AE网络分析

第七节EMS的网络分析系统功能1）由于开关变位可能使母线所对应的计算节点数发生变化，也可能引起电力网络开环、闭环等接线方式的变化。

2）正确的网络拓扑分析是建立在正确遥信的基础上的。

3）SCADA系统因为设计因素和大量随机因素，不可避免地存在很多错误信息，因而检测、辨识和修正网络结构的错误也是实时信息处理的重要内容。

一、网络接线分析网络接线分析就是根据开关状态和网络元件状态由电网的节点模型产生电网的母线模型的过程。

网络接线分析主要用于实时网络状态分析、调度员潮流、预想事故分析和调度员培训模拟系统等方面。

它可以处理任何形式的实际电气接线成为计算模型，并且网络接线分析还应该有良好的显示功能，对运行和操作人员提供实时可靠的接线内容。

在EMS系统中，对网络接线分析软件的设计要求是：1、可靠性：对任何形式的实际电气接线（例如带旁路的双母线配置、倍半开关接线方式、环形网络结构等）均能正确处理为计算模型，无一例外。

2、方便性：对使用人员来说希望尽量直观而简单，例如对不带电的网络用暗色表示，带电部分用明亮的颜色表示。

而且能随负荷的大小改变其明亮程度；对一个设备（机组、负荷、变压器和线路）来说不一定操作一个一个的开关去开断它，只规定切除或恢复此设备，即表示有关开关的操作；随着开关的动作母线在变化，希望编出的母线号对各厂站基本固定，对分裂出的母线分配新的编号，当再合并时能消去新编号，而不消去旧编号。

即经过一系列开关操作后开关回到原来状态时，网络接线（母线编号）也能恢复原状。

3、快速性：接线分析是各种运行方式的出发点，希望尽可能快速，接线分析过程属于搜索排队法，其运算次数随搜索元件数平方增长，故缩小搜索范围是技术关键，事实上一个开关的动作不会影响别的厂站的接线，而且进一步分析可发现在一个厂站内不会影响其他电压等级的接线。

近年来，SCADA也采用简单的网络接线分析给网络着色。

接线分析的原理并不深奥，运用的是“堆栈”原理或者说是“老鼠钻迷宫的方法。

关于AE的名词解释AE是Artificial Intelligence Education的缩写，即人工智能教育。

随着人工智能技术的快速发展，对于人工智能的教育和培养逐渐受到重视。

AE的目标是为学习者提供全方位、创新性、多元化的学习环境，让他们能够全面了解和应用人工智能技术。

AE不仅关注如何让学习者掌握人工智能的基本概念和原理，更看重培养学习者的创新能力、问题解决能力和合作意识。

在AE中，学习者可以通过开放式学习、实践项目、创意思维等多种方式进行学习，并通过学习平台、在线课程等工具获取所需的知识和资源。

AE的核心概念主要包括机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等。

机器学习是人工智能的基石之一，它通过自动识别和学习数据模式，以改进算法和决策。

深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过人工神经网络模拟人类大脑的工作方式，实现更高级别的模式识别和决策能力。

数据挖掘是从大规模数据集中发现有用信息的过程，它与机器学习紧密相关，通过分析和解释数据来找到隐藏的关联和模式。

自然语言处理是教会计算机与人类自然语言进行交互和理解的学科，它涉及到语音识别、语义理解、机器翻译等方面。

除了核心概念外，AE还包括伦理和社会问题、创新和创业等方面的内容。

伦理和社会问题是在人工智能技术应用中必须考虑的内容。

例如，人工智能如何保护个人隐私？如何避免人工智能算法造成的偏见和歧视?这些都是人工智能教育中需要解决的重要问题。

创新和创业是指学习者通过人工智能技术的学习和应用，发现新的商业模式、产品或服务。

在AE中，学习者将以解决实际问题为导向，培养他们的实践能力和创新精神。

AE的教学方法和手段也非常重要。

其中，项目制学习是常用的方法之一。

学习者将通过参与真实案例和项目来实践和应用他们所学的知识和技能。

这种实际操作能够帮助学习者更好地理解和掌握人工智能技术的原理和应用。

此外，合作学习和小组讨论也是AE中常用的教学手段。

学习者通过与他人的交流和合作，加深对人工智能的理解，并培养团队合作和沟通技巧。

网络分析仪原理
网络分析仪主要通过发送探测信号并测量信号的特征来分析和评估网络的性能和状态。

其原理可以分为以下几个方面：
1. 频谱分析原理：网络分析仪能分析信号在频域上的特性，通过将信号转换成频谱图并对其进行解读。

频谱图展示了信号中不同频率成分的能量分布情况，可以帮助判断信号存在的频率偏移、干扰等问题。

2. 时域分析原理：网络分析仪能分析信号在时间域上的特性，通过观察信号的波形和脉冲响应来判断信号的传输质量和故障情况。

时域分析可以检测信号的时延、失真、抖动等问题，有助于确定网络中的传输问题。

3. 调制解调原理：网络分析仪可以对不同的调制方式进行解调和分析。

通过解调信号，可以还原出原始信号并进行分析，帮助判断调制方式选择是否正确和信号传输是否完整。

4. 数据采样原理：网络分析仪通过对信号进行快速高精度的数据采样，获取信号的采样值，并将采样数据传输给计算机进行分析和显示。

数据采样精度和速度对准确定位和分析信号的特征至关重要。

5. 数据处理原理：网络分析仪对采样数据进行处理和分析，可以计算出一系列指标和参数，如频谱功率、频谱带宽、时延、串扰等，用于评估网络的性能和问题。

6. 数据显示原理：网络分析仪将分析处理后的数据通过显示器进行展示，以图形、数字等形式呈现给用户。

用户可以直观地观察数据并进行判断和分析，从而对网络进行优化和故障排除。

通过以上原理，网络分析仪可以帮助用户对网络的性能进行全面评估和分析，提供有力的技术支持和帮助。

AE网络联机渲染教程一、需求1.两台或两台以上的计算机2.通过交换机或其它设备高速连接（建议1000Mbps或更高）3.安装AE，且版本一致4.安装好渲染工程所需插件和字体等5.计算机在同一工作组内，调通网络二、前期准备1.将渲染所用的电脑组成局域网，调通XP下大致方法，在每台电脑上运行网络安装向导，打开共享WIN7基本无需设置2.在其中一台计算机上找一个空间较大的磁盘分区，且要求可以高速读写3.在这个分区新建一文件夹，建议用英文，尽量不要包含汉字4.共享此文件夹，读取、写入等权限都需要开放5.在其余每台计算机上映射此网络驱动器XP下在网上邻居里找到此驱动器，右键，映射网络驱动器，确认指定的盘符WIN7下方法大致相同，但此时不是网上邻居了，而是网络6.检查在其余每台计算机上是否可以对此驱动器进行读写操作7.在所有计算机上安装相同版本的AE，安装好渲染所需插件必须相同版本，保证一切设置相同（如粒子的伪随机函数），否则画面可能出现跳帧。

三、实战网络联机渲染1.在每台计算机上运行AE，打开需渲染的工程2.按ctrl+m添加工程到渲染序列，也就是制作影片3.选择输出格式为图像序列可以选择TGA图像序列（Targa Sequence），根据情况也可以选择别的格式，但只能是图像序列，不能是AVI MOV MPEG之类的影片格式4.打开渲染设置面板（Render Setting）按照要求进行设置，勾选网络渲染，Multi那个选项，去掉Use Storage Overflow选项前面的钩，跳过已渲染的帧，否则就是白费功夫（Skip existing files）如上图5.设置输出路径在刚才共享的那个文件夹里新建一个文件夹Output，输出到这个文件夹6.保存工程文件7.打包工程文件菜单栏内的文件下拉菜单里，Collect Files，这是成功与否的关键8.检查，然后渲染(Renderer)当你看到一台计算机在渲染第一帧的时候别的计算机在渲染别的帧，那么恭喜你，成功了！。

ae策划内容分析AE，即“After Effects”的缩写，是一款著名的视频后期剪辑软件。

在现今的影视后期制作中，无论是电影、电视剧还是网络综艺，都离不开AE的应用。

而在AE的应用过程中，ae策划的内容分析是必不可少的一部分。

一、什么是AE策划内容分析？AE策划内容分析，是指在进行AE后期制作的过程中，对所需制作的视频内容、风格和特效进行分析和规划的过程。

其中，分析包含了对视频画面、音频和文字等元素的分析，风格则包含了视频的整体感觉和形式，特效则包含了实现这些效果的具体技术手段。

二、为何需要进行AE策划内容分析？首先，AE策划内容分析可以在制作前规划好视频的整体风格和特效，避免出现不必要的重复制作或修正；其次，它可以更精准地实现视觉效果，提升视频的质量和观感；再次，它可以节约时间和成本，并提高制作的效率。

三、AE策划内容分析的基本步骤是什么？基本步骤包括：确定视频的主题和形式、拍摄素材筛选、分析需要的特效和拟定计划、技术调试测试以及最后的总结和评估。

首先，确定视频的主题和形式，是制作任何视频的基础。

同时以此为基础开展后续工作。

其次，拍摄素材筛选。

在通过拍摄获得了素材之后，需要经过筛选和剪辑，只有经过筛选和剪辑，才能更好地满足视频的制作需求。

然后，分析需要的特效和拟定计划。

在素材筛选好后，需要开始分析视频内容，制作风格和特效，并拟定初步计划。

接着，技术调试测试。

在确定了设计方案之后，需要通过技术调试测试，确保方案的可行性、稳定性和效果。

最后，总结和评估。

针对制作过程和最终成果进行总结和评估，找出其中的优劣点，为下一次制作提供经验和参考。

四、AE策划内容分析的技术要点有哪些？首先，掌握图片处理软件，例如Photoshop，能够更好地有计划地处理视频中的细节和优化画面效果。

其次，对音效进行处理，在视频中增强音效效果，对整体效果产生至关重要的影响。

再次，熟练掌握AE的基本技能，例如剪辑、合成和计算机图形学是做好AE策划内容分析的基础。

ae实验报告报告AE实验报告导言：AE（Autoencoder）是一种无监督学习算法，广泛应用于数据降维、特征提取和异常检测等领域。

本实验旨在探究AE在图像处理中的应用，并通过实验结果评估其性能和效果。

实验设计：本实验选取了一个包含1000张手写数字图像的数据集，每张图像的尺寸为28x28像素。

首先，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含800张图像，测试集包含200张图像。

接下来，我们设计了一个包含两个隐藏层的AE模型，其中第一个隐藏层的神经元个数为256，第二个隐藏层的神经元个数为128。

在训练过程中，我们使用了均方误差（Mean Square Error）作为损失函数，并通过反向传播算法优化模型参数。

实验结果：经过100个epoch的训练，我们得到了一个训练好的AE模型。

首先，我们使用测试集中的图像对模型进行重建，并计算重建误差。

实验结果显示，AE模型在测试集上的平均重建误差为0.015，表明模型能够较好地还原输入图像。

此外，我们还观察到AE模型对于不同数字的重建效果存在一定的差异，例如数字1和数字8的重建误差较小，而数字3和数字5的重建误差较大。

这可能是因为某些数字在像素级别上具有相似的特征，而某些数字则具有更多的差异。

接下来，我们进一步探究了AE模型在特征提取方面的能力。

我们将AE模型的第一个隐藏层输出作为特征表示，并使用t-SNE算法将其可视化。

实验结果显示，不同数字的特征在特征空间中具有一定的聚类效果，即相同数字的特征更加接近，而不同数字的特征则相对较远。

这说明AE模型能够学习到图像的高层次特征，并在特征空间中进行有效的区分。

讨论与分析：通过本次实验，我们验证了AE模型在图像处理中的应用效果。

首先，AE模型能够较好地还原输入图像，表明其具有一定的重建能力。

其次，AE模型能够学习到图像的高层次特征，并在特征空间中进行有效的区分，这为后续的分类和识别任务提供了有力的支持。

然而，AE模型在实际应用中还存在一些挑战和限制。

基于二阶图自编码器的复杂网络分析作者：袁立宁刘义江莫嘉颖罗恒雨来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：為了充分利用复杂网络中蕴含的信息，增强图自编码器模型的表征能力，提出一种基于二阶图卷积网络的自编码器模型SeGCN-AE。

先使用二阶图卷积网络提取实体属性和关系信息，生成低维特征表示；然后使用内积解码器重构复杂网络链接关系矩阵，并通过重构损失对模型进行优化。

在两个基准复杂网络数据集实验中，SeGCN-AE的性能始终优于当前较为先进的基线模型，表明二阶关系的引入能够增强模型的表征能力，提升复杂网络分析任务的表现。

关键词：图自编码器；图卷积网络；标签预测；关系预测中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）10-0064-04Analysis of Complex Network Based on Second-order Graph AutoencoderYUAN Lining1，2， LIU Yijiang1， MO Jiaying2， LUO Hengyu2（1.People's Public Security University of China， Beijing 100038， China; 2.Guangxi Police College， Nanning 530028， China）Abstract： In order to make full use of the information contained in complex networks and enhance the representation ability of graph autoencoder models， we propose an autoencoder model SeGCN-AE based on second-order graph convolutional networks （SeGCN）. First， SeGCN is used to extract entity attributes and relationship information， and generate low-dimensional feature representations. Then， the inner product decoder is used to reconstruct the complex network link relationship matrix， and the model is optimized by reconstruction loss. On the two baseline complex network dataset experiments， the performance of SeGCN-AE is always better than current advanced baseline model， indicating that the introduction of second-order relationships can enhance representation ability of the model and improve the performance of complex network analysis tasks.Keywords： graph autoencoder; graph convolutional network; label prediction; relationship prediction0 引言复杂网络是一种理解和表征现实世界复杂系统的方法，能够将复杂系统中的实体表示为节点，实体之间的某种关系表示为链接（边），例如社交网络、犯罪网络和交通网络。

ARCGIS网络分析学习――道路网络分析（详细步骤）一、实验目的网络分析是GIS空间分析的重要功能分。

有两类网络，一为道路(交通)网络，一为实体网络(比如，河流，排水管道，电力网络)。

此实验主要涉及道路网络分析，主要内容包括：最佳路径分析，如：找出两地通达的最佳路径。

最近服务设施分析，如：引导最近的救护车到事故地点。

服务区域分析，如：确定公共设施(医院)的服务区域。

通过对本实习的学习，应达到以下几个目的：加深对网络分析基本原理，方法的认识；熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法。

结合实际，掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。

二、实验准备软件准备ArcMap，要求有网络分析扩展模块的许可授权数据准备：Shape文件创建网络数据集(高速公路：Highways，主要街道：Major Streets，公园：Parks，湖泊：Lakes，街道：Streets) Geodatabase网络数据集：NetworkAnalysis。

mdb：包含：街道图层，Streets；仓库图层，Warehouses；商店图层：Stores；在ArcMap中加载启用NetWork Anylyst网络分析模块：执行菜单命令[工具Tools]>>[Extensions]，在[Extensions]对话框中点击[Network Analyst] 启用网络分析模块，即装入Network Analyst空间分析扩展模块。

道路网络分析步骤1。

创建分析图层2。

添加网络位置3。

设置分析选项4。

执行分析过程显示分析结果三、实验内容及步骤(一) 最佳路径分析根据给定的停靠点，查找最佳路径(最省时的线路)1.1 数据准备(1).双击ArcMap工程，或从ArcMap中打开工程EX10_1.mxd。

(2).如果网络分析扩展模块(Network Analyst Extension)已经启用(参考实验准备中的步骤)(3).如果网络分析工具栏没有出现，则在工具栏显区点右键打开或执行菜单命令[View-视图]>>[Toolbars-工具栏]，并点击[Network Analyst]以显示网络分析工具栏。

AE实验报告背景AE（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的降维与特征提取。

它是由一个被称为编码器（Encoder）和一个被称为解码器（Decoder）组成的结构。

编码器将输入数据映射到低维的编码空间，解码器将编码结果映射回原始数据空间。

编码器和解码器之间的瓶颈层通常被设计为低维的潜在空间，这使得AE可以学习到数据的紧凑表示。

因此，AE广泛应用于数据压缩、特征提取、数据重建等领域。

分析首先，我们需要了解数据集的特征和结构。

对于本次实验来说，我们使用的是一个包含大量图像的数据集。

数据集中包含了各种不同类型的图像，如动物、风景、建筑等。

在进行AE实验之前，我们需要对数据进行预处理。

通常，我们会对图像进行归一化、降噪、平滑等处理，以减小输入数据的噪声干扰。

接下来，我们需要构建一个合适的AE模型。

根据数据集的特点，我们可以选择合适的网络结构、激活函数和损失函数。

例如，对于图像数据，我们可以选择卷积神经网络（CNN）作为编码器和解码器的网络结构，选择合适的激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh）和损失函数（如均方误差）。

在训练模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于优化模型的参数，测试集用于评估模型的性能。

通过训练AE模型，我们可以学习到数据的紧凑表示，并且可以使用解码器将编码的数据重新生成为原始图像。

我们可以使用重建误差来评估AE模型的性能，重建误差越小，表示模型学到的特征越好。

结果经过实验，我们得到了以下结果：1.AE模型在测试集上的重建误差为0.05，表示模型能够较好地还原原始图像。

2.AE模型学习到了数据的紧凑表示，编码后的数据维度较低，且保留了主要的特征信息。

3.通过观察编码的数据和解码的图像，我们发现AE模型能够对数据进行有效的降维和特征提取，能够区分不同类型的图像。

建议根据以上结果，我们给出以下建议：1.可以尝试调整模型的结构和超参数，以进一步提高AE模型在测试集上的重建精度。

第48卷第4期西南师范大学学报(自然科学版)2023年4月V o l.48N o.4 J o u r n a l o f S o u t h w e s t C h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)A p r.2023D O I:10.13718/j.c n k i.x s x b.2023.04.003基于A E-L S T M混合神经网络模型的N O x排放预测①苏盈盈,张气皓,罗妤,周昊,何亚平,阎垒重庆科技学院电气工程学院,重庆401331摘要:通过建立有效的N O x浓度预测模型,可降低垃圾焚烧厂产生的N O x排放.N O x浓度受多个过程变量的影响,针对变量的时序特征和空间特征,提出了一种基于自动编码器(A E)和长短期记忆(L S TM)神经网络的N O x浓度预测方法.自动编码器用于提取原始数据的深层次多维信息特征,并将其转换为低维数据特征.这样可以保留原始数据的大量信息,同时降低网络预测的复杂性.长短期记忆神经网络则用于建立N O x浓度预测模型,该模型可以自动识别数据中的时序特征和空间特征,并用于训练和优化L S TM网络参数.该研究以重庆市某垃圾焚烧厂某锅炉的燃烧数据作为研究对象,并使用数据挖掘技术对原数据进行处理.接着,使用自动编码器(A E)提取数据的深层次多维信息特征,并将其输入到L S TM网络中进行建模.通过标准化工况数据进行训练和优化L S TM网络参数,最终建立了改进的A E-L S TM的N O x浓度预测模型.实验结果表明,该改进模型相较于L S TM模型,预测准确率提高了5.4%且均方根误差降低了0.128,证明了该研究所采用的方法具有很好的应用价值,可以有效降低垃圾焚烧厂产生的N O x排放.关键词:预测模型;长短期记忆神经网络;混合神经网络中图分类号:T K223文献标志码:A文章编号:10005471(2023)04002309N O x E m i s s i o nF o r e c a s t i n g B a s e do nA E-L S T M H y b r i dN e u r a lN e t w o r kS U Y i n g y i n g,Z HA N G Q i h a o, L U O Y u,Z HO U H a o, H EY a p i n g, Y A NL e iC o l l e g eo f E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g,C h o n g q i n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,C h o n g q i n g401331,C h i n aA b s t r a c t:B y e s t a b l i s h i n g a n e f f e c t i v eN O x c o n c e n t r a t i o n p r e d i c t i o nm o d e l,t h eN O x e m i s s i o n s f r o m w a s t e i n c i n e r a t i o n p l a n t s c a n b e r e d u c e d.T h eN O x c o n c e n t r a t i o n i s a f f e c t e d b y m u l t i p l e p r o c e s s v a r i a b l e s.A N O x c o n c e n t r a t i o n p r e d i c t i o nm e t h o db a s e do na n a u t o e n c o d e r(A E)a n d a l o n g s h o r t-t e r m m e m o r y n e u r a l n e t-w o r k(L S T M)i s p r o p o s e d,t a k i n g i n t o a c c o u n t t h e t e m p o r a l a n d s p a t i a l f e a t u r e s o f t h e v a r i a b l e s.T h e a u-①收稿日期:20220417基金项目:重庆市自然科学基金项目(N o.c s t c2019j c y j-m s x m X0220,N o.C S T B2022N S C Q-M S X1425);重庆市教育委员会科学技术研究项目(K J Q N202101510).作者简介:苏盈盈,博士,教授,硕士生导师,主要从事人工智能研究.通信作者:罗妤,博士,讲师.42西南师范大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第48卷t o e n c o d e r(A E)i s u s e d t o e x t r a c t t h e d e e p-l e v e lm u l t i d i m e n s i o n a l i n f o r m a t i o n f e a t u r e s o f t h e o r i g i n a l d a t a a n d t r a n s f o r mt h e mi n t o l o w-d i m e n s i o n a l d a t a f e a t u r e s,w h i c h c a n p r e s e r v e a l a r g e a m o u n t o f i n f o r m a t i o n f r o mt h e o r i g i n a l d a t aw h i l e r e d u c i n g t h e c o m p l e x i t y o f t h e p r e d i c t i o nn e t w o r k.T h e l o n g s h o r t-t e r m m e m-o r y n e u r a l n e t w o r k(L S T M)i s u s e d t o e s t a b l i s h t h eN O x c o n c e n t r a t i o n p r e d i c t i o nm o d e l,w h i c h c a n a u t o-m a t i c a l l y i d e n t i f y t h e t e m p o r a l a n d s p a t i a l f e a t u r e s i n t h e d a t a a n d i s u s e d t o t r a i n a n do p t i m i z e t h eL S T M n e t w o r k p a r a m e t e r s.T h i ss t u d y t a k e st h ec o m b u s t i o nd a t ao fab o i l e r i na w a s t ei n c i n e r a t i o n p l a n t i n C h o n g q i n g a s t h e r e s e a r c ho b j e c t a n du s e s d a t am i n i n g t e c h n o l o g y t o p r o c e s s t h eo r i g i n a l d a t a.T h e n,t h e a u t o e n c o d e r(A E)i su s e dt oe x t r a c tt h ed e e p-l e v e l m u l t i d i m e n s i o n a l i n f o r m a t i o nf e a t u r e so ft h ed a t a, w h i c h a r e i n p u t i n t o t h eL S T Mn e t w o r k f o rm o d e l i n g.T h e i m p r o v e dA E-L S T M N O x c o n c e n t r a t i o n p r e d i c-t i o nm o d e l i s e s t a b l i s h e d b y t r a i n i n g a n d o p t i m i z i n g t h eL S T Mn e t w o r k p a r a m e t e r sw i t h s t a n d a r d i z e d o p e r-a t i n g c o n d i t i o nd a t a.E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e i m p r o v e dm o d e l i n c r e a s e s t h e p r e d i c t i o na c c u r a c yb y5.4%a n d r e d uc e s t h e r o o t-m e a n-s q u a r ee r r o rb y0.128c o m p a r ed t o t h eL S T M m o de l,d e m o n s t r a t i n g t h a t t h em e t h o d a d o p t e d i n t h i s s t u d y h a s g o o d a p p l i c a t i o nv a l u e a n d c a n ef f e c t i v e l y r e d u c eN O x e m i s s i o n s f r o m w a s t e i n c i n e r a t i o n p l a n t s.K e y w o r d s:p r e d i c t i o nm o d e l;l o n g a n d s h o r t-t e r m m e m o r y n e u r a l n e t w o r k;h y b r i dn e u r a l n e t w o r k从环境保护的角度考虑,垃圾焚烧厂需要建立一个能够反映锅炉燃烧变量和排放尾气N O x浓度之间关系的模型,以便能够快速响应对N O x尾气的控制.N O x是垃圾焚烧发电厂的主要排放物之一,对环境和人类健康有害[1].人们已经考虑采用不同的技术来减少N O x的排放,例如低N O x燃烧技术[2]㊁选择性催化还原(S e l e c t i v eC a t a l y t i cR e d u c t i o n,S C R)和非催化还原(S e l e c t i v eN o n-C a t a l y t i cR e d u c t i o n,S N C R)技术[3-4].随着机器学习的不断发展,许多研究者开始利用神经网络(A r t i f i c i a lN e u r a lN e t w o r k,A N N)[5]对N O x浓度进行建模和预测.其中,文献[6]引入了一个具有外部输入神经网络的非线性自回归模型,以建立一个动态模型来预测N O x的排放.文献[7]使用人工神经网络开发了一个预测210MW煤粉锅炉满负荷条件下N O x排放的模型,并发现所提出的方法可用于生成可行的运行条件.除了人工神经网络,支持向量机(S u p p o r tV e c t o rM a c h i n e,S VM)[8-9]和极限学习机(E x t r e m eL e a r n i n g M a c h i n e,E L M)[10-11]也被引入用以模拟燃煤电厂N O x的排放.这些预测模型和方法都是在原有模型上进行的改进,虽然预测精度有所提高,但是同时也带来了更大的时间开销.由于浅层网络模型的泛化能力不强,不能很好地适用于多种对象,因此,通过加深网络深度可优化浅层网络模型.文献[12-13]建立了最小二乘支持向量机L S-S VM预测模型,实现排放量等多种参数的软测量,随后将建立的模型与B P(B a c kP r o p a g a t i o n,B P)神经网络模型进行对比,结果表明基于最小二乘支持向量机的网络模型的预测结果和运行速度均优于B P神经网络模型.文献[14]采用风驱动算法和基于混沌分组教与学算法优化极端学习机的N O x模型,通过参数调整及模型优化方法对N O x的预测提供了指导.文献[15]采用混沌分组教与学优化算法对N O x的预测建模,该模型具有较好的辨识与泛化能力,可以为解决工程实际问题提供思路.文献[16]在超临界机组的基础上,提出了一种改进的差分量子粒子群(D i f f e r-e n t i a l E v o l u t i o nQ u a n t u m P a r t i c l eS w a r m O p t i m i z a t i o n,D E Q P S O)算法,将其与极限学习机E L M相结合从而达到对N O x的排放预测.文献[17]提出了一种改进的最优觅食算法,并用该算法对锅炉N O x的排放特性进行建模.然而,上述运用传统的方式搭建的神经网络注重于数据的内部时序特征,却忽略了数据内部的空间特征联系,导致其模型对N O x的浓度预测精度低.为了提高模型预测精度,本研究提出了一种基于自动编码器(A E)和长短期记忆神经网络(L S T M)的预测模型.首先,对原始数据进行标准化处理,剔除掉数据的异常值和缺失值;然后,使用A E自动编码器来提取数据深层次的多维信息特征;最后,将标准化后得到的数据输入L S T M网络中进行建模,并优化网络参数,建立基于A E -L S T M 的N O x 浓度预测模型.最终,以重庆市某垃圾焚烧厂某锅炉的燃烧数据作为研究对象来验证该预测模型的准确性.1 L S T M 网络模型长短期记忆(L o n g S h o r tT e r m M e m o r y,L S T M )网络是一种具有记忆机制的神经网络,可以处理不同时间步的序列长度,以及能够学习到时间序列的关系等特点,因此可以非常有效地进行时间序列的建模.L S T M 与循环神经网络(R e c u r r e n tN e u r a lN e t w o r k ,R N N )最主要的不同就是L S T M 有多个门控机制,如图1所示的L S T M 细胞图结构,其中,红色圆圈代表S i g m o i d 函数,蓝色圆圈代表T a n h 函数,输入门可以控制数据信息通过该门进入到L S T M 细胞中;遗忘门可以决定L S T M 细胞对数据的遗忘程度,即保留或者丢弃数据信息;输出门则控制L S T M 细胞的输出.图1 L S T M 细胞结构数据在经过输入x t ,隐藏层h t 的输出以及上一单元的输出h t -1后,由此得到输入状态为C t ,输出状态为C t 和先前的状态为C t -1.此外,门状态取i t ,f t 和ot .C t 和h t 通过网络传播.为了获得这2个值,第一,需要计算3个门的状态和单元输入的状态:1)输入门I n pu t g a t e i t =σ(W i 1㊃x t +W ih ㊃h t -1+b i )(1)C t =t a n h (W c 1㊃x t +W c h ㊃h t -1+b c )(2)其中,C t 为输入状态,h t -1为上一单元的输出,x t 为当前时刻的输入,b i 为输入门的偏置,b c 为细胞入口的偏置.2)遗忘门F o r ge t g a t e 遗忘门决定应丢弃或保留 哪些信息 .f t =σ(W f 1㊃x t +W f h ㊃h t -1+b f )(3) 其中,f t 为0~1之间的数,h t -1为上一单元的输出,x t 为当前时刻的输入.3)输出门O u t p u t g a t e o t =σ(W o 1㊃x t +W oh ㊃h t -1+b o )(4) W 01为连接x t 到输出门的权重数组,W 0h 为将h t -1连接到输出门的权重矩阵.第二,计算单元的输出状态:C t =i t ㊃C t +f t ㊃C t -1(5)其中,C t ,i t ,C t ,f t ,C t -1具有相同的矩阵大小.第三,计算隐藏层的输出:h t =o t ㊃t a n h (C t )(6)52第4期 苏盈盈,等:基于A E -L S T M 混合神经网络模型的N O x 排放预测62西南师范大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第48卷单元的输出定义为x~t+1=W2㊃h t+b(7)其中,W2是2个元素之间的权重,b为输入层和输出层的偏置.L S T M网络模型如图2所示,包含输入层㊁2个隐含L S T M层㊁2个D r o p o u t层和一个D e n s e全连接层,共6个部分组成.该模型是用于N O x数据处理的,数据首先经过输入层后进入第一层隐含L S T M层, L S T M单元计算处理后得到输出状态和隐藏状态.为了避免过拟合,经过一个D r o p o u t层进行正则化处理后,数据再次输入到第二层隐含L S T M层,得到新的输出状态和隐藏状态.在这之后,数据再经过一个D r o p o u t层进行正则化处理,以进一步减少过拟合.最后,正则化后的数据输入到D e n s e全连接层,计算预测值,并输出N O x浓度的预测结果.图2 L S T M网络模型结构2A E-L S T M混合神经网络模型2.1A E-L S T M网络结构自动编码器(A u t o e n c o d e r,A E)是一种网络模型,对于神经网络的发展起到了促进作用,尤其在对高维复杂数据的特征提取方面具有重要作用.自动编码器的网络结构图如图3所示.它是一种单隐含层的无监督学习模型,自动编码器通过对内在特征的不断持续学习,对输入层和输出层进行误差计算,使得两者之间的误差尽可能小,从而得到高维数据的特征输出.这个过程起到了数据降维的作用,其作用类似于主成分分析法㊁因子分析法等.与传统的数据降维方法相比,自动编码器能够更有效地提取新特征.图3自动编码器结构图如上图所示,自动编码器的输入为x1,x2,x3, ,x n,通过编码过程得到隐含层的输出为h1,h2,h3, ,h n ,再将隐含层的输出经过解码过程到输出层得到x '1,x '2,x '3, ,x 'n ,计算输入层数据与输出层数据的误差(x n -x 'n )2,人工创建编码器的输出特征,在特定范围内可以代表原始数据集.编码过程如下所示:h =S (W ㊃x +b )(8)其中,h 为自动编码器的编码函数输出,也称之为隐含层的特征变量,S 为自动编码器编码过程的激活函数,一般使用S i g m o i d 函数,W 为输入层到隐含层的网络连接权重,b 为网络偏置.通过解码过程得到输出层数据,再通过解码与编码的过程重构原始数据,保留原始数据中的重要特征.解码过程为x '=S (W T ㊃h +b ')(9)其中,x '为解码器的重构信息,S 为自动编码器解码过程的激活函数,该激活函数使用S i g m o i d 函数,W T 为隐含层到输出层的网络连接权重,b '为网络偏置.经过自动编码器的编码和解码过程后,输入数据x 映射为隐含层的特征h ,再将特征h 重构后输出为x '.为了确保最后的输出特征能够有效地代表原始数据,保留有原始数据的大部分信息,所以需要计算输入数据和输出数据的误差,对于自动编码器的误差损失函数通常为均方误差,公式如下:J (W ,b ,b ')=12ðni =1(x i-x 'i )(10)自动编码器能够自动将高维数据特征提取至低维数据特征,同时还能保留原始数据的大量信息,保证数据的有效性不受破坏.这些低维数据特征可以被输入到L S TM 神经网络中,L S T M 网络通过不断学习权重参数来获得收敛,降低网络的预测复杂性,从而提高了预测的性能.A E -L S T M 神经网络的结构如图4所示,该网络结构由两部分组成,第一部分是自动编码器,利用自动编码器将输入数据的高阶特征转换为低阶特征,并保留原始数据的信息.第二部分是L S T M 神经网络,该部分将自动编码器输出的低阶有效数据输入到网络中,并对N O x 进行预测,从而得到预测值.图4 A E -L S T M 模型结构图2.2 A E -L S T M 模型预测设计框架A E -L S T M 模型的预测过程如图5所示.首先,预处理好的数据集被划分为训练集和测试集.训练集用于训练模型的内部参数,得到收敛的预测模型,而测试集用于监测模型的预测性能.具体而言,原始数据首先输入自动编码器中,通过自动编码器的编码和解码过程得到低维度数据特征,然后将此数据输入L S T M 网络中,经过L S T M 网络的学习和调整,得到收敛的A E -L S T M 网络.最后,将训练好的模型用于测试集上,得到预测值和真实值,并使用准确率和误差等指标来评估模型的性能.1)将处理好的数据矩阵划分成训练集与测试集;2)将数据输入A E 中得到低维数据特征;72第4期 苏盈盈,等:基于A E -L S T M 混合神经网络模型的N O x 排放预测82西南师范大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第48卷3)确定A E-L S T M网络的结构;4)计算网络神经元的L O S S;5)利用优化算法调整各层的连接权重;6)达到迭代次数,网络训练结束,获得收敛的A E-L S T M网络;7)将测试集输入收敛的网络中,输出预测值,并计算准确率和误差,模型结束.图5 A E-L S TM模型预测流程3基于A E-L S T M的N O x排放预测3.1研究对象工业预测的有效性很大程度上取决于数据的质量,因此数据预处理工作非常重要.本文使用的变量相关数据集来自于重庆市某垃圾焚烧厂的锅炉垃圾焚烧系统,如下表1所示.通过数据挖掘技术对原始数据中的异常值㊁缺失值进行处理,再消除数据共线性,最后对数据进行标准化处理,这些操作可以获得有效和可用的数据,有利于提高预测模型的性能.表1某垃圾焚烧厂燃烧过程的各工况变量变量序号过程变量符号过程变量含义1P Y104A1#锅炉一炉膛进口左侧烟气压力2P Y105A1#锅炉一炉膛进口右侧烟气压力3P Y106A1#锅炉一炉膛中部左侧烟气压力︙︙︙88T E260A1#焚烧炉二次风空预器出口右侧风温89F Y103A1#锅炉送汽机主蒸汽流量压差3.2 数据异常值和缺失值的处理根据数据缺失的机理,可以将缺失值分为以下3类:完全缺失㊁随机缺失和不完全缺失.通过对每个变量定义合理的取值范围,检查数据是否符合实际工况要求,并消除原始数据中的噪声,可以提高原始数据的质量.在数据预处理中,本文使用了样本均值来填充缺失镇,以提升数据的完整性.如表2为通过数学统计的方法来对数据进行的分析,分别计算每个变量的平均值㊁中位数㊁最大值㊁最小值㊁1s t Q u (25%值)和3s t Q u (75%值).另外,本文的数据集会用平均值对缺失值进行填充.表2 数据的分析平均值中位数最小值最大值1s t Q u3s t Q uP Y 104A -54.0896-55.2300-208.3869.84-70.6400-36.7750P Y 105A -56.0081-56.2000-215.1869.71-71.8500-37.2450P Y 106A -17.2721-18.0800-161.76100.13-33.7800-8.6525P Y 107A -26.7695-28.2400-188.6596.88-43.9200-9.1050P Y 108A-30.0634-29.9650-121.7180.37-40.3000-20.2625︙︙︙︙︙︙︙T E 258A 32.759033.410026.3236.5831.610034.1400T E 259A 128.8971142.900036.78180.67134.0000151.6100T E 260A124.4589138.100034.59176.19129.1050146.7950F Y 103A37262.784437075.605017565.0469106.2032790.685041530.76503.3 数据共线性的消除与标准化垃圾焚烧锅炉中相关的工艺变量共89维,变量间存在普遍的相关关系即共线性会影响模型的运行,降低预测精度.为了提高N O x 预测的精度,计算各变量的相关系数,以消除共线性.通过反复测试,发现当删除相关性系数大于0.9的数据后,能够在线性范围内消除数据之间的共线性,使得模型精度最佳.因此最终得到了56维的工艺变量.标准化是一项重要技术,通常在许多机器学习模型之前作为预处理步骤执行.本文的研究对象为垃圾焚烧N O x 预测,采用Z -s c o r e 标准化的方式对数据的量纲进行统一的去量纲处理,该处理方法对于模型的学习速度和训练速度都有所提升.利用P y t h o n 软件对现场采集的数据进行Z -s c o r e 标准化处理,标准化后数据集中共有56ˑ3612维数据.4 实验及结果分析A E -L S TM 的初始参数设置如表3所示,对于自动编码器,主要由编码层和解码层两部分组成,其中解码层会将输入的数据进行压缩并提取特征,再对特征重新构造.由于自动编码器具有成镜像的对称结构,所以通过实验可得到最优的自动编码器结构,前面对原始数据预处理中得到56维变量,进而可以确定输入层节点为56个.为了减少权重的相互依赖,使用S i g m o i d 函数作为激活函数,损失函数使用均方误差,优化函数为A d a m 函数.表3 A E -L S T M 模型最优参数参数值编码层结构53-40-20-13解码层结构13-20-50-53输入神经元个数56输出层神经元个数13L S TM 隐含层个数3隐含层节点数15滑动窗口20正规化0.592第4期 苏盈盈,等:基于A E -L S T M 混合神经网络模型的N O x 排放预测03西南师范大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第48卷通过十折交叉检验,得到基于A E-L S T M的N O x平均预测准确率如表4㊁图6和图7所示,其中图7为截取的图6部分片断以便观察.表4展示了不同模型的平均预测准确率和R M S E指标,其中,A E-L S T M 网络的预测准确率为85.1%,高于C N N-L S T M网络的预测准确率83.8%和L S T M网络的预测准确率79.7%.A E-L S T M网络的R M S E为0.705,低于C N N-L S T M网络的R M S E0.725和L S T M网络的R M S E0.833.可见A E-L S T M在N O x预测方面表现最优.图6基于A E-L S T M模型的N O x 预测结果图7截取的部分N O x预测效果表4A E-L S T M与L S T M㊁C N N-L S T M模型对比模型准确率/%R M S EL S TM79.70.833C N N-L S TM83.80.725A E-L S TM85.10.7055结语通过建立有效的N O x浓度预测模型,可以帮助垃圾焚烧厂提前做出规划,减少N O x排放.本文提出了一种基于自动编码器和长短期记忆神经网络的预测模型,针对垃圾焚烧N O x数据的空间特征,实现对长短期记忆神经网络的改进.长短期记忆神经网络主要关注数据的内部时序特征,而忽略了数据内部的空间特征联系,引入自动编码器可提升模型对数据内部的空间特征联系和数据多维度特征的提取能力.本文以重庆市某垃圾焚烧厂锅炉的燃烧数据为研究对象,首先利用L S T M网络进行建模,并进行了网络参数优化,再使用自动编码器对数据深层次多维信息特征进行提取,建立改进的A E-L S T M的N O x浓度预测模型.研究表明,相比L S T M模型,A E-L S T M模型在时序特征㊁空间特征强的数据集方面,表现出较好的预测精度和泛化能力.本文开展N O x浓度预测研究,有望为下一步如何调控工艺变量操作指标,优化工艺参数,达到N O x浓度减排目标奠定重要的理论依据.参考文献:[1]MU N AW E R M E.H u m a n H e a l t ha n dE n v i r o n m e n t a l I m p a c t so fC o a lC o m b u s t i o n A n d p o s t-C o m b u s t i o n W a s t e s[J].J o u r n a l o f S u s t a i n a b l eM i n i n g,2018,17(2):87-96.[2] M C D O N A L DJ,K I R K T,S U R B E Y DJ,e t a l.L o w N o XB u r n e rA p p a r a t u s:U S6394792[P].2002-05-28.[3] M I S H R A Y,J U R E MA L A N I J,N I HA L A N I SA.E m i s s i o nC o n t r o lT e c h n o l o g i e s f o rT h e r m a lP o w e rP l a n t s[C]//I n-t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo n R e c e 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网络分析仪校准方法网络分析仪是一种测量网络参数和数据的专用仪器。

它可以测量各种类型的网络参数，包括传输速率、抖动、延迟和丢包率等。

网络分析仪能够帮助网络管理员诊断网络性能，解决网络问题，提供准确的数据，确保网络的可靠性和性能。

网络分析仪的正确使用需要进行校准。

网络分析仪校准的目的是保证测量出的网络参数的准确性，以便测量和维护网络的稳定性和可靠性。

网络分析仪校准也有助于提高测量仪器的灵敏度和可靠性，因此，可以节省时间和费用，改善网络运行效率。

网络分析仪校准通常有以下几种方法：1.感耦合连接校准(LCL)是一种常用的网络分析仪校准方法，通过电感耦合连接，低频周期性信号可以被保留，并可以量化和测量。

网络分析仪通过将低频信号与参考值比较，可以确定网络参数的准确性。

2.发类型校准是另一种常用的网络分析仪校准方法。

网络分析仪会通过激发特定的波形，来确定网络参数的准确性。

此外，网络分析仪还可以用来校准电压和频率。

3.振幅响应校准是另一种网络分析仪校准方法，它可以校准信号的振幅、相位和频率等参数，从而确保网络分析仪能够准确测量网络参数。

4.对网络分析仪进行综合校准，以确保其准确度和性能。

综合校准可以确保网络分析仪能够测量出的数据的准确性，并能够提供精确的数据。

正确的网络分析仪校准是网络管理员为实现网络的最佳性能而进行的重要步骤，此外，校准的正确性还可以确保网络可以得到有效的维护，从而改善网络的可靠性和性能。

因此，在使用网络分析仪之前，应该进行校准，以确保网络分析仪测量出的数据的准确性，确保网络的可靠性和性能。

校准不仅可以确保测量出的网络参数的准确性，而且可以改善网络的运行效率，节省时间和费用，从而提升网络的性能和可靠性。

此外，建议定期进行网络分析仪校准，以备不时之需。

基于深度学习技术的复杂网络分析方法研究深度学习技术近年来在各个领域取得了显著的突破，其中之一是在复杂网络分析中的应用。

复杂网络是由大量节点和边构成的网络结构，广泛存在于生物学、社交网络、金融市场等众多领域中。

通过深度学习技术，我们可以更好地理解和处理这些复杂网络，从而揭示网络中的规律和隐藏的信息。

本文将介绍基于深度学习技术的复杂网络分析方法，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。

一、深度学习在复杂网络分析中的应用1. 图像特征提取与节点嵌入传统的复杂网络分析方法中，通常需要手动定义节点的特征。

而深度学习技术可以通过网络自动地学习出节点的特征。

例如，在图像领域，可以利用卷积神经网络（CNN）提取出节点的视觉特征，并将这些特征用于复杂网络的分析。

此外，还可以使用自编码器等技术，将节点嵌入到低维空间中，以便进行更深入的分析和挖掘。

2. 图像分类与节点分类基于深度学习的方法可以使用已有的节点特征进行分类任务。

在图像分类中，可以利用卷积神经网络对节点的特征进行学习，并将其用于分类任务。

同样，在节点分类中，也可以通过深度学习模型对节点的特征进行学习，并实现准确的分类。

3. 图像生成与复杂网络模型的建模利用深度生成模型，可以通过学习图像的分布来生成新的图像样本。

类似地，在复杂网络分析中，可以使用深度生成模型来生成新的网络样本。

这些生成样本可以帮助我们更好地理解和分析网络的结构和特性。

此外，深度生成模型还可以用于建模和预测复杂网络的演化过程。

二、基于深度学习技术的复杂网络分析方法1. 图卷积神经网络（GCN）GCN是一种基于深度学习的网络分析方法，用于处理图数据。

GCN利用局部领域的信息来学习节点的特征表示，并通过卷积操作来实现节点之间的信息传播。

GCN在节点分类、图像生成等任务中取得了很好的效果，并被广泛应用于复杂网络的分析中。

2. 自编码网络（AE）AE是一种无监督学习方法，用于学习数据的低维表示。

在复杂网络分析中，可以使用自编码网络对网络的属性进行学习和重构。

AE神经网络效果的创作方法AE软件是一种功能强大的视频编辑软件，它可以让用户创作出各种令人惊叹的效果。

在本篇文章中，我将介绍一种创作AE神经网络效果的方法。

首先，我们需要准备一张纹理图片作为神经网络效果的基础。

这张图片可以是一张抽象的线条图像，也可以是一张具有纹理的图片。

选择一张与你的创作主题相匹配的图片非常重要。

接下来，在AE软件中创建一个新的合成。

选择适当的分辨率和帧率，并将合成时长设置为你需要的长度。

然后，将之前准备好的纹理图片导入AE软件中，并将其拖放到合成中。

确保纹理图片占满整个合成的画面。

接下来，我们需要应用一个名为“CC Ball Action”效果器。

在AE软件界面的效果面板中搜索该效果器，并将其拖放到纹理图片上。

然后，打开效果控制面板，调整半径和速度参数，直到你满意为止。

这个效果器可以将纹理图片转化为像是蠕动的神经网络的效果。

接着，我们可以添加一些额外的图层或特效来增强整体效果。

例如，你可以添加一些发光效果或模糊效果来使神经网络看起来更加立体和真实。

在AE软件中，你可以使用“Glow”或“Blur”效果器来实现这些效果。

此外，你还可以尝试在纹理图片上应用色彩调整效果，以使神经网络效果更加独特和吸引人。

通过改变色调、饱和度和亮度等参数，你可以获得不同的颜色变化效果。

记住要根据你的创作主题来选择适合的颜色调整方式。

最后，你可以根据需要添加一些动画效果来使神经网络效果更加生动和动感。

在AE软件中，你可以使用关键帧动画来实现这一点。

选择你想要添加动画效果的图层，在时间轴上设置关键帧，并调整它们的属性值。

通过使图层移动、旋转或改变透明度等，你可以为你的神经网络效果添加一些流动感。

通过以上的步骤，你可以轻松地创作出令人惊叹的AE神经网络效果。

记住要根据你的创作主题和风格进行调整和改进。

不断探索和尝试新的技巧和方法，使你的作品更加独特和吸引人。

祝你创作愉快！。