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基于相似日的光伏组件积灰损失预测

热力发电 2024年第6期53卷 21-29页

作者：曾侨飞李斌李新福陈佳豪杨雨昂华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

为研究灰尘对光伏发电性能的影响,通过搭建的实验台采集清洁与污染光伏组串每天的发电数据,同时监测气象数据,分析积灰及天气对光伏组件发电性能的影响。结果表明,冬季PM2.5质量浓度的上升和春季沙尘暴天气的频发使得光伏组件表面灰尘... 详细信息

为研究灰尘对光伏发电性能的影响,通过搭建的实验台采集清洁与污染光伏组串每天的发电数据,同时监测气象数据,分析积灰及天气对光伏组件发电性能的影响。结果表明,冬季PM2.5质量浓度的上升和春季沙尘暴天气的频发使得光伏组件表面灰尘积累较多,累计发电量损失增长较快,而夏季由于降水增加,灰尘难以积聚在光伏组件上,累计发电量损失增长缓慢。此外,利用dtw(dynamic time warping)算法来寻找相似日。首先通过熵值法计算出各气象参数的权重,然后按日期逆序逐个计算出每个历史日各个气象参数对应的dtw值,再乘以其权重并相加得到历史日的综合dtw值。通过比较各历史日的综合dtw值,选出与当前日最接近的气象相似日。在避开极端天气的情况下,选择数据集中的一部分作为验证集,并对寻找相似日的判据进行优化,选取每天09:00—15:00的数据分为3个时间段进行分析,并设定平均太阳辐照度不小于600 W/m2的条件。优化后,预测模型的评价指标决定系数为0.83,均方根误差为0.22,预测效果显著提升。最后利用该算法为光伏电站制定清洗策略,经过累计发电量损失与清洗成本的对比,确定在长期不降雨情况下,电站应每28天进行一次清洗。

关键词：光伏组件积尘气象因素相似日 dtw算法

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基于Alphapose的跑步动作识别设备

物联网技术 2024年第3期14卷 8-11页

作者：王甬魏少文伍程成李腾哈尔滨商业大学管理学院黑龙江哈尔滨150028

近年人们的健康意识不断提高,全民健身热潮也随之来临,然而大量因运动姿势和运动习惯不当引起的损伤令人担忧。临床研究表明,不合理的健身动作会造成关节磨损、肌肉拉伤,甚至跟腱永久性损伤。因此开发一款能够帮助人们进行运动姿态辅助... 详细信息

近年人们的健康意识不断提高,全民健身热潮也随之来临,然而大量因运动姿势和运动习惯不当引起的损伤令人担忧。临床研究表明,不合理的健身动作会造成关节磨损、肌肉拉伤,甚至跟腱永久性损伤。因此开发一款能够帮助人们进行运动姿态辅助识别的设备具有深远意义。该设备通过Retinaface技术识别使用者身份,并通过Alphapose姿态识别技术和dtw技术,利用“设备+手机+服务器”的架构模式,将跑者的运动姿态与数据库中标准姿态进行对比,实时监测运动状态并给予对应的语音提示和建议。

关键词： Alphapose姿态识别 dtw算法跑步运动机器人设备人像识别技术运动健康

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基于dtw的手势识别算法

计算机与数字工程 2022年第8期50卷 1782-1786页

作者：佟喜峰樊鑫东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

针对大多数手势识别算法对于形状变化较大的手势鲁棒性不强的现状,提出了一种基于dtw(Dynamic Time Warping)的手势识别算法。论文采用ASL手势数据集作为实验数据,通过图像预处理得到手势的轮廓,再对手势轮廓中心点到轮廓点的距离和轮... 详细信息

针对大多数手势识别算法对于形状变化较大的手势鲁棒性不强的现状,提出了一种基于dtw(Dynamic Time Warping)的手势识别算法。论文采用ASL手势数据集作为实验数据,通过图像预处理得到手势的轮廓,再对手势轮廓中心点到轮廓点的距离和轮廓曲率等特征进行提取,最后利用dtw算法寻找规整路径的方法进行识别。实验结果表明,利用dtw算法进行手势识别具有较高的准确率和鲁棒性,识别一幅图像中的手势平均时间小于0.1s,适合于实时手势识别。

关键词： dtw算法手势识别 ASL数据集

基于dtw和改进人工鱼群算法的电网故障诊断方法

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基于DTW和改进人工鱼群算法的电网故障诊断方法

作者：梁晨西南交通大学

学位级别：硕士

随着电力系统互联程度的不断提高,电网中的故障元件如果无法及时切除,可能导致大规模的停电事故出现。及时有效的识别故障元件并将故障元件切除是非常必要的。已有基于开关量的电网故障诊断模型在保护或断路器信息完备时具备较高的诊断... 详细信息

随着电力系统互联程度的不断提高,电网中的故障元件如果无法及时切除,可能导致大规模的停电事故出现。及时有效的识别故障元件并将故障元件切除是非常必要的。已有基于开关量的电网故障诊断模型在保护或断路器信息完备时具备较高的诊断精度,但是当保护和断路器信息不完备或出现误动拒动时诊断结果会受到一定的影响。电气量信息相较于开关量信息具有天然的优势,其内蕴含的信息更加丰富。利用电气量信息的电网故障诊断的相关研究受到业界的重视。本文利用电气量信息,研究了基于动态时间规整dtw(Dynamic Time Warping)算法与人工鱼群聚类的电网故障诊断方法,诊断故障线路。通过使用开关量信息,建立电力系统故障诊断解析模型,利用改进人工鱼群算法对该解析模型寻优求解,达到识别故障元件的目的,具有一定的理论意义。研究了基于dtw与人工鱼群聚类算法的电网故障诊断方法。先获取停电区域内各疑似线路故障录波数据中的电流采样值,针对各疑似线路,将停电区域内的各疑似线路与停电区域外一条参考线路的综合电流进行对比,通过dtw算法得出各疑似故障线路的横向差异度值。针对每条疑似线路,通过dtw算法利用故障前后各三个周波的采样值,得到线路的纵向差异度值。将各线路的横纵差异度值,送入人工鱼群聚类算法中,将其分为故障类和正常类,将故障类中的线路诊断为故障线路。在IEEE39节点系统的仿真实验证明,本算法均能准确识别出故障元件,不受故障位置、过渡电阻、故障类型的影响。本文研究了利用改进人工鱼群算法的电网故障诊断解析模型及其优化求解方法。与基本人工鱼群算法相比,本文采用的改进人工鱼群算法加入了变异因子,减小了算法在局部最优位置停留的几率,具有更强的跳出局部极值的能力,克服了故障元件较多时出现多解的问题。通过实际收集到的故障发生后保护和断路器的动作信息,结合网络拓扑结构可确定停电区域,确定保护和断路器的实际动作向量,对停电区域中各疑似元件给出期望动作状态向量,将实际动作向量和期望动作状态向量带入电网故障诊断解析模型。利用改进人工鱼群算法进行寻优,得到故障元件。通过对仿真测试系统下典型故障算例进行仿真,验证本方法的有效性。

关键词：电网故障诊断横向线路差异度纵向线路差异度人工鱼群聚类改进人工鱼群 dtw算法

基于动态时间调整的时空图卷积路网交通流量预测

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交通运输系统工程与信息 2022年第3期22卷 147-157,178页

作者：刘宜成李志鹏吕淳朴张涛刘彦四川大学电气工程学院成都610065 清华大学自动化系北京100084

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度,本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络(TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据... 详细信息

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度,本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络(TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征;引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用dtw (Dynamic Time Warping)算法计算路网中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明:TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差(MAE)达到19.24,均方根误差(RMSE)达到27.09,比ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及ASTGCN(Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。

关键词：智能交通交通流量预测图卷积网络路网交通流量 dtw算法注意力机制

基于DSSAT模型和天气预报策略预测农户当季玉米产量

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玉米科学 2022年第4期30卷 62-72页

作者：丛佳慧田兴帅赵向阳崔振岭中国农业大学资源与环境学院北京100193

玉米当季产量预测对农民制定栽培管理方案和政府决策者制定粮食战略都至关重要,作物过程模型与天气预报策略结合实现作物当季产量预测已经被广泛应用,该方法缺少在农户实际生产中的检验。基于河北省曲周县2年(2017~2018年)农户跟踪数据... 详细信息

玉米当季产量预测对农民制定栽培管理方案和政府决策者制定粮食战略都至关重要,作物过程模型与天气预报策略结合实现作物当季产量预测已经被广泛应用,该方法缺少在农户实际生产中的检验。基于河北省曲周县2年(2017~2018年)农户跟踪数据和DSSAT模型,2017、2018年分别使用14个农户数据对当地主栽品种登海605的遗传参数进行校准和验证,通过动态时间规整(dtw)算法检验气象数据时间序列的相似性,筛选出与预测年份气象数据相似度最高的历史年份,使用当季实时天气数据与历史年份数据结合的天气预报策略生成完整的玉米季天气数据,实现当季玉米产量预测。结果表明,校准后的DSSAT-CERES-Maize模型能够准确模拟玉米开花期日期(ARE:2.19%,n RMSE:2.53%)、生物量(ARE:7.55%,nRMSE:9.50%)和产量(ARE:5.70%,nRMSE:6.60%),以dtw算法为基础的天气预报策略与DASST模型结合能够提前30~43 d获得准确的预测产量(±8%)。

关键词：玉米 DSSAT模型天气预报策略 dtw算法产量预测

基于多平台遥感数据的复杂果园分类及密植果树单木分割研究

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基于多平台遥感数据的复杂果园分类及密植果树单木分割研究

作者：徐伟萌长安大学

学位级别：硕士

中国是世界上最大的苹果生产国和消费国,苹果的种植面积和产量超过世界总产量的50%。在山东、山西、陕西等苹果优势生产区,苹果产业已成为当地经济发展的支柱产业,为实现苹果园的精准监测和科学管理,准确地获取果园分布和精细的获得果... 详细信息

中国是世界上最大的苹果生产国和消费国,苹果的种植面积和产量超过世界总产量的50%。在山东、山西、陕西等苹果优势生产区,苹果产业已成为当地经济发展的支柱产业,为实现苹果园的精准监测和科学管理,准确地获取果园分布和精细的获得果树的冠层结构至关重要。现代遥感技术的快速发展,促进了高分辨率和高时域的遥感影像的产生,通过对遥感影像的处理和信息提取,将丰富苹果园分布监测和长势监测的手段,进一步保障我国苹果生产区的生产和可持续发展。本文以我国山西省临猗县和山东省栖霞市两个苹果主产地为研究区,分别利用卫星遥感数据和无人机遥感数据对苹果园分布和苹果树冠层信息进行提取。果园分布信息对政府宏观管控、优化种植布局,实现高效农业生产具有重要意义;单棵果树冠层信息为实现智慧农业、差异化定株管理提供重要信息。总体上本文的工作分为两个部分,第一部分是利用时序多光谱卫星影像,提取不同果树间的物候特征,对山西省临猗县庙上乡、七级镇和临晋镇的果园分布进行提取。第二部分是使用无人机数码相机获取的山东省栖霞镇典型的苹果园高空间分辨率影像,以图像分割分水岭算法对不同时期的苹果园进行单木分割和果树冠层提取。本论文主要内容和成果如下:(1)在本文研究区中,由于果树的种类繁多、生长环境复杂,具有地块破碎、窄长的特点,并且不同种类果树的生长物候周期基本保持一致,这对于果树的精细分类提出了较大的挑战。传统的dtw(Dynamic Time Warping,dtw)算法只能通过计算单条曲线差异判别类别,在物候曲线相对一致的果树分类中不占有优势。本研究提出了一种基于光学和SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据集成的熵权dtw模型,利用光学和SAR的指数时间序列,计算每条曲线的dtw距离,通过熵权法集成对分类贡献最大的5条指数特征,最后利用曲线的最小距离进行精细果树分类。结果表明,在地块尺度,本文提出方法的分类总体精度为0.75,Kappa系数为0.68,相较与单波段的dtw分类结果有了明显的提升。最后,为了更好推广我们提出的模型,我们探索了模型在像素级数据中的分类表现,总体分类精度为0.63,Kappa系数0.51,低于地块尺度的分类结果。该方法对获取高相似果园分布进行了探索,获取的果园分布可为政府优化种植结构布局、把控果业宏观经济效益提供有利信息。(2)果树冠层信息是监测果树生长和诊断健康状态的基础。本文选择果树生长旺盛、冠层高郁闭度时期进行单木冠层提取。果园内果树冠层具有冠层纹理复杂、排布规则、冠幅相似、局部制高点不突出等特点,实现单木分割较为困难。以传统基于种子点标记的分水岭算法对于果树分割的结果并不理想。因此,本文设计了一种基于无人机数码影像的单木分割方法,利用高斯滤波、形态学运算、自适应阈值分割提取潜在树冠主体,并以潜在树冠主体作为区域型种子块,执行基于标记的分水岭算法实现单木分割。为验证算法的鲁棒性,本文使用三处密植型苹果园的数码影像开展试验。对研究区中一共1025棵果树进行棵数统计和单木冠层提取,精度结果显示:棵数统计总体查准率99.09%、查全率95.22%,F1得分97.11%,单木冠层提取总体准确率93.45%。将本文提出的算法与单点型种子点单木分割算法对比,结果显示:基于区域型种子块方法在果树之间的欠分割误差低,可有效抑制树冠交叠区域被重复分为多棵果树,能最大程度保留果树的冠层轮廓。最后,本文增加了算法在数字表面模型与Ex G(Excess Green Index,Ex G)影像中的分割实验,结果表明,区域型种子块同样适用于无人机数码影像衍生的Ex G影像,且取得了较好的分割结果。该方法为密植型果园的单棵果树冠层提取做出了探索性工作,对精准实施水肥管理提升果园智能化管理提供重要信息。

关键词：农业遥感无人机果园遥感 dtw算法种植结构监测

一种用于纳米孔测序中短序列聚类以及条形码解复用的混合算法

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一种用于纳米孔测序中短序列聚类以及条形码解复用的混合算法

作者：祁俊海山东大学

学位级别：硕士

近年来,牛津纳米孔测序技术的应用极大的促进了生命科学的发展,测序的过程很容易被理解,一开始,DNA双链解开成单链,DNA单链通过“纳米孔”,DNA单分子停留在孔道,一些离子带来电流变化,不同的碱基(A,T,C,G)可以带来不同的电流变化。然后... 详细信息

近年来,牛津纳米孔测序技术的应用极大的促进了生命科学的发展,测序的过程很容易被理解,一开始,DNA双链解开成单链,DNA单链通过“纳米孔”,DNA单分子停留在孔道,一些离子带来电流变化,不同的碱基(A,T,C,G)可以带来不同的电流变化。然后,可以得到一种电流图谱。最后应用一些模式识别算法可以将电流图谱翻译成碱基序列。简单来说,可以将牛津纳米孔测序的过程理解成由电流转化为碱基序列的过程[翻译过程]。基于牛津纳米孔测序技术,有两种方案可以完成单细胞测序。一种方案利用生物实验方法将单个细胞分离出来,单独构建测序文库,然后进行测序。这种方案成本很高,并且通量低。所以,近年来多采用第二种方案,即“基于标签的单细胞识别”。这种方案的思想是,给每个细胞的测序样本加上独一无二的DNA序列(barcode),测序完成之后,具有相同barcode的序列被认为来源于同一个细胞。基于barcode标签来识别序列来源的过程就被称为解复用。解决解复用的方法可以分成两类,一种基于纳米孔产生的原始信号,一种基于由电流信号转化得到的碱基序列。基于碱基序列的方法有很多前人研究的工作可以借鉴,比如说序列比对以及序列聚类。然而,由于翻译过程会引入错误,所以这种方法可能无法保证高精度的解复用。所以,近年来有很多学者从原始的电流信号出发,来解决解复用问题。这种方法规避了翻译过程中引进的错误,其本质上是时间序列聚类或者分类问题。近年来,一些基于深度学习的方法被提出,这些方法基于神经网络模型去解决信号分类问题。然而,这些方法都需要使用人工标注的数据来完成模型训练,通常来讲人工标注繁琐耗时而且也会发生标注错误,这给这些方法带来了巨大的挑战。在不断的实验以及测试中,我们综合了以上两种方法的思想,提出了一种混合聚类方法来处理解复用问题。这里的“混合”是指在我们的方法中,由牛津纳米孔测序技术产生的DNA序列以及纳米孔信号都被利用。相对于深度学习的“黑箱”处理,我们的方法可解释性更高并且可以得到相当的精度。一开始,我们采用CD-HIT算法完成DNA序列的初始聚类,然后,根据初始聚类结果得到一致序列进而得到一致信号,基于一致信号以及纳米孔信号,完成初始簇集的合并。最后,结合dtw算法(动态时间规整算法)完成结果细化。由于dtw算法是一种复杂度较高的算法,为了提高解复用的效率,我们实现了一种基于GPU的并行加速机制。全面的实验表明,我们方法的表现超过了所有的传统聚类工具,并可以达到基于深度学习方法相当的精度。另外,我们的方法不需要经过训练,十分容易使用,是一个可以在github社区获得的开源项目,这便于大家共同探讨与改进。

关键词：牛津纳米孔测序混合聚类解复用 dtw算法并行加速机制

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人体三维运动可视化的研究与实现

人体三维运动可视化的研究与实现

作者：辛华电子科技大学

学位级别：硕士

人体运动数据的获取、监测、分析与可视化显示在医疗康复、运动健身和体育训练等领域的应用需求不断增加。使用者也不再满足于该系统的功能丰富性,而对实用性和使用体验感等方面提出了更高的要求。传统的基于标记的光学运动捕捉技术需... 详细信息

人体运动数据的获取、监测、分析与可视化显示在医疗康复、运动健身和体育训练等领域的应用需求不断增加。使用者也不再满足于该系统的功能丰富性,而对实用性和使用体验感等方面提出了更高的要求。传统的基于标记的光学运动捕捉技术需要在特定场地下佩戴传感器才可完成数据采集,极大地降低了实用性和应用范围。另外,许多系统采用简单的棍棒模型重现人体动作,无法为使用者提供直观的三维运动展示。基于这些问题,本文采用计算机视觉和深度学习的方法获取人体动作,并对其进行分析后利用计算机渲染技术为用户提供一款成本低廉、场地选择灵活、沟通高效的人体三维运动可视化系统。本文主要研究工作如下:1.为了方便方法研究和可视化评价,首先搭建了一个基本的人体三维运动可视化系统。选用Make Human软件建立了虚拟人物模型,将采集的人体运动数据流映射到虚拟人物模型上,实现了人体运动数据可视化,并采用OSG引擎渲染虚拟场景,增强了用户的真实感。2.采用Open Pose关节点检测算法获得人体二维关节点数据,并将得到的二维数据作为3D人体姿态估计神经网络系统的训练数据,获得3D人体运动数据流,优化数据处理流程,降低了对视频采集设备的要求。3.在运动数据重定位到模型的过程中,使用了往返式逆向运动学方法调整关节点位置,同时使用归一化欧氏距离矩阵以保证关节点相对位置在重定向前后的一致性,克服了脚步滑步、脚步浮空、脚步穿透地面等失真现象。4.采用dtw算法进行动作相似度评估,利用“根节点发散法”提取动作特征向量,以特征向量角及长度变化量创建dtw算法的匹配模板,在分析了传统的dtw算法存在的问题后,使用基于及早停止的dtw算法提高算法效率。最后实现了一款具有模型场景渲染和动作捕捉评价功能的软件,并对软件各个模块的性能进行验证。

关键词： OpenPose 运动训练运动重定向 dtw算法