韩永明 作品数:74 被引量:122 H指数:8 供职机构: 北京化工大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 化学工程 经济管理 更多>>
一种管道流量敏感性矩阵漏损检测方法 本发明公开了一种管道流量敏感性矩阵漏损检测方法,包括:获取管网信息,所述管网信息包括各个管道的管径、管长、管道摩阻、节点需水量;根据所述管网信息形成正常运行状态之下管网的水力模型;根据所述水力模型、节点压力、管道流量获得... 耿志强 胡渲 韩永明 朱群雄 徐圆文献传递 基于AP算法的DEA乙烯装置的能效评价方法 本发明公开了一种基于AP算法的DEA乙烯装置的能效评价方法,首先使用近邻传播算法去除冗余数据,从复杂多样的投入指标中获得具备高影响的投入指标,然后使用数据包络分析模型对这些投入指标进行分析得到效率值区分度更好的效率组,改... 耿志强 曾荣甫 韩永明 朱群雄文献传递 基于投影正交化的状态空间模型降维研究 被引量:1 2017年 提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效.改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应用范围.此外,使用Durbin and Koopman(D-K)抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计.随后使用仿真实验,对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长,发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微,但是计算时长大幅降低且精度提升.而D-K抽样法的效率,相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升.仿真结果证实了降维方法的有效性. 张恪渝 韩永明关键词:卡尔曼滤波 系统仿真 基于残差网络的特征解耦自编码的聚丙烯生产模型 本发明公开了一种基于残差网络的特征解耦自编码的聚丙烯生产模型,首先通过趋势周期长短期记忆神经网络提取原始数据的趋势特征和周期特征,通过动态自注意力卷积神经网络提取原始数据的空间特征。其次使用特征解耦自编码将趋势特征、周期... 韩永明 耿志强 武昊基于AP聚类算法的RBF建筑运行能耗的预测方法 本发明公开了一种基于AP聚类算法的RBF建筑运行能耗的预测方法,包括:根据AP聚类算法对训练数据进行处理;根据聚类结果获得簇中心;将簇中心作为RBF神经网络的隐含层节点;将训练数据输入RBF神经网络进行网络训练,对初始矩... 韩永明 范晨宇 耿志强 朱群雄一种基于最大信息熵的化工数据流实时异常检测方法 本发明提出了一种基于最大信息熵的化工数据流实时异常检测方法,该方法应用实时聚类算法DSC‑Stream(The Dimension Space Cluster‑Stream),以数据维度空间为切入口,将数据维度空间按最大... 耿志强 姬威 韩永明 朱群雄 徐圆文献传递 基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用 被引量:2 2018年 定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析(DEA)模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析(principal component analysis,PCA)提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率。最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同。 张恪渝 周玲玲 韩永明关键词:主成分分析 降维 能源效率 一种基于深度学习的预测模型软测量方法 本发明公开了一种基于深度学习的预测模型软测量方法,包括:获得历史数据;根据时间窗对历史数据进行规整;使用平稳小波变换提取规整之后的历史数据的多尺度信息;将多尺度信息与每个时间点对应的当前可观测变量数据进行组合,以形成样本... 韩永明 张树恒 耿志强 朱群雄 徐圆文献传递 基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法 基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法涉及锅炉设备自动化缺陷检测领域。本发明通过使用改进的Fast‑SCNN训练识别水冷壁表面缺陷的缺陷检测模型,使用该检测模型结合选择性搜索算法,运用一定的视频材料处理手段... 马波 韩永明 耿志强 周润东 蔡伟东多目标灰狼算法对催化裂化装置生产目标的优化方法 本发明公开了一种多目标灰狼算法对催化裂化装置生产目标的优化方法,首先通过自适应搜索更新灰狼个体的位置,进而降低算法陷入局部最优解的可能性,提高算法的收敛速度。然后为了防止算法收敛速度过快从而错过某些最优解,引入惯性权重线... 韩永明 耿志强 孔维康 刘民 王欣天 胡渲