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一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法
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作者 高正中 程雨盟 +1 位作者 殷秀程 初永丽 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第11期185-192,共8页
当前关于建筑能源系统冷负荷超短期预测的研究只局限于构建单一模态的输入特征集,在一定程度上限制了冷负荷预测精度。为解决该问题,提出一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法。首先,为解决输入特征集形式单一的问题,基于... 当前关于建筑能源系统冷负荷超短期预测的研究只局限于构建单一模态的输入特征集,在一定程度上限制了冷负荷预测精度。为解决该问题,提出一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法。首先,为解决输入特征集形式单一的问题,基于建筑能源系统的总冷负荷与各用户单元冷负荷的历史数据,分别构建了类序列、类图像和类视频模态的3种输入特征集;其次,根据3种模态输入特征的数据结构特点,有针对性地构建了3种深度学习预测模型,分别为双向门控循环单元、时空神经网络、三维卷积神经网络,得到3种模态输入下的初步总冷负荷预测结果;最后,提出一种基于Stacking集成学习的多模态融合方法,对3种模态输入下各预测模型的初步预测结果进行二次学习,得到最终的总冷负荷预测结果。根据美国亚利桑纳州立大学能源系统的实际负荷数据进行测试,仿真结果表明:所提出方法能够有效地提升冷负荷超短期预测精度。 展开更多
关键词 多模态融合 Stacking集成学习 冷负荷 超短期预测 建筑能源系统
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基于改进YOLOv5算法的红外图像行人目标检测 被引量：1
2
作者 高正中 于明沆 +1 位作者 孟晗 殷秀程 《中国科技论文》 CAS 2024年第2期209-214,共6页
针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉... 针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉感受野模块RFB进行改进,并在YOLOv5s头部检测网络前加入改进的RF-gnConv模块,以提高模型对各种复杂场景行人检测的适应力;最后,利用OTCBVS数据集对算法模型进行验证。结果显示:改进后的算法模型平均精度均值达到97.3%,检测速度为63帧/s,验证了改进算法对红外图像中行人检测的有效性。 展开更多
关键词 红外图像 行人检测 深度学习 视觉感受野
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基于加热系统的可自动加热智能水杯
3
作者 殷秀程 于志成 +2 位作者 杨林青 臧浩钦 耿子涵 《今日自动化》 2018年第4期20-21,共2页
如今市场上所见的保温杯都只有保温功能而没有加热功能,文章所讨论的产品在普通保温水杯的基础上设置自动加热系统实现水杯的自动加热,自动加热水杯有保温与加热两项功能,实现水杯的自动加热和有效保温功能。
关键词 自动加热 保温 散热 传感器
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