会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

寿命预测|基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

《基于 PCA 和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测 》提出了一种基于主成分分析(PCA) 和多变量极限学习机(MELM) 的轴承剩余寿命预测方法。

  • 2024-05-11
  • 阅读386

【IEEEKDE】任意步长时间序列预测的可解释张量神经常微分方程

在本文中，我们提出了一种可解释的连续帧工作（ETN-ODE），用于多变量时间序列的任意步长预测。所提出的ETN-ODE利用ODE网络输出任意预测值。我们设计了一个TGRU来处理多变量时间序列，该时间序列表示网络中学习的参数较少的单个输入特征的不同动态。串联注意力被设计为向ODE网络生成更自适应的输入，通过可视化时间和变量贡献来提供可解释性。在四个真实世界数据集上进行的任意步骤预测和标准多步骤预测的各种实验证明了我们模型的有效性。

  • 2024-05-11
  • 阅读401

【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习（DL）的数据驱动建模方法，以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统（RES）的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比，基于DL的方法产生了更简约的模型。然而，典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此，我们提出了一种名为efficient Informer（Effinformer）的端到端DL框架，该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性，同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析，与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比，所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后，我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景，以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明，从处理纹波干扰和异常值的角度来看，Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

  • 2024-05-11
  • 阅读445

【EAAI】使用1D-CNN和BiLSTM进行时间序列预测的教程：参见峰值需求和系统边际价格预测的示例

尽管基于深度学习的时间序列预测研究正在各个行业积极开展，但深度学习技术对于没有计算机科学专业的研究人员来说仍然有很高的进入门槛。本文介绍了使用基于深度学习的模型进行时间序列预测的教程。介绍了时间序列数据预测的全过程——从数据采集到预测结果评价。通过使用1D-CNN和BiLSTM模型预测韩国济州岛峰值电力需求和系统边际价格的实例，展示了每个步骤的细节。在济州岛，2021年可再生能源在总发电量中的比例提高到67%，需要更准确的电力需求预测。因此，使用2018年2月808天的培训数据，预测了未来21天的电力需求和SMP。为了让读者更容易理解，该示例仅使用开放的公共数据，整个Python源代码通过GitHub存储库共享。WRMSSE计算的预测误差为0.42的电力需求和0.63的SMP最大值。WRMSSE值小于1意味着预测相对较好，即优于天真的预测。本教程不仅限于能源行业，还可用于任何需要时间序列数据预测的应用程序。这篇文章有望对需要了解使用深度学习进行时间序列预测的过程并将其应用于行业的研究人员有很大帮助。

  • 2024-05-11
  • 阅读1198

【ASC】滑动窗口双通道CNN(SWDC-CNN)：一种同步预测水泥煅烧过程煤耗和耗电量的新方法

作为加工业的代表，水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而，由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性，很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络（SWDC-CNN）的数据驱动预测方法，以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性，以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构，减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机（SVM）、极限梯度提升（XGBoost）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门递归单元（GRU）等优秀模型。实验结果表明，所提出的SWDC-CNN模型性能良好，预测精度最高，能够满足预期要求。

  • 2024-05-11
  • 阅读456

【AppliedEnergy】一种具有准确性和可解释性的模糊时间序列风力发电预测模型

考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究，本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度，解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同，该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释，并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度，本研究结合了非平稳集，以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测，以有效应对长期预测挑战。此外，本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本，称为SLG-AHA，以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性，显示了其优越的预测精度和稳定性。

  • 2024-05-11
  • 阅读351

【IEEETII】基于时空注意力孪生网络的有限传感器数据风机叶片结冰检测新方法

本文主要研究风力涡轮机叶片结冰检测（ID）的数据驱动方法。鉴于传感器技术在风力涡轮机中的广泛应用，这种数据驱动的ID方法变得越来越突出。然而，目前的方法存在不足，特别是在确认多元传感器数据的结构特性和区分结冰阶段方面，这两个方面对识别故障模式都至关重要。为了弥补这些差距，我们提出了一种用于刀片ID的时空注意力孪生网络（SN）。该模型采用孪生网络架构，在类不平衡的情况下进行高效的少镜头学习。它独特地结合了图注意力网络和门控递归单元，用于从传感器数据中提取时空特征。这种设计不仅承认了数据的空间结构，而且清楚地识别了与各种结冰阶段相关的特征。使用来自监控和数据采集系统的实际传感器数据验证了STASN的功效。结果证明了SN识别不同结冰阶段特征的能力及其在早期结冰预测中的潜力。这项研究强调了SN在为叶片结冰提供先进、灵活的故障警报方面的实用性，代表了风力涡轮机维护和安全方面的重大进步。

  • 2024-05-11
  • 阅读424

邬贺铨院士：大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

  • 2024-05-09
  • 阅读4309