检索结果-南通市图书馆

无线电工程 2024年

作者：刘威郑焕祺周玉成国家装饰装修材料质量检验检测中心山东建筑大学建筑城规学院山东建筑大学信息与电气工程学院

针对无线传感网络固定周期数据传输导致的数据冗余和节点能耗高等问题，提出了一种基于同步预测的无线传感网络自适应采样节能策略。本研究通过在终端节点和协调器之间建立指数平滑同步预测模型，根据实际值和预测值的误差实现自适应通... 详细信息

针对无线传感网络固定周期数据传输导致的数据冗余和节点能耗高等问题，提出了一种基于同步预测的无线传感网络自适应采样节能策略。本研究通过在终端节点和协调器之间建立指数平滑同步预测模型，根据实际值和预测值的误差实现自适应通信；在同步预测模型基础上引入了TCP拥塞控制思想，自适应地调整节点的采样间隔和睡眠时间，通过动态调整采样间隔，避免频繁的数据采集及传输，减少数据冗余。为验证本研究的节能性，本文基于ZigBee的室内甲醛监测系统平台进行仿真与实验。实验结果表明，在均方根误差为4.2×10-4的情况下，相较于固定周期采样策略，所提出的策略能够节省能耗89.7%。因此本研究对于提高无线传感网络的能源效率具有参考价值。

关键词：无线传感网络同步预测自适应采样节能

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多因子关联分析模型及其同步预测的新方法

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测绘通报 1999年第6期 12-14,21页

作者：尹晖张琰丁窘辋武汉测绘科技大学地学测量工程学院

本文基于灰色系统理论的灰关联分析方法，提出了多因子关联分析的ＧＭ（１，Ｎ）模型。根据系统因子发展态势的相似性与接近性，对无法实测的部分变形点实施同步预测。实例分析表明该方法具有良好的可实现性、简单、有效。

关键词：多因子关联分析模型变形测量同步预测

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基于机器学习方法的混沌相位同步预测

基于机器学习方法的混沌相位同步预测

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第十九届全国非线性振动暨第十六届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议（NVND2023）

作者：邹勇华东师范大学物理与电子科学学院

机器学习方法最近成为研究混沌系统无模型预测的重要工具。其中,储层计算(Reservoir Computing,RC)由于其结构简单、快速学习的特性,在众多机器学习算法种脱颖而出,被广泛应用于信号处理、时间序列预测、混沌系统无模型推断等领域。传... 详细信息

机器学习方法最近成为研究混沌系统无模型预测的重要工具。其中,储层计算(Reservoir Computing,RC)由于其结构简单、快速学习的特性,在众多机器学习算法种脱颖而出,被广泛应用于信号处理、时间序列预测、混沌系统无模型推断等领域。传统的参数感知RC算法通常可以精确预测四到五个Lyapunov时间,从而覆盖系统的崩溃和振幅死亡,但不足以表征相位同步,我们因此推广了控制参数通道的感知储层计算模型。具体而言,本文提出了改进的参数通道RC算法,在为控制参数添加一个额外的通道的基础上,还在RC中加入适当的偏置项和目标系统的一个间歇驱动变量,实现了对相位变量的可靠长期预测,从而准确预测了相位和滞后同步的弱过渡形式。此外,本文还识别了具有部分同步特征甚至更弱的耦合状态中,网络中链路预测的耦合方向。

关键词：混沌同步机器学习同步预测

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高速铁路车-地同步定位预测快速越区切换方法

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铁道学报 2014年第5期36卷 53-57页

作者：杨春勇胡雯萱石珊中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室湖北武汉430074

带宽不足和切换频繁是高速铁路现阶段发展宽带移动通信所面临的关键问题。本文基于光载无线电新技术和小区移动的新概念,构建一种可支持高带宽高铁移动通信应用场景的光电联合控制快速越区切换机制,并提出一种与该机制相匹配的车-地同... 详细信息

带宽不足和切换频繁是高速铁路现阶段发展宽带移动通信所面临的关键问题。本文基于光载无线电新技术和小区移动的新概念,构建一种可支持高带宽高铁移动通信应用场景的光电联合控制快速越区切换机制,并提出一种与该机制相匹配的车-地同步定位预测越区切换方法。通过在网络仿真软件NS-2下建立高铁通信模型,获得的仿真结果表明,车-地同步定位预测越区切换算法与经典的IEEE 802.11切换算法相比,在网络吞吐量、封包延迟以及丢包率等指标上均有较大幅度的性能提升,有效克服切换时长问题,避免出现严重的切换风暴。

关键词：高速铁路小区移动同步预测切换时间

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人-信息-物理协同下核电设备可演进式剩余寿命估计

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机械工程学报 2024年

作者：蒋翔宇冯毅雄张志峰宋秀菊洪兆溪胡炳涛谭建荣浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室浙江大学宁波科创中心

在工业5.0新时代，将设备物理实体与人类认知、信息技术融合，是推动故障预测与健康管理(Prognosticsandhealth management,PHM)智能增强的重要途径，剩余寿命估计作为PHM中的关键环节，为设备预测性维护提供时间裕量依据。受人的记忆... 详细信息

在工业5.0新时代，将设备物理实体与人类认知、信息技术融合，是推动故障预测与健康管理(Prognosticsandhealth management,PHM)智能增强的重要途径，剩余寿命估计作为PHM中的关键环节，为设备预测性维护提供时间裕量依据。受人的记忆和遗忘机制启发，提出一种人-信息-物理协同的剩余寿命估计可演进式模型框架，能够同时预测设备的连续状态和离散状态。模型采用基于实例的学习策略从时序数据中汲取并保留知识，无需事先假设固定的失效阈值和退化阶段，旨在随着样本的加入而逐渐调整趋于稳定，适合于设备小样本和先验知识不足的情况，或设备处于变化的运行环境中。模型底层采用核最小均方算法，使模型结构和参数可以在线更新；基于最近实例质心估计方法改进算法，将输入空间拓展为特征空间，随着输入数据的学习将空间自动划分为不同子区域，以实现在预测未来信号的同时获取健康状态信息，进而推导剩余寿命。为了使模型网络规模更加紧凑，引入在线矢量量化方法，通过消除模型冗余的基函数降低计算复杂度。将所提模型框架运用于某压水堆给水泵剩余寿命估计，验证了方法的有效性。

关键词：人-信息-物理协同剩余寿命同步预测核最小均方

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