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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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42 篇 专利
7 篇 期刊文献
4 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

54 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

9 篇 工学
- 6 篇 计算机科学与技术...
- 6 篇 软件工程
- 4 篇 控制科学与工程
- 2 篇 电气工程
- 1 篇 建筑学
- 1 篇 土木工程
- 1 篇 纺织科学与工程
- 1 篇 交通运输工程
- 1 篇 航空宇航科学与技...
5 篇 管理学
- 5 篇 管理科学与工程(可...
4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
1 篇 理学
- 1 篇 数学

主题

12 篇 组合神经网络模型
2 篇 bp神经网络
1 篇 l-m算法
1 篇 价格预测
1 篇 开放式架构
1 篇 rbf神经网络模型
1 篇 线性回归模型
1 篇 纺织品热湿阻
1 篇 支持向量机
1 篇 命名实体识别
1 篇 bp神经网络模型
1 篇 舒适性
1 篇 半主动控制
1 篇 小波神经网络模型
1 篇 界限开关控制律
1 篇 车速预测
1 篇 预测模型
1 篇 资源优势
1 篇 绩效分析
1 篇 lstm神经网络

机构

4 篇 南京邮电大学
2 篇 中海石油技术检测...
2 篇 中海石油有限公司
2 篇 国网电力科学研究...
2 篇 中科三清科技有限...
2 篇 国家电网公司
2 篇 中海油能源发展装...
2 篇 山东电力研究院
2 篇 河南省人民医院
2 篇 山东建筑大学
2 篇 南京师范大学
2 篇 河海大学
2 篇 南京医基云医疗数...
2 篇 齐鲁工业大学
2 篇 脑玺智能科技有限...
2 篇 中车青岛四方车辆...
2 篇 安徽创瑞信息技术...
2 篇 江西省生态环境监...
1 篇 长安大学
1 篇 广州大学

作者

3 篇 高鹤
2 篇 李军
2 篇 吴尘
2 篇 王冰
2 篇 王明远
2 篇 雍军
2 篇 孟海磊
2 篇 陈秋华
2 篇 张宝瑞
2 篇 李延满
2 篇 岳东
2 篇 赵可天
2 篇 王瑞琪
2 篇 魏晨亮
2 篇 丁晓进
2 篇 宿柏华
2 篇 冯李杰
2 篇 李文鑫
2 篇 张戈
2 篇 张智俊

语言

54 篇 中文

检索条件"主题词=组合神经网络模型"

共 54 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法

一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法

引用

作者：汪明王明远王瑞琪张宝瑞宿柏华朱亚伦郑学汉高鹤 250100 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号

本申请涉及一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法，包括：S1）获取园区历史负荷数据；S2）搭建组合神经网络模型初始化模型；S3）输入数据，获取园区的负荷预测值；S4）构造损失函数；S5）继续对优化特征的决策变量进行... 详细信息

标准号: CN117669982A

本申请涉及一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法，包括：S1）获取园区历史负荷数据；S2）搭建组合神经网络模型初始化模型；S3）输入数据，获取园区的负荷预测值；S4）构造损失函数；S5）继续对优化特征的决策变量进行优化，获取优化后的组合神经网络模型；S6）获取园区的负荷预测优化值；S7）建立基于能源设备的数学模型；S8）建立综合能源系统容量配置模型；S9）求解综合能源系统容量配置模型；S10）根据决策结果获得园区最优设备容量配置计划；本申请解决了以往能源设备容量配置时忽视用户多样化舒适性需求的问题，以及负荷预测模型结构单一的问题，本申请优化了组合神经网络负荷预测模型，使设备容量配置更能贴合用户需求。

关键词：园区容量配置综合能源系统组合神经网络模型优化负荷预测模型负荷预测能源设备设备容量舒适性申请历史负荷数据组合神经网络决策变量决策结果数学模型损失函数用户需求初始化求解配置贴合

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一种基于深度时空特征的管道缺陷及管道组件的检测方法

一种基于深度时空特征的管道缺陷及管道组件的检测方法

引用

作者：王增国唐建华陈秋华赵可天李祎景勇魏晨亮吴昊 100010 北京市东城区朝阳门北大街25号

本发明公开了一种基于深度时空特征的管道缺陷及管道组件的检测方法，搭建由自编码器神经网络模型和长短期记忆神经网络模型组合而成的组合神经网络模型，并使自编码器神经网络模型的输出成为长短期记忆神经网络模型的输入；由不同时刻... 详细信息

标准号: CN111815561B

本发明公开了一种基于深度时空特征的管道缺陷及管道组件的检测方法，搭建由自编码器神经网络模型和长短期记忆神经网络模型组合而成的组合神经网络模型，并使自编码器神经网络模型的输出成为长短期记忆神经网络模型的输入；由不同时刻检测采集的已知的管道缺陷及管道组件的空间数据，构建管道缺陷及管道组件的时序空间数据样本集；采用该时序空间数据样本集，对组合神经网络模型进行训练及测试；将检测采集的待确认的管道缺陷或管道组件的空间数据输入至训练完成的组合神经网络模型；采用组合神经网络模型的输出来重构管道缺陷或管道组件的空间数据。本发明可应用海底管道缺陷及管道组件检测及分析系统中。

关键词：管道组件管道缺陷组合神经网络模型空间数据记忆神经网络神经网络模型时序空间数据样本编码器检测采集分析系统海底管道模型组合时刻检测时空特征输出构建重构测试应用

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一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统

一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统

引用

作者：李杰张云龙袁博兴何永全汤元会赵鸿祥程乐 710018 陕西省西安市未央区尚苑路

本发明公开了一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统，涉及锂电池技术领域，该系统包括锂电池监测模块、电池管理模块、预警模块与抑制模块。主要方法是通过锂电池监测模块对其特征物理量进行采集，将采集的数据输入电池管理模块，电... 详细信息

标准号: CN117601655A

本发明公开了一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统，涉及锂电池技术领域，该系统包括锂电池监测模块、电池管理模块、预警模块与抑制模块。主要方法是通过锂电池监测模块对其特征物理量进行采集，将采集的数据输入电池管理模块，电池管理模块对于数据进行处理和保存，并基于组合神经网络模型对电池的热失控进行预警。首先对采集的数据进行平滑和归一化处理；进一步基于LSTM模型对电池的失效状态进行预测；若预测电池失效，再利用CNN‑LSTM融合模型对电池的温度变化趋势进行预测；最后利用预测的电池失效情况以及温度的大小，来触发相应的预警级别，并触发抑制模块进行相应的抑制操作；结果表明所测试的电池均能在热失控以前触发预警。

关键词：电池电池管理模块热失控锂电池预测监测模块抑制模块采集触发组合神经网络模型预警温度变化趋势车载锂电池归一化处理特征物理量触发预警失效状态预警级别预警模块再利用平滑测试保存融合

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一种基于神经网络预测EGS地热系统发电量方法

一种基于神经网络预测EGS地热系统发电量方法

引用

作者：朱传勇巩亮段欣悦周宁黄迪 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

本发明提供了一种基于神经网络预测EGS地热系统发电量方法，包括：获取主控因素，并根据所述主控因素进行数值模拟，得到第一地热系统样本集；利用激光测距传感器采集目标地区中所述主控因素对应的数值，得到采集信号；对所述采集信号... 详细信息

标准号: CN117633476A

本发明提供了一种基于神经网络预测EGS地热系统发电量方法，包括：获取主控因素，并根据所述主控因素进行数值模拟，得到第一地热系统样本集；利用激光测距传感器采集目标地区中所述主控因素对应的数值，得到采集信号；对所述采集信号进行滤波，并根据滤波后的数据构建第二地热系统样本集；对所述第一地热系统样本集和所述第二地热系统样本集进行归一化处理，得到训练数据集；将所述训练数据集输入至CNN‑LSTM组合神经网络模型进行训练，得到训练好的发电量预测模型；将待测数据输入至所述发电量预测模型中，得到累计发电量。本发明能够准确、稳定地预测在不同约束条件下的EGS地热系统发电量。

关键词：地热系统样本集主控因素发电量发电量预测训练数据集采集信号滤波组合神经网络模型激光测距传感器神经网络预测归一化处理采集目标数据构建数值模拟约束条件预测

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一种电动汽车充电负荷预测方法及系统

一种电动汽车充电负荷预测方法及系统

引用

作者：谭林林孙佳启彭孟强 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括以下步骤：接收电动汽车充电负荷数据，对电动汽车充电负荷数据进行预处理，得到处理后的电动汽车充电负荷数据，对处理后的电动汽车充电负荷数据进行... 详细信息

标准号: CN118228865A

本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括以下步骤：接收电动汽车充电负荷数据，对电动汽车充电负荷数据进行预处理，得到处理后的电动汽车充电负荷数据，对处理后的电动汽车充电负荷数据进行变模态分解，得到多个分解序列；将多个分解序列输入至预先建立的多通道的1DCNN‑GRU组合神经网络模型内，输出得到电动汽车充电负荷预测结果，其中，所述预先建立的多通道的1DCNN‑GRU组合神经网络模型通过鲸鱼优化算法进行最优超参数寻优。

关键词：电动汽车充电负荷数据组合神经网络模型负荷预测预先建立多通道电力负荷预测预处理分解参数寻优模态分解序列输入优化算法输出

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一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法

一种考虑用户多舒适性的园区综合能源系统容量配置方法

引用

作者：汪明王明远王瑞琪张宝瑞宿柏华朱亚伦郑学汉高鹤 250100 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号

标准号: CN117669982B

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一种基于组合神经网络及LBFGS优化算法的堆芯热工参数预测方法

一种基于组合神经网络及LBFGS优化算法的堆芯热工参数预测方法

引用

作者：朱禹翰胡少纯张佳奕王博 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

一种基于组合神经网络及LBFGS优化算法的堆芯热工参数预测方法，涉及核工程领域，具体涉及堆芯热工参数预测领域。解决了传统方法估算堆芯热工参数受到许多限制的问题。所述方法包括：S11，数据预处理，得到训练集；S12，建立组合神经... 详细信息

标准号: CN117592357A

一种基于组合神经网络及LBFGS优化算法的堆芯热工参数预测方法，涉及核工程领域，具体涉及堆芯热工参数预测领域。解决了传统方法估算堆芯热工参数受到许多限制的问题。所述方法包括：S11，数据预处理，得到训练集；S12，建立组合神经网络模型；S13，使用贝叶斯优化算法对所述组合神经网络模型的超参数进行优化；S14，利用LBFGS优化算法对所述组合神经网络模型进行训练和优化；训练完成后，得到一个用于核反应堆堆芯热工参数预测的模型，所述模型可以接受新的堆芯热工参数的数据作为输入，并输出预测的堆芯热工参数结果。本发明所述的预测方法能够应用于核工程领域，关注核反应堆堆芯热工参数的预测问题。

关键词：热工参数堆芯组合神经网络模型优化算法预测核工程核反应堆堆芯组合神经网络数据预处理输出预测贝叶斯训练集优化估算应用

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基于小波分析与灰色深度学习网络算法的金融市场短期价格预测

基于小波分析与灰色深度学习网络算法的金融市场短期价格预测

引用

作者：陈卓中南大学

学位级别：硕士

金融衍生物的投资是当今金融领域内的一个经久不衰的话题,而使用深度学习对衍生物的价格进行预测也是热门的研究方向。但是由于市场价格的变化因素非常复杂,构造合理且全面的预测模型依旧是研究的难点。本文基于投资情绪指数以及市场基... 详细信息

金融衍生物的投资是当今金融领域内的一个经久不衰的话题,而使用深度学习对衍生物的价格进行预测也是热门的研究方向。但是由于市场价格的变化因素非常复杂,构造合理且全面的预测模型依旧是研究的难点。本文基于投资情绪指数以及市场基本面的多元数据,使用深度学习的方法对金融衍生物(股票、黄金、原油)的价格做出合理的预测。首先,采用小波分析方法对原始数据进行降噪和重构。之后,使用单一的神经网络模型对小波重构之后的数据进行训练预测,并进行评价。然后设计了两种组合神经网络模型,分别对小波分析分解出的高低频数据进行训练、预测和组合,以达到最佳的预测效果。最后对单一模型和组合模型进行综合的分析评价,从而得出最佳的预测模型。结果表明:(1)投资情绪指数在一定程度上能够影响价格的走向;(2)深度信念网络模型对于时间序列数据预测上效果一般;(3)长短期记忆网络模型对时间序列数据的预测有得天独厚的优势;(4)组合模型具有更好的预测性能,能有效地预测价格的波动,其性能优于单一模型。影响金融衍生物的价格因素多种多样,这意味着价格数据中包含的信息非常多,本文设计的模型能够挖掘出数据的多层次信息,能将数据的信息分别进行预测和组合,对金融衍生物的价格预测有良好的效果。图40幅,表15个,参考文献70篇

关键词：价格预测小波分析单一神经网络模型组合神经网络模型

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一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法

一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法

引用

作者：李磊朱军杨玉强王朝亮肖涛马亮胡海闻铭章康李亦龙岑奇阳 310007 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号

本发明属于区域空调负荷预测技术领域，具体涉及一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法。针对现有空调负荷预测方法采用单个神经网络，预测精度有提升空间的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法，... 详细信息

标准号: CN117314180A

本发明属于区域空调负荷预测技术领域，具体涉及一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法。针对现有空调负荷预测方法采用单个神经网络，预测精度有提升空间的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于组合神经网络的空调负荷预测方法，包括：获取空调负荷预测所需的相关数据，相关数据包括含有时间信息的历史空调负荷数据；数据预处理；建立组合神经网络模型，组合神经网络模型综合长短期记忆网络模型、Neural Prophet模型和人工神经网络模型；设置各模型的超参数；组合神经网络模型训练和测试；将训练和测试后的组合神经网络模型用于空调负荷预测。本发明的有益效果是：组合LSTM、NP和ANN，发挥三者优势，提高空调负荷预测的准确度。

关键词：空调负荷预测组合神经网络模型组合神经网络人工神经网络模型数据预处理测试负荷预测记忆网络空调负荷区域空调神经网络时间信息数据包括准确度预测

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一种短期风电功率预测方法及系统

一种短期风电功率预测方法及系统

引用

作者：韩笑赵西超王丽平王德玉王秋强王逸飞 117000 辽宁省沈阳市浑南区远航西路3号(IT国际主楼第8、9层)

本发明公开了一种短期风电功率预测方法及系统，获取风电场的风电功率原始序列数据；根据改进的基于小波变换的经验模态分解算法(EmpiricalMode Decomposition,EMD)，向风电功率原始序列中添加均值白噪声并进行多次EMD分解及多频重构以... 详细信息

标准号: CN115935819A

本发明公开了一种短期风电功率预测方法及系统，获取风电场的风电功率原始序列数据；根据改进的基于小波变换的经验模态分解算法(EmpiricalMode Decomposition,EMD)，向风电功率原始序列中添加均值白噪声并进行多次EMD分解及多频重构以剔除原始数据中的异常数据；将处理后的风电功率序列数据分为训练集和测试集，对预先构建的CNN‑GRU组合神经网络模型进行训练和验证，根据得到的CNN‑GRU组合神经网络模型输出风电功率预测值。能够有效地对风电功率预测中的数据进行处理，提高模型训练的精度，并且模型结构进行优化，得到更加准确的风电功率预测值，提高了短期风电功率预测的精度。

关键词：风电功率预测组合神经网络模型风电功率原始序列经验模态分解算法电功率模型结构模型训练小波变换序列数据异常数据原始数据白噪声测试集风电场训练集有效地多频构建重构剔除验证输出优化改进

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