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全球能源互联网, 2023 在新常态经营形势下，用电量的精细化预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。采用基于数据驱动与误差修正的递进式思路，研究行业用电量主要影响因素辨识与预测方法。首先，在数据驱动层面，从相关度和冗余度角度应用最大信息系数和最大关联-最小冗余性初步识别主要影响因素。其次，在误差驱动层面，采用随机森林方法考虑误差进行影响因素精筛。再次，构建考虑了递进式主要影响因素辨识的行业用电量预测模型。预测模型应用自组织映射方法对典型行业的细分行业用电数据样本集进行聚类 ...
赵阳 +4 more
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智能科学与技术学报, 2023 行人轨迹预测旨在利用观察到的人类历史轨迹和周围环境信息来预测目标行人未来的位置信息，该研究具有重要的应用价值，可以降低自动驾驶车辆在社会交互下的碰撞风险。然而，传统的模型驱动的行人轨迹预测方法难以在复杂高动态的场景下对行人进行轨迹预测。相比之下，数据驱动的行人轨迹预测方法依靠大规模数据集平台，可以更好地捕捉和建模更复杂的行人交互关系，进而取得较精准的行人轨迹预测效果，成为自动驾驶、机器人导航和视频监控等领域的研究热点。为了宏观把握行人轨迹预测方法的研究现状及关键问题，以行人轨迹预测技术和方法分类为切入点，
杜泉成, 王晓, 李灵犀, 宁焕生
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全球能源互联网, 2022 大规模分布式新能源发电接入引起的电压越限和网损升高问题给主动配电网的安全稳定运行造成了巨大挑战。特别是中低压配电网中的新能源发电集群模型参数精确性有限，将影响传统基于模型的配电网电压控制方法效果。为此，提出了一种基于数据驱动的高比例新能源发电集群分布式电压控制方法。首先，基于集群海量运行数据采集，通过Koopman方法对非线性潮流方程进行高维线性等值，获取不依赖于集群模型参数的高精度无功-电压灵敏度数值。随后，基于数据驱动获取的灵敏度修正分布式次梯度迭代方向 ...
钟成元 +6 more
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智能科学与技术学报, 2023 模糊控制具有可解释性和容易实现等优点，但是自学习能力较弱，难以有效利用控制过程中积累的大数据。平行控制是一种新型智能控制方法，能有效利用互联网和大数据，实现虚实互动、相互增强的智能控制。新方法将模糊控制与平行控制相互结合，提出了平行模糊控制的定义和框架，并对其可能的应用进行了探讨。平行模糊控制有可能扩展模糊控制的发展方向，也可能成为平行控制的一个新思路，在保证可解释与可信自动控制的基础上，有效利用大数据和基于数据驱动的一些机器学习算法实现自学习的控制。
陈德旺, 欧纪祥
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智能科学与技术学报, 2021 随着智能交通系统领域大量移动终端设备的涌现，理解并准确预测移动目标轨迹有助于降低交通事故发生的概率，提高基于位置服务的智能交通应用的质量和水平。主要从数据驱动和行为驱动的角度对移动目标轨迹预测方法进行综述，首先对概率统计、神经网络、深度学习和混合建模等数据驱动方法进行比较；其次对动力学建模和目标意图识别等行为驱动方法的基本概念及研究现状进行概述；然后分别对目标轨迹重建、目标异常行为识别和导航路径规划等轨迹预测应用进行简要叙述；最后讨论了移动目标轨迹预测存在的主要问题以及未来的发展方向。
刘文, 胡琨林, 李岩, 刘钊
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Parametric modeling of 3D fish body(三维鱼体参数化建模)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 因水下环境复杂，鱼类三维模型获取非常困难，基于三维鱼类数据驱动的很多自动化研究工作无法开展。为此，提出一种三维鱼体参数化建模方法。首先，用专业建模师构建的标准鱼体模板注册扫描仪采集三维鱼体数据，构建拓扑结构一致的三维鱼体网格数据集；其次，用主成分分析法对数据集中的三维鱼体网格模型进行建模分析，建立鱼体的参数化表示模型；最后，采集草鱼数据进行相关实验。实验结果表明，注册得到的三维鱼体模型与真实扫描鱼体模型顶点之间的平均均方根误差仅为0.691 3 mm，在可接受范围 ...
HUHaitao(胡海涛) +4 more
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基于数据与知识双驱动的TransSeisNet地震活动性预测
Dizhen xuebao随着地震目录记录数据的不断增长，传统统计方法在数据利用层面存在较大局限性。机器学习方法相较于传统方法的优势在于能够有效处理大量数据，但存在不可解释性问题以及缺少相关的物理约束。本文提出了一种基于地震目录数据与统计地震学知识双驱动的TransSeisNet模型用于解决上述问题。该模型以Transformer为核心架构，基于地震时间点数据进行数据驱动建模，并且为了增强模型的物理合理性，TransSeisNet在输出层和损失函数中融入了地震经验知识约束。模型最终输出相关地震活动性参数并对未来地震活动进行预测 ...
Xuejian Wang +7 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2004 依据TM影像解译的土地利用类型转换数据和社会经济数据,以地处中国北方农牧交错区的陕西省榆林市为例,分析了1990～2000年土地利用类型转换的主要驱动因子。自然因子为海拔与坡度,人类驱动因子为治沙种草与造林、农业结构调整、土地退化、开垦耕地、建设用地和退耕还林(草);同时运用定性与定量相结合的方法,揭示了土地利用类型转换随海拔和坡度的规律性变化,以及生态建设驱动因子在榆林市土地利用类型转换中起着决定性作用。
甘红 刘彦随 王静 吴佩林
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城市内涝模拟中机理驱动、数据驱动及混合模型的对比研究与进展综述
Jingshui jishu【目的】针对城市化进程加速与极端暴雨频发背景下城市内涝治理需求，解决当前内涝模拟模型(机理驱动、数据驱动及混合模型)研究总结与对比不足的问题，为内涝精细化模拟及规划决策提供支撑。【方法】本文系统梳理机理驱动模型、数据驱动模型及混合模型的研究现状，对比分析各类模型的技术特性、适用场景、优势与局限，重点剖析混合模型的耦合路径及应用案例。【结果】机理驱动模型可精细刻画物理过程，但存在计算效率低、数据依赖强等局限；数据驱动模型能实现快速预测却面临物理可解释性弱、泛化能力受限等问题 ...
CHEN Hua, SUN Jingxiang
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智能科学与技术学报, 2022 中性浸出是湿法冶锌中溶解锌焙砂得到锌电解液的关键工序，不同外界环境和扰动等影响了中性浸出生产过程的运行状态，为此，提出了一种机理与数据知识驱动的湿法冶锌中性浸出过程监测方法。该方法首先从浸出的物理化学反应机理和工艺机理知识出发，挖掘机理参数与监测变量之间的关联关系，实现知识驱动的关键监测变量选择；其次，结合一阶、二阶关键变量的趋势变化特征，实现数据驱动的浸出过程监测；最后，将所提方法应用于某实际中性浸出过程监测。结果表明，所提方法能够有效地实现湿法冶锌浸出过程监测，提高中性浸出过程的生产稳定性。
任浩, 孙备, 梁骁俊, 阳春华
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