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基于逐层互信息对抗自编码器的城市供热管网故障检测

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘自鹏;李灵;刘述;李磊;熊凌云;...
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410114
[刘述] 杭州智元研究院有限公司,浙江杭州 310013
长沙理工大学 城南学院,湖南长沙 410114
长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410114
[刘雅儒; 李磊; 刘自鹏; 李灵] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
供热管网;故障检测;无监督学习;对抗自编码器;逐层互信息
关键词(英文):
heating pipe network;fault detection;unsupervised learning;adversarial auto-encoder(AAE);layer-by-layer mutual information
期刊:
市政技术
ISSN:
1009-7767
年:
2024
卷:
42
期:
5
页码:
220-227
基金类别:
2022JJ40510:湖南省自然科学基金项目 22B0329:湖南省教育厅科学研究项目 21B0311:湖南省教育厅科学研究项目 CXCLY2022083:长沙理工大学校级研究生科研创新项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
交通运输工程学院
电气与信息工程学院
城南学院
摘要:
城市集体供热管网属于市政工程管网的重要组成部分,其安全稳定运行与城市经济生产和居民日常生活息息相关,因此对供热管网进行准确实时的状态监测至关重要。近年来,基于深度学习的方法已经被广泛应用于状态监测领域,如对抗自编码器(a...展开更多 城市集体供热管网属于市政工程管网的重要组成部分,其安全稳定运行与城市经济生产和居民日常生活息息相关,因此对供热管网进行准确实时的状态监测至关重要。近年来,基于深度学习的方法已经被广泛应用于状态监测领域,如对抗自编码器(adversarial auto-encoder,AAE)。然而,从信息论的角度看,在AAE模型训练过程中样本与特征表示之间的互信息存在衰减现象,...
摘要(英文):
Being an important part of the municipal engineering network,safe and stable operation of urban central heating pipe network is closely related to the city's economic production and residents'daily life,so that it is crucial to conduct accurate and real-time con...MORE Being an important part of the municipal engineering network,safe and stable operation of urban central heating pipe network is closely related to the city's economic production and residents'daily life,so that it is crucial to conduct accurate and real-time condition monitoring of the heating pipe network.In recent years,deep l...

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