基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

基于残差网络和门控卷积网络的语音识别研究

由于传统循环神经网络具有复杂的结构,需要大量的数据才能在连续语音识别中进行正确训练,并且训练需要耗费大量的时间,对硬件性能要求很大.针对以上问题,提出了基于残差网络和门控卷积神经网络的算法,并结合联结时序分类算法,构建端到端中文语音识别模型.该模型将语谱图作为输入,通过残差网络提取高层抽象特征,然后通过堆叠门控卷积神经...     

“以实例为导线”的教学方法在计算机基础课程中的应用

我院针对大学计算机基础课程教学中存在的学生基础差异较大且要求实际操作能力较强的问题,在教学中采用以实例为导线的教学方法并配合系统的上机实验教学,取得了良好的教学效果。本文介绍了我院在这方面的探索与实践。     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型.BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重.最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0～15 min试验.结果表明,提出的IPSO-BiLST...     

基于Pregel的分布式保护节点影响力匿名算法

针对当前图数据规模不断增加,现有匿名算法大多只考虑匿名隐私强度,忽略匿名后节点影响力变化等问题进行了研究。基于Pregel模型提出分布式保护节点影响力的匿名算法（anonymous protecting influence of nodes,APIN）。算法分解社会网络图得到◢k◣-核图,核数代表节点影响力,分裂节点匿名的同时保证原节点核数不变,从而保证节点影响力不变。为了提高APIN算法隐私保护强度,针对社区结构提出保护社区中节点影响力的社会网络匿名算法（anonymous protecting influence of nodes in community,APINC）,基本思想是在社区中实现◢δ◣-shell安全分组,从而达到◢δ◣-核匿名。在真实社会网络数据实验表明,所提出的算法在保持节点影响力的同时很好地保护了图结构性质;最后展望了下一步研究方向。     

等效连续介质模型有效性判定方法研究

论文研究了等效连续介质模型适用条件，提出判定其有效性的三个条件，并探讨了判定的原理和方法，进行了实例验证计算，得出了有意义的结论。     

保护社区结构的社会网络匿名技术

针对当前社会网络隐私保护方法存在社区结构破坏严重、单工作站处理数据能力低等不足,提出一种保护社区结构的社会网络度匿名SNDA-PCS(socialnetworkdegreeanonymityforprotectingcommunitystructure)方法。社会网络社区发现使用分裂聚集算法,由聚合向量构造的压缩二叉树分组匿名度序列,添加虚拟顶点构造匿名图,根据顶点所属社区设计虚拟顶点删除-添加算法以提高发布图数据可用性。SNDA-PCS算法基于大规模并行图处理系统Graph X实现,实验结果表明,SNDA-PCS算法在满足匿名要求的同时保证了社区结构的可用性。     

基于张量相似度的推荐方法研究

传统推荐方法中将用户建模为向量的建模方式只关注用户单方面偏好,为了弥补此种建模方法的局限性,提出一种将用户建模为矩形的张量建模方法。构建了一个基于融合协同过滤与序列推荐算法的推荐模型,该模型集成了Fastformer模型和键值记忆网络对用户张量进行建模;结合用户张量与目标物品的距离及偏置项对用户张量与目标物品的相似度进行计算。在MovieLens和CiaoDVD数据集上对该模型进行实验验证,实验结果表明,该模型能够关注用户多方面偏好并在推荐结果的精准度上优于基线方法,特别是在HR与NDCG评价指标上分别比现有基线方法平均提高了1.4%、1.95%。     

考虑机组最优排序的电力系统动态经济调度

为进一步降低电力系统动态经济调度 (DED)成本,在传统 DED 模型的基础上,根据机组运行最小平均煤耗成本,建立了考虑机组最优排序的电力系统动态经济调度模型 (UOSＧDED).该模型首先对机组运行的最小平均煤耗成本进行比较,在得到机组最优排序的基础上,以机组发电成本最低作为模型的目标函数,并通过混合整数线性规划 (MILP)对该模型进行求解,进而获得机组各时段的最优调度出力.最后以１０台火电机组测试系统仿真算例进行模型验证,结果表明 UOSＧDED模型在降低电力系统动态经济调度成本方面具有一定的有效性.