基于注意力机制优化长短期记忆网络的短期电力负荷预测

在电力系统的经济调度中,如何合理利用电力负荷的过去和现在来推测其未来价值,具有非常长远的社会经济价值.短期电力负荷数据具有明显的时间特征,传统的深度模型越来越多地应用于该领域.然而,深度模型可能存在梯度爆炸或梯度消失,为此,提出了一种注意力机制优化长短期记忆网络的短期负荷预测模型.该模型将长短期记忆网络单元中的激活函数改进为加权激活函数组,并加入注意力机制以提高预测精度.     

基于形变长短期记忆网络的换道意图预测

混行交通下的自动驾驶车辆需具备换道意图预测能力来保障行驶安全。为尽早预测车辆换道意图,提出一种基于形变长短期记忆(mogrifier long short-term memory, M-LSTM)网络的换道意图预测模型。首先采用S-G (Savitzky-Golay)滤波器对自然驾驶数据集NGSIM(next generation simulation)进行降噪筛选,按向左换道、向右换道、直线行驶对不同时间长度的轨迹序列标注,选取车辆运动信息与环境信息输入模型,最后采用softmax函数进行意图分类。试验结果表明,在不同预判时间下,模型准确率均高于支持向量机(support vector machine, SVM)、LSTM模型,且越接近换道点预测准确率越高,在1.0、2.5 s时预测准确率分别为93.83%与81.30%。提出的模型具有良好的准确性与预判性,能为自动驾驶车辆尽早识别换道意图提供技术支持。     

结合长短期记忆网络的电力系统功率缺额预测方法

电力系统在发生发电机脱落或发电机母线断线等严重的有功不平衡扰动时,会导致频率骤降. 为此,提出一种基于长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法. 该方法无需获取实时的系统惯量,仅根据负荷侧的信息就能预测出扰动后系统的功率缺额,有效改善了现有的功率缺额计算方法. 在IEEE-39节点系统上的仿真结果表明,本方法得到的功率缺额预测值与真实值的相对误差较小,预测时间较短. 与深度神经网络（deep neural networks,DNN）和支持向量回归（support vector regression,SVR）算法的预测结果进行比较,本方法能快速、准确地预测出扰动后系统的功率缺额,保障系统的频率稳定.     

基于溶解氡数据和长短期记忆网络的地震预报

溶解气氡浓度异常为可靠地震前兆,通过对历史观测数据进行建模,预测溶解气氡未来趋势,是快速检测溶解气氡浓度异常、研究震-氡机制的前提。溶解气氡浓度数据为典型的时间序列数据,传统的时间序列预测技术主要为自回归(AR)方法和自回归滑动平均(ARMA)方法。这些方法以线性方法为主,其拟合精度有限。采用目前最流行的深度学习技术长短期记忆(LSTM)模型对姑咱地震台、西昌地震台和雅安地震台一段时间内连续观测的溶解气氡日观测数据集溶解气氡浓度数据进行建模,采用90%的数据作为训练数据训练LSTM网络,10%的数据作为预测数据,采用均方根误差评价指标来评价模型的效果。在三种数据集上,LSTM的预测误差均方根误差均明显低于AR和ARMA方法。该结果表明,LSTM的预测精度高于传统的AR、ARMA方法。     

基于长短期记忆网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法

电力系统在发生发电机脱落或发电机母线断线等严重的有功不平衡扰动时,会导致频率骤降。提出一种基于长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法。该方法无需获取实时的系统惯量,仅根据负荷侧的信息就能预测出扰动后系统的功率缺额,有效改善了现有的功率缺额计算方法。在IEEE-39节点系统上的仿真结果表明,本方法得到的功率缺额预测值与真实值的相对误差较小,预测时间较短。与深度神经网络（deep neural networks,DNN）和支持向量回归（support vector regression,SVR）算法的预测结果进行比较,本方法能快速、准确地预测出扰动后系统的功率缺额,对保障系统的频率稳定具有重要意义。     

基于长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

为提高电力负荷预测的精度,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型.首先,选取28个影响电力负荷变化的因素作为预测输入候选特征,同时对部分定性表述的影响因素进行量化表征,对电力负荷特点及其影响因素分析.其次,借助皮尔逊相关系数分析选取了23个相关性较强的主要影响因素,进一步采用皮尔逊相关系数法分析影响因素对负荷...     

基于双向长短期记忆神经网络的岩相预测方法

介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测.通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度和伽马拟声波阻抗作为输入,以岩相作为标签,通过Bi-L...     

基于长短期记忆模型的交通拥堵预测方法

为了在交通拥堵预测算法中充分考虑各类因素的影响以及挖掘交通流数据隐含的深层特征,该文提出基于长短期记忆(Long-short term memory,LSTM)模型的交通拥堵预测方法。该方法充分考虑交通流特征、天气、节假日等因素,首先利用去噪自编码模型提取输入数据的核心特征,再使用LSTM模型长时记忆历史数据,二者结合对城市交通拥堵程度进行有效预测,通过与已有的交通拥堵预测模型进行对比,结果表明,该方法具有较高的预测准确度和鲁棒性,准确度能达到92%以上。     

基于长短期记忆神经网络的油田注水预测

为解决目前常用的人工智能注水预测无法考虑数据在时间上的相关性问题,通过选取一种基于循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Network)改进的长短期记忆(LSTM:Long Short-Term Memory Neural Network)神经网络构建油田注水预测模型.该模型不仅能考虑到注水量和影响因...     

基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测

交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。     

基于长短时记忆网络的Encoder-Decoder多步交通流预测模型

交通流序列多为单步预测.为实现交通流序列的多步预测,提出一种基于编码器解码器(encoder-decoder,ED)框架的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,即ED LSTM模型.将自回归滑动平均、支持向量回归机、XGBOOST、循环神经网络、卷积神经网络、LSTM作为对照组进行实验验证.实验结果表明,当预测时间步长增加时,ED框架能够减缓模型性能的下降趋势,LSTM能够充分挖掘时间序列中的非线性关系.除此之外,在单变量输入的情况下,在PEMS-04数据集上,当预测时间步长为t+1到t+12的12个时间步时,ED LSTM模型的均方根误差(root mean squard error,RMSE)及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别下降0.210～5.422、0.061～0.191.相较于单因素输入,多因素输入的ED LSTM模型在12个预测时间步长下,RMSE、MAE分别下降0.840、0.136.实验证明了ED LSTM模型能够有效地用于交通流序列的多步及单因素、多因素预测任务.     

基于CNN-LSTM的综合能源系统负荷预测模型

负荷的准确预测是综合能源系统设计、运行、调度和管理的前提。现有的负荷预测模型中大都考虑了气象、日期因素,却没有考虑系统中电、冷、热负荷间的相关性,这会对模型的预测精度造成影响。使用了科普拉理论对系统中3种负荷之间的相关性进行分析。从分析结果看,它们之间具有强相关的关系。基于上述分析结果,提出了一种基于深度学习的智慧综合能源系统负荷预测模型,该模型使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来提取系统中电、冷、热负荷间的耦合特性相关的特征量。将得到的特征量转换为时间序列后,输入到长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络中进行负荷预测。实验显示,所提出的CNN-LSTM组合模型的预测精度更为精准,可为综合能源系统的负荷预测提供参考。     

一种基于动态更新神经网络的无监督雷达退化故障预测方法

为了克服传统雷达故障检测方法对专家经验依赖性强、耗费大量人力物力、容易造成过度检修、无法对退化故障进行提前告警等缺点,提出了一种基于动态更新神经网络的无监督雷达退化故障预测方法。首先通过微波测量设备采集峰值功率和工作频率历史数据,其次利用动态更新神经网络对历史数据进行动态更新并预测后续数据,最后采用孤立森林方法对预测数据进行无监督故障检测,以此实现雷达退化故障预测并提前告警。结果表明,本文提出的方法可至少提前10个时间步(100 min)预测退化故障并实时告警,能够在小样本、无故障样本、无特征提取、无人工阈值的情况下实现雷达退化故障预测。     

一种空气污染物浓度预测深度学习平台

在空气污染大数据预处理的基础上,提出了一个基于深度学习的空气污染物浓度预测平台.该平台架构分为数据采集层、模型层和可视化界面层3个层次,分别实现了数据采集与处理,基于长短期记忆(LSTM)网络模型的污染物浓度预测,以及预测结果可视化的功能,通过对用户个性化模型参数的设置,实现不同时间段污染物浓度时间序列的预测.     

基于层次分析的长短记忆网络(AHP-LSTM)的食品安全网络舆情预警模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络已成为社会舆情的重要阵地,而网络舆情是食品风险预警的一个方向。传统舆情预警模型在指标体系的基础上结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）等神经网络模型进行分析,存在运行不稳定、预测精度不高等问题。为了解决这些问题,采用具有较高预测精度的长短记忆（long short-term memory,LSTM）网络算法,在网络事件指标体系的基础上引入层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）并融合食品安全事件指标数据,将融合结果作为LSTM的期望输出,以建立更为稳定、精度更高的风险预警模型AHP-LSTM。实验结果表明,与传统模型相比,AHP-LSTM对于事件指标数据具有较强的处理能力和较高的预警精度。因此构建基于AHP-LSTM的食品安全事件预警方法,可为相关部门有效防范和管理食品安全网络事件提供一定的理论依据和数据支撑。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?     

一种基于模糊神经网络的ncRNA基因预测方法

提出了一种基于模糊神经网络的ncRNA基因预测方法.该方法由预处理、具有结构学习的模糊神经网络预测器、后处理3个部分组成.预处理模块将比对后的输入序列进行滑动窗处理,并顺序提取有效的特征信息.模糊神经网络预测器采用了基于Takagi-Sugeno模型的5层模糊神经网络结构,通过输入层、模糊化层、点火强度层、归一化点火强度层、输出层的计算,得到预测结果;并进一步给出了一种模糊神经网络的结构学习算法,可有效地降低参数空间的维度,提高计算效率,并避免过学习情况的产生.后处理过程可对有交叠的预测结果进行拼接.实验结果表明,较之其他预测工具,本方法的ncRNA基因预测精度有所提高.     

The surrounding vehicles behavior prediction for intelligent vehicles based on Att-BiLSTM

A surrounding vehicles behavior prediction method was presented for intelligent vehicles. The surrounding vehicles’ behavior is hard to predict since the significant uncertainty of vehicle driving and environmental changes. This method adopts bidirectional long short-term memory (BiLSTM) model combined with an encoder to ensure the memory of long-time series training. By constructing an attention mechanism based on BiLSTM, we consider the importance of different information which could guarantee the encoder’s memory under long sequence. The designed attention-bidirectional LSTM (Att-BiLSTM) model is adopted to ensure the surrounding vehicles’ prediction accuracy and effectiveness.     

基于性能退化的控制力矩陀螺寿命预测

控制力矩陀螺具有高可靠、长寿命特点,传统试验方法难以获取失效样本。但是控制力矩陀螺在轨工作期间的遥测数据中包含了很多性能退化信息,在详细分析这些数据的产生机理、影响因素和变化规律的基础上,结合已知的失效指标,选择合适的性能退化参数,针对性能退化参数建立陀螺的寿命预测模型。利用遥测数据拟合模型参数,进行趋势外推计算陀螺的预测寿命。文章最后给出了两种性能退化指标的控制力矩陀螺寿命预测实例,验证了该方法的有效性。