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1.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹,难以被发现,因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上,设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构,并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中,将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合,提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法,融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息,构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明,开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题,同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。  相似文献   
3.
龙军   李录会   李永金 《中州煤炭》2022,(8):184-189,204
为分析煤场采煤区防风抑尘网抑尘效果,采用三维棱台模拟煤场采煤区料堆,设计煤场采煤区几何模型,以及由质量和动量守恒方程组成防尘控制方程,依据几何模型和控制方程,采用Fluent6.3软件模拟抑尘网和其料堆附近流场数值,模拟过程中将动量方程作为动量损失源项,同时从孔隙率这个概率值估计角度出发,研究抑尘网不同类别和大小的孔隙率下,煤场采煤区料堆附近流场特性和料堆表明剪切力变化情况。结果显示,在孔隙率为均匀状态下,料堆迎风面孔隙率大于0.60时,其中下部分抑尘效果显著;当孔隙率低于0.45时,料堆高度在90~150 m内,剪切力逐渐降低,可使抑尘作用增强;料堆背面孔隙率大小发生变化时,剪切力的变化较小;在非均匀孔隙率为0.30/0.75的情况下,随着料堆坡面高度的变化,迎风面剪切应力呈现小幅度上升后下降又上升的变化趋势,在坡面高度位置在-30 m开始,呈现明显下降趋势;并且料堆背风面的剪切力变化趋势一致。比较均匀和非均匀2种孔隙率,非均匀孔隙率的防尘网抑风防尘效果最佳,其表面剪切力总和为110.6 N,低于均匀孔隙率的面剪切力总和。  相似文献   
4.
研究了PVA纤维的体积掺量(0.05%、0.10%、0.15%)和长度(8 mm、12 mm)对混凝土相对动弹性模量、质量损失率和力学性能的影响,分析了PVA纤维混凝土的冻融损伤规律,建立了以相对动弹性模量为对象的Weibull概率分布损伤模型。结果表明:随着冻融循环次数的增加,体积掺量为0.10%、长度为8 mm的PVA纤维对混凝土抗冻性能的提升效果最好;建立的Weibull概率分布损伤模型可以有效反映PVA纤维混凝土的冻融损伤劣化规律,可为实际工程应用提供参考。  相似文献   
5.
动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。  相似文献   
6.
随机游走模型能够准确预测筒仓内无摩擦颗粒系统的堵塞概率,但是对于有摩擦的颗粒系统,该模型的适用范围至今尚不清楚。搭建了基于面阵CCD相机的测量装置,通过图像法测量堵塞拱的特征参数,发现当堵塞拱上相邻两个颗粒的夹角与颗粒位置之间满足负线性关系,并且流量大于8.3 g/s时,随机游走模型可以准确预测筒仓的堵塞概率。实验结果拓展了随机游走模型的适用范围,为工业生产中筒仓装置的调控过程提供了参考依据。  相似文献   
7.
P2P僵尸网络因具有较高的隐蔽性和健壮性,已经成为新型的网络攻击平台,对网络空间安全造成的威胁越来越大,但现有基于规则分析或流量分析的检测方法不能有效检测。为了解决P2P僵尸网络隐蔽性强、难以识别等问题,提出了一种基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的P2P僵尸网络检测方法。该方法先提取P2P僵尸网络流量中的源IP、目的IP、出度、入度和节点介数中心性,构建成拓扑图、出入度图和介数中心性图;再通过元素积对三种特征图的邻接矩阵加权求和进行图融合得到检测模型的输入;然后利用基于注意力机制的图卷积神经网络提取节点间特征,使用神经协同过滤算法实现中心节点注意力概率分配,完成节点状态更新;利用多层图卷积层之间的紧密连通性实现对交互特征的降维抽取和对高阶结构信息的挖掘,自动学习僵尸网络的内在特征,并通过节点分类模块判别分类,完成僵尸网络检测。该方法不依赖流量协议特征,而是基于P2P僵尸网络节点交互特征以及网络拓扑结构信息实现检测,能有效解决现有检测方法不能检测加密或混淆的僵尸网络流量的问题。使用ISCX-2014僵尸网络数据集对该方法验证,实验结果表明,对P2P僵尸网络的检测准确率达到了99.09%,F1-score达到了0.991,所提方法能有效提高P2P僵尸网络检测能力和泛化能力,降低误报率。  相似文献   
8.
患者网上挂号时常有挂错科室的现象,因此需要科室推荐应用,功能类似线下医院的护士台预诊。然而,由于医院科室设置不尽相同,患者各项特征和科室之间的关系也不明确,给自动科室推荐带来挑战。因此,该文首先定义了带权重的知识图谱,用于描述症状、疾病以及性别等特征与科室和医院之间复杂的量化关系。其次,利用区域信息平台的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据,获取多家医院的疾病—科室信息。在融合国际疾病编码(international classification of diseases,ICD)、医疗网站中的症状—疾病数据后,用搜索引擎结果补充权重关系,形成可用的知识图谱。图谱目前包含了38家医院,6110个科室,6220个症状,60736个症状相关疾病关系。当患者输入基于自然语言描述的症状与疾病后,通过该文设计的预滤噪的BERT实体识别模型与部位制导的医疗实体归一化算法,识别并归一化患者主诉中的症状词、疾病词和部位词。最后,基于该文设计的基于权重的联合症状预测疾病概率算法(weight-based disease prediction algorithm based on multiple symptoms,WBDPMS),联合多个症状预测可能的相关疾病,以此来实现通过主诉推荐最合适的医院及科室。实验结果表明,准确率达到0.88。  相似文献   
9.
一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控,一些负面舆情会激化矛盾,给社会安定带来不利影响.提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法,通过神经网络挖掘事件因果逻辑,连接因果事件构成事理知识图谱.向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余,增强图谱泛化性.根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测.以自然灾害舆情事件为例,实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向,可以为舆情监管提供一定支持.  相似文献   
10.
相较于协同过滤,矩阵分解有着更好的拓展性和灵活性,但同样受到数据稀疏和冷启动的困扰。针对上述问题,提出一种融合GNN和PMF的推荐算法GNN_MF。该算法通过神经网络对社交网络图以及用户项目图进行建模,将两个图内在的联系起来,学习目标用户在社会空间以及项目空间上的特征向量。通过MLP将两个特征向量串联提取用户的潜在特征向量,集成在概率矩阵分解模型上,产生预测评分。在真实数据集Epinions、Ciao上的大量实验表明,GNN_MF算法的均方根误差和平均绝对误差较传统PMF分别降低了2.91%、3.10%和4.83%、3.84%。验证了GNN_MF算法在推荐系统中的有效性以及可行性。  相似文献   
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