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基于SVMD的改进BWO-TimeNet短期热负荷预测模型

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广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：段沁宇薛贵军谭全伟谢文举华北理工大学电气工程学院华北理工大学智能仪器厂

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性，本研究提出了一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition，SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Belu... 详细信息

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性，本研究提出了一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition，SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Beluga whale optimization，IBWO)的TimesNet短期热负荷预测模型。首先，利用SVMD将原始热负荷数据进行分解，去除噪声后得到若干个平稳且有规律的模态分量；其次，根据每个模态分量的特点选择合适的特征作为输入；然后，引入3种策略来改进白鲸优化算法，从而建立IBWO-TimesNet预测模型；最后，通过算例对模型的预测性能进行详细评估。结果表明，SVMD-IBWO-TimesNet模型的MAE、RMSE和R2分别为0.647、1.190和99.1%。与其他主流预测模型相比，该模型具有更高的预测精度。同时，在减少训练样本的情况下，SVMD-IBWO-TimesNet模型仍能有效预测热负荷，具有较强的泛化能力。因此，验证了所提出模型的有效性，为热力系统供热负荷的精准调控提供了参考。

关键词：热负荷预测 TimesNet 逐次变分模态分解白鲸优化算法

基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的供热负荷预测模型

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现代电子技术 2024年第11期47卷 131-139页

作者：薛贵军牛盼谢文举李水清华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 华北理工大学智能仪器厂河北唐山063000

针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM... 详细信息

针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM模型;其次,考虑到负荷序列的非平稳特征,采用SVMD分解,并引用改进的麻雀搜索算法来优化模型的参数,避免调参陷入局部最优;最后,将不同模型之间的预测效果与经济效益进行对比。结果表明:SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM模型经济效益最高,评价指标RMSE、MSE、MAE相比ISSA-CNN-TGLSTM模型分别降低了35.7%、59.0%、32.7%,且均优于其他不同模型,预测效果最佳。

关键词：供热负荷预测逐次变分模态分解改进的麻雀搜索算法卷积神经网络转换门控长短期记忆神经网络空间提取能力

基于改进沙猫群算法优化CNN-BiLSTM的热负荷预测

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现代电子技术 2024年第14期47卷 20-29页

作者：王耀辉薛贵军赵广昊华北理工大学电气工程学院河北唐山063200 华北理工大学智能仪器厂河北唐山063000

针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群... 详细信息

针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群初始化,由演变机制改进寻优能力和由变异机制改进跳出局部最优能力,利用改进沙猫群算法(ISCSO)对卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)超参数进行寻优,建立热负荷预测模型;最后通过实例进行分析。结果表明,数据降噪后模型预测精度更高,R^(2)提升1.1%;由ISCSO优化的模型比其他算法优化的模型预测效果更好,拟合度达到99.4%;VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的组合预测模型相较于单一模型,RMSE降低18.5%,MAE降低13.8%,R^(2)提升15.8%,并有更好的拟合度,泛化性强,满足工程实际要求。

关键词：热负荷预测卷积神经网络双向长短期记忆神经网络改进沙猫群算法变分模态分解(VMD) K-means算法演变机制变异机制

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浅谈基于4G的远程分布式气象信息采集系统

中国设备工程 2024年第11期 124-127页

作者：夏国瑞李文辰上海气象仪器厂有限公司上海第二工业大学上海201209

气象信息是确保人们日常生活和社会发展的重要因素。及时准确地获取气象信息有助于气象部门提供更精准的气象预测,因此,实时性高、可靠性强且易于布置的气象设备及其配套的采集系统更符合现阶段气象信息需求。本文设计了一套基于STM32... 详细信息

气象信息是确保人们日常生活和社会发展的重要因素。及时准确地获取气象信息有助于气象部门提供更精准的气象预测,因此,实时性高、可靠性强且易于布置的气象设备及其配套的采集系统更符合现阶段气象信息需求。本文设计了一套基于STM32单片机和4G通信技术的远程分布式气象信息采集系统。该系统包括硬件设备、下位机软件、远程服务器和客户端四大部分,可实现观察域内多点分布,并通过远程服务器客户端实时调取和使用该数据。经实验检验,系统正确、可靠地实现了所有预设功能。

关键词：气象传感器 STM32 4G 物联网风速风向

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双目面结构光三重扫描测量系统温漂补偿方法

红外与激光工程 2024年第1期53卷 213-224页

作者：杨濠铭孙子杰孙岩标邾继贵天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072 北京卫星制造厂有限公司北京100094

双目面结构光三重扫描是在条纹投影双目视觉重建的基础上,追加左、右相机与投影仪构成的单目视觉系统重建点云,在反光和凹凸起伏等表面测量应用上具有更好的点云完整性优势。但由于环境温度变化影响,投影仪产生较大温度漂移,导致双目重... 详细信息

双目面结构光三重扫描是在条纹投影双目视觉重建的基础上,追加左、右相机与投影仪构成的单目视觉系统重建点云,在反光和凹凸起伏等表面测量应用上具有更好的点云完整性优势。但由于环境温度变化影响,投影仪产生较大温度漂移,导致双目重建点云与单目重建点云发生“分层”现象。为此,文中提出了一种基于正交条纹投影的三重扫描系统温漂在线补偿方法,通过投影仪投射正交条纹来构建双目重建点在投影仪图像中准确的映射关系,并基于双目重建点在投影仪图像中的重投影误差最小化目标函数来求解温漂补偿后的投影仪最优外参数。最后,以金属球和汽车零件作为被测对象进行实验验证,在不依靠标定板等先验信息及繁琐标定流程基础上,所提在线快速补偿方法可以使得双目点云与单目点云温漂量分别减小78.2%和94.3%,极大减轻了温度变化对于三重扫描点云数据拼接影响。

关键词：三重扫描投影仪正交条纹温漂补偿

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改进GJO优化CNN-BiLSTM的热负荷预测模型

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中国测试 2024年

作者：白宇薛贵军谢文举史彩娟华北理工大学电气工程学院华北理工大学智能仪器厂华北理工大学人工智能学院

合理规划好集中供热一次网的供热负荷，对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出了一种基于改进金豺优化算法(improved golden jackal optimization，IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数... 详细信息

合理规划好集中供热一次网的供热负荷，对满足热用户的舒适度和减少能源消耗有着重要意义。为此提出了一种基于改进金豺优化算法(improved golden jackal optimization，IGJO)优化的CNN-BiLSTM热负荷预测模型。综合考虑一次网各项参数和天气因素的影响，将热负荷历史值和一次网供水温度、供水流量、供水压力、外界天气温度组成CNN-BiLSTM网络的输入，利用CNN-BiLSTM网络提取输入数据的空间特征和时间特征。同时，通过Circle混沌映射、螺旋波动搜索、自适应t变异策略改进GJO，得到的IGJO有效解决了GJO全局搜索能力弱和收敛精度不高的问题，具有高效的寻优效果，然后利用IGJO寻优CNN-BiLSTM网络的超参数，解决了因CNN-BiLSTM网络的超参数选取不当而影响热负荷预测结果的问题。最后利用吉林延边某换热站2021年1月到3月供热负荷数据进行模型测试。结果表明，所提IGJO-CNN-BiLSTM预测结果的MAE、MAPE、RMSE和NSE分别为0.51%、0.33%、0.78%和0.97，相比LSTM、CNN-LSTM等模型，具有最佳的预测精度。

关键词：供热负荷预测一次网改进金豺优化算法 CNN-BiLSTM 超参数寻优预测精度

基于脉冲受激布里渊散射光谱的非接触式黏弹性测量

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物理学报 2024年第12期73卷 367-376页

作者：李佳芮乐陶然尉昊赟李岩清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

细胞和组织的力学特性在决定生物功能中起着至关重要的作用,布里渊光谱技术作为一种黏弹性显微成像方法,可以无标记、非接触地以高空间分辨率表征样品的力学特征变化.为了更加灵敏地识别生物系统的微小力学性质差异,在提高布里渊散射效... 详细信息

细胞和组织的力学特性在决定生物功能中起着至关重要的作用,布里渊光谱技术作为一种黏弹性显微成像方法,可以无标记、非接触地以高空间分辨率表征样品的力学特征变化.为了更加灵敏地识别生物系统的微小力学性质差异,在提高布里渊散射效率的同时,结合多种黏弹性对比机制进行测量是需要关注的问题.本文报道了基于脉冲受激布里渊散射的光谱测量方法,采用脉冲光激发、连续光时域探测的方式,通过一次时域测量即可得到完整光谱并根据光谱信息反演样品的多种黏弹性参数.得益于受激散射和时域探测,实验中以毫秒级的光谱积分时间即可得到信噪比为26 dB的光谱,弹性纵模的存储模量和损耗模量的平均测量精度分别达0.1%和1%.基于此方法,测量并对比了常见液体及聚合物材料的布里渊光谱,并研究了不同固化阶段的PDMS弹性变化,与琼脂糖凝胶进行了对比.最后,基于多种黏弹性对比机制对6种食用油进行鉴别,不仅为物质鉴别提供了新的思路,也拓展了布里渊光谱的测量能力,提高了黏弹性测量的灵敏性.

关键词：布里渊散射黏弹性生物力学

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补偿声波测井扩径校正方法

石油地球物理勘探 2024年第3期59卷 543-547页

作者：孔庆丰中国石化胜利油田分公司物探研究院山东东营257022

准确的声波测井数据对地震资料时—深转换、合成记录制作、地震反演、油藏建模等具有重要作用。双发双收补偿声波测井能够较好地消除井径及泥浆的影响,消除记录点与测量点之间的深度误差,但当井径扩径大于校正门限时,产生的异常无法消... 详细信息

准确的声波测井数据对地震资料时—深转换、合成记录制作、地震反演、油藏建模等具有重要作用。双发双收补偿声波测井能够较好地消除井径及泥浆的影响,消除记录点与测量点之间的深度误差,但当井径扩径大于校正门限时,产生的异常无法消除。文中从双发双收补偿声波测井仪器参数出发,基于费马时间最小原理,分析了井眼不同扩径状况下声波首波的传播路径,并推导了三种情况对应的声波时差校正公式。研究结果表明:应用推导的校正公式对实际声波时差数据进行处理校正,得到的声波时差更合理,更接近于地层的真实值。最后通过应用实例验证了方法的有效性。

关键词：补偿声波测井校正门限扩径校正费马时间最小原理传播路径

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微腔光梳重频调控与光谱应用

科学通报 2024年第12期69卷 1552-1564页

作者：王子皓杨昌喜鲍成英清华大学精密仪器系精密测量技术与仪器国家重点实验室北京100084

利用高品质因子(高Q)微腔中材料的光学非线性可以实现高相干微腔光梳的产生,这为光频梳系统的小型化和片上集成开辟了新的可能性.对于光学频率梳,梳齿间距是光频梳的关键参数,其与产生方式相关,反过来也影响了光梳的应用.芯片化的微腔... 详细信息

利用高品质因子(高Q)微腔中材料的光学非线性可以实现高相干微腔光梳的产生,这为光频梳系统的小型化和片上集成开辟了新的可能性.对于光学频率梳,梳齿间距是光频梳的关键参数,其与产生方式相关,反过来也影响了光梳的应用.芯片化的微腔光梳一般具有高重频的特点,这一特点适用于波分复用光通信、光计算、太赫兹波合成等应用.但对于精密光谱分析等应用,过大的梳齿间隔会带来光谱欠采样等问题,这一问题在中红外波段尤为明显.本文重点介绍了微腔光梳的重频调控,特别是其在光谱测量中的应用;简要分析了不同方式所产生光频梳的重频特点,以及不同应用对光梳重频的要求,特别是对双光梳测量系统;还介绍了微腔光梳与电光梳相结合的间隔光学差频(interleaved difference frequency generation,iDFG)技术,基于此技术可以实现GHz重频的中红外光梳的产生.将iDFG技术与相向传播(counter-propagating,CP)的孤子对相结合,可以实现中红外波段高相干、高分辨率的光谱测量.本文简要介绍了微腔光梳的发展,侧重于微腔光梳在光谱分析上的应用.

关键词：微腔光梳光学孤子双光梳测量重频

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