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针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network, TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序列问题的优势应用到态势预测上学习态势值的序列特征;随后,引入注意力机制动态调整属性的权值;然后,利用BiLSTM模型学习态势值的前后状况,以提取序列中更多的信息进行预测;利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,提升预测能力。实验结果表明,所提预测方法的拟合度可达0.999 5,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。 相似文献
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基于猪肉价格的非线性与波动性特性,提出一种基于变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)的双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络的猪肉价格预测方法。首先采用变分模态分解对数据进行预处理,将数据分解为具有相对简单波动的子序列;然后通过贝叶斯算法对双向长短时记忆网络模型的第1、2隐含层神经元数目、学习率和批次大小进行寻优,根据寻优的结果建立预测模型。实验结果表明:VMD-BO-BiLSTM方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为1.101 214、1.466 100、0.040 631、0.987 760,相比传统单一的LSTM,BiLSTM模型精确度更高,有更高的适用性,适合对猪肉价格预测。 相似文献
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智能低压配电网建设发展的进一步加速,促使低压开关电器产品的需求日益增长,同时对设备性能、质量等也提出了更高的性能要求。在工程中,如何结合工程实际条件,从额定电压、额定电流、温升校验、短路校验、保护配合等方面,合理选用高效、节能产品,确保地配电系统具有较高安全可靠和节能经济性,具有非常重要的工程实践应用研究意义。 相似文献
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采用理论与实际相结合的方式,对悬臂状态下纤维增强复合薄板的固有特性进行了分析与验证.首先,基于双向梁函数法,推导了具任意纤维角度下该类型复合薄板的最大动能和应变能,明确了利用该方法获取固有频率和模态振型的原理.然后,编写了Matlab计算程序,并给出了分析纤维增强悬臂薄板固有特性的具体流程.最后,搭建了固有特性测试系统,并以TC500碳纤维/树脂复合薄板为研究对象,进行了实际测试.验证结果表明,基于双向梁函数法的纤维增强复合薄板固有频率计算结果与实验结果的误差在3.7%~9.7%,且前5阶振型结果也与测试振型结果一致,进而验证了所提出的理论分析方法的正确性. 相似文献
80.
电力系统运行的可靠性、安全性对电力企业和社会经济的发展尤为重要。对我国现有电网的运行以及供电模式进行了分析,并且在此基础上,提出了"并列"供电方式运行中存在的安全隐患以及成因;根据隐患问题及其成因,提出了一种供电网运行中的异地开关互锁技术。该技术以电力信息网为基础,采用较为成熟的元器件实现,该技术易于实施,具有一定的工程推广与实用价值。 相似文献