型对并行深度学习作业的训练时间进行量化描述,基于任务间进展之间的差异来描述模型精度。本文提出了基于数据并行的任务协同分组更新问题(Cooperate Grouping Parallel Problem,CGPP)。该问题的目标是在保证训练精度的前提下,通过动态调整协同分组方案,实现最优化的并行训练速度。本文进一步提出了任务协同分组算法CGP。该算法的主要特点是能够适应不同分布式系统场景下的并行规模,具体包括适应中小规模并行粒度的基于自适应遗传算法的协同分组并行算法CGP＿AGA,和适应大规模并行粒度的基于帕累托局部搜索算法的协同分组并行算法CGP＿PLS。本文主要贡献有:(1)本文提出了基于数据并行的协同分组并行参数更新方法CGP。提出了一种新颖的基于数据并行的协同分组并行问题CGPP,寻求在保证训练精度的前提下获得最优化的并行训练速度。(2)为求解CGPP,本文提出了针对中小规模的分布式并行环境的分组配置搜索算法:基于自适应遗传搜索的协同分组并行参数更新策略CGP＿AGA。(3)为求解CGPP,本文提出了针对大规模的分布式并行环境的分组配置搜索算法:基于PLS的协同分组并行参数更新策略CGP＿PLS。(4)综合评价结果证明了CGP在持续不平衡和波动不平衡下的有效性。该方法在不增加额外调整费用的情况下,减轻了不平衡的影响。

关键词：数据并行深度学习分布式系统参数更新掉队者

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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就地化保护装置一键式参数更新方案设计

通讯世界 2019年第9期26卷 239-240页

作者：马长武张腾云刘可述徐广飞崔建铁东方电子股份有限公司

就地化保护装置参数文件多,且保存在不同的文件夹,需要多次切换文件夹选择对应的参数文件进行下装,操作繁琐且容易出错。针对这一问题,本文提出了一种一键式更新参数的方案。一键备份保护装置的所有参数文件,并上传到计算机;一键下装,... 详细信息

就地化保护装置参数文件多,且保存在不同的文件夹,需要多次切换文件夹选择对应的参数文件进行下装,操作繁琐且容易出错。针对这一问题,本文提出了一种一键式更新参数的方案。一键备份保护装置的所有参数文件,并上传到计算机;一键下装,将参数文件下载到保护装置,并按规定路径分发各参数文件,最后重启保护装置使新参数文件生效。该方案一键式备份、更新参数文件,减少了工程人员操作复杂度,提高参数更新效率,同时减少误操作,提高可靠性。

关键词：就地化保护参数更新一键式可靠性

基于极限学习机的在线参数更新方法及工业应用

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现代电子技术 2023年第22期46卷 126-130页

作者：王再辰程辉赵亮华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

针对乙烯裂解炉结焦导致裂解炉机理改变,从而引起的模型预测不准确问题,提出一种带有遗忘因子的在线序列简化核极限学习机算法(FOS-RKELM)。该算法基于在线序列的简化核极限学习机,数据可以在线实时添加到网络中,从而提高模型的适应度;... 详细信息

针对乙烯裂解炉结焦导致裂解炉机理改变,从而引起的模型预测不准确问题,提出一种带有遗忘因子的在线序列简化核极限学习机算法(FOS-RKELM)。该算法基于在线序列的简化核极限学习机,数据可以在线实时添加到网络中,从而提高模型的适应度;通过引入遗忘因子提高最近学习数据对模型的贡献,增强模型在线学习的能力;引入聚类算法优化、简化核极限学习机(RKELM),提高算法的稳定性。结果表明:所提算法在Mackey-Glass时滞混沌序列上取得了较好的预测效果;在乙烯产物收率预测问题上,与在线序列简化核极限学习机(OS-RKELM)、简化核极限学习机(RKELM)、BP神经网络和径向基学习机(RBF)算法相比,该算法平均绝对误差显著减小,证明了该算法的有效性。

关键词：在线序列简化核极限学习机(OS-RKELM) 简化核极限学习机(RKELM) 遗忘因子在线序列参数更新乙烯裂解炉

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基于参数更新的蓄电池SOC估计算法优化

蓄电池 2017年第4期54卷 190-194页

作者：杨忠亮季中生黄世回王汝钢深圳供电局有限公司广东深圳518000 深圳普禄科智能检测设备有限公司广东深圳518067 广西科技大学电气与信息工程学院广西柳州545006

针对基于蓄电池电路模型的欧姆内阻R_1经常用于荷电状态SOC估计中,而没考虑极化内阻R_2、极化电容C_2的变化特性与SOC的关联这一情况,根据利用多频点交流放电蓄电池测试技术辨识得到的实时Thevenin电路模型参数R_1、R_2、C_2等作为观测... 详细信息

针对基于蓄电池电路模型的欧姆内阻R_1经常用于荷电状态SOC估计中,而没考虑极化内阻R_2、极化电容C_2的变化特性与SOC的关联这一情况,根据利用多频点交流放电蓄电池测试技术辨识得到的实时Thevenin电路模型参数R_1、R_2、C_2等作为观测变量,联合运用Kalman滤波算法实现SOC最优估计。实验数据仿真表明,在充电、放电过程中同时考虑R_1、R_2、C_2等参数更新,可以进一步提高蓄电池SOC最优估计值的准确性。

关键词：荷电状态 VRLA蓄电池卡尔曼滤波器 Thevenin电池模型极化内阻极化电容多频点参数更新

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基于参数递归更新的惯性器件寿命预测

系统仿真学报 2013年第5期25卷 1036-1040页

作者：张会会张伟胡昌华第二炮兵工程学院302教研室西安710025 第二炮兵工程学院402教研室西安710025

在基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型中,模型参数的获取是离线的,且当历史数据较少时,模型参数不能够进行修正,影响了预测精度。针对以上问题,采用递归期望最大化(Recursive Expectation Maximization,REM)算法来对模型参数进行递归更... 详细信息

在基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型中,模型参数的获取是离线的,且当历史数据较少时,模型参数不能够进行修正,影响了预测精度。针对以上问题,采用递归期望最大化(Recursive Expectation Maximization,REM)算法来对模型参数进行递归更新,提出了基于参数递归更新的剩余寿命实时预测模型。应用实际的监测数据和参数递归更新的寿命预测模型,进行了某导弹陀螺仪的寿命预测实验。仿真结果表明,该预测模型能够根据实时的数据对模型参数进行快速地更新,满足预测的实时性要求。

关键词：寿命预测递归期望最大化参数更新实时预测

数据驱动的突发疫情传染扩散参数动态更新策略

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控制与决策 2023年第2期38卷 555-561页

作者：汪越刘明曹杰南京理工大学经济管理学院南京210094 徐州工程学院管理工程学院江苏徐州221018

在对各类重大突发疫情进行建模拟合时,参数取值一直是困扰众多学者的重要现实难题,现有研究大多参考相关文献或结合医学实验选取某一固定参数.为克服这种固定参数取值的局限性,基于数据驱动的逆向思维,借助欧拉差分变换和线性方程组解... 详细信息

在对各类重大突发疫情进行建模拟合时,参数取值一直是困扰众多学者的重要现实难题,现有研究大多参考相关文献或结合医学实验选取某一固定参数.为克服这种固定参数取值的局限性,基于数据驱动的逆向思维,借助欧拉差分变换和线性方程组解的特性,构建一种疫情传染扩散参数动态更新策略,可以帮助决策者结合疫情实时更新的状态数据,反推计算最佳的疫情传播扩散参数.以武汉新冠肺炎疫情相关数据进行算例测试,结果表明,结合所设计的参数动态更新策略,能够有效地提升重大突发疫情演化预测的准确性,这对于政府应急资源的精准配置具有重要的决策支持作用.

关键词：突发疫情传染病模型数据驱动参数更新动态调整

列控车载设备控制程序及参数远程实时更新方法

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北京交通大学学报 2010年第2期34卷 71-74页

作者：王俊峰刘实秋北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

针对既有列车控制系统不具备对车载设备控制程序及参数进行远程在线实时更新功能的问题,提出一种基于无线传输和嵌入式的列控车载设备控制程序与参数实时更新方法,在无线机车信号实际应用测试中表明,所实现的程序更新机制具有较高的适... 详细信息

针对既有列车控制系统不具备对车载设备控制程序及参数进行远程在线实时更新功能的问题,提出一种基于无线传输和嵌入式的列控车载设备控制程序与参数实时更新方法,在无线机车信号实际应用测试中表明,所实现的程序更新机制具有较高的适应性和可靠性,可有效提高运营中的车载设备程序升级效率,提高了对列车控制的安全性,降低了系统维护成本.

关键词：列控车载设备 PC104 GSM-R 参数更新

实时更新JOPENS台站参数及数据状态监控

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地震地磁观测与研究 2023年第1期44卷 120-127页

作者：梁艳李冬梅任力伟山西省地震局太原030021

山西地震台网运维智能管理系统通过多线程ping台站IP地址实现链路监控,通过连接JOPENS系统的流服务器监控实时数据流接收状态,自动生成故障日志,维护人员填报日志后,系统自动判定是否有地震计或数据采集器的更换,根据新的仪器类型和序... 详细信息

山西地震台网运维智能管理系统通过多线程ping台站IP地址实现链路监控,通过连接JOPENS系统的流服务器监控实时数据流接收状态,自动生成故障日志,维护人员填报日志后,系统自动判定是否有地震计或数据采集器的更换,根据新的仪器类型和序列号查找对应的仪器响应,自动将JOPENS系统中有关台站参数进行更新;同时,系统根据获取到的台站连续波形,按照数据预处理、加速度功率谱密度PSD估算、加速度功率谱概率密度PDF估算的步骤实现对台站噪声的质量监控。

关键词：参数更新台站噪声 PSD PDF