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基于瓦斯涌出时序序列的煤与瓦斯突出离散模态预警方法

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煤矿安全 2020年第11期51卷 175-179页

作者：卢新明张天宇王永涂辉王红娟山东省智慧矿山信息技术重点实验室山东青岛266510 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 山东蓝光软件有限公司山东泰安271000 平安煤矿瓦斯治理国家工程研究中心有限责任公司安徽淮南232000

为了实现工作面煤与瓦斯突出危险性的动态、实时预警,提出基于瓦斯涌出时序序列的离散模态预警方法。获取煤矿瓦斯监测系统监测数据,实时计算采掘工作面的瓦斯涌出量,生成瓦斯涌出离散时序序列并进行区间划分。根据矿井瓦斯地质条件、... 详细信息

为了实现工作面煤与瓦斯突出危险性的动态、实时预警,提出基于瓦斯涌出时序序列的离散模态预警方法。获取煤矿瓦斯监测系统监测数据,实时计算采掘工作面的瓦斯涌出量,生成瓦斯涌出离散时序序列并进行区间划分。根据矿井瓦斯地质条件、采区煤层赋存状况、瓦斯灾害发生机理、瓦斯涌出异常历史记录和相似工作面瓦斯突出的前兆信息记录,确定煤与瓦斯突出危险性预警指标的临界值。根据时序序列区间模态参数与预警指标临界值比对,实时发布煤与瓦斯突出危险性预警结果。

关键词：煤与瓦斯突出监测数据时序序列模态参数灾害预警

基于高光谱遥感卫星时序序列玉米种植面积的提取

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绿色科技 2021年第12期23卷 236-237页

作者：屈旭洲施冬长江大学地球科学学院湖北武汉430100

为了提高玉米种植面积的提取,使用2019年玉米收获前后的卫星影像数据,建立了归一化植被指数时间序列,增强图像信息,结合实测点数据选择分类样本,采用最小距离、最大似然法、神经网络、支持向量机4种方法对合成归一化植被指数图像进行了... 详细信息

为了提高玉米种植面积的提取,使用2019年玉米收获前后的卫星影像数据,建立了归一化植被指数时间序列,增强图像信息,结合实测点数据选择分类样本,采用最小距离、最大似然法、神经网络、支持向量机4种方法对合成归一化植被指数图像进行了分类提取。提取结果表明:最大似然法分类精度最高,其次是支持向量机、最小距离、神经网络,与2020年四平市统计年鉴中梨树县玉米耕种面积进行比较的结果也表明,使用最大似然法结合归一化植被指数序列提取的玉米种植面积与政府公布结果最相近。

关键词：时序序列玉米归一化植被指数

基于历史趋势和预测误差的时序序列预测方法研究

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计算机时代 2023年第9期 10-13页

作者：郑俊褒张旭马腾洲浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018 中国上海海关

针对时间序列预测方法训练复杂、迁移预测能力差等问题,提出一种自适应预测方法。先根据预测误差和当前值确定下一时刻预测值的范围,再结合短期历史趋势确定最终预测值。得到的当前预测值代入下一轮循环中继续预测,通过不断“预测-校正... 详细信息

针对时间序列预测方法训练复杂、迁移预测能力差等问题,提出一种自适应预测方法。先根据预测误差和当前值确定下一时刻预测值的范围,再结合短期历史趋势确定最终预测值。得到的当前预测值代入下一轮循环中继续预测,通过不断“预测-校正-预测”循环实现对数据预测。最后利用金融、风力等时序数据,LSTM、SVM、ARIMA、MA等经典时间序列预测算法在预测精度、迁移预测能力、运算速度等方面做了对比。

关键词：时序序列盲信号数据预测泛化能力

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基于时序序列的猪舍环境综合评价方法研究

农业机械学报 2024年第12期 430-440页

作者：谢秋菊李佳龙曹世蕾郭玉环刘洪贵郑萍刘文洋于海明东北农业大学电气与信息学院农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室东北农业大学动物科技学院教育部北方寒区猪智能化繁育与养殖工程研究中心

在集约化养猪生产中,猪舍环境是影响猪健康水平的重要因素。然而,多环境因子联合精准调控是制约猪舍环境控制的共性难题。因此,本文利用自适应高斯滤波（Adaptive Gaussian filtering,AGF）算法结合长短时记忆神经网络（Long short term... 详细信息

在集约化养猪生产中,猪舍环境是影响猪健康水平的重要因素。然而,多环境因子联合精准调控是制约猪舍环境控制的共性难题。因此,本文利用自适应高斯滤波（Adaptive Gaussian filtering,AGF）算法结合长短时记忆神经网络（Long short term memory networks,LSTM）进行舍内环境因子预测,为优化舍内环境调控策略提供支撑;结合组合赋权方式,确定猪舍内环境评价指标权重,构建基于未确知测度法评价方法,为猪舍环境调控提供参考。以实测猪舍数据对本文所提出方法进行验证,结果表明:相比LSTM预测模型,应用AGF优化算法后的LSTM预测模型（LSTM-AGF）,其氨气质量浓度、温度、相对湿度、二氧化碳质量浓度的预测性能R2分别提升0.33、0.03、0.05、0.12;提出的基于未确知测度法的预测评价方法敏感度SENS为0.215,比传统模糊综合评价方法高20.80%。因此,本文提出的环境质量评价方法可以为猪舍环境精准调控提供参考。

关键词：猪舍环境评价方法时序序列未确知测度深度学习

基于数据关联狄利克雷混合模型的电网净负荷不确定性表征研究

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自动化学报 2022年第3期48卷 747-761页

作者：李远征孙天乐刘云赵勇曾志刚华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室中国-测控技术“一带一路”联合实验室华南理工大学电力学院

针对电网净负荷时序数据关联的特点,提出基于数据关联的狄利克雷混合模型(Data-relevance Dirichlet process mixture model, DDPMM)来表征净负荷的不确定性.首先,使用狄利克雷混合模型对净负荷的观测数据与预测数据进行拟合,得到其混... 详细信息

针对电网净负荷时序数据关联的特点,提出基于数据关联的狄利克雷混合模型(Data-relevance Dirichlet process mixture model, DDPMM)来表征净负荷的不确定性.首先,使用狄利克雷混合模型对净负荷的观测数据与预测数据进行拟合,得到其混合概率模型;然后,提出考虑数据关联的变分贝叶斯推断方法,改进后验分布对该混合概率模型进行求解,从而得到混合模型的最优参数;最后,根据净负荷预测值的大小得到其对应的预测误差边缘概率分布,实现不确定性表征.本文基于比利时电网的净负荷数据进行检验,算例结果表明:与传统的狄利克雷混合模型和高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)等方法相比,所提出的基于数据关联狄利克雷混合模型可以更为有效地表征净负荷的不确定性.

关键词：狄利克雷混合模型净负荷不确定性表征时序序列预测误差

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基于支持向量机的时序周波波形分类方法

浙江大学学报（工学版） 2010年第7期44卷 1327-1332页

作者：胡志坤王美铃桂卫华阳春华丁家峰中南大学物理科学与技术学院湖南长沙410083 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机(SVM)的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数... 详细信息

针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机(SVM)的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数矩阵的奇异值向量,作为周波序列的特征值.建立基于新的Huffman树来实现支持向量机策略的多类分类模型.将奇异值分解得到的特征向量应用到该分类模型,判断逆变器的故障类型.仿真结果表明,该模型的平均期望准确率比基于普通二叉树的支持向量机多类模型高3.65%,分类准确率达到99.6%.

关键词：小波变换时序序列支持向量机(SVM) 故障诊断

基于条件时序生成对抗网络的楼宇空调负荷场景生成方法

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电网技术 2022年第7期46卷 2448-2455页

作者：曾爽丁屹峰李香龙白晶马麟陈平焦然杨婷国网北京市电力公司电力科学研究院北京市丰台区100075 国网北京市电力公司北京市西城区100032 南京工程学院电力工程学院江苏省南京市211167

电力系统运行与规划中需重点关注到楼宇空调负荷的不确定性,可将楼宇空调负荷变化的不确性场景转化为多个确定性场景的场景生成问题。提出了楼宇空调负荷场景生成问题的基本分析框架,深入分析了楼宇空调负荷的用能特征,挖掘了楼宇空调... 详细信息

电力系统运行与规划中需重点关注到楼宇空调负荷的不确定性,可将楼宇空调负荷变化的不确性场景转化为多个确定性场景的场景生成问题。提出了楼宇空调负荷场景生成问题的基本分析框架,深入分析了楼宇空调负荷的用能特征,挖掘了楼宇空调负荷用能时序序列数据所蕴含的动静态特征。将楼宇空调负荷数据的动静态特征作为条件监督项,将无监督对抗训练与监督训练相结合,设计了联合训练损失函数与全局优化损失函数,并在此基础上提出了一种基于条件时序生成对抗网络(time series generative adversarial nets,TimeGAN)的楼宇空调负荷场景生成方法。最后,通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。研究成果对提高楼宇空调负荷主动参与电力系统的运行规划有积极的意义。

关键词：楼宇空调负荷条件时序生成对抗网络场景生成时序序列动静态特征

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序列中的一般化局部序列模式发现(英文)

软件学报 2003年第5期14卷 970-975页

作者：靳晓明陆玉昌石纯一清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

已有的时序序列中的模式发现方法主要关注于发现全局的模式,该模式的频繁度量通过扫描序列的所有记录产生.然而,仅在某个时间段中频繁的局部模式在实际中是广泛存在的,对其有效的发现是有意义的.介绍了一种在时序序列中发现一般化局部... 详细信息

已有的时序序列中的模式发现方法主要关注于发现全局的模式,该模式的频繁度量通过扫描序列的所有记录产生.然而,仅在某个时间段中频繁的局部模式在实际中是广泛存在的,对其有效的发现是有意义的.介绍了一种在时序序列中发现一般化局部序列模式的方法.发现的模式具有形式在子序列s中,如果A发生,则B在时间T内发生.提出的方法包括一个支持高效的模式实例定位与计数的索引结构和一个2段的局部模式挖掘算法.试验结果符合问题的定义,并证明了提出方法的优越性.

关键词：时序序列数据挖掘算法一般化局部序列模式数据库

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时序规则分布挖掘方法

清华大学学报（自然科学版） 2003年第7期43卷 972-976页

作者：靳晓明陆玉昌石纯一清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

发现时序规则的有效时间段,即规则的分布,有助于对序列行为进行更深入的了解。论文介绍了一种时序规则分布的挖掘方法:描述了相应的分割选择策略、频繁度量算法、知识表示生成方法、以及针对时间序列数据的规则分布挖掘系统的体系结构... 详细信息

发现时序规则的有效时间段,即规则的分布,有助于对序列行为进行更深入的了解。论文介绍了一种时序规则分布的挖掘方法:描述了相应的分割选择策略、频繁度量算法、知识表示生成方法、以及针对时间序列数据的规则分布挖掘系统的体系结构。该方法对于序列长度来说,时间消耗是线性增长的,并且支持在线的知识发现。使用人工生成数据与真实数据进行了实验,结果表明该方法可以有效地生成符合问题定义的规则分布表示,以应用于发现新奇的有用知识。

关键词：数据挖掘时序序列局部时序规则分布挖掘人工智能知识发现