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基于深度学习技术的集群电动汽车及家庭热水系统灵活性预测 Article
胡俊杰, 周华嫣然, 周羿宏, 张海婧, Lars Nordströmd, 杨光亚
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第8期 页码 1101-1114 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.008
随着电网中间歇性可再生能源发电规模的增大,为了保证电能质量和频率的稳定性,电网对可控资源的需求也随之增加。需求响应(demand response, DR)资源的灵活性已成为解决这一问题的一个有价值的方法。然而,目前关于DR资源的灵活性预测问题尚未得到充分的研究。本研究应用一种深度学习技术,即结合时间卷积神经网络的Transformer模型(temporal convolution network-combined transformer)来预测电动汽车与家庭热水系统两种所提出的灵活性预测方法使用了基于DR资源的历史用电数据以及为了辅助预测所提出的DR信号数据。所提方法不仅可以预测聚合灵活性的大小,还可以预测其维持时间。最后,本文通过算例仿真验证了灵活性预测结果的准确性。仿真结果表明,在不同的灵活性维持时间下,DR资源灵活性的大小会发生变化。
基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article
陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第4期 页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611
深度三维重建:方法、数据和挑战 Review Article
刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第5期 页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068
孙文胜,林明
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第5期 页码 76-79
飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素,在直升机实时飞行仿真中,流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维-斯托克斯方程为基础,利用BP神经网络算法,研究了实时确定流场速度分布的方法,该方法可用于甲板流场实时仿真,提高直升机飞行仿真的精度。
包含不同尺度子网络的模块化神经网络同步转换 Research Article
黄卫芳1,杨利建1,詹璇1,付子英2,贾亚1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第10期 页码 1458-1470 doi: 10.1631/FITEE.2300008
一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法 Regular Papers
Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第3期 页码 405-413 doi: 10.1631/FITEE.1700413
基于图像的深度学习降雨强度估计方法 Article
尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan
《工程(英文)》 2023年 第21卷 第2期 页码 162-174 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.021
关键词: 城市洪水 降雨图像 深度学习模型 卷积神经网络(CNN) 降雨强度
深度卷积神经网络高效计算研究进展 Review
Jian CHENG, Pei-song WANG, Gang LI, Qing-hao HU, Han-qing LU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 64-77 doi: 10.1631/FITEE.1700789
关键词: 深度神经网络;加速;压缩;硬件加速器
王硕,唐小我
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第4期 页码 65-69
设计虚拟企业跟踪评价指标体系,建立神经网络跟踪评价模型。结果表明,它比传统的方法简便、准确,具有广阔的应用前景。
王冬青
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第2期 页码 39-43
对现有神经网络对非线性时滞系统的时滞辨识方法进行了补充说明和分析,同时指出现有的NARMA模型修正方法对时滞系统的不当之处。以时滞系统神经网络预测控制为例,介绍了NARMA模型的正确修正方法,仿真证明了所提出的修正方法能获得好的控制性能及抗干扰能力。
一种基于多因素分析和多模型集成的海洋溶解氧浓度时间序列预测混合神经网络模型 Article
刘辉, 杨睿, 段铸, 吴海平
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第12期 页码 1751-1765 doi: 10.1016/j.eng.2020.10.023
溶解氧是水产养殖的重要指标,准确预测溶解氧浓度可有效提高水产品质量。本文提出了一种新的溶解氧混合预测模型,该模型包括多因素分析、自适应分解和优化集成三个阶段。首先,考虑到影响溶解氧浓度的因素复杂繁多,采用灰色关联度法筛选出与溶解氧关系最密切的环境因素,多因素的考虑使得模型融合更加有效。然后,利用5个基准模型对经验小波变换分解出的子序列进行预测,这五个子预测模型的集成权重通过粒子群优化和引力搜索算法计算得出。最后,通过加权分配得到溶解氧多因素集成模型。来自太平洋岛屿海洋观测系统希洛WQB04站收集的时间序列数据验证了该模型的性能。实例分析表明:①所提出的模型能够获得优异的溶解氧预测结果;②该模型优于文中其他对比模型;③预测模型可用于分析溶解氧变化趋势,便于管理者能够做出更好的决策。
欧长劲
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期 页码 27-32
针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求,设计了具有5层结构的模糊神经网络控制器和控制算法,利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化,改善了系统的适应性。对系统3段压力控制的仿真 分析,验证了模糊神经网络控制模型的可行性,控制效果良好。
姜滨,孙丽萍,曹军,周正
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第4期 页码 17-20
高频真空木材干燥是一种干燥速度快、能源消耗低、环境污染小的新型联合干燥技术。在木材高频真空联合干燥过程的理论分析基础上,针对神经网络方法建立的木材干燥模型,设计了木材干燥模糊控制器和模糊神经网络控制器。对模糊控制和模糊神经网络两种控制方法进行了仿真实验,结果表明模糊神经网络方法控制效果更好,如温度上升快,控制精度高,稳定性好。模糊神经网络控制方法对实现木材干燥过程的全自动控制具有重要研究意义。
基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers
Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期 页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744
标题 作者 时间 类型 操作
一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法
Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU
期刊论文