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针对负荷数据非线性、强波动性等特点导致数据规律性较弱电力负荷预测模型不准确的问题,构建基于Bootstrap误差修正的TCN-WOA-Bi LSTM-Attention电力负荷短期预测模型。使用时序卷积神经网络(TCN)提取时序特征并通过注意力机制(Attention机制)对特征突出重要信息贡献度,通过鲸鱼优化算法(WOA)寻找双向长短时记忆(Bi LSTM)神经网络最优超参数以减少人工搜索超参数的负面影响后进行预测;基于Bootstrap分析预测区间误差分布,通过覆盖率(PICP)是否低于对应置信度判断对预测结果进行修正的必要性,并选取合理修正范围。仿真结果表明,基于Bootstrap方法进行误差修正避免了修正不足及修正过度的问题,对比将误差序列全部修正的方法更具有科学性,能最大程度提高模型预测精度。 相似文献
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为了获得新型HiPIMS稳定放电及制备优质膜层时的最优外部磁场参数,研究外部磁场变化对电-磁场协同增强高功率脉冲磁控溅射((E-MF)HiPIMS)放电及沉积特性的调制过程.在其他工艺参数保持不变的情况下,研究了外部磁场(线圈电流)对HiPIMS钒(V)靶放电规律以及V膜微观结构和性能的影响.采用数字示波器监测HiPI... 相似文献
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RBF神经网络在入侵检测系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)作为一种积极主动的安全防护技术,提供了对内部攻击,外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前,拦截和响应入侵。RBF(Radial Basis Function,径向基函数)网络在逼近能力、分类能力和学习速度方面均优于BP网络,能够提高入侵检测性能。本文将主要说明RBF在入侵检测系统中的应用。 相似文献
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针对第5代移动通信(5G)下行信号物理层调制质量测试需求,设计了一种5G基站信号测试方案。方案通过帧同步、频偏估计、正交频分复用(OFDM)符号解调、相位补偿、信道估计、误差计算等实现了5G下行链路信号的解调及调制误差的计算,是一套完整的5G基站信号调制质量测试流程。针对5G基站信号测试提出了一种新的基于频域参考信号同步的方法,该方法不但克服了缺少广播信道下无法同步的问题,而且,相对于利用循环前缀(CP)进行同步,提高了同步稳定度。解调测试方案尤其适用于5G基站的Test Model信号测试。最后经过采集数据实验验证了算法可有效实现5G基站信号的调制质量测试。 相似文献
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近年来,民爆行业的发展非常迅速,造成的安全事故也在不断增多,极大地危害着人们的生命财产安全。如此高危的行业,安全管理是行业发展的关键,安全管理质量的提高直接关系着国民的生命财产安全,所以,民爆行业要想稳健发展,就必须加强该行业的安全管理,积极主动地分析目前安全管理方面存在的问题,并不断改进。本文就民爆行业的现状以及安全管理方面的注意事项进行了简析。 相似文献
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针对多层制造单元内部的设备布局优化问题,本文建立考虑单元尺寸、物料搬运量、损失时间以及单元稳定性的多目标优化数学模型。为更快速、高效地求解该问题,使用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)确定单元内设备所在平面以及层面,使用量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)确定设备具体坐标值和所在高度。以某汽车零件加工车间为实例,运用SA-QPSO算法生成直线形、“U”形和环形3种最优空间布局方案,验证了SA-QPSO算法在多层制造单元内部布局方法设计方面的可行性。 相似文献