检索结果-南通市图书馆

基于卷积门控循环单元网络的储层参数预测方法

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

油气地质与采收率 2019年第5期26卷 73-78页

作者：宋辉陈伟李谋杰王浩懿油气资源与勘探技术教育部重点实验室长江大学湖北武汉430100 长江大学地球物理与石油资源学院湖北武汉430100 非常规油气湖北省协同创新中心长江大学湖北武汉430100 太原理工大学材料科学与工程学院山西太原030024

储层参数是储层评价的一项重要内容。针对传统储层预测方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型。该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备... 详细信息

储层参数是储层评价的一项重要内容。针对传统储层预测方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型。该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力。基于某井区A井已知井段测井资料建立卷积门控循环单元网络孔隙度预测模型,预测该井区未知深度段的孔隙度,并提出变学习率训练方法。实验证明,与单一的卷积神经网络模型、门控循环单元网络模型相比,卷积门控循环单元网络模型能够更有效地提取数据特征,预测精度更高,可为储层参数的预测提供新的思路。

关键词：储层参数预测孔隙度深度学习卷积神经网络循环神经网络门控循环单元网络

基于改进门控循环单元网络的地区电网负荷预测方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进门控循环单元网络的地区电网负荷预测方法研究

作者：江昭阳河南理工大学

学位级别：硕士

电力负荷预测不仅是电力系统运行管理中不可或缺的组成部分,而且在保障供电可靠性的前提下,能够减少对不可再生能源的消耗和降低发电成本。在智能电网的发展过程中,负荷预测一直以来都受到研究人员极大的关注,而机器学习和人工神经网络... 详细信息

电力负荷预测不仅是电力系统运行管理中不可或缺的组成部分,而且在保障供电可靠性的前提下,能够减少对不可再生能源的消耗和降低发电成本。在智能电网的发展过程中,负荷预测一直以来都受到研究人员极大的关注,而机器学习和人工神经网络的出现成为负荷预测强有力工具。为了提高电力负荷预测精度和速度,本文提出一种基于自适应步长和分段动态发现概率的改进布谷鸟算法(ICS)优化门控循环单元网络(GRU)的短期电力负荷预测方法,简称ICS-GRU负荷预测法。本文主要从两方面出发,一是关于地区电网电力负荷预测影响因素的分析,二是关于短期电力负荷预测方法的研究。针对电力负荷预测影响因素的研究,本文首先对河南某地区历史负荷数据进行特性分析,采用皮尔逊系数和最大信息系数相关性分析方法分析该地区的影响因素,包括内部影响因素和外部影响因素,将相关性强的因素作为预测模型的输入变量。在河南某地区历史数据集下,首先对RNN、LSTM、GRU三种模型的预测性能进行实验对比,结果表明,GRU不仅能够取得较好的预测效果,而且运行速度较快,更适合进行短期电力负荷预测;然后对比不同超参数下GRU的预测误差,发现其预测效果差别较大,存在超参数选择困难的问题;接着提出改进方法,利用改进的布谷鸟算法对GRU的超参数寻优,包括学习率、迭代次数、第一隐藏层节点数和第二隐藏层节点数;最后在河南某地区历史数据集下进行实验,经改进布谷鸟算法优化后的GRU预测精度明显提高。为了进一步验证ICS-GRU负荷预测法的有效性,对比SVM预测模型和BP神经网络,预测结果表明,本文所提方法拟合性更好,具有最高的预测精度,准确率达97%以上,实现了对短期电力负荷快速和准确的预测。图23幅,表11个,参考文献67篇。

关键词：短期负荷预测门控循环单元网络改进布谷鸟算法超参数模型优化

基于门控循环单元网络的FBG传感网络重叠光谱的波长检测

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

光学学报 2020年第7期40卷 6-13页

作者：江灏王尤刚陈静黄新宇福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学电力系统与装置产业研究院福建福州350108

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中重叠光谱的中心波长解调问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)网络的波长检测方法。该方法将FBG重叠光谱的波长解调问题转换为模型回归问题,同时考虑到光谱数据的序列特征和频谱特性,采用GRU网络实现... 详细信息

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中重叠光谱的中心波长解调问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)网络的波长检测方法。该方法将FBG重叠光谱的波长解调问题转换为模型回归问题,同时考虑到光谱数据的序列特征和频谱特性,采用GRU网络实现对光谱数据的特征学习,训练得到相应的波长检测模型,从而实现对重叠光谱的精确快速解调。经实验验证,所提方法能够解决FBG传感网络光谱部分重叠或完全重叠条件下的中心波长的精确解调问题,其方均根小于1 pm的测试结果占总数的88.2%。相比现有的解调方式,所提方法在检测精度和稳定性上均有一定的提升,为提高FBG传感网络的复用能力提供了新的途径。

关键词：光纤光学光纤布拉格光栅波长检测深度学习门控循环单元网络

基于门控循环单元网络的输电杆塔螺栓紧固检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机系统应用 2021年第4期30卷 277-282页

作者：鲁炜顾安琪骆昊骏朱炜王火根文颖上海电力高压实业有限公司上海200062 华东师范大学上海200062 上海曦途信息科技有限公司上海200437

输电塔杆螺栓紧固检测是保障高压电网安全的重要依据,传统的人工检测方法需要员工爬上输电杆塔检测操作,通常伴有一定程度的风险,而采用无人机巡检受许多外在的因素的影响,其检测效果并不理想.因此,本文提出一种基于门控循环单元网络的... 详细信息

输电塔杆螺栓紧固检测是保障高压电网安全的重要依据,传统的人工检测方法需要员工爬上输电杆塔检测操作,通常伴有一定程度的风险,而采用无人机巡检受许多外在的因素的影响,其检测效果并不理想.因此,本文提出一种基于门控循环单元网络的输电杆塔螺栓紧固检测方法,利用振动传感器和传感分析仪构建一套采集输电铁塔声波数据的作业流程,提取训练样本中声波数据的线性预测倒谱系数LPCC构成特征向量;训练门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)分类模型从而检测未知紧固状态的声波样本,实验结果达到实用分析性能.通过本算法的应用,解决了在检测输电铁塔螺栓紧固问题上传统方法上的人力和方法性能问题.

关键词：声波数据采集线性预测倒谱系数门控循环单元网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进机器学习算法的步态识别与预测研究

生物医学工程学杂志 2022年第1期39卷 103-111页

作者：高经纬马超苏鸿王少红徐小力姚杰北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京航空航天大学生物医学工程学院北京100191

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一... 详细信息

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一阶段姿态变化数据及准确率为输出的网络模型,以期实现对人体姿态变化的预测。本文首先明确概述IPSO优化GRU算法的过程,采集多名受试者分别执行平地行走、蹲起、坐姿腿屈伸等动作的人体姿态变化数据,通过对比分析IPSO优化的循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、GRU网络识别与预测情况,以验证所建模型的有效性。试验结果显示,优化后的算法可较好预测人体姿态变化,其中平地行走和蹲起动作的均方根误差(RMSE)可精确到10^(-3),坐姿腿屈伸的RMSE可精确到10^(-2);各种动作的R^(2)值均可达0.966以上。以上研究结果表明,优化后的算法可应用于实现康复治疗中人体步态运动评价和步态趋势预测、假肢和下肢康复设备设计等研究,对今后提高患者肢体功能、活动水平和生活独立能力的研究提供参考。

关键词：神经网络免疫粒子群算法门控循环单元网络步态预测

Wi-Do:WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2022年第2期59卷 463-477页

作者：郝占军乔志强党小超张岱阳段渝西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 甘肃省物联网工程研究中心(西北师范大学) 兰州730070

人机交互是物联网迈向智能化的重要途径,而人体动作识别已成为智能环境实现的关键环节.由于WiFi具有良好的用户体验和极高的普适性以及低廉的部署成本,基于WiFi的人体运动识别技术从众多交互技术中脱颖而出,已在智能安防、运动保健、老... 详细信息

人机交互是物联网迈向智能化的重要途径,而人体动作识别已成为智能环境实现的关键环节.由于WiFi具有良好的用户体验和极高的普适性以及低廉的部署成本,基于WiFi的人体运动识别技术从众多交互技术中脱颖而出,已在智能安防、运动保健、老年活跃检测等领域展现了巨大的应用价值.现有的WiFi动作识别工作中,动作识别受人体的运动方向影响严重,为了确保识别精度往往需要固定动作方向,这种方向依赖性对基于WiFi的动作识别技术造成了极大的阻碍.为了克服这一限制,提出一种方向无关的动作识别模型.该模型利用天线分集消除随机的相位偏移,将人体运动在频域上造成的多普勒频移与快速傅里叶变换值作为识别特征,并引入注意力机制的双向GRU(gate recurrent unit)来对运动进行分类识别.该模型将空间特征集成到时间模型中,提升了无线信号对人体动作识别的鲁棒性与准确性.在典型室内环境下的实验结果显示了优越的性能与93%的准确率,验证了该模型优于之前的识别模型.

关键词： WiFi 人体动作识别高鲁棒多普勒频移方向无关门控循环单元网络

基于门控循环单元网络的钻井井漏智能监测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子设计工程 2024年第3期32卷 31-36页

作者：李辉刘凯李威桦孙伟峰戴永寿中海油田服务股份有限公司油田技术研究院河北廊坊065201 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院山东青岛266580 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580

井漏是钻井过程中常见的钻井风险,若对该风险发现、处理不及时,极易导致井塌事故,轻则延长施工周期,重则危害现场人员人身安全。为了提高油气井钻井过程中井漏风险识别的准确性,降低风险识别对人为经验的依赖,结合钻井参数的非线性以及... 详细信息

井漏是钻井过程中常见的钻井风险,若对该风险发现、处理不及时,极易导致井塌事故,轻则延长施工周期,重则危害现场人员人身安全。为了提高油气井钻井过程中井漏风险识别的准确性,降低风险识别对人为经验的依赖,结合钻井参数的非线性以及长时依赖特征,提出了一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的井漏风险智能识别方法。该模型以池体积、出口流量和立管压力作为监测参数构建GRU网络,能够提取监测参数的时间序列特征,以实现对井漏风险的准确识别。利用现场实测钻井数据对模型进行了实验测试,结果表明,该方法对井漏风险的识别准确率达到了90.1%,优于长短期记忆网络的识别结果。

关键词：钻井安全井漏监测时序特征门控循环单元网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GRU-RF模型的太阳辐照度短时预测

太阳能学报 2022年第7期43卷 166-173页

作者：周满国黄艳国段锦锋江西理工大学电气与自动化学院赣州341000

针对现有太阳辐照度短期预测方法的建模复杂、准确度低等问题,提出一种基于深度学习的GRU-RF动态权值组合预测方法。大气因素与太阳辐照度数据融合,将运算速度较快且模型复杂度较低的随机森林(RF)模型与带有时序记忆的门控循环单元(GRU... 详细信息

针对现有太阳辐照度短期预测方法的建模复杂、准确度低等问题,提出一种基于深度学习的GRU-RF动态权值组合预测方法。大气因素与太阳辐照度数据融合,将运算速度较快且模型复杂度较低的随机森林(RF)模型与带有时序记忆的门控循环单元(GRU)神经网络进行动态权值的加权集成,分别将地表接收到的太阳辐照度、近地层气温、相对湿度、近地层风速和相对气压等变化特征进行预测研究。通过几种模型对比分析,结果表明使用GRU-RF模型预测短时(9 h)太阳辐照度结果较好,运行速度较快,在不同时间间隔(5、10以及15 min)下能够很好地预测太阳辐照度数据。

关键词：太阳辐照度预测深度学习门控循环单元网络随机森林时间序列

针对小型鸟类目标的基于门控循环单元的扩展卡尔曼跟踪方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信号处理 2024年第5期40卷 944-956页

作者：韩冰王红昌苏志刚郝敬堂赵欣怡中国民航大学中欧航空工程师学院天津300300

基于激光雷达的小型鸟类的跟踪监视是一种新的实现机场及其周边空域鸟情监测预警的关键技术。针对激光雷达采样频率低引起的目标状态跟踪误差大、模型适应性低的问题,本文提出了一种基于门控循环单元的目标状态估计扩展卡尔曼跟踪方法... 详细信息

基于激光雷达的小型鸟类的跟踪监视是一种新的实现机场及其周边空域鸟情监测预警的关键技术。针对激光雷达采样频率低引起的目标状态跟踪误差大、模型适应性低的问题,本文提出了一种基于门控循环单元的目标状态估计扩展卡尔曼跟踪方法。该方法通过融合深度学习网络对非线性运动的预测能力和扩展卡尔曼滤波对于随机噪声的抑制能力,实现了对于无法准确建模的非线性运动鸟类目标在低采样率条件下的跟踪。针对深度学习网络为隐性表达模型难以与扩展卡尔曼融合的问题,提出近似一步转移矩阵估计方法,将深度学习网络的预测转化为显性状态转移模型,使得跟踪方法中预测与滤波估计形成循环迭代。本文在公开的鸽子飞行轨迹数据集上进行仿真验证表明,所提方法在不同采样频率条件下的跟踪效果均优于传统跟踪算法,且在低采样频率下相对于已有方法具有超过25.5%跟踪误差性能提升,所提方法能够实现基于激光雷达的鸟类目标跟踪。

关键词：鸟类目标跟踪门控循环单元网络扩展卡尔曼滤波激光雷达