基于神经网络的粉尘防爆监测系统的设计与实现
这是一篇关于粉尘浓度预测,相关性分析,长短期记忆神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为针对工厂生产来说,粉尘浓度过高容易引发工作人员患肺部疾病,甚至造成粉尘爆炸灾害,威胁工作人员的生命安全,进而造成巨大的经济损失,因此对粉尘浓度进行精准监测至关重要。然而,目前基于阈值报警的技术不仅不具有实时性,也无法对粉尘的监测处理以及后续的追责进行统一的管理。为此提出了结合深度学习的工厂粉尘浓度监测方法,设计并实现了粉尘防爆监测系统。本文主要研究工作如下:(1)完成了粉尘浓度预测算法研究。首先,为了能够得到影响粉尘浓度的主要因素,对数据进行了预处理和相关性分析,通过计算皮尔逊相关系数得到了和粉尘浓度相关性较大的数据,以此作为模型构建阶段输入参数设置的重要依据来源。然后,建立了基于LSTM长短期记忆神经网络的粉尘浓度预测模型,分别设计预测步长为1小时和3小时的模型并对实验结果进行比较。最后,使用Attention Mechanism注意力机制对现有模型进行优化改进,在此基础上探究更优的激活函数、优化方法等,建立了基于LSTM经Attention Mechanism优化的最佳模型,有效提升了神经网络粉尘浓度预测的精度、稳定性和收敛速度,得到了更加理想的预测效果。(2)设计并实现了粉尘防爆监测系统。根据模型输出的预测结果报警并且为管理人员提供一个信息管理平台,后端部分使用Spring Boot和Spring Cloud微服务框架开发,数据库存储使用My SQL和Redis数据库,前端部分使用Html、CSS和Java Script技术以及Thymeleaf模板渲染引擎技术,最终完成系统的设计和开发工作,使企业信息化管理和事故追责更加智能,对生产安全具有重要意义。
基于CEEMDAN-LSTM模型的中长期径流预报研究及系统集成
这是一篇关于中长期径流预报,基于自适应噪声的完备经验模态分解,长短期记忆神经网络,B/S系统的论文, 主要内容为万物依水而生,水是万物之源。近年来,越来越频繁的人类活动与极端气候的发生,对大气水文循环发生着深刻的改变,这也使得径流序列的随机性、模糊性、混沌性更加明显。提高中长期水文预报的精度,是实现合理水资源调配的关键基础,基于此,本文在径流特性分析的基础上进行中长期径流预报方法研究。本文以抚河流域上游主支盱江中的控制站点沙子岭站为研究实例,使用沙子岭站1980-2015年年径流和月径流历史数据,研究并验证本文所提出的考虑突变特征的基于自适应噪声的完备经验模态分解-长短期记忆神经网络耦合模型(以下表示为CEEMDAN-LSTM)在中长期径流预报中的有效性,并通过不同方案下的模型对比,总结一定的模型预报精度规律。本文研究内容和成果如下:(1)以沙子岭站为例,对历史年径流序列中的确定性成分进行分析,得出年径流序列无明显趋势,突变年份为1991年和2002年,存在的主周期为3.5年左右,且存在多个不同频率次周期的结论,揭示了径流序列的复杂性和非平稳性,同时径流周期的推求为神经网络模型时间窗的选择提供了参考依据。对月径流序列进行特性分析,得到历史径流中,2010年径流年内分配最不均,且不同年年内分配差异大;历史同期径流变化差异明显,不平稳性大;2002年(除2010年外)各月径流差异相对减小,整体相对平稳的结论。(2)以提高中长期径流预报精度为目标,以为流域水资源配置提供科学决策依据为根本。针对径流序列非平稳、非线性难预测的问题,结合CEEMDAN算法重构精度高、能有效克服模态混叠的特点,提出将CEEMDAN信号处理方法与长短期记忆神经网络LSTM相结合的径流预测模型。并站在数据和模型这两个关键预测因素的角度,开展考虑突变的CEEMDAN-LSTM模型中长期径流预报研究。通过采用原始径流序列与考虑突变的平稳径流序列作为模型数据基础、CEEMDAN算法与EMD算法分解后预测模型、信号分解后叠加预测模型和单一预测模型三个维度的方案进行对比。分析得到该模型预测效果好,采用考虑突变的平稳年、月径流序列CEEMDAN-LSTM模型预测精度高于原始年、月径流CEEMDAN-LSTM模型;克服混叠模态和重构误差问题的CEEMDAN-LSTM模型预测精度高于EMD-LSTM模型,且在序列较短时优势突出;信号分解后叠加预测模型预测精度相较于单一预测模型有显著提升等结论。(3)基于上述径流预报模型研究成果,设计并实现了一套符合流域中长期径流预报示范系统。后台模型数据处理充分考虑实际预测情况,改变原有数据统一归一化方式,采用以训练集数据的最大、最小值为基础,对测试集数据进行最大最小归一化方法;系统增加了参数率定等功能,可根据数据的实时更新重新率定出更符合径流特征的一套参数,增长了系统使用的生命周期。针对传统系统设计二次开发难、安装复杂的难题,系统采用B/S架构,前端界面采用轻量级Vue.js框架,后台使用基于Python的Flask框架,进行前后端分离开发,增强了系统的可扩展性和可移植性。
基于数据驱动的驾驶员综合驾驶行为建模研究
这是一篇关于综合驾驶行为,长短期记忆神经网络,数据驱动,微观交通仿真的论文, 主要内容为在微观驾驶行为研究中,跟驰行为和换道行为通常被划分成两类基本驾驶行为并分别研究。最新提出的综合驾驶行为模型,将驾驶员在驾驶车辆全过程中涉及的各种驾驶行为及其相互依赖性进行综合考虑。近年来,深度学习算法的快速发展为数据驱动建模方法提供了新的思路。本文使用数据驱动方法,对驾驶员综合驾驶行为进行建模研究,并建立了综合驾驶行为模型仿真平台,主要工作内容如下:1)基于数据驱动方法构建驾驶员综合驾驶行为模型框架。首先,综合考虑车辆运动速度、车辆尺寸、邻近车辆、道路基础设施等影响因素,分析在车辆行驶过程中对驾驶员综合驾驶行为造成主要影响的特征变量。然后,根据所选取的特征变量,构建综合驾驶行为模型框架,确定模型的输入和输出,并进一步确定模型的性能评价指标。2)建立综合驾驶行为数据库。首先,针对NGSIM数据集中的车辆轨迹数据所存在的问题,采用四步骤修正法,对异常值和误差进行检测,修正异常数据并消除噪声,从而得到更加合理的重构轨迹。然后,基于轨迹重构后的数据集,根据综合驾驶行为模型框架中的输入和输出,建立综合驾驶行为数据库,用于后续的模型训练和模型验证。3)基于长短期记忆神经网络构建综合驾驶行为模型。首先,基于综合驾驶行为模型框架构建LSTM综合驾驶行为模型。然后,使用综合驾驶行为数据库对模型的各个重要参数进行标定,包括隐藏层数量、神经元数量、时间序列长度等。最后,对模型在实际应用场景中的实用性进行分析,进行各方面的性能验证,包括模型精度验证、避碰性能验证、换道性能验证、鲁棒性验证与迁移性验证。其中,总体MSE最低达到2.77 ft2,迁移性MSE最低达到5.86 ft2,说明模型在精度和迁移性等方面具有令人满意的表现。4)建立综合驾驶行为模型仿真平台。首先,确定仿真平台的设计目标,包括仿真可视化、数据处理、数据查询、数据对比分析、数据可视化等功能。然后,构建仿真平台中的各个功能模块,包括数据管理、模型嵌入、仿真操作、轨迹绘图、统计分析等模块。最后,在仿真平台上部署LSTM综合驾驶行为模型,并进行综合驾驶行为仿真实验。在平台上可视化输出仿真过程,验证模型的精准度与稳定性。
基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发
这是一篇关于商业智能,中台,系统设计,销售预测,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为随着科学技术发展,企业信息化和智能化成为当前发展的趋势。各大型商场纷纷建设相应的信息化和智能化的综合营销系统,将人工智能、机器学习和大数据等技术手段应用到现代商业营销系统中去。本文针对大型商场的营销管理模式现状,研究和设计了商业营销AI系统的一种解决方案,主要包括前端POS、中台管理和AI智能等部分。通过分布式数据管理、业务逻辑分析以及中台智能化决策,克服了原有系统营销管理的不足,提高了系统的可靠性和灵活性,增强了系统的综合营销管理能力。本文运用深度学习技术对商业营销的动态特性和总体趋势进行分析和建模,着重对LSTM的网络结构进行了分析和讨论。针对商业营销的特性,设计了一种数据分段截取和后向差分的方法,用于模型的训练与学习,较好地处理了动态数据之间的关联性,提升了模型的预测效果。为了进一步优化网络模型,研究和设计了一种NP-LSTM模型,对基本LSTM模型进行性能评价和结构调优,取得了较好的效果。为了弥补数据分段截取后模型训练学习信息不全的问题,设计了一种基于NP-LSTM的长短区间数据混合预测模型,并对其做了相应的测试和分析,达到预期效果。在系统设计方面,运用UML描述了其主要功能和业务逻辑,通过ER图建立系统的数据关系,通过时序图设计并实现了系统功能模块。设计并封装了AI模型类,实现后台建模与系统的交互,为系统提供一个AI预测分析支持。系统整体架构是基于SSM和My SQL进行设计与实现,用多线程技术实现与大后台数据交互,为管理者提供一个动态预测的商业智能服务。
基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发
这是一篇关于商业智能,中台,系统设计,销售预测,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为随着科学技术发展,企业信息化和智能化成为当前发展的趋势。各大型商场纷纷建设相应的信息化和智能化的综合营销系统,将人工智能、机器学习和大数据等技术手段应用到现代商业营销系统中去。本文针对大型商场的营销管理模式现状,研究和设计了商业营销AI系统的一种解决方案,主要包括前端POS、中台管理和AI智能等部分。通过分布式数据管理、业务逻辑分析以及中台智能化决策,克服了原有系统营销管理的不足,提高了系统的可靠性和灵活性,增强了系统的综合营销管理能力。本文运用深度学习技术对商业营销的动态特性和总体趋势进行分析和建模,着重对LSTM的网络结构进行了分析和讨论。针对商业营销的特性,设计了一种数据分段截取和后向差分的方法,用于模型的训练与学习,较好地处理了动态数据之间的关联性,提升了模型的预测效果。为了进一步优化网络模型,研究和设计了一种NP-LSTM模型,对基本LSTM模型进行性能评价和结构调优,取得了较好的效果。为了弥补数据分段截取后模型训练学习信息不全的问题,设计了一种基于NP-LSTM的长短区间数据混合预测模型,并对其做了相应的测试和分析,达到预期效果。在系统设计方面,运用UML描述了其主要功能和业务逻辑,通过ER图建立系统的数据关系,通过时序图设计并实现了系统功能模块。设计并封装了AI模型类,实现后台建模与系统的交互,为系统提供一个AI预测分析支持。系统整体架构是基于SSM和My SQL进行设计与实现,用多线程技术实现与大后台数据交互,为管理者提供一个动态预测的商业智能服务。
基于神经网络的粉尘防爆监测系统的设计与实现
这是一篇关于粉尘浓度预测,相关性分析,长短期记忆神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为针对工厂生产来说,粉尘浓度过高容易引发工作人员患肺部疾病,甚至造成粉尘爆炸灾害,威胁工作人员的生命安全,进而造成巨大的经济损失,因此对粉尘浓度进行精准监测至关重要。然而,目前基于阈值报警的技术不仅不具有实时性,也无法对粉尘的监测处理以及后续的追责进行统一的管理。为此提出了结合深度学习的工厂粉尘浓度监测方法,设计并实现了粉尘防爆监测系统。本文主要研究工作如下:(1)完成了粉尘浓度预测算法研究。首先,为了能够得到影响粉尘浓度的主要因素,对数据进行了预处理和相关性分析,通过计算皮尔逊相关系数得到了和粉尘浓度相关性较大的数据,以此作为模型构建阶段输入参数设置的重要依据来源。然后,建立了基于LSTM长短期记忆神经网络的粉尘浓度预测模型,分别设计预测步长为1小时和3小时的模型并对实验结果进行比较。最后,使用Attention Mechanism注意力机制对现有模型进行优化改进,在此基础上探究更优的激活函数、优化方法等,建立了基于LSTM经Attention Mechanism优化的最佳模型,有效提升了神经网络粉尘浓度预测的精度、稳定性和收敛速度,得到了更加理想的预测效果。(2)设计并实现了粉尘防爆监测系统。根据模型输出的预测结果报警并且为管理人员提供一个信息管理平台,后端部分使用Spring Boot和Spring Cloud微服务框架开发,数据库存储使用My SQL和Redis数据库,前端部分使用Html、CSS和Java Script技术以及Thymeleaf模板渲染引擎技术,最终完成系统的设计和开发工作,使企业信息化管理和事故追责更加智能,对生产安全具有重要意义。
基于深度学习的传染病检测与预测机制的研究与系统构建
这是一篇关于传染病,深度学习,数据增强,数据挖掘,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为传染病是全球公共卫生领域的一大挑战,传染病的爆发和蔓延不仅威胁人类健康,也对社会发展造成巨大影响。传染病检测与预测作为预防和控制传染病的重要手段,成为公共卫生和医学领域的研究热点。在当前的传染病研究中,研究者往往采用公共卫生机构或疾控中心提供的大规模数据集进行研究。而传染病的检测与预测不仅要求结果的准确性,同时也极其强调结果的及时性。因为如果检测与预测措施不够及时和有效,就可能会导致传染病失控和人员伤亡。本文在保证了传染病的检测与预测结果的准确性的同时,提升了结果的及时性。在此基础上,本文提出了一种基于图像数据增强的传染病检测方法和一种基于深度学习和时序特征的传染病预测模型,并设计了传染病检测与预测系统。本文的具体研究工作主要包括以下三方面:(1)本文提出了一种新的图像数据增强方法MLMix,通过结合单样本数据增强和多样本数据增强来提高图像的鲁棒性和分类效果。本文还通过多重随机函数调用多种不同的数据增强方法生成不同的图像,进一步提高图像的鲁棒性。实验结果表明,在使用MLMix方法后,Resnet50模型的性能表现得到了显著的提升。具体来说,Recall提升了5.14%、Precision提升了2.4%、F1-score提升了6.3%、Accuracy提升了6.8%和AUC提升了5.19%。(2)本文提出了一种新的网络模型Ls-NET。同时,结合了DLSTM和Transformer模型,对季节性、月份、年份以及其他时间序列变化进行长期学习。此外,Ls-NET还使用了一种自定义Flag机制对预测结果进行打分,并根据不同的分值进行修正,具有很好的适用性。实验结果表明,采用Ls-NET模型可以显著提高多个国家传染病感染人数的预测准确性。其中在意大利的预测相对误差仅为0.17%。(3)本文通过Vue框架和Django框架实现了前后端的结合,设计了一个可视化的传染病检测与预测系统。该系统主要包含两个模块,分别是传染病的检测模块和传染病的预测模块,分别基于MLMix方法和Ls-NET模型,对传染病肺部CT图像和感染人数进行分类和预测。后续又添加了传染病新闻模块,用户可以根据该模块查阅和提交传染病相关新闻,以便做好防疫准备,最终系统以可视化的方式呈现结果。
基于语音情感识别的博物馆文创产品设计研究
这是一篇关于博物馆文创设计,长短期记忆神经网络,纹样创新的论文, 主要内容为在“中国传统文化的数字化保护与传承”和“博物馆文创产品设计创新”的背景下,积极探索语音情感识别在博物馆文创产品中的应用。为顺应数字时代下博物馆文创的设计趋势,满足现代人生活方式的需求,设计师借助语音情感识别,以长短期记忆神经网络为技术载体,与陕西省博物馆纹样创新结合,设计一款可以准确分析声音情绪并做出相应纹样变化的可视化智能音响。这一设计实践,一方面将中国传统纹样与声音交互结合在一起,增强产品的娱乐性和互动性,有助于提升中国传统艺术的影响力;另一方面,开发符合现代人生活方式的智能文创产品,是对文创产品品类的拓展,有利于突破当前文创市场上“产品趋同性过大”的弊端。在理论研究阶段,围绕“博物馆文创的相关概念、唐朝传统纹样的相关理论、长短期记忆神经网络技术可行性分析、声音可视化相关理论”四个方面进行桌面调研。首先,通过对数字化时代博物馆文创的定义、分类、应用、发展趋势的分析,论证以语音情感识别为代表的数字化技术在博物馆文创产品开发的可能性,顺应博物馆文创的设计趋势;其次,研究唐朝纹样演变历史、分类特征及纹样重构方法,并结合实践调研,选取最具代表性的宝相花纹样,从造型结构、色彩特征、文化寓意、应用领域、创新方法等方面进行深入剖析;然后,探索以长短期记忆神经网络技术为载体的语音情感识别的优劣势,结合实际案例,分析长短期记忆神经网络与纹样创新的的可行性;最后,寻找实现声音可视化的具体技术手段,为设计实践提供技术储备。在调研分析阶段,通过对陕西省历史博物馆的实践调研,了解陕西省历史博物馆文创产品的市场概况,并与其他博物馆文创产品开发进行横向比较,总结国内博物馆文创市场的趋势;通过用户问卷、人物访谈、大数据分析等调研方法,探索用户对于博物馆文创产品的期待,以及对于数字化介入文创开发的态度,并且从中选择关注度最高的宝相花纹样作为设计元素;最后,基于用户满意度理论研究,对宝相花纹样进行寓意特征提取,确定“可视化智能音响”的设计应用方向。在设计策略阶段,根据“可视化智能音响”的设计应用方向,采用“用户旅程图”的方法分析用户痛点与需求,从而确定产品功能模块;在满足用户需求和确定产品功能的基础上,从“本体形象”和“交互行为”两方面提出音响产品的设计策略;然后,对目标人群做出细分,从数据统计、行为、价值以及需求维度进行梳理,得出具有核心特征的用户模型,为设计实践提供参考;最后,提出宝相花纹样可视化策略,对宝相花纹样进行重构与创新,运用长短期记忆神经网络将宝相花纹样从“静态”转变为“动态”,为实现声音可视化提供纹样素材。在设计实践阶段,以长短期记忆神经网络作为语音情感识别的技术支撑,应用到可视化的智能音响设计中。在设计上采用模块化的产品结构,允许用户根据使用场景自由搭配,使其适用于“博物馆游览”和“家庭生活”两种场景,并且从造型、材质、色彩、交互方式等方面进行全方位多角度的展示,最后测试、评估产品的实现效果。
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