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基于在线回声 状态 网络 算法的航道水位预测方法 本发明公开了一种基于在线回声 状态 网络 算法的航道水位预测方法,涉及水位预测技术领域,该方法包括:获取多个水洞站记录的航道水位数据;构建并训练自注意力机制权重选择的在线顺序回声 状态 网络 作为中长期航道水位预测模型;航道水位预测... 刘宗鹰 潘明阳 李邵喜 孙慧 张若澜 李航琪 闫慧源一种基于增量回声 状态 网络 的负荷预测方法及系统 本发明公开了一种基于增量回声 状态 网络 的负荷预测方法及系统,涉及电力负荷预测技术领域,包括定义相似性度量标准,基于相似时间序列检索获取预测样本集;根据经验公式,计算并确定增量型回声 状态 网络 神经元数量,并根据任务设置网络 参数... 杨粤 李梧迪 李玉靖 明佳 王明阳 吴亮 宋弦 陈龙 白宏宇 杜江 袁涔 王榆楗 赵本源 王帮华 林小竺 徐朝兵 何小才 王明杰基于回声 状态 网络 的风电机组运行状态 监测 2025年 “双碳”目标引领下,风能作为一种清洁可再生能源得到了广泛的利用。风电机组作为将风能转化为电能的重要装备,累计装机容量持续增长。然而,风电机组工作环境恶劣,运行工况多变,故障频发。为保障风电机组安全高效运行,亟需故障诊断与智能运维技术。针对风电机组运行工况复杂多变以及循环神经网络 在时间序列学习过程中存在梯度消失和爆炸等问题,提出一种融合运行工况识别与回声 状态 网络 的风电机组运行状态 监测方法。首先,采用最大互信息系数对数据采集与监控系统(SCADA)采集的多维数据进行特征选择,筛选出与风电机组运行状态 相关性高的特征。其次,利用K-means聚类算法构建机组的工况识别模型,对不同运行工况进行有效划分。然后,利用差分进化算法优化不同工况下的回声 状态 网络 模型,增强其对复杂运行工况的适应能力,以此开展不同工况下风电机组有功功率预测。继而,结合功率预测残差分析确定相应的健康阈值,用于评判机组运行状态 。最后,通过两个实际风电机组的案例分析表明,所提方法可有效监测机组的运行状态 ,当故障发生时,比SCADA系统提前发现机组运行状态 的异常,可实现故障的早期预警。 金晓航 喻轩昂 关汉林关键词:风电机组 回声状态网络 一种基于回声 状态 网络 的二次启发规划多变量污水处理过程控制方法 本发明提出了一种基于回声 状态 网络 的二次启发规划多变量控制方法,实现对溶解氧和硝态氮浓度的跟踪控制。首先,基于二次启发规划设计了在线控制框架。其次,利用梯度下降算法实现了控制框架中各网络 参数的在线更新。然后,通过李雅普诺夫... 陈鼎元 刘紫琳 杨翠丽 乔俊飞一种基于变分解深度投影编码回声 状态 网络 的多步风速预测方法 本发明提供了一种基于变分解深度投影编码回声 状态 网络 的多步风速预测方法,步骤1,获取数据集,并对数据进行预处理;采用变分模态分解VMD将风速原始序列分解为若干个具有不同特征的子序列;步骤2,建立DEESN模型;DEESN模... 黎倩 胡兆浪 张宇 郭志军 李涛基于回声 状态 网络 的智能合约漏洞检测方法 2025年 区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题,提出一种基于回声 状态 网络 (ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先,根据合约图,对不同语义、语法边进行学习,并利用Skip-Gram模型训练得到特征向量;其次,结合ESN和迁移学习,实现对新合约漏洞的迁移扩展,以提高漏洞检测率;最后,在Etherscan平台搜集的智能合约数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了94.30%、97.54%、91.68%和94.52%,与双向长短时记忆(BLSTM)网络 、自注意力机制的双向长短时记忆(BLSTM-ATT)相比,所提方法的准确率分别提高了5.93和11.75个百分点,漏洞检测性能更优。消融实验也进一步验证了ESN对智能合约漏洞检测的有效性。 刘春霞 徐晗颖 高改梅 党伟超 李子路关键词:漏洞检测 回声状态网络 区块链 动态回声 状态 网络 在光伏发电短期功率预测中的应用 2025年 光伏发电系统受到气象因素和环境变化的影响,功率波动性较大,短期预测存在较高的不确定性。目前,传统的预测方法面临精度不足和实时性差的挑战。研究基于动态回声 状态 网络 (Dynamic Echo State Network,DESN)的光伏发电短期功率预测模型,采集气象数据与历史发电数据,构建适应光伏发电特点的DESN模型框架,并对模型进行了优化与实验验证,为光伏发电的智能调度与优化运行提供有力支持。 杨小渝 段平 杨潇 成杰关键词:光伏发电 一种基于回声 状态 网络 的电网运行态势推理方法及系统 本发明属于电力系统技术领域,本发明涉及一种基于回声 状态 网络 的电网运行态势推理方法及系统,旨在提高电网故障预测的准确性和效率。该方法通过构建回声 状态 网络 模型,利用贝叶斯优化技术自动调整网络 超参数,以提高模型性能。同时,通过... 吴亮 杨粤 李梧迪 李玉靖 明佳 王明阳 梁铃 陈龙 杜江 白宏宇 袁涔 赵本源 王榆楗 王帮华 林小竺 徐朝兵 李和阳 李恺颜 曾勇杰一种基于多任务插值回声 状态 网络 的电力消耗预测方法 本发明提供了一种基于多任务插值回声 状态 网络 的电力消耗预测方法。涉及电力消耗预测技术领域,包括:获取待测污水数据;利用合成时间序列,根据所述待测污水数据得到待输入数据;将所述待输入数据输入到多任务插值回声 状态 网络 模型中,得... 杨翠丽 徐昭 乔俊飞结合高斯噪声的回声 状态 网络 模型及其时间序列预测性能 2025年 为了模拟回声 状态 网络 模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声 状态 网络 模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声 状态 网络 模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验证和对比分析。结果表明,本文所提模型的预测效果优于回声 状态 网络 模型、压缩感知回声 状态 网络 模型和反向传播神经网络 模型,股票收盘价预测、Logistic混沌序列预测的平均绝对误差均最小,分别为1.33×10^(-3)、5.21×10^(-4)。 王梓鉴 赵慧 郑明文 李鑫关键词:时间序列预测 高斯噪声
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