DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 列车电机械制动装置驱动电机关键性能指标 3.1. 电机械制动驱动电机设计目标参数 驱动单元的最大输出闸瓦压力(或者制动盘夹紧力)和制动响应时间是两个最主要的制动目标设计参数。这两个参数的确定是电机械制动驱动电机设计的基础和技术指标，调研了大部分轨道交通车辆，包括地铁、机车、高铁、普通客车和有轨电车等各个车型的制动器输出压力，其中国内常见城轨单元制动器最大闸瓦压力如表1所示。 Table 1 Domestic common urban rail unit brake maximum brake shoe pressur
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user: 摘 要 以顾北矿1202(3)上提工作面为工程背景，采用FLAC 3D 、UDEC软件进行数值计算，模拟研究采高、面长、煤层倾角、基岩厚度、支架工作阻力变化对工作面覆岩运移及矿压特征影响，为厚松散层薄基岩上提工作面安全高效开采提供一些依据。 关键词 :上提工作面，薄基岩，数值计算 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 淮南矿区松散层较厚，且部分工作面受松散含水层影响，提高开采上限后，许多矿井发生了突水压架事故 [ 1 ] ，如顾北矿1202(3)上提工作面标高−494.1 m~−509.2 m，上侧(西侧)及右侧(北侧)均为13-1煤层露头、煤层风氧化带及13-1煤防水煤柱线；下侧(东侧)为1212(3)采空区；正下方为准备回采的1212(1)工作面；左侧(南侧)为顾桥镇保护煤柱线。直接顶为砂质泥岩，厚度3.5 m；老顶为细砂岩，厚度2.5 m；直接底为泥岩，厚度1.8 m；老底为砂质泥岩，厚度1.97 m。切眼位置风氧化带厚度为23.47~24.69 m。工作面由开切眼推进约24 m后工作面初次来压，发生突水压架事故，共52架支架损坏，造成了重大的经济损失。影响上提工作面压架突水的因素很多 [ 2 ]：1) 地质方面因素，如基岩层厚度、煤层倾角、覆岩结构、地质构造等；2) 开采技术方面因素，如采高、面长、支架支护阻力、采空区处理、工作面开采顺序、“三机”配套选型、管理水平等。本文拟采用数值模拟方法，研究采高、面长、煤层倾角、基岩厚度、支架工作阻力变化对工作面覆岩运移及矿压特征影响。
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user: 2. 采高对采场围岩运移的影响 采用UDEC软件，如下图1，模拟采高4.8 m、5.4 m、6.0 m三种开采方案，对比分析3种方案的顶板下沉量及采场围岩裂隙发育情况。 采高为5.4 m，工作面推进到56 m，上覆岩层全部垮落，切顶线形成沿煤壁向后倾角约70˚的贯通裂隙后，裂隙上部宽约0.5 m，下部闭合。沿该裂隙在工作面形成约400 mm的台阶下沉。在此阶段岩层分为冒落带和垮落带，没有弯曲下沉带。采高为4.8 m、5.4 m时，工作面贯通裂隙在基岩下部基本闭合，工作面主要受裂隙淋水的直接影响。在支架阻力足够的条件，顶板沿架后切落，工作面直接受突水压架的可能性很小。 采高为6 m时，由于采高加大，上覆岩层贯通裂隙宽度较大，上部为600 mm，下部在工作面煤壁处未闭合，宽度约200 mm，裂隙倾角约为72˚，工作面台阶下沉更明显，顶板最大下沉量达到1839 mm，如图2所示，对支架造成较大的垂直力，并有明显的水平力。岩层破断回转加大，裂隙更发育，冒落带高达60 m。由于沿工作面的裂隙呈张开型，可以成为松散含水层内潜水的涌水通道，工作面有突水压架的危险。 图1. 采场围岩垂直位移图 图2. 工作面顶板最大下沉量与采高的关系图 采高越大，贯通裂隙越发育，台阶下沉越明显，顶板总体下沉量也越大。采高越小，垮落带越容易形成铰接结构。工作面进入顶板周期性破断阶段，一般情况下工作面顶板裂隙发育比初次基岩切落时期小得多。但是，由于基岩表面不平整而造成的凹地潜水仍可能对开采造成严重威胁。采高4.8 m、5.4 m、6 m都能沿工作面煤壁形成贯通裂隙，采高4.8 m和5.4 m周期性贯通裂隙在基岩下部基本闭合，松散含水层内的潜水将被阻隔在闭合裂隙之上，工作面所受威胁不大，而采高6 m时，周期性贯通裂隙仍属于张开型，可能成为松散含水层的涌水通道，工作面生产不安全。
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user: 3. 面长对采场围岩运移的影响 1202(3)上提工作面于 2011 年 2 月 5 日 开始回采，于 2011 年 7 月 15 日 顺利回采结束，表明该面支架选型合理，可以最大限度消除压、漏、推顶板事故隐患，防止发生各种类型的冒顶事故。那么在现有的地质、开采条件下，回采上限是否可以进一步提高，工作面面长是否可以进一步加长？是提高回采上限工作面需要探讨的问题。在原模型的基础上，下顺槽位置保持不变，上顺槽沿煤层倾向向外移动30 m，研究工作面面宽增加到150 m时上提面矿压显现特征，如图3所示。 图3. 回采巷道位置剖面图 图4. 工作面面长对顶板下沉量的影响 图4为均采用中等支护强度0.85 MPa (6400 KN)时，工作面面长由120 m增加到150 m后采场顶板下沉量对比曲线。曲线1为面长为120 m时采场顶板下沉量；曲线2为上顺槽外移30 m，面长为150 m时采场顶板下沉量；曲线3为下顺槽外移30 m，面长为150 m时采场顶板下沉量。对比曲线1、2，可以看出在工作面中下部，工作面面长变化对顶板下沉量影响不大，两条曲线基本重合。当观测点距离机巷大于60 m后，即工作面超过回采上限，工作面面长变化将对顶板下沉量造成一定的影响，面长为120 m时，顶板下沉量最大值为1268.4 mm；面长为150 m时，顶板下沉量最大值为1351.7 mm，约增加了100 mm，顶板下沉量的增加，就有可能发生压架事故。如果采用高支护强度1.7 MPa (12800 KN)时，顶板下沉量最大值仍能控制在1166.9 mm，说明对于1202(3)工作面地质条件，若采用更高的支护强度，回采上限可以进一步提高。对比曲线2、3可以看出，在工作面长度均为150 m情况下，若工作面提高回采上限，顶板下沉量会明显增加。
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user: 4. 煤层倾角对采场围岩运移的影响 1202(3)上提面沿煤层走向从工作面中部到上顺槽均处在回采上限，根据对工作面的采场顶板下沉量数值模拟及现场实测可以看出工作面中上部顶板下沉量、巷道围压变形量明显大于下部，主要原因在于上顺槽基岩厚度较薄，仅39.08 m，下顺槽基岩厚度较厚，达到68.95 m，说明煤层倾角对上提面安全开采具有一定的影响。为了研究煤层倾角对采场顶板下沉量的影响，重新建立了一水平模型，图5为FLAC 3d 模型图。 图5. 沿工作面倾向的截面 图6. 煤层倾角对顶板下沉量的影响 图6为倾斜煤层、水平煤层面长均为120 m采场顶板下沉量。从图中可以看出对于倾斜煤层，采场顶板下沉量非对称出现，沿倾向距离机巷70 m时，顶板下沉量增加到最大值1268.4 mm，工作面中上部处在保护煤柱中，顶板下沉量明显大于下部。而对于水平煤层，工作面两顺槽标高一样，均处在保护煤柱中，所以采场顶板下沉量对称出现，在工作面中部顶板下沉量增加到最大值1665.8 mm。通过对比可以看出，对于倾斜煤层，由于下顺槽基岩厚度较厚，工作面中下部顶板下沉量较小，对上提面安全回采较为有利，而且煤层倾角越大，对上提面越有利。
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user: 5. 覆岩结构及基岩厚度对压架影响的机理分析 模型13-1煤层沿走向开挖，考虑到消除边界效应，13-1上煤层的开切眼选取在距左边界30 m处进行向右依次开挖，采高为5.4 m，支架工作阻力取6400 kN，初撑力取0.80倍工作阻力，采用UDEC软件进行模拟研究，基岩层厚度分别为20 m、30 m、40 m、50 m、60 m，工作面每次开挖8 m，沿走向总共开挖80 m，实现工作面覆岩的充分采动。 当基岩厚度为20 m时，工作面自开切眼推进至8 m左右，顶板开始出现离层、弯曲下沉，顶板下沉量达到40.4 mm。工作面推进至16 m，直接顶发生初次冒落，超前支承压力峰值系数约为1.39，位于煤壁前方2 m处，顶板下沉量达到178.7 mm。工作面推进至24 m，老顶发生初次垮落，冒落高度为30 m，岩层破断由煤壁开始，破断角约为75˚。超前支承压力峰值系数达到最大约为3.12，位于煤壁前方6 m处，顶板下沉量达到1082.3 mm。随着工作面推进，顶板冒落高度不断增加。工作面推进至32 m，冒落高度为36 m，顶板岩层大范围内有移动，上覆岩层出现裂隙并不断发育，岩层破断角约为82˚，基岩沿全厚切落明显，超前支承压力峰值系数为1.73，位于煤壁前方10 m左右，顶板下沉量达到最大为2204.5 mm。工作面推进至40 m，冒落高度为38 m，岩层破断角约为72˚，超前支承压力峰值系数为2.26，位于煤壁前方2 m处，顶板下沉量达到1461 mm。 当基岩厚度大于40 m后时，顶板破断表现为明显的离层垮落特点，位于煤层之上的直接顶岩层因开挖卸荷首先出现离层，然后在自重作用下弯曲下沉，破断是自下而上逐层进行的。推进到24 m后，老顶初次破断，仅仅是老顶亚关键层的破断，上覆载荷层的荷载仍然由老顶主关键层承担。由于亚关键层是靠自重破断的，其初次破断步距比较大，没有出现切落现象。随着工作面继续推进，亚关键层出现周期破断，一般情况下每推进10~12 m亚关键层破断一次。当推进到56 m后，老顶主关键层首次发生破断，形成一次较强的来压，之后，亚关键层每破断两次，主关键层破断一次。 一般来说，当上提工作面顶板基岩厚度较薄时，老顶破断表现出单一关键层的特点，老顶的来压步距较短；当基岩层厚度较大时，老顶破断表现出多关键层的特点，接近于普通的工作面特征。 在不同的基岩层厚度开采条件下，采场上覆岩层在不同开采阶段的垂直应力分布与裂隙发育情况 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]： 1) 基岩层厚度在30 m以内，难以形成应力拱结构，覆岩沿工作面整体切落明显。岩层移动过程中，支承压力呈现出静压大，动压小，动载系数小的特点，采场的初次来压和周期来压强度都不明显。所以在薄基岩煤层开采时要提高支架的初撑力和工作阻力，防止压死、压坏支架，影响矿井安全、高效生产。 2) 基岩层厚度大于40 m，覆岩垂直应力分区明显，采空区垮落带区域内为低应力区，覆岩裂隙带内形成高应力区，并成拱状，在近煤壁处形成低应力的应力拱，在远离煤壁处，形成高应力的应力拱。应力拱在初次来压前，一端位于切眼煤壁内，一端位于工作面前方煤壁中，在拱端形成主应力集中。随着覆岩的垮落，采空区逐渐压实，应力拱的后拱脚逐渐前移，在稳定的矸石中形成应力集中，前拱脚随着工作面的推进而不断前移。应力拱随着工作面的推进而整体前移，拱高在初次来压后迅速发育到最高。 3) 覆岩中某一方向上的拉应力超过了岩体的抗拉强度而产生一定方向的张裂隙，这些张裂隙的密度和贯通情况不同，对岩体的透水性和整体性的破坏程度是不同的。当它们互相贯通且密度较大时，便形成导水裂隙带；当它们的密度较小时或不连通时，对岩体的透水性影响不大，煤层覆岩中拉张裂隙区内为低应力区。
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user: 6. 支架工作阻力对压架影响的机理分析 通过改变支护强度，研究了弱支护强度(0.425 MPa)、中等支护强度(0.85 MPa)和强支护强度(1.7 MPa)下采场顶板下沉量。图7为不同支护强度下采场围岩位移矢量图。图中箭头方向代表了围岩位移方向，箭头长短代表了位移大小。从图中可以看出煤层的开挖会引起顶板岩层的迅速下沉。工作面中上部顶板下沉量明显大于工作面下部。 图7. 支护强度对顶板下沉量的影响(120 m) 从图表中可以看出，如果1202(3)工作面支架采用不同的支护强度，采场顶板下沉量变化趋势基本一致。支架支护强度由1.7 MPa降低到0.425 MPa，顶板下沉量逐渐增加，在工作面两端头顶板下沉量随支架支护强度的降低逐渐增加，当测点距离两巷大于10 m后，顶板下沉量随支护强度的降低而急剧增加，顶板下沉量随支护强度的增加减小幅度越小。当观测点距离机巷70 m时，顶板下沉量均增加到最大值，之后顶板下沉量逐渐减小。采用相同的支护强度，风巷处采场顶板下沉量明显大于机巷处，工作面中上部顶板下沉量大于下部。当支护强度为0.85 MPa (6400 KN)时，顶板下沉量最大值为1268.4 mm，当支护强度降为0.425 MPa (3200 KN)时，顶板下沉量最大值迅速增加到1687.0 mm，就有可能在工作面中上部首先发生压架事故。 综上分析获得了采高、面长、煤层倾角、基岩厚度、支架工作阻力变化对覆岩运移和工作面矿压特征 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]： 1) 采高：采高越大，冒落带越高，贯通裂隙越发育，台阶下沉越明显；采高越小，垮落带越容易形成铰接结构。 2) 面长：工作面面长由120 m增加到150 m后，工作面顶板下沉量均有不同程度的增加。若下顺槽不动，上顺槽向外偏移，相当于提高了工作面回采上限，采场顶板下沉量会明显增加，就有可能发生压架事故。 3) 煤层倾角：由于1202(3)工作面为走向长壁工作面，工作面中上部处在回采上限，所以，工作面上部位置顶板下沉量要大于下部，工作面的中上部应作为采场围岩控制的重点位置。相对于水平煤层，倾斜煤层由于下顺槽基岩厚度较厚，对上提面安全回采较为有利，并且煤层倾角越大，对上提面越有利。 4) 基岩厚度：基岩层厚度在30 m以内，难以形成应力拱结构，覆岩沿工作面整体切落明显。当基岩厚度大于40 m后时，老顶破断表现出多关键层的特点，接近于普通的工作面特征。工作面超前支承压力峰值随基岩厚度的增加而逐渐增加，在基岩为40 m时支承应力峰值最大。当基岩厚度大于40 m以后，随基岩层厚度增加，支承压力峰值稍有下降。 5) 支架工作阻力：支护阻力–顶板下沉量仍然呈双曲线关系，随着基岩变薄，覆岩稳定结构发生变化，顶板下沉量逐步增大。基岩层厚度为40 m时，在上提工作面覆岩较薄时，支架应有足够的阻力平衡顶板的压力。 根据工作面回采过程中，不同基岩层厚度的支架对顶板下沉量控制作用的不同，绘制了各基岩厚度的支架工作阻力–顶板下沉量关系曲线，如图8、图9所示。由图可知，随基岩厚度变薄，顶板下沉量随之增大，支架工作阻力–顶板下沉量之间仍然近似满足双曲线关系，基岩厚度60 m、50 m时，支架工作阻力为5600 kN时，工作阻力继续增加，对顶板下沉量的控制效果不明显，故此时合理的支架工作阻力为5600 kN；基岩厚度为40 m，支架工作阻力增加至6400 kN，对顶板下沉量的控制才逐渐趋于稳定。基岩厚度为30 m，支架工作阻力增加至8600 kN，顶板下沉曲线趋于稳定；基岩厚度为20 m，支架工作阻力增加至10，800 kN，顶板下沉曲线趋于稳定。 图8. 初次来压期间不同基岩层厚度支架工作阻力–顶板下沉量关系曲线 图9. 不同基岩层厚度支架工作阻力–顶板最大下沉量关系曲线 综合分析，基岩厚度和采高是上提面安全回采的主要影响因素，基岩厚度越薄，相当于留设的安全煤岩柱厚度越小，导水裂隙带就越容易波及到松散含水层。同样，采高越大，导水裂隙带越高，就越容易波及到松散含水层。另外，只有具有一定强度的老顶在其断裂、旋转、下沉及触矸过程中，岩块间能够互相挤压，才能形成能够承受载荷的平衡结构，并把自身及附加岩层的重量加到采空空间周围的煤体及冒矸之上。而松散层由于强度太低，无法形成平衡结构，只能作为附加岩层作用在老顶岩层上。基岩厚度越薄，采高越大，垮落带高度越高，就很难有基岩形成裂隙带老顶，松散层作为附加载荷作用在老顶岩层上，就很容易发生压垮型冒顶。
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user: 7. 结论 综合研究获得了采动影响下上提面采场矿压显现特征，覆岩运移特征，研究了基岩层厚度、采高、面宽、煤层倾角、支架工作阻力、断层对采场围岩力学特征的影响机理。 1) 基岩层厚度在30 m以内，难以形成应力拱结构，覆岩沿工作面整体切落明显。老顶的周期性破断没有出现主、亚关键层之分，周期来压步距短，约为8 m左右，来压剧烈，工作面有明显的台阶下沉现象；当基岩厚度大于40 m后时，老顶破断表现出多关键层的特点，接近于普通的工作面特征，工作面每推进10~12 m亚关键层破断一次，当推进到56 m后，老顶主关键层首次发生破断，形成一次较强的来压。之后，亚关键层每破断两次，主关键层破断一次。 2) 在基岩面厚度为20~40 m范围内的情况下，工作面超前支承压力峰值随基岩厚度的增加而逐渐增加，在基岩为40 m时支承应力峰值最大，最大集中应力为24.69 MPa，峰值系数达到2.48。当基岩厚度大于40 m以后，随基岩层厚度增加，支承压力峰值稍有下降，峰值点逐渐向工作面前方移动，但峰值范围扩大。 3) 上风巷到基岩面距离为20 m、30 m时，工作面上端头覆岩台阶下沉明显，裂隙发育，且裂隙上部张开，下部在工作面煤壁处未闭合，很容易使工作面造成突水压架事故。当支架工作阻力较小时，沿工作面的中上部容易发生压架事故。 4) 采高越大，贯通裂隙越发育，台阶下沉越明显。采高越大，冒落带越高；采高越小，垮落带越容易形成铰接结构。在上提工作面覆岩较薄时，支架应有足够的阻力平衡顶板的压力。 5) 上提工作面开采时，支护阻力–顶板下沉量仍然呈双曲线关系，随着基岩变薄，覆岩稳定结构发生变化，顶板下沉量逐步增大。基岩层厚度为40 m时，合理支架工作阻力为6400 kN；基岩厚度为30 m、20 m时，合理支架工作阻力为10，800 kN。 6) 如果1202(3)工作面面长由120 m增加到150 m后，工作面顶板下沉量均有不同程度的增加，若工作面提高回采上限，顶板下沉量会明显增加，就有可能发生压架事故。如果采用高支护强度1.7 MPa (12，800 KN)时，顶板下沉量最大值仍能控制在一定范围，说明对于1202(3)工作面地质条件，若采用更高的支护强度，回采上限可以进一步提高。 7) 相对于水平煤层，倾斜煤层由于下顺槽基岩厚度较厚，工作面中下部顶板下沉量较小，对上提面安全回采较为有利，而且煤层倾角越大，对上提面越有利。
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user: 摘 要 近年来，随着深度学习不断的发展，基于深度学习的图像研究与应用已经在很多领域取得了优异的成绩。RCNN网络与全卷积网络等技术框架使得目标检测技术发展越来越迅速。Faster R-CNN算法被提出并广泛应用于目标检测和目标识别领域。在本文中，主要研究了基于Faster R-CNN算法对自制办公用品数据集中的图像进行的目标检测。相较于RCNN系列算法，Faster R-CNN提出了区域建议网络，同时将特征抽取、候选框提取、边界框回归、分类整合到一个网络当中，使得综合性能有很大改进。本文提出基于AlexNet改进的Faster R-CNN算法，在提取特征时，数据集通常具有大量高密度的连续性特征，而激活函数具有稀疏性，解决了目标小且背景复杂情况下的办公用品目标检测问题，提高了检测速度和检测精度。 关键词 :深度学习，目标检测，区域建议网络，特征提取 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着深度学习 [ 1 ] 相关技术的快速发展，目标检测 [ 2 ] 与目标识别在生活中的多个领域中有着非常广泛的应用，并且都取得了相当好的效果。目标检测是找出图像或者视频中所有感兴趣的目标，通过判断该区域内是否存在目标来确定目标位置，再进行目标种类识别 [ 3 ] 。是机器视觉领域的核心问题之一。在目标检测中，准确率和时间都是检测方法的衡量标准 [ 4 ] ，所以本文中对办公用品进行识别的好坏与提高人们的工作效率有很大的影响。本文通过减少窗口数量来提高运算效率。由于不同的物体有不同的外观或者形状，再加上光线、背景等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题 [ 5 ] 。因此，目标检测的核心问题是：目标有各种形状、不同大小、任何位置。目前主流的目标检测解决思路是通过深度学习算法，进行端到端的训练，即输入图像到输出任务结果一步完成 [ 6 ] 。目标检测的过程是图像–特征提取–分类、回归 [ 7 ] 。 Fast R-CNN基本实现端到端的检测 [ 8 ] ，但是在选择性搜索(Selective Search，简称SS)算法 [ 9 ] [ 10 ] 提取候选框时需要耗费大量的时间，针对该问题Faster R-CNN算法中提出了区域建议网络(Region Proposal Network，简称RPN) [ 11 ] 的概念，这个RPN网络是利用神经网络自己学习来产生候选区域 [ 12 ] 。在处理办公用品数据集时因为图像背景复杂特征提取不准确，本文在基础的Faster R-CNN算法上使用ReLU和Leaky ReLU激活函数，这个方法很大程度地提高了生成候选区域的可靠程度和目标检测的准确度，并且有效地缩短了预测时间。
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user: 2. 基于Faster R-CNN算法目标检测与识别 2.1. Faster R-CNN算法 Faster R-CNN作为一种CNN网络目标检测算法，首先使用卷积层提取输入图像的特征图 [ 13 ] ，该特征图被共享用于RPN网络和全连接层 [ 14 ] 。随后用RPN网络生成区域建议，通过softmax分类器判断候选区域属于前景还是背景，再利用边界框回归 [ 15 ] 修正候选区域的位置，获得精准的检测框。在Faster R-CNN算法中感兴趣区域(Regions of Interest，简称ROI)池化层收集输入的特征图和区域建议，综合这些信息后对区域建议提取特征图，然后送入全连接层判定目标类别。最后利用区域建议特征图计算区域建议的类别，同时再次使用边界框回归和非极大值抑制 [ 16 ] 获得检测框的精确位置，如图1所示。 图1. Faster R-CNN算法流程图 2.2. 区域建议网络 经典的检测方法生成候选框都十分的耗时，如使用滑动窗口法和图像金字塔生成候选框；或者RCNN算法使用选择性搜索(Selective Search)方法生成候选框。而Faster RCNN算法则改变了使用经典的滑动窗法口和选择性搜索方法，改为使用区域建议网络来生成检测框，这也是Faster RCNN的一大优势和特点，候选框的产生速度得到极大地提高。 区域建议网络是一个全卷积网络 [ 17 ] ，它的核心思想是使用CNN卷积神经网络直接产生区域建议，使用的方法本质上就是滑动窗口在最后的卷积层上滑动一遍，由于候选区域机制和边框回归可以得到多尺度多长宽比的区域建议。 区域建议网络可以针对生成区域建议的任务进行端到端地训练，同时能够预测出目标的边界框和分数。 区域建议网络的输入可以是任意大小尺寸的图片。RPN网络将每个特征图的位置编码成一个特征向量；对每一个位置输出一个目标得分和边框回归，换而言之RPN网络在每个卷积映射位置上输出该位置的多尺度长宽比候选区域的目标得分和边框回归。 2.3. 非极大值抑制 非极大值抑制算法(Non-Maximum Suppression，简称NMS)是搜索局部的极大值，同时抑制非极大值元素的过程。目标检测的过程中滑动窗口经过提取特征和分类器分类识别后 [ 18 ] ，每个窗口都会得到一个目标得分并且在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到效果最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。非极大值抑制的过程是：首先根据置信度的得分对候选框进行排序，选择置信度最高的候选框先输出，将置信度最高的候选框从边界框列表中删除，计算所有边界框的面积，计算置信度得分最高的候选框与其它候选框的重叠度，删除重叠度大于规定阈值的候选框；然后重复之前的步骤，直到边界框列表为空。 IOU定义了两个候选框的重叠度，设矩形框 、 T 2 ，矩形框 T 1 、 T 2 重叠度的计算公式为： IOU = ( T 1 ∩ T 2 ) / ( T 1 ∪ T 2 ) ，IOU就是矩形框 T 1 、 T 2 的重叠面积占 T 1 、 T 2 并集面基的比例。 NMS在广泛应用在计算机视觉领域，例如目标跟踪、目标识别、数据挖掘以及纹理分析等。
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user: 3. 相关工作 3.1. AlexNet模型与激活函数 AlexNet模型是2012年由Alex Krizhevsky提出，该模型采用了8层神经网络，5个连接层和3个全连接层。AlexNet使用ReLU函数作为CNN的激活函数，解决了在深度网络中Sigmoid函数造成的梯度弥散问题。 本文使用了ReLU函数，它会将一部分神经元的输出为0，使网络具有稀疏性，并且减少了参数间相互依存的关系，有效地缓解了过拟合问题的发生。同时本文在网络中加入了Leaky ReLU函数，解决了Relu函数进入负区间后，导致神经元不学习的问题。激活函数的另一个重要特征是：它是可以区分的 [ 19 ] 。有助于在网络中向后推进计算相对于权重的误差梯度时执行反向优化的策略 [ 20 ] ，然后相应地使用梯度下降或者其他优化技术来优化权重以减少误差。 ReLU激活函数在反向传播求误差梯度时计算量相对较小，节省很多。ReLU是从底部开始半修正的一种函数， relu ( x ) = max ( 0 ， x ) 。当输入 x < 0 时，输出为0，当 x > 0 时，输出为 x 。ReLU激活函数能够更加快速的使网络收敛。它不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题，至少在正区域 x > 0 可以这样，因此神经元至少在一半区域中不会把所有零进行反向传播。Leaky ReLU函数是经典的ReLu激活函数的变体，该函数的输出对于负值输入有很小的坡度。Leaky ReLU函数的导数总是不为零， leakyrelu ( x ) = max ( 0.01 x ， x ) 。因此能够减少静默神经元的出现，允许基于梯度的学习。 3.2. 改进的Faster R-CNN 在特征提取中，由于大量有效信息的损失，造成特征提取不准确，训练速度慢，本文提出了基于AlexNet改进的Faster R-CNN目标检测算法，在原始的CNN框架中使用ReLU和Leaky ReLU激活函数，克服梯度消失的问题，加快训练速度。CNN模型如图2所示。 图2. CNN模型图 在局部响应归一化训练过程中，需要根据正确区域与候选区域的重叠度来训练样本，重叠度是衡量目标检测准确度一个简单的衡量标准，在训练时需要得出一个预测范围，这个衡量标准跟目标的正确区域与预测的目标候选区域密切相关的，重叠度越高，则相关度越高，反之，相关度越低，计算候选区域与正确区域的重叠度，将重叠度最大或者重叠度大于阈值的候选区域标记为正样本；将与正确区域重叠度小于阈值的候选区域标记为负样本。
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user: 5. 总结 本文提出使用ReLU激活函数和LeakyReLU激活函数来改进特征提取模型，在卷积层增加LeakyReLU激活函数构建CNN框架。在实验中通过池化层将特征降维，去处图像处理中的冗余信息，提取重要特征，在一定程度上防止了过拟合。该框架共享卷积核，LeakyReLu函数对负值数据进行加权优化，既修正数据分布又保留部分负值，解决了当由于负值数据造成权重不再更新引起的梯度死亡问题，有效地处理高维数据，提高了识别精度。在汽车数据集中，基于激活函数改进的Faster R-CNN算法检测结果达到94.53%，在办公用品数据集中达到76.34%。证明改进的卷积神经网络框架是有效的可行的。但是由于图像中目标较多的问题，我们无法得知正确的输出量，增加了模型的复杂程度，结果提升不是很明显，这是我们下一步要研究的重点。
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user: 摘 要 艾地苯醌是一种用于治疗帕金森病、阿尔采默氏病和脑动脉硬化症等多种疾病的辅酶Q类药物。本文以3，4，5-三甲氧基甲苯1为原料，一锅法简便高效合成艾地苯醌，总收率为60%，该法可应用于其他辅酶Q类药物的合成。 关键词 :辅酶Q，艾地苯醌，偶联反应 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 艾地苯醌(Idebenone)，化学名为6-(10-羟基癸基)-2，3-二甲氧基-5-甲基-1，4-苯醌。艾地苯醌具有较强抗氧化和清除自由基的活性，在临床上主要治疗线粒体疾病，如帕金森病、阿尔采默氏症等疾病 [ 1 ] 。如图1所示，艾地苯醌是辅酶Q10的结构类似物，根据药物设计原理，艾地苯醌6位10个碳原子取代了辅酶Q10的6位侧链的50个碳原子，从而表现出比辅酶Q10更好的抗氧化效果 [ 2 ] 。 图1. 辅酶Q10和艾地苯醌 目前文献报道的合成艾地苯醌的方法主要有三种：1) Park等 [ 3 ] 以2，3，4，5-四甲氧基甲苯为原料经7步反应制得艾地苯醌(总收率16%)；2) Bjørsvik等 [ 4 ] 以3，4，5-三甲氧基甲苯为原料经6步反应得到艾地苯醌(总收率20%)；3) Hyogo等 [ 5 ] 以辅酶Q0为原料经2步反应得到艾地苯醌(总收率仅10%)。以上三种方法均存在反应步骤多、试剂有毒有害、收率低等缺点，因此，亟需寻找新的成本低、环境友好的能够实现大规模工业级生产艾地苯醌的合成工艺。 近年来发展的银盐催化的烷基羧酸脱羧偶联反应已成为有机合成中C-C键构筑的重要策略 [ 6 ] 。本文首次报道以3，4，5-三甲氧基甲苯为原料，经氧化和脱羧偶联反应一锅法合成艾地苯醌，总收率高达60%，远高于现有文献报道的收率16%~20% [ 7 ] 。
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user: 2. 材料与试剂 3，4，5-三甲氧基甲苯，过硫酸钠，乙酸银均为分析纯，均购自上海泰坦科技股份有限公司。 熔点测定仪(M-565，瑞士BUCHI公司)；400M核磁共振波谱仪(AVANCE Ⅲ HD，瑞士Bruker公司)。
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user: 3. 实验方法 艾地苯醌的合成 称取3，4，5-三甲氧基甲苯(3.6 g， 0.02 mol)，11-羟基十一酸(5.21 g， 0.024 mol)，催化剂乙酸银(0.67 g， 4 mmol)，加入冰醋酸和乙腈的混合溶液(10 mL/40 mL)，氮气保护下，升温至60℃，缓慢滴加过硫酸钠(7.1 g， 0.03 mol)的水溶液20 mL，30分钟内滴完，继续反应1小时，TLC点板监测反应进程。反应完全后，加水淬灭反应，用二氯甲烷40 mL萃取三次，合并有机层，用饱和食盐水洗至中性，无水硫酸钠干燥后减压蒸馏得红色液体，柱层析(石油醚: 乙酸乙酯为4:1)得黄色固体艾地苯醌(4.05 g， 60%)，m.p.53℃~55℃ (lit. [ 8 ] 52℃~54℃)。 IR(KBr)/cm −1 ：3570，2924，1654，1460，1273； 1 HNMR (400 MHz， CDCl 3 ): 4.00 (s， 3H， OCH 3 )， 3.99 (s，3H， OCH 3 )， 3.62-3.66 (m， 2H， CH 2 )， 2.45 (t， 2H， J = 8.0 Hz， CH 2 )， 2.01 (s， 3H， CH 3 )， 1.61 (s，1H，OH)， 1.59-1.52 (m， 2H)， 1.42-1.22 (m， 14H)； 13 C NMR (100 MHz， CDCl 3 ): 184.7 (C = O)， 184.2 (C = O)， 144.3， 143.1(2C)， 138.7， 63.1 (CH 2 OH)， 61.1 (OCH 3 )， 32.8， 29.8， 29.5， 29.4， 29.3，28.7， 26.4 and 25.7 (CH 2 )， 11.9 (CH 3 )。
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user: 4. 结果与讨论 如图2所示，以3，4，5-三甲氧基甲苯为原料，首先在过硫酸钠的氧化下得到中间体辅酶Q 0 ，接着在催化剂乙酸银和氧化剂过硫酸钠的协同作用下，11-羟基-十一酸选择性脱羧形成烷基自由基，与辅酶Q0的C sp2 −H发生偶联反应得到目标产物艾地苯醌。该反应具有操作简单、无需隔绝水、反应条件温和等特点，是一种可调控的自由基反应。发现选择乙酸和乙腈做混合溶剂，在温度60℃下缓慢滴加过硫酸钠的水溶液，滴加时间控制在0.5小时，收率最高(60%)。我们推测过硫酸根(S 2 O 8 2− )催化一价银氧化为二价银，选择性脱除烷基酸的羧基形成活性自由基是该氧化偶联反应的关键步骤。 图2. 艾地苯醌的合成路线
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user: 5. 结论 本文以3，4，5-三甲氧基甲苯为原料，首次报道了在乙酸银催化和过硫酸钠的协同氧化下，烷基羧酸发生脱羧形成自由基与中间体辅酶Q0的C sp2 −H发生C-C偶联反应制得艾地苯醌，总收率为60%。该Ag + /S 2 O 8 2− 体系催化的脂肪羧酸脱羧性C-H官能化反应具有操作简便，反应条件温和，环境友好，产率高等特点，可用于艾地苯醌和其他辅酶Q类化合物的克级制备。
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user: 摘 要 量子MDS码是一类重要的量子码。本文利用常循环码和Hermitian构造理论构造一种新的量子MDS码 [ [ q 2 + 1 5 3 ， q 2 + 1 5 3 − 2 d + 2 ， d ] ] q ，其中 q = 1 0 6 m + 2 3 时，整数d在区间 [ 2 ， 1 8 m + 4 ] 且为偶数；其中 q = 1 0 6 m + 8 3 时，整数d在区间 [ 2 ， 1 8 m + 4 ] 且为偶数。 关键词 :共轭正交，量子MDS码，常循环码 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 量子纠错码在量子信息理论和量子计算机发展进程中有着重要地位。与经典编码理论一样，量子理论中的一个主要问题是构建具有最佳可能最小距离的量子编码。许多量子编码已经通过使用经典方法构建出来了具有Euclidean或Hermitian自正交性的纠错码 [ 1 ] - [ 7 ] 。 设 q 是一个素数的幂，码长为 n 和码字个数为 K 的 q 元量子码 Q 是指一个 q n 维希尔伯特空间 H = ( C q ) ⊗ n = C q ⊗ ⋯ ⊗ C q 的一个 k = log q K 维子空间。用 [ [ n ， k ， d ] ] q 表示码长为 n 最小距离为 d 的 q 元量子码，则此码可以检查 ≤ d − 1 错也可以纠正 ≤ ⌊ d − 1 2 ⌋ 位错 [ 8 ] 。特别地，对于量子码 [ [ n ， k ， d ] ] q 均须达到满足量子Singleton边界： n ≥ k + 2 d − 2 。当量子码达到边界： n = k + 2 d − 2 ，称为量子极大可分码(MDS码)。近些年构造良好性能的量子纠错码成为热门研究。同样利用Hermitian Construction理论，本文构造了一种新的MDS码。
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user: 2. 基本概念与预备知识 首先，介绍一些基本概念 [ 8 ] 。令 q 为一个奇素数的幂， F q 2 记为有 q 2 个元素的有限域. 下面在有限域 F q 2 上定义Hermitian内积： 设 x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ， y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ∈ F q 2 n ，则 x 和 y 的Hermitian内积为 ( x ， y ) = ∑ i = 1 n x i y ¯ i ，其中 y ¯ i = y i q 。如果 ( x ， y ) = 0 ，则称 x ， y 正交。 经典的 q 2 元线性码 C 是 F q 2 上的 n 维向量空间 F q 2 的一个 k 维子空间，记为 [ [ n ， k ， d ] ] q 2 ，其中 d 是码 C 的非零码字 c 的最小Hamming重量。 线性码 C 的Hermitian对偶码定义为： C ⊥ H = { x ∈ F q 2 | ( x ， y ) = 0 ， ∀ y ∈ C } 。当 C ⊆ C ⊥ H 时， C 叫做自正交码；当 C = C ⊥ H 时， C 叫做自对偶码。 定义1 [ 9 ] ： F q 2 上码长为 n 的线性码 C 称为常循环码是指对 η ∈ F q 2 * ，如果 c = ( c 0 ， c 1 ， ⋯ ， c n − 1 ) ∈ C ，那么 c ′ = ( η c n − 1 ， c 0 ， ⋯ ， c n − 2 ) ∈ C 。 当 η = 1 时， C 为循环码；当 η = − 1 时， C 为负循环码。 如果把码字 c = ( c 0 ， c 1 ， ⋯ ， c n − 1 ) ∈ C 写成多项式 c ( x ) = c 0 + c 1 x + ⋯ + c n − 1 x n − 1 并且看成商环 R = F q 2 / ( x n − η ) 中的元素，则 C 是 η − 常循环码的充要条件为 C = F q 2 / ( x n − η ) 是商环 R 的一个理想。易知 C 是主理想，由 x n − η 的单项式因子生成，即 C = ( g ( x ) ) ， g ( x ) | x n − η 。 g ( x ) 称为 η − 常循环码的生成式并且 dim ( c ) = n − k ，其中 k = deg ( g ( x ) ) 。 假设 gcd ( n ， q ) = 1 。 ω 是个 r n 次本原单位根属于 F q 2 的某些扩域中使得 ω n = η 。令 ξ = ω r ，那么 ξ 是 n 次本原单位根，则 x n − η = ∏ i = 1 n − 1 ( x − ω 1 + i r ) 。 令 Ω = { 1 + i r | 0 ≤ i ≤ n − 1 } 对于 ∀ j ∈ Ω ，集合 C j 表示包含 j 模 r n 的 q 2 − 分圆陪集，即 C j = { j ， j q 2 ， ⋯ ， j q 2 ( k − 1 ) } ( mod r n ) ， k 是满足 j ≡ j q 2 k ( mod r n ) 的最小正整数。 T = { j ∈ Ω | g ( ω j ) = 0 } 称为 η − 常循环码 C 的定义集。可以看到定义集 T 是一些模 r n 的 q 2 − 分圆陪集的并而且 dim ( C ) = n − | T | 。 如果 C 有定义集 T ，易知 C ⊥ H 的定义集 T ⊥ H = { s ∈ Ω | − q s mod r n ∉ T } 。 定理2 [ 2 ] [ 5 ] ：(Hermitian Construction)如果 C 是一个 [ [ n ， k ， d ] ] q 2 线性码使得 C ⊥ H ⊆ C ，那么存在一个 [ [ n ， 2 k − n ， ≥ d ] ] q 量子码。 设 C 的生成式为 g ( x ) = ∏ j ∈ T ( x − ω j ) ，则 C ⊥ H 的生成式为 g ⊥ H ( x ) = ∏ j ∈ Ω \ T ( x − ω − q j ) 。那么 C ⊥ H ⊆ C 当且仅当 g ( x ) | g ⊥ H ( x ) 。因此，我们有如下引理： 引理3：设 C 是码长为 n 的 q 2 元常循环码且定义集为 T 。那么 C ⊥ H ⊆ C 当且仅当 T ∩ T − q = ∅ ，其中 T − q = { − q s mod r n | s ∈ T } 。 因为循环码与常循环吗有惊人的相似性，我们给出偏斜对称和偏斜非对称的对应关系如下： 如果 r n − q s mod r n ∈ C s ，则分圆陪集 C s 是斜对称的；否则是不对称。如果不对称，则不对称陪集 C s 和 C r n − q s 成对出现，我们用 ( C s ， C r n − q s ) 表示这样的一对。 引理4：设 r 是 q + 1 的正因子， η ∈ F q 2 * ， o r d ( η ) = r 。设 gcd ( q ， n ) = 1 ， o r d r n ( q 2 ) = m ， 0 ≤ x ， y ， z ≤ n − 1 。 1) C s 是对称陪集当且仅当存在 t ≤ ⌊ m 2 ⌋ 使得 x ≡ x q 2 t + 1 ( mod r n ) 。 2) 如果 C y ≠ C z ， ( C y ， C z ) 形成一对不对称陪集当且仅当存在 t ≤ ⌊ m 2 ⌋ 使得 y ≡ y q 2 t + 1 ( mod r n ) 或者 z ≡ z q 2 t + 1 ( mod r n ) 。 由这个引理可以得出下面引理： 引理5：设 r 是 q + 1 的正因子， η ∈ F q 2 * ， o r d ( η ) = r 。设 C 是码长为 n 的 q 2 元常循环码且定义集为 T ，那么 C ⊥ H ⊆ C 等价条件为： 1) T ∩ T − q = ∅ ，其中 T − q = { − q s mod r n | s ∈ T } 。 2) 如果 i ， j ， k ∈ T ，那么 C i 不是偏斜非对称的和 ( C j ， C k ) 不是成对非对称陪集。 定理6：( η − 常循环码BCH界 [ 4 ] )设 C 是 F q 2 码长为 n 的 η − 常循环码，生成式 g ( x ) 的根包括 { ω 1 + i r | i 1 ≤ i ≤ i 1 + d − 2 } ，那么 C 的最小距离 ≥ d 。
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user: 摘 要 一把扇子可以让我们在夏天时更加凉快，也可以带来一些诗情画意，团扇自古以来就是大家闺秀手中的“时尚单品”，在文化道路自信的今天，中国传统文化重新登上世界舞台，对于我们把握再设计、再创造是一个不小的机遇与挑战。在此文中，笔者以团扇扇面为例，旨在通过对其形式美及文化研究，了解它的审美特征及装饰作用，并且分析其在现代装饰中的应用与创新设计，引发更多的创新设计思考。 关键词 :团扇面，创新设计，装饰 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 团扇与扇面的审美特征 清王廷鼎《杖扇新录》 [ 1 ] 载道：近世通用素绢，两面绷之，或泥金，瓷青，湖色，有月圆，腰圆，六角诸式，皆倩名人书画，柄用梅烙，湘妃，棕竹，亦有详漆，象牙之类，名为“团扇”。可见团扇多以圆形或近似圆形为扇面，多用丝、绢、绫罗之类织品，便于点缀绣画。团扇审美视觉多以女性审美视觉为主，因在男权领导下的封建社会中，女性一般不可直接参加社会活动，由此推动了后期团扇的发展与演变，闺阁仕女手摇团扇“醉来扶上桃笙，熟罗扇子凉轻”乘凉之用的同时也是争奇斗艳的点睛装饰 [ 2 ] 。
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user: 2. 团扇的创新设计 1、绘制上的创新 团扇面从“皆倩名人书画” [ 1 ] 可看出其扇面的绘制是其审美定位重中之重的一部分，所以在绘制方面，也可用除山水墨画绘制材料以外的绘制材料进行创新。时至今日，绘画材料上的创新也是层出不穷的，随着材料的创新，创作效果也会随之刷新人们的眼球。如优化材料，可于布、纸、木板等材料上塑造艺术形象，颜色的纯度、牢度和耐久性也会更高一些。亦或如纺织颜料，其于织物的绘后耐久性更高，24小时候可进行水洗，缺点则为高温易脱色、变色。由此及彼，要推扇面而选择相应的绘制颜料，不再限制于单一的水墨丹青，可以创作出更多的绘画风格以及绘画效果。 2、绣制上的创新 传统苏绣据《清秘藏》 [ 3 ] 载：“宋人之绣，针线细密，用线一二丝，用针如发细者为之，设色料妙，光彩射目。”讲求平、齐、和、光、顺、匀的特点。不过由于各种新型绣法的出现，如今已经满足不了大众的求异需求，法绣的出现正好弥补了这一点，故可作为扇面绣制创新的手法之一，其特点为平面立体皆可构成，讲求物料的添加利用，如：贝壳花片、珍珠、串珠、绢布、花片等等，造型过后可使扇面画面更加饱满，色彩鲜艳，造型生动灵活，美感表达方面也可以更加具体一些。 3、扇骨的造型创新 传统团扇多为圆形或近似圆形，起因因为取其团圆合欢之意，其实团扇造型丰富，另有花瓣形、长方形、桐叶式、椭圆形等形状，在此可打破传统进行不过则或多边形设计达到设计创新的效果。在团扇的扇面内部，则可进行镂空扇面设计，将扇面也不仅仅局限于“圆满”，可做多种不规则扇面与外轮廓组合，可生更多妙趣。
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user: 3. 团扇面造型的创新装饰应用 体现在服装配饰上，现如今中式婚礼日益被年轻一辈的新婚夫妇所追捧，团扇作为配饰之一与手捧花造型进行创新融合(图1)，避免了“中西混搭”而带来的尴尬，团扇面的圆形态本有合欢、团圆的美意，且扇子有“散子”的寓意，寓早生贵子，搭配传统纹样再以团花喜字等元素入画，也是对新婚夫妇是我美好祝愿。 体现在环境装饰上(图2)，团扇除以作为服饰品的搭配以外，精美的团扇还可以作为工艺品放置家装功用，由于其圆满的造型也被冠以意趣的传统美意，如扇与“善”谐音，所以扇子也有善良美好的寓意，在浙东一带，扇子还作为吉祥之物用以辟邪之用。所以，一把制作精美的团扇放置家中可以添加别样的趣味，寓意家宅团圆，和睦欢乐。 图1. 手捧花造型团 图2. 装饰团扇
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user: 4. 总结 团扇的创新再造手法多种多样，诸如通过改变扇骨的造型以打破传统的扇面布局与轮廓，以及利用新型材料或刺绣手法以达到立体造型的目的。这样，平面到立体，从单一到复杂之后的创新设计，视觉冲击力将会更强，并且，结合新型材料之后的创新设计也会更加吸引人的眼球，团扇可应用的场合也会更加广泛。
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user: 摘 要 准确地把握风电功率的变化规律是风电功率预测的本质，然而目前大多数预测方法忽略了噪声对风电功率变化规律的影响。基于此，本文提出一种基于奇异谱分析去噪和加权系数动态修正的风电功率实时组合预测模型。在该模型中，首先利用奇异谱分析对风电功率时间序列进行分解，得到有限个子序列；然后将风电功率时间序列的功率谱密度波峰的个数作为重构子序列个数的分配依据，得到消噪序列，剩余分量作为噪声滤除；最后利用自回归滑动平均、持续法和最小二乘支持向量机的加权系数动态修正组合模型对消噪序列进行预测。算例分析表明，该方法能够有效提高预测准确性，并显示出良好的普适性。 关键词 :奇异谱分析，风电功率，组合预测，动态权重 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着能源和环境问题的逐步突显，风能作为商业化开发利用最具有潜力的新能源，越来越受到各国的重视 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。基于常规能源的发电计划的制定，可靠性能够得到保障，发电功率预测水平和容量可信度较高，但是由于风电本身波动性较强的特点使得其容量可信度较低，可预测性较差，发电计划制定较为困难，同时风电并网加大电网调度难度，对电网运行产生不利影响。因此对风电功率进行准确的预测是保障电网安全稳定运行的前提。 风电功率预测一般分为超短期、短期和中长期预测 [ 5 ] [ 6 ] 。其中超短期预测一般指4 h以内的预测，结果用于安排调度计划等，预测方法主要为依赖历史数据的统计方法，因此数据质量成为一个不可忽视的问题。一个时间序列被采集时不可避免的会受到人为或非人为的噪声干扰，比如数据采集和传输装置的震荡或者故障，使得真实的时间序列波动发生改变。噪声往往是叠加在真实时间序列上的毛刺，具有频率高幅值低的特点，对噪声部分很难进行预测，且准确预测对整体的预测精度提升有限。因此对风电功率序列进行去噪具有一定的工程实用价值，常见的去噪方法有小波分解、经验模态分解等，文献 [ 7 ] 通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号，再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模，最后求和各层预测信号；文献 [ 8 ] 采用小波包分解理论对经过初步处理的历史风速数据进行分解处理，根据相关性剔除随机数据，利用不同结构的Elman神经网络寻找最优分解树不同频段下的风速规律得到预测结果；文献 [ 9 ] 提出了一种基于经验模态分解的预测模型，针对分解出的不同分量建立不同的预测模型，进而提高预测精度。上述方法信噪分解区分难度大，一些突变的细节容易被去除，并且小波分解层数与去噪阈值无法被确定。 风电功率预测统计方法通常为时间序列分析方法和人工智能方法，例如持续法、自回归滑动平均、人工神经网络和支持向量机等。持续法是将上一时刻的功率真实值作为下一时刻的预测值，具有简单易实现的优点，但不具备突变信息处理能力。时间序列主要是利用历史的风电功率数据进行统计分析，推测出风电功率变化趋势，进而实现风电功率的预测。神经网络和支持向量机是最为常见的人工智能模型预测方法，通过大量的训练集训练确定变量的对应关系，建立确定的预测模型实现预测。上述预测方法都采用单一的预测模型，在很大概率上出现较大的预测偏差，具有一定的局限性。因此采用组合预测法成为一种研究趋势。文献 [ 10 ] 提出一种基于小波变换和神经网络的组合预测方法，对小波分解序列分别建立神经网络模型实现预测；文献 [ 11 ] 采用交叉熵理论对不同的单一预测模型进行组合，组合后的预测精度得到提高；文献 [ 12 ] 提出动态组合预测方法来进行风电功率的预测，但组合算法单一。上述方法中组合成员权重自适应调整能力差，预测精度存在进一步提高的空间，且有效的组合提高预测精度的本质在于增加样本信息，降低不确定性。 本文提出一种基于奇异谱分析去噪和加权系数动态修正的风电功率实时组合预测模型。利用奇异谱分析将风电出力序列分解成有限个子序列，将风电功率时间序列的功率谱密度波峰的个数作为重构子序列个数的分配依据，得到消噪序列，剩余分量作为噪声滤除，对消噪序列采用最小二乘法辨识公式对单一预测结果进行权重的动态组合，计算得到最终的预测结果。算例分析表明，该方法能够有效预测风电出力，具有良好的普适性。
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user: 2. 奇异谱分析 奇异谱分析(Singular spectrum analysis， SSA)是一种全局分析法，主要用于信号的分解与去噪，能够识别趋势、周期或准周期、噪声信号成分。该方法具体步骤如下： 1) 嵌入。设长度为N的一维时间序列 F N = ( f 1 ， f 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， f N ) ，给定正整数L为滑动窗口长度， 1 < L < N ，建立轨迹矩阵，可以表示为： X = [ f 1 f 2 ⋅ ⋅ ⋅ f K f 2 f 3 ⋅ ⋅ ⋅ f K + 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ f L f L + 1 ⋅ ⋅ ⋅ f N ] (1) 2) 奇异谱分解。对轨迹矩阵X进行奇异谱分解，得到： X = ∑ i = 1 d λ i U i V i T (2) 其中d为X的非零奇异值个数。 3) 分组。通常认为前r (r < d)个较大奇异值反映有用信号成分，后d - r个较小的奇异值被认为是噪声成分。这样，分组的操作就是确定合适的r值，从而实现信噪分离。 4) 对角平均化。实现矩阵转化为一维时间序列 的功能。重构序列可通过下式(3)获得，原序列由重构部分叠加如下式(4)计算得到： y r c k = { 1 k ∑ m = 1 k y m ， k − m + 1 ∗ 1 ≤ k < L ∗ 1 L ∗ ∑ m = 1 L * y m ， k − m + 1 ∗ L ∗ ≤ k ≤ K ∗ 1 N − k + 1 ∑ m = k − K * + 1 N − K * + 1 y m ， k − m + 1 ∗ K ∗ < k ≤ N (3) y r = ∑ k = 1 L y r c k (4) SSA在计算过程中有两个参数需要输入，即L和r，对重构序列进行分析确定 L = N / 2 [ 13 ] ，此时重构误差最小；原始信号的功率谱密度的主频谱个数n，选取 r = 2 n [ 14 ] 。SSA能够对时间序列进行分解，将最可预报的分量集中分布到若干个具有重要意义的分量中进行重建，将噪声信号筛选出，从而实现信噪分离。
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user: 3. 加权系数动态修正组合模型 组合预测是利用一定的方法将不同的单一预测方法进行组合，不是简单的归集，而是得到最佳的预测结果的融合，最为常见的组合预测方法为平均权值组合法，其表达式为： P t ^ = p 1 t + p 2 t + ⋯ + p n t n (5) 式中：P t 为t时刻的组合预测值；p i t 为第i个单一预测方法在t时刻的预测值；n为单一预测方法数目。 该方法简单，但不能充分挖掘预测方法的各自的积极信息。故提出一种动态权重修正的方案，以各单一预测方法为输入，实际风电功率为： P t ^ = c 1 P t 1 + ⋯ + c n P t n + c t (6) 式中：P t 是t时刻的组合预测结果； 为组合权值； P t 1 ， ⋯ ， P t n 为单一预测方法在t时刻的结果；n为预测方法个数；c t 为常数项，平衡系统误差。 实现组合预测的关键是获得组合权值。本文采用最小二乘法辨识公式中的组合系数确定权值，对权值进行实时更新与修正。以均方根误差最小为目标，于是有： Q = min ∑ j = 1 d ( T j t − P j t ^ ) 2 (7) 式中：T jt 为第j天t时刻的实际出力；d为临近历史样本窗宽。 将公式(6)带入公式(7)中可得： Q = min ∑ j = 1 d ( T j t − c t 1 P j t 1 − ⋯ − c t n P j t n − c t ) 2 (8) c t 为第t时刻的预测组合权值，求取Q对c t 的极值点，下一时刻，更新历史数据，重新计算权值，实现权值的动态实时修正，保持组合效果最佳状态，将计算得到的权值代回公式(7)，得到最终的风电出力预测结果。 以风电场的实际风电功率序列为例，装机容量为265.5 MW，采样间隔为15 min，采用三种单一预测方法，记为P 1 、P 2 、P 3 ，并且与平均组合权值、动态权值组合比较，预测结果见图1，误差情况见表1，所分析的误差指标包括准确率r 1 、均方根误差r 2 、平均绝对误差r 3 ，上述误差评价指标如式(10)、(11)、(12)。 由图1和表1可以看出，各个单一预测方法的预测误差特点不同，P 1 与P 2 变化相对缓慢不能识别出上升与下降的趋势，P 3 能够很好的识别出上升与下降的趋势，但可能变化过于剧烈而导致误差变大，平均组合权值的预测准确率低于动态权重组合，说明平均权值组合不能充分挖掘单一预测模型的成员信息，组合预测效果提升有限，通过动态权值组合对组合权重进行修正，能够充分挖掘单一预测模型的成员信息，预测精度显著提高，组合更加合理。 图1. 预测结果 Table 1 Relative error of forecasting result 预测方法 r 1 (%) r 2 (%) r 3 (%) P 1 92.53 5.76 7.47 P 2 92.22 6.10 7.78 P 3 88.96 8.42 11.04 平均组合权值 93.21 4.98 6.79 动态权值组合 93.61 4.62 6.39 表1. 预测结果相对误差