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Recognition and classification of microseismic signals based on Bayesian-optimized CNN-LSTM neural network 认领 引用
1
作者 WU Yang LIU Jian-feng +4 位作者 WANG Chun-ping LIU Jun-jie JI Zhen-xing TIAN Cheng-yu XUE Fu-jun 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第6期2762-2787,共26页
Microseismic monitoring and signal recognition constitute critical technologies for accurately assessing rockburst risks and ensuring the safe construction of underground rock engineering.This study developed a"S... Microseismic monitoring and signal recognition constitute critical technologies for accurately assessing rockburst risks and ensuring the safe construction of underground rock engineering.This study developed a"Surface+Underground"microseismic intelligent monitoring system to evaluate dynamic disaster risks during construction at the Beishan High-level Radioactive Waste Geological Disposal Laboratory in China.The datasets of four typical one-dimensional time-domain microseismic signals,including rock fracture,blasting,TBM tunneling,and drilling,were constructed,and the BO-CNN-LSTM model is developed to identify and classify these signals..Based on the classification results,the typical time-frequency domain characteristics of the four types of signals are analyzed.The classification results of BO-CNN-LSTM,CNN,LSTM and CNN-LSTM models show that the recognition accuracy of the four models is 98.0%,85.7%,66.7%and 91.0%,respectively.Among all types,the four models demonstrate the highest effectiveness in identifying rock fracture and borehole signals.The findings further confirm that the BO-CNN-LSTM model efficiently recognizes and extracts microseismic signal features,demonstrating superior performance and stability in the classification task.Finally,the study suggests several future research directions,particularly in the areas of raw signal denoising,and automation of feature extraction. 展开更多
关键词 deep ground engineering microseismic monitoring signal classification neural network Bayesian optimization convolutional neural network(CNN) long short-term memory network(LSTM) BO-CNN-LSTM model
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空中航路网络交通流动力学建模与绿色优化 认领 引用
2
作者 陈丹 徐天枢 +3 位作者 汤程 贾萌 陈扬 马园园 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期1565-1574,共10页
为了有效缓解空中航路网络中大规模航空器集群排放引发的环境问题,研究提出一种基于聚合网络交通流的空中交通绿色优化方法。以航空器集群聚合形成的网络交通流为研究对象,构建空中航路网络交通流动力学模型,用以描述管制干预下网络交... 为了有效缓解空中航路网络中大规模航空器集群排放引发的环境问题,研究提出一种基于聚合网络交通流的空中交通绿色优化方法。以航空器集群聚合形成的网络交通流为研究对象,构建空中航路网络交通流动力学模型,用以描述管制干预下网络交通流的动态演化行为。在此基础上,以最小化航空排放所致的全球绝对温变潜力(Absolute Global Temperature Potential, AGTP)为目标,构建空中航路网络交通流绿色优化模型。该模型的维度与大规模航空器集群数量无关,而取决于有限的空域单元数量,显著降低了建模维度。此外,为了进一步削减计算复杂度,通过引入辅助变量约束的方法,将原本的非线性规划问题转化为混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming, MILP)问题,并借助Cplex进行求解。最后,以华东区域5个高空管制扇区构成的航路网络为实例,对所提方法开展验证。实例分析结果显示:网络交通流动力学模型能够较好地描述空中交通的动态演化行为,平均推演误差为4.55%;网络交通流绿色管控模型可有效降低航空排放的环境影响,在25 a、50 a、100 a的时间影响尺度下,AGTP分别降低38.73%、47.62%、47.65%。 展开更多
关键词 环境工程学 环境影响 航路网络 交通流管控 绿色优化 动力学建模
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基于灰狼算法优化BP-AdaBoost集成模型的煤自燃氧化性预测 认领 引用
3
作者 汪伟 王璜瑞 +3 位作者 祁云 李绪萍 崔欣超 白晨浩 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期2128-2139,共12页
为了更精准地预测煤的自燃氧化性,提出了基于GWO-BPNN-AdaBoost的煤自燃氧化性预测模型。首先,从煤的元素组成与分子结构中选取煤自燃氧化性影响因素,将煤自燃氧化性综合判定指数作为模型的输出指标。其次,利用灰狼优化算法(Grey Wolf O... 为了更精准地预测煤的自燃氧化性,提出了基于GWO-BPNN-AdaBoost的煤自燃氧化性预测模型。首先,从煤的元素组成与分子结构中选取煤自燃氧化性影响因素,将煤自燃氧化性综合判定指数作为模型的输出指标。其次,利用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)的自适应调整收敛因子和信息反馈机制对BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型中的初始权值和阈值进行优化,通过BPNN的正向传播与反向传播最小化预测误差,并结合自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法迭代训练多个弱分类器后组合为强分类器,提高预测的精度。最后,使用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)对原始数据进行扩充生成50组样本数据,按照7∶3的比例划分训练集及测试集,将GWO-BPNN-AdaBoost模型的预测结果与BPNN、BPNN-AdaBoost、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)及随机森林(Random Forest,RF)模型进行对比分析。结果表明,GWO-BPNN-AdaBoost模型的平均绝对误差分别降低了47.22,24.30,21.30、60.10,平均绝对百分比误差分别降低了0.06、0.03、0.04、0.09,均方根误差分别降低了60.91、37.43、51.07、85.08,决定系数分别提高了0.08、0.04、0.06、0.14。将GWO-BPNN-AdaBoost模型应用于新疆金川煤矿,相较于其他模型,GWO-BPNN-AdaBoost模型的预测结果与工程实际情况最为相近,表明GWO-BPNN-AdaBoost模型适用于煤自燃氧化性的预测。 展开更多
关键词 安全工程 煤自燃氧化性 灰狼优化算法 BP神经网络 自适应增强算法 预测模型
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深层页岩气水平井压裂风险等级预测模型研究 认领 引用
4
作者 吴建发 任岚 +3 位作者 沈骋 任千秋 陈博文 林然 《油气藏评价与开发》 CSCD 北大核心 2026年第3期702-712,共11页
在四川盆地深层页岩气压裂过程中,为降低套变与压窜风险,靠近断层裂缝带的压裂段大多采取保守防控措施,但这往往导致产量显著下降。为在有效防控风险的同时尽可能提升单井最终可采储量(EUR),亟须实现风险的精准识别与预测。基于监测与... 在四川盆地深层页岩气压裂过程中,为降低套变与压窜风险,靠近断层裂缝带的压裂段大多采取保守防控措施,但这往往导致产量显著下降。为在有效防控风险的同时尽可能提升单井最终可采储量(EUR),亟须实现风险的精准识别与预测。基于监测与施工数据,对川南Y井区2156个压裂段的套变与压窜风险进行系统分类与等级标定,并统计断层裂缝带、微观天然弱面、岩石力学及地应力关键地质特征。进一步采用统计分析方法揭示各类地质参数对风险的影响规律,并首次引入粒子群优化-反向传播神经网络,以地质参数为输入、风险等级为输出,构建套变与压窜风险预测模型。结果表明,套变与压窜风险主要受断层裂缝带分布控制;而微观天然弱面、岩石力学及地应力则通过改变水力裂缝扩展方向与局部应力分布,对风险产生重要影响。预测模型在80%训练集与20%测试集验证下,套变与压窜风险预测准确率均超过83%,显示出良好的拟合性能与泛化能力。基于预测结果,提出了工程防控对策,形成“压前风险预测—压裂方案优化”的一体化方法。矿场应用结果表明,该方法能够有效规避套变与压窜风险,并显著提升单井千米EUR,实现风险控制与产能提升的兼顾。研究成果为深层页岩气压裂提供了新的风险预测手段,并为压裂设计优化提供了参考。 展开更多
关键词 深层页岩气 套变 压窜 风险等级预测模型 粒子群优化-反向传播神经网络 工程防控对策
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VDL模式2系统媒介访问控制协议建模 认领 引用
5
作者 刘海涛 董沁卓 戴永璋 《中国民航大学学报》 CAS 2026年第1期80-85,共6页
甚高频数据链(VDL,VHF data link)模式2系统是民用航空空中交通管理(ATM,air traffic management)系统的重要基础设施。未来ATM系统将采用基于四维航迹的空域运行(TBO,trajectory-based operations)模式,该模式对VDL模式2系统提出了更... 甚高频数据链(VDL,VHF data link)模式2系统是民用航空空中交通管理(ATM,air traffic management)系统的重要基础设施。未来ATM系统将采用基于四维航迹的空域运行(TBO,trajectory-based operations)模式,该模式对VDL模式2系统提出了更高的要求。为提升VDL模式2系统的性能,本文基于优化网络工程工具(OPNET,optimized network engineering tools)构建了其媒介访问控制协议的仿真模型,该协议采用p-坚持载波侦听多路访问(p-CSMA,p-persistent carrier sense multiple access)机制。通过仿真实验,系统分析了坚持参数p对系统吞吐量、传输时延和丢帧率的影响规律。研究表明:坚持参数p对上述3项性能指标具有显著影响,且三者之间存在明显的权衡关系;通过合理选取p值,可在实现较高吞吐量的同时,保持较低的传输时延和丢帧率,从而满足TBO运行对通信可靠性与实时性的要求。 展开更多
关键词 航空数据链 VDL模式2系统 媒介访问控制 优化网络工程工具(OPNET)建模
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基于灰狼算法优化神经网络的燃烧室点火边界预测模型 认领 引用 被引量：1
6
作者 丁艺 李文刚 +3 位作者 刘重阳 李华东 范玮 雷庆春 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期163-172,共10页
确定航空发动机燃烧室点火边界是燃烧室设计过程中的关键环节,当前亟需构建一种兼具高精度与广泛适用性的点火边界预测模型。本文提出一种结合多策略灰狼优化算法(Multi-Strategy Grey Wolf Optimization,MS-GWO)与全连接前馈神经网络... 确定航空发动机燃烧室点火边界是燃烧室设计过程中的关键环节,当前亟需构建一种兼具高精度与广泛适用性的点火边界预测模型。本文提出一种结合多策略灰狼优化算法(Multi-Strategy Grey Wolf Optimization,MS-GWO)与全连接前馈神经网络的数据驱动建模方法,通过多策略灰狼算法自主优化神经网络结构及相关超参数,建立了高精度的数字化点火边界预测模型。利用实际试验获取的点火数据对模型预测结果进行验证。结果表明,该模型能够准确预测燃烧室点火边界,在数据集可靠的条件下,预测精度可达90%以上。同时,该模型表现出良好的泛化能力,对不同结构燃烧室的点火边界预测均能保持较高精度,表明其在工程实践中具备显著的应用潜力。 展开更多
关键词 航空发动机 燃烧室 点火边界 点火预测模型 多策略灰狼优化算法 全连接前反馈神经网络
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基于OPNET的配用电物联网监控系统通信建模与仿真 认领 引用 被引量：24
7
作者 韩永霞 薛宏利 +2 位作者 孙宇嫣 蔡泽祥 李立浧 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期98-103,共6页
为了有效分析基于物联网技术的配用电监控系统通信网络性能,提出了基于OPNET的配用电物联网监控系统通信模型和仿真平台的建立方法。根据物联网典型的3层结构,结合配用电系统实际架构,构建“三层两网”配用电物联网监控系统模型。在配... 为了有效分析基于物联网技术的配用电监控系统通信网络性能,提出了基于OPNET的配用电物联网监控系统通信模型和仿真平台的建立方法。根据物联网典型的3层结构,结合配用电系统实际架构,构建“三层两网”配用电物联网监控系统模型。在配用电物联网监控系统建模需求分析基础上,通过OPNET Modeler建立配用电物联网监控系统通信模型,构建符合实际运行特点的通信仿真平台,实现配用电物联网监控系统网络性能多场景仿真。所提出的基于OPNET的配用电物联网监控系统通信建模与仿真方法,为配用电物联网监控系统通信网络性能提供定量分析工具,对物联网技术应用与配用电运行控制领域提供有力的参考依据。 展开更多
关键词 物联网(IoT) 配用电系统 监控系统 通信网络 OPNET
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基于OPNET的通信网络仿真优化方法 认领 引用 被引量：7
8
作者 张文革 马玉祥 《电子科技》 2005年第9期33-36,40,共4页
为了有效解决仿真的精度和速度之间存在的矛盾,本文通过对通信网络进行抽象和浓缩,将其映射到OPNET仿真平台,构建了一个典型的层次型通信网络仿真模型。在OPNET精确模式和背景流模式建模方法的基础上,把多种建模技术进行组合仿真,并通... 为了有效解决仿真的精度和速度之间存在的矛盾,本文通过对通信网络进行抽象和浓缩,将其映射到OPNET仿真平台,构建了一个典型的层次型通信网络仿真模型。在OPNET精确模式和背景流模式建模方法的基础上,把多种建模技术进行组合仿真,并通过对仿真实际运行时间及所收集的统计量的分析比较,找到改善仿真精度和速度矛盾的有效方法—混合建模。因而实现了可扩展的三层网络结构,实现了实际网络向OPNET仿真平台的映射,实现了几种业务建模方法的综合,实现了改善仿真精度和速度矛盾的混合建模。 展开更多
关键词 通信网络 OPNET仿真 业务建模 优化方法
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基于混合算法的双层桁梁节点疲劳荷载模型研究 认领 引用
9
作者 刘海军 王春生 黄育亮 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期186-199,共14页
为确定公路双层桁梁节点畸变疲劳细节群的车辆疲劳荷载模型,提出了一种联合改进鲸鱼优化算法(IWOA)和人工神经网络(ANN)代理模型的车辆疲劳荷载模型构建方法;以某双层桁梁悬索桥为例,建立了适用于双层桁梁节点畸变疲劳细节群的车辆疲劳... 为确定公路双层桁梁节点畸变疲劳细节群的车辆疲劳荷载模型,提出了一种联合改进鲸鱼优化算法(IWOA)和人工神经网络(ANN)代理模型的车辆疲劳荷载模型构建方法;以某双层桁梁悬索桥为例,建立了适用于双层桁梁节点畸变疲劳细节群的车辆疲劳荷载模型。采用蒙特卡洛(MC)方法生成考虑车型、车道、轴重、车间距的随机车流;基于等效结构应力法和线性累积损伤理论,分析双层桁梁节点畸变疲劳细节群在多车道车辆荷载作用下的疲劳累积损伤特征;以疲劳损伤贡献率最大的六轴卡车为车辆疲劳荷载模型原型,选取轴重、车间距、当量车辆疲劳荷载模型数量组成车辆疲劳荷载模型设计参数空间;利用均匀试验设计方法和ANN代理模型,建立车辆疲劳荷载模型设计参数和畸变疲劳细节群疲劳累积损伤的非线性映射关系;结合IWOA优化算法和训练后的ANN代理模型,在车辆疲劳荷载模型设计参数空间内寻优,获得了该双层桁梁节点畸变疲劳细节群的重车道车辆疲劳荷载模型。计算结果表明:双层桁梁节点畸变细节群的疲劳累积损伤由同层邻近重车道的车辆荷载主导,六轴卡车是主导致伤车型;随机车流与车辆疲劳荷载模型分别作用下,畸变疲劳细节群疲劳累积损伤的一致性相关系数接近1.0,验证了车辆疲劳荷载模型构建方法的准确性和车辆疲劳荷载模型的适用性。研究成果可为同类型双层桁梁桥的车辆疲劳荷载模型构建、抗疲劳设计与维护提供参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 双层钢桁梁 车辆疲劳荷载模型 畸变疲劳 人工神经网络 改进鲸鱼优化算法
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基于PLO-Transformer-LSTM的铣刀磨损预测研究 认领 引用
10
作者 龚琛璞 李波 付文杰 《机床与液压》 北大核心 2026年第5期144-149,共6页
针对铣削加工中刀具磨损预测精度不足的问题,为提高预测准确率并实现有效的状态监测,提出一种基于极光优化算法(PLO)优化的Transformer与长短时记忆神经网络(LSTM)融合预测方法。对振动、切削力等多传感器信号进行时域、频域及时频域的... 针对铣削加工中刀具磨损预测精度不足的问题,为提高预测准确率并实现有效的状态监测,提出一种基于极光优化算法(PLO)优化的Transformer与长短时记忆神经网络(LSTM)融合预测方法。对振动、切削力等多传感器信号进行时域、频域及时频域的多域特征提取,构建与磨损状态相关的特征集。利用PLO算法对Transformer模型的关键超参数进行自动优化,以克服手动调参效率低的问题。将优化后的Transformer与LSTM网络相结合,利用Transformer的全局注意力机制捕捉长程依赖关系,并结合LSTM处理序列数据的优势,构建PLO-Transformer-LSTM预测模型。最后,基于PHM2010公开数据集的铣刀全寿命周期振动数据开展实验验证。结果表明:该模型预测铣刀磨损量的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.2533%,均方根误差(RMSE)为2.4754,与GA-LSTM、BWO-LSTM-AdaBoost等模型相比,所提方法在MAPE和RMSE指标上均表现更优,显著提升了铣刀磨损量的预测精度。 展开更多
关键词 铣刀磨损量预测 极光优化算法 长短记忆神经网络 Transformer模型
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A stepwise optimization method for topology structure of fluid machinery network 认领 引用
11
作者 Wei Gao Xuliang Jing +3 位作者 Jing Chen Hongxiong Li Yubin Sun Dongyuan Yang 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第11期35-45,共11页
The circulating water system is widely used as the cooling system in the process industry,which has the characteristics of high water and power consumption,and its energy consumption level has an important impact on t... The circulating water system is widely used as the cooling system in the process industry,which has the characteristics of high water and power consumption,and its energy consumption level has an important impact on the economic performance of the whole system.Pump network and water turbine network constitute the work network of the circulating water system,that is,the fluid machinery network.Based on the previous studies,this paper proposes a stepwise method to optimize the fluid machinery network,that is,to optimize the network structure by using the recoverable pressure-head curve of the branch,and consider the recovery of adjustable resistance at the valve of each branch,so as to further reduce energy consumption and water consumption.The calculation result of the case shows that the topology structure optimization can further reduce the operation cost and the annual capital cost on the basis of the fixed structure optimization,and the total annualized cost can be reduced by 30.04%.The optimization result of different flow shows that both the pump network and the water turbine network tend to series structure at a low flow rate whereas to parallel structure at a high flow rate. 展开更多
关键词 Fluid machinery network Recoverable pressure head Topology structure Model Optimization Systems engineering
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基于网络流优化的低空物流网络容量研究 认领 引用
12
作者 莫栋 李新华 胡明伟 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期428-440,I0007,共13页
针对区域低空物流网络容量难以量化的问题,提出一种融合异构机型、多级起降场与分层空域耦合约束的网络流优化框架.以单位时间总载重最大化为目标,构建包含空域无人机调度数量、起降场服务能力和航线容量约束的线性规划最大流模型.针对... 针对区域低空物流网络容量难以量化的问题,提出一种融合异构机型、多级起降场与分层空域耦合约束的网络流优化框架.以单位时间总载重最大化为目标,构建包含空域无人机调度数量、起降场服务能力和航线容量约束的线性规划最大流模型.针对空域航线交叉冲突,设计无冲突最大流求解-冲突检测与容量消解双步循环迭代算法,识别冲突并推导流量上限修正项,实现冲突条件下航线容量的高效修正.以包含61个起降场的区域低空物流网络为算例,在基准参数(空域无人机调度数量为800架、单架次起飞准备时间为1 min、双层空域)设置下,模型经迭代后快速收敛,冲突消解导致的容量损失率为1.56%.数值结果表明,边际综合效益最优的机型主导网络运力,较低空域层承担主要流量;起降场地面准备时间是影响系统容量的最敏感因素,空域层数增加呈显著边际效益递减.研究结果可为低空基础设施规划与空域资源配置提供决策依据. 展开更多
关键词 交通运输工程 低空物流 无人机 网络流优化 最大流模型 空域冲突消解 灵敏度分析 电动垂直起降航空器
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水下传感网络的低复杂度APIT算法及OPNET仿真实现 认领 引用 被引量：7
13
作者 许佳慧 陈柯宇 程恩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期27-34,共8页
由于水声传感网络具有能量的局限性,所以低复杂度的定位算法更适用于水声传感网络。传统的APIT算法能够以较少的控制开销获得较好的定位精度,有利于水下传感网络定位的实现,但其复杂度高,冗余误差较大。以点扫描的方式取代传统网格扫描... 由于水声传感网络具有能量的局限性,所以低复杂度的定位算法更适用于水声传感网络。传统的APIT算法能够以较少的控制开销获得较好的定位精度,有利于水下传感网络定位的实现,但其复杂度高,冗余误差较大。以点扫描的方式取代传统网格扫描法,提出一种低复杂度的APIT算法,并在OPNET平台上搭建水声传感网络环境,阐述该算法在水下传感网络节点定位的实现过程。仿真结果表明,待定位节点与锚节点密度的增加有助于改善算法的性能,且在同等条件下本文算法比传统APIT算法定位精度更高。 展开更多
关键词 水下传感网络 APIT算法 OPNET(Optimized Network Engineering Tool) 网格扫描法
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基于BIM技术的配网工程全过程协同管理方法探析 认领 引用
14
作者 吉欣 《流体测量与控制》 2026年第3期74-76,84,共3页
建筑信息模型(BIM)技术在建筑和工程行业应用比较广泛,通过三维可视化、信息集成和协同管理方式改变工程项目管理效率。在配电网工程复杂性逐渐提高的背景下,BIM技术在管理中应用价值逐渐显现。本文从BIM技术概念和特征出发,分析电力行... 建筑信息模型(BIM)技术在建筑和工程行业应用比较广泛,通过三维可视化、信息集成和协同管理方式改变工程项目管理效率。在配电网工程复杂性逐渐提高的背景下,BIM技术在管理中应用价值逐渐显现。本文从BIM技术概念和特征出发,分析电力行业应用现状和配网工程管理应用优势。BIM技术在配电网工程管理的应用有助于提升工程设计精度、优化管理措施、减少成本,同时提升工程质量。在BIM技术的支持下,工程各阶段实现信息共享,能提升工程管理效率,提升项目可控性和精细化水平,推动配电网工程智能化和数字化发展。 展开更多
关键词 BIM技术 配网工程 工程管理 数字化 施工优化
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基于轻量化图神经网络的集输管道参数异常检测方法 认领 引用
15
作者 毛路宽 《自动化应用》 2026年第2期81-83,共3页
为提高集输管道运行参数的监测精度与异常识别效率,提出一种基于轻量化图神经网络的参数异常检测方法,构建反映管道结构和状态的图模型,引入关键节点与特征设计,建立资源占用低、推理速度快的图神经网络结构。针对通信场景的部署需求,... 为提高集输管道运行参数的监测精度与异常识别效率,提出一种基于轻量化图神经网络的参数异常检测方法,构建反映管道结构和状态的图模型,引入关键节点与特征设计,建立资源占用低、推理速度快的图神经网络结构。针对通信场景的部署需求,对模型进行结构压缩和算法优化。设计适用于时序异常的检测机制,实现对关键参数波动的准确识别。验证结果表明,该方法在异常识别精度与部署效率方面具备良好的性能,适用于复杂管网监控场景。 展开更多
关键词 轻量化图神经网络 集输管道 参数异常检测 模型优化 工程应用
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一种基于OPNET的辅助决策系统模型的研究与仿真 认领 引用 被引量：2
16
作者 马博 《西安邮电学院学报》 2007年第3期101-105,共5页
介绍了决策系统的概念和一个功能强大的网络建模、仿真工具OPNET,讨论并且仿真了一种基于OPNET的辅助决策系统模型。
关键词 决策支持系统 网络仿真 OPNET
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Interference Mitigation MAC Protocol for Cognitive Radio Networks 认领 引用 被引量：1
17
作者 Nasir Faruk Maaruf Ali Mohammed Ibrahim Gumel 《Wireless Engineering and Technology》 2012年第2期63-71,共9页
The growing demand for wireless services coupled with the limited availability of suitable electromagnetic spectrum is increasing the need for more efficient RF spectrum utilization. Spectrum allocated to TV operators... The growing demand for wireless services coupled with the limited availability of suitable electromagnetic spectrum is increasing the need for more efficient RF spectrum utilization. Spectrum allocated to TV operators can potentially be shared by wireless data services, either when the primary service is switched off or by exploiting spatial reuse opportunities. This paper describes a dynamic spectrum access scheme for use in the TV bands which uses cognitive radio techniques to determine the spectrum availability. The approach allows secondary users (SU) to operate in the presence of the primary users (PU) and the OPNET simulation and modelling software has been used to model the performance of the scheme. An analysis of the results shows that the proposed scheme protects the primary users from harmful interference from the secondary users. In comparison with the 802.11 MAC protocol, the scheme improves spectrum utilization by about 27% while limiting the interference imposed on the primary receiver. 展开更多
关键词 Dynamic Spectrum Access (DSA) Optimized Network Engineering Tool (OPNET) TV White Space Cognitive Radio Networks Signal-to-Interference Ratio (SIR)
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Large-Scale Kinetic Parameter Identification of Metabolic Network Model of E. coliUsing PSO 认领 引用
18
作者 Mohammed Adam Kunna Tuty Asmawaty Abdul Kadir +1 位作者 Aqeel S. Jaber Julius B. Odili 《Advances in Bioscience and Biotechnology》 CAS 2015年第2期120-130,共11页
In metabolic network modelling, the accuracy of kinetic parameters has become more important over the last two decades. Even a small perturbation in kinetic parameters may cause major changes in a model’s response. T... In metabolic network modelling, the accuracy of kinetic parameters has become more important over the last two decades. Even a small perturbation in kinetic parameters may cause major changes in a model’s response. The focus of this study is to identify the kinetic parameters, using two distinct approaches: firstly, a One-at-a-Time Sensitivity Measure, performed on 185 kinetic parameters, which represent glycolysis, pentose phosphate, TCA cycle, gluconeogenesis, glycoxylate pathways, and acetate formation. Time profiles for sensitivity indices were calculated for each parameter. Seven kinetic parameters were found to be highly affected in the model response;secondly, particle swarm optimization was applied for kinetic parameter identification of a metabolic network model. The simulation results proved the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Metabolic Engineering Metabolic Network Dynamic Model Sensitivity Analysis Optimization and Estimation
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Performance Analysis of Hybrid MAC Protocol for Cognitive Radio Networks 认领 引用
19
作者 Nasir Faruk Mohammed I. Gumel +1 位作者 Abdulkarim A. Oloyode Adeseko A. Ayeni 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2013年第1期18-28,共11页
The rapid growth in demand for broadband wireless services coupled with the recent developmental work on wireless communications technology and the static allocation of the spectrum have led to the artificial scarcity... The rapid growth in demand for broadband wireless services coupled with the recent developmental work on wireless communications technology and the static allocation of the spectrum have led to the artificial scarcity of the radio spectrum. The traditional command and control model (Static allocation) of spectrum allocation policy allows for severe spectrum underutilization. Spectrum allocated to TV operators can potentially be shared by wireless data services, either when the primary service is switched off or by exploiting spatial reuse opportunities. This paper describes a hybrid access scheme based on CSMA/CA and TDMA MAC protocols for use in the TV bands. The approach allows secondary users (SU) to operate in the presence of the primary users (PU) and the OPNET simulation and modelling software has been used to model the performance of the scheme. An analysis of the results shows that, the proposed schemes protect the primary user from harmful Interference from the secondary user. In terms of delay, it was found that packet arrival rates, data rates and the number of secondary users have significant effects on delay. 展开更多
关键词 Dynamic Spectrum Access (DSA) Optimized Network Engineering Tool (OPNET) TV White Space Cognitive Radio Networks Signal-To-Interference Ratio (SIR) Hybrid MAC
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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法 认领 引用 被引量：6
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作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 PSO-BP神经网络 模型优化 因素分析
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