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MapReduce环境中的性能特征能耗估计方法

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西安交通大学学报 2015年第2期49卷 14-19页

作者：樊源泉伍卫国许云龙高颜西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

针对MapReduce系统中负载能耗特征多样性为系统成本调度带来的负载与节点难以匹配的问题,提出一种基于负载性能特征的能耗估计方法。该方法以MapReduce系统中各节点操作系统的性能事件为依据估计在线负载的能耗。为了提升负载能耗估计... 详细信息

针对MapReduce系统中负载能耗特征多样性为系统成本调度带来的负载与节点难以匹配的问题,提出一种基于负载性能特征的能耗估计方法。该方法以MapReduce系统中各节点操作系统的性能事件为依据估计在线负载的能耗。为了提升负载能耗估计结果的准确度,采用机器学习的方法,在负载执行时,搜集系统的性能特征,并建立估计模型的样本集;采用粗糙集理论中属性约简方法对性能特征属性进行约简;在性能属性约简的结果之上,基于支持向量机理论,建立能耗的估计模型,对负载运行时系统的能耗进行准确的估计。实验结果表明:基于性能特征的能耗估计方法拥有较高的估计准确率,在单作业环境中平均相对误差为4%,在多作业环境中可达到4.5%。

关键词：能耗估计性能特征 MapReduce

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基于卡尔曼滤波的巡视机器人能耗估计

浙江大学学报（工学版） 2015年第4期49卷 670-675,739页

作者：付兴伟吴功平周鹏于娜武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

为了对机器人巡检完预定杆塔所需的能耗进行准确的估计,对巡视机器人进行受力分析,利用积分法得到基于线路的环境参数(档段的水平档距、档段高差等)的单档段内的能耗模型;通过实验验证了模型的可行性.通过分析可知,需要巡检的杆塔越多,... 详细信息

为了对机器人巡检完预定杆塔所需的能耗进行准确的估计,对巡视机器人进行受力分析,利用积分法得到基于线路的环境参数(档段的水平档距、档段高差等)的单档段内的能耗模型;通过实验验证了模型的可行性.通过分析可知,需要巡检的杆塔越多,经过每个档段误差的积累,从起始杆塔截止到终止杆塔的能耗理论值与测量值之间的相对误差越来越大,导致无法准确地估计巡检完预定杆塔所需的能耗.基于自适应卡尔曼滤波器对由能耗模型得到的能耗理论值进行迭代修正,将相对误差控制在1.05%左右,提高了估计精度.

关键词：巡视机器人线路环境参数能耗估计自适应卡尔曼滤波

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基于实际工况提取的电动公交车能耗估计方法

基于实际工况提取的电动公交车能耗估计方法

基于多源数据融合的特定抗阻训练动作能耗估计模型的研究

第十七届中国智能交通年会（ITSAC2022）

作者：王江波姜佳汝刘锴张世强孙宏飞赵岩大连理工大学建设工程学部华录智达科技股份有限公司

城市公共交通系统是传统化石能源消耗和温室气体排放的重要领域,在我国实现双碳战略目标的进程中具有巨大潜能。然而,受制于电动公交车续航里程短、充电时间长等诸多技术限制,公交系统的电动化转型、系统资源配置迫切需要一种可靠和易... 详细信息

城市公共交通系统是传统化石能源消耗和温室气体排放的重要领域,在我国实现双碳战略目标的进程中具有巨大潜能。然而,受制于电动公交车续航里程短、充电时间长等诸多技术限制,公交系统的电动化转型、系统资源配置迫切需要一种可靠和易于计算的基于公交线路的公交车能耗估计算法。本研究提出一种基于全球广泛应使用和发布的通用公交提要规范数据的公交车行驶工况构建方法,基于公交公司易获取的规范数据,提取公交线路的行驶工况特征,能够充分考虑道路类型和交通状况等外在因素,基于汽车动力学原理构建包括制动能量回收在内的电动公交车能耗估计模型。经检验,提取的基于公交线路的工况特征具有较高的精确度和可靠性。

关键词：行驶工况电动公交车能耗估计公交电动化转型

来源： cnki会议评论

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基于多源数据融合的特定抗阻训练动作能耗估计模型的研究

作者：杨曼爽北京体育大学

学位级别：硕士

研究目的:国内外运动学领域的研究中运动能耗估计一直是一个热点问题。现有的能耗预测模型多以预测长时间有氧运动为主,其能耗推算的单位通常为卡/分。而抗阻训练以动作重复次数,而非动作持续时间作为训练量的累积标志,不适用于现有拟... 详细信息

研究目的:国内外运动学领域的研究中运动能耗估计一直是一个热点问题。现有的能耗预测模型多以预测长时间有氧运动为主,其能耗推算的单位通常为卡/分。而抗阻训练以动作重复次数,而非动作持续时间作为训练量的累积标志,不适用于现有拟合模型。因此本研究提出了适用于抗阻训练形式的能耗估计模型,利用多项式特征工程及Lasso回归,构建上肢主导类与下肢主导类两个拟合模型,以此实现青年人群抗阻训练运动能耗估计。研究方法:本研究招募了 32名17-32岁在校本科生与研究生为实验对象(男女各16名),实验中受试者佩戴气体代谢分析仪,心率臂带及三个分别佩戴在优势手腕,腰部,优势脚背的IMU记录24个抗阻训练动作分别完成10次产生的数据。经过处理,将采集的原始数据转换为包含363个动作样本的数据集。将数据集按8:2的比例划分为训练集与验证集,训练集用于抗阻训练能耗估计模型的训练,验证集用于验证模型的准确性与一致性。研究结果:本研究经过不同的数据源输入组合与算法框架组合共得到四个模型:无分类心率拟合模型,无分类心率IMU融合模型,上肢类以及下肢类心率IMU融合模型。模型构建完成后,验证集在上述四个模型上:均方根误差分别为:2.840,2.318,1.447 和 1.567;拟合优度分别为:0.610,0.740,0.897 和 0.877;皮尔逊相关系数(P能耗估计问题中,加入IMU数据源作为输入变量的模型与传统心率模型相比,可以使模型的准确性与一致性得到提升。(2)在抗阻训练能耗估计问题中,使用分类拟合的算法框架相比无分类的算法框架,可以使模型的准确性与一致性得到提升。(3)本研究构建的上肢类心率IMU融合模型与下肢类心率IMU融合模型,其拟合优度均可以达到0.85以上,皮尔逊相关系数均可以达到0.90以上,可以应用于运动装备中实现较精确的估计抗阻训练能量消耗。

关键词：抗阻训练能耗估计 IMU 预测方程

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基于多层混合效应的电动汽车能耗估计模型

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2015年第6期39卷 1115-1118,1124页

作者：刘锴王江波陈晋大连理工大学交通运输学院大连116024

基于68辆日本爱知县电动汽车1a间的实际出行GPS数据,定量分析了电动汽车在城市圈内行驶的电量消耗规律,尤其是较全面的考察了道路坡度对能耗的影响特征.比较了多层混合效应线性回归模型、最小二乘回归模型和随机效用面板模型的参数估计... 详细信息

基于68辆日本爱知县电动汽车1a间的实际出行GPS数据,定量分析了电动汽车在城市圈内行驶的电量消耗规律,尤其是较全面的考察了道路坡度对能耗的影响特征.比较了多层混合效应线性回归模型、最小二乘回归模型和随机效用面板模型的参数估计效果.结果表明,多层混合效应线性回归模型更好的拟合观测数据.道路坡度对能耗的影响最大,下坡坡度显著影响电动汽车回收制动能源的效率.研究成果有效提高了目前电动汽车能耗估计的精度,选择最佳能耗路径的同时,有助于减少电动汽车出行者的里程焦虑.

关键词：电动汽车能耗估计多层次分析混合效应道路坡度

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基于出行行为观测的电动汽车能耗估计研究

基于出行行为观测的电动汽车能耗估计研究

作者：王江波大连理工大学

学位级别：硕士

构建高精度能耗估计模型,提高电动汽车出行可靠性,是短期内可实现缓解驾驶员里程焦虑的最佳措施,是电动汽车电量消耗需求时间-空间分布预测的重要基础,是充电站(桩)等基础设施合理布局规划中至关重要的一环。本研究基于日本爱知县电动... 详细信息

构建高精度能耗估计模型,提高电动汽车出行可靠性,是短期内可实现缓解驾驶员里程焦虑的最佳措施,是电动汽车电量消耗需求时间-空间分布预测的重要基础,是充电站(桩)等基础设施合理布局规划中至关重要的一环。本研究基于日本爱知县电动汽车大规模长期实际出行数据,克服数据采集频率低、信息不全面,潜在异质特征影响模型精度,温度等驾驶环境信息缺失等建模难点,以出行(trip)能耗为单位,匹配出行路径中坡度信息,探究异质特征规律,首次匹配了每辆车每次出行的环境温度数据,融合多种颗粒度、不同维度和不同类型的多源数据,同时考虑车辆动力学共性及电动汽车特性,构建能耗估计模型。提高了基于稀疏观测数据的出行能耗估计精度和可信度。研究结果显示,公司车辆与私人车辆的出行行为及活动特征存在一定差异,不同车辆间能耗特征异质性显著存在;出行驾驶习惯的差异导致能耗特征的差异,相关变量的随机系数设定能够有效解释能耗特征的异质性;多种模型标定方法估计结果显示,本研究提出模型能够显著提高电动汽车出行能耗估计精度,多层混合效应回归模型因其在个体异质效应建模方面的优势,对本研究能耗模型的拟合效果最佳;空调、电暖气的使用在电动汽车出行能耗中占有相当的比例,单位时间内电暖气消耗的电能大于空调,这与传统燃油汽车结果迥然不同;出行环境温度对出行能耗的影响效应为温度的三次函数。不同坡度对能耗的贡献并非以原点为中心的点对称分布,受车辆制动回收系统效率和电池输入电压的限制,下坡时回收的能量明显小于同坡度上坡消耗能量。通过交互效应分析,可知外界环境温度对空调、电暖气的使用效率具有“调节作用”,建模时不应忽略该交互效应的影响。提出了一种空调、电暖气使用控制策略:当环境温度低于17.7℃时,禁止开启空调,而当环境温度高于17.7℃时,禁止开启电暖气。经检验,该控制策略能够有效减少由空调、电暖气的非理性使用而造成的电能浪费,平均节省能耗接近10%。

关键词：电动汽车里程焦虑出行行为能耗估计节能控制策略

基于运行参数选择的中央空调系统主要设备能耗估计方法研究

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基于运行参数选择的中央空调系统主要设备能耗估计方法研究

作者：杨辉重庆大学

学位级别：硕士

能源紧缺问题对经济发展、社会稳定和国家安全有重要影响,因此节能减排受到广泛关注。当前,社会总能耗的近30%为建筑能耗,其中中央空调系统能耗约占建筑总能耗的40~60%,具有很大的节能潜力。而现行绿色建筑评价标准要求对建筑物中用电... 详细信息

能源紧缺问题对经济发展、社会稳定和国家安全有重要影响,因此节能减排受到广泛关注。当前,社会总能耗的近30%为建筑能耗,其中中央空调系统能耗约占建筑总能耗的40~60%,具有很大的节能潜力。而现行绿色建筑评价标准要求对建筑物中用电设备的电能实行分项计量,限制了对每个设备,尤其是大型用电设备的电能计量。目前公共建筑物中普遍设置楼宇自动化系统监测中央空调系统的运行参数。所以,基于这些运行参数进行中央空调系统主要设备能耗估计受到广泛关注。这还将有利于用户了解中央空调系统主要设备能耗状况,引导用户主动参与节能,为中央空调系统高效节能运行提供理论依据。本文在分析典型中央空调系统工作原理的基础上,提出一种基于运行参数的主要设备能耗估计方法,研究工作包括:（1）设计两级相关性方法提取能耗估计模型的特征向量。其中,第一级相关性分析用于筛选与中央空调系统主要设备有功功率显著相关的运行参数;在此基础上,进一步采用相关性分析以提取彼此微相关的运行参数作为特征向量。（2）提出基于运行参数的中央空调系统主要设备能耗估计方法。采用支持向量机建立冷水机组、二级冷冻水泵和空气处理单元组合的能耗估计模型,对比分析交叉验证法、遗传算法和粒子群优化算法等参数寻优算法,确定最适合的寻优算法;采用基于风机转速的多项式回归模型估计单台空气处理单元能耗;实例研究结果验证了以上方法的有效性。（3）搭建物理实验平台实现本文提出的能耗估计方法。采用具有浮点运算能力的微处理器STM32F407和MATLAB图形用户接口开发环境,以二级冷冻水泵为例,根据本文方法实现能耗估计。结合库函数编写支持向量机的C语言代码,设计MATLAB GUI图形界面以显示估计效果,并评价实际效果。

关键词：中央空调系统能耗估计相关性分析支持向量机

基于事件捕获的无线传感网络节点能耗实时估计

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计算机与数字工程 2010年第7期38卷 151-154页

作者：杨涛冯月晖西南科技大学信息工程学院绵阳621010

无线传感网络节点能耗的动态估计对于延长网络的寿命非常关键。针对无线传感网络节点的实时能耗估计,以运行TinyOS的MICAz节点作为目标平台,对TinyOS进行了功能扩展,用nesC语言设计了一个基于事件捕获的能耗估计模块。采用数据采集卡对... 详细信息

无线传感网络节点能耗的动态估计对于延长网络的寿命非常关键。针对无线传感网络节点的实时能耗估计,以运行TinyOS的MICAz节点作为目标平台,对TinyOS进行了功能扩展,用nesC语言设计了一个基于事件捕获的能耗估计模块。采用数据采集卡对各硬件模块的功耗模型进行了标定,实验结果表明该方法的时间和空间开销较小,估计精度约为4%。

关键词：无线传感器网络能耗估计 MICAz TinyOS

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能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

计算机学报 2023年第1期46卷 85-102页

作者：郭朝鹏王馨昕仲昭晋宋杰东北大学软件学院沈阳110819

近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其... 详细信息

近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路,综述了近年来该领域主要研究成果,并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为,首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型;然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法;最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.

关键词：神经网络能耗估计能耗优化神经网络轻量化