海洋平台灰预测和支持向量机的逆控制

导管架式海洋平台在随机波浪等外载荷作用下极易产生有害振动,且其动力响应具有极强的非线性和时变性,采用被动控制方法和基于精确数学模型的主动控制方法控制海洋平台的有害振动很难达到理想的控制效果.结合灰预测和支持向量机的优点,提出了基于灰预测和支持向量机的自适应逆控制方法,并将其与动态刚度阵法相结合应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明,该控制方法可有效地控制波浪和风载荷作用下引起导管架式平台的有害振动,并能解决由于控制信号传输等原因引起的时滞问题.     

SPG-Suite：面向伪周期时间序列的预测方法

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。     

长江水文移动应用服务系统设计与实现

长江水文移动应用服务系统采用移动互联网技术,有效聚合长江水文网新闻、水情会商、防汛测报信息服务等桌面互联网应用,在智能终端上实现移动水文信息服务。系统设计充分考虑跨平台服务、异构数据整合和访问安全控制,具有良好的开放性、可扩展性和安全性。该系统基于移动互联网创新了水文信息服务的新方式,对提升长江水文水情综合信息服务能力具有积极意义。     

融合改造的混合式抽水蓄能与风电联合运行短期调度模型

依托规模庞大的常规水电增建混合式抽水蓄能是加快抽蓄发展的重要途径。相比传统抽蓄电站,融合改造的混合式抽水蓄能电站具有水力联系更紧密、抽-发工况转换更复杂、“量调并重”角色更鲜明等显著特点,为探索其运行模式,本文提出一种融合改造的混合式抽水蓄能与风电联合运行短期调度模型。该模型以联合体整体收益最大为目标,以机组为最小调度单元,针对常规机组和抽蓄机组的差异化运行特性分别精细化建模,并引入状态变量实现运行状态的解耦与关联切换。在模型求解方面,通过线性化方法及建模技巧将原模型转换为混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)模型,最后在JAVA环境中采用CPLEX工具进行求解。以西南某流域电站为参考构建的应用示例验证了本文模型和求解方法的有效性,可为推进常规水电站的融合改造提供借鉴。     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

融合位置信息的观点三元组情感分析模型

方面级情感分析主要有两大类任务：a)抽取任务,旨在抽取出语句中的方面词及观点词;b)分类任务,旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上,针对目前方面词与观点词耦合性较差,导致分类任务出错这一问题,提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示,接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性,之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取,同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合,最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系,并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验,结果表明所提模型优于一系列基线模型。     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。     

融合词语统计特征和语义信息的文本分类方法研究

为了更好地表示文本语义信息,提高文本分类准确率,改进了特征权重计算方法,并融合特征向量与语义向量进行文本表示.首先基于文本复杂网络实现文本特征提取,接着利用网络节点统计特征改进TF-IDF得到特征向量,再基于LSTM抽取语义向量,最后将特征向量与语义向量相融合,使新的文本表示向量信息区分度更高.以网络新闻数据为实验对象的实验结果表明,改进特征权重计算方法,在特征向量中引入了语义和结构信息,并融合特征向量和语义向量,能进一步丰富文本信息,改善文本分类效果.     

基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

工业生产中常根据林格曼烟气黑度判断工业烟尘的污染等级,一种有效的方式是应用计算机视觉系统对工业烟尘进行监测, 其中对烟尘目标进行准确分割是该系统的关键技术。因为工业烟尘具有形状不固定、和云相似度高等特点,现有算法在复杂场景下对烟尘进行分割时容易受到干扰,分割准确度有待提高。针对这一问题,提出一种基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割方法,在全卷积网络对图像空间特征提取的基础上,使用长短时记忆网络提取图像序列的时间信息,通过烟尘的动态特征对运动的烟尘和背景进行区分,增强复杂场景下的抗干扰能力。实验表明,本文模型相比于全卷积网络,在复杂场景下的抗干扰能力有显著提升,能够有效克服来自云的干扰,对全卷积网络分割结果中易出现干扰点的问题也有改善,IoU指标最高有8.04%的提升。