提出了一种自动编码器（AE）极限学习机（ELM）-AE-ELM模型，以根据相互信息算法（MI），AE和ELM的组合来预测NOX发射浓度。首先，实用变量的重要性由MI算法计算，并分析了该机制以确定与NOX发射浓度相关的变量。然后，进一步分析了所选变量与NOX发射浓度之间的时间延迟相关性，以重建建模数据。随后，将AE应用于输入变量中的隐藏特征。最后，ELM算法建立了NOX发射浓度与深度特征之间的关系。实用数据的实验结果表明，与最先进的模型相比，提出的模型显示出有希望的性能。

近年来，在运输电气化方面取得了重大进展。作为主要的储能设备，锂离子电池（LIB）已受到广泛关注。准确地预测健康状况（SOH）不仅可以缓解用户对电池寿命的焦虑，而且还可以为电池管理提供重要信息。本文提出了一种基于视觉变压器（VIT）模型的SOH的预测方法。首先，预定义电压范围的离散充电数据用作输入数据矩阵。然后，电池的循环特征是由VIT捕获的，可以获得可以获得全局特征，并且通过将循环特征与完整连接（FC）层相结合来获得SOH。同时，引入了转移学习（TL），并根据目标任务电池的早期周期数据进一步微调基于源任务电池训练的预测模型，以提供准确的预测。实验表明，与现有的深度学习方法相比，我们的方法可以获得更好的特征表达，从而可以实现更好的预测效果和传递效果。

大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中，潜在变量模型（LVM）及其对应物占主要份额，并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM（DLVM）。我们首先讨论经典LVM的定义，理论和应用，该定义和应用既是综合教程，又是对经典LVM的简短申请调查。然后，我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍，重点是其理论和模型体系结构，此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言，经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性，但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力，可以在复杂的场景中实现令人满意的性能，但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点，并探索非神经网络的举止以建立深层模型，我们提出了一个新颖的概念，称为“轻量级Deep LVM（LDLVM）”。在提出了这个新想法之后，该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵，然后提供了两个新颖的LDLVM，并详尽地描述了其原理，建筑和优点。最后，讨论了前景和机会，包括重要的开放问题和可能的研究方向。

作为自然现象的地震，历史上不断造成伤害和人类生活的损失。地震预测是任何社会计划的重要方面，可以增加公共准备，并在很大程度上减少损坏。然而，由于地震的随机特征以及实现了地震预测的有效和可靠模型的挑战，迄今为止努力一直不足，需要新的方法来解决这个问题。本文意识到​​这些问题，提出了一种基于注意机制（AM），卷积神经网络（CNN）和双向长短期存储器（BILSTM）模型的新型预测方法，其可以预测数量和最大幅度中国大陆各地区的地震为基于该地区的地震目录。该模型利用LSTM和CNN具有注意机制，以更好地关注有效的地震特性并产生更准确的预测。首先，将零阶保持技术应用于地震数据上的预处理，使得模型的输入数据更适当。其次，为了有效地使用空间信息并减少输入数据的维度，CNN用于捕获地震数据之间的空间依赖性。第三，使用Bi-LSTM层来捕获时间依赖性。第四，引入了AM层以突出其重要的特征来实现更好的预测性能。结果表明，该方法具有比其他预测方法更好的性能和概括能力。

评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法，从而提高计算要求。此外，随着复杂性，同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求，需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述，我们希望缩小三个学科之间的差距（1）电力供应安全性评估，（2）人工智能和（3）实验设计。为此，我们对所选应用领域进行大规模的定量审查，并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外，我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素，并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和（非）可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道，以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。

电价是影响所有市场参与者决策的关键因素。准确的电价预测非常重要，并且由于各种因素，电价高度挥发性，电价也非常具有挑战性。本文提出了一项综合的长期经常性卷积网络（ILRCN）模型，以预测考虑到市场价格的大多数贡献属性的电力价格。所提出的ILRCN模型将卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）算法的功能与所提出的新颖的条件纠错项相结合。组合的ILRCN模型可以识别输入数据内的线性和非线性行为。我们使用鄂尔顿批发市场价格数据以及负载型材，温度和其他因素来说明所提出的模型。使用平均绝对误差和准确性等性能/评估度量来验证所提出的ILRCN电价预测模型的性能。案例研究表明，与支持向量机（SVM）模型，完全连接的神经网络模型，LSTM模型和LRCN模型，所提出的ILRCN模型在电价预测中是准确和有效的电力价格预测。

在这项综合研究中，通过基于能量环境分析添加入口空气冷却和再生冷却来评估涡轮轴发动机。首先，飞行器数量，飞行高度，主要周期中压缩机1的压缩比，主周期中涡轮-1的涡轮入口温度，涡轮-2的温度分数，辅助的压缩比循环和入口空气冷却系统中的进气温变化，这些功能性能参数的某些功能性能参数，配备了带有入口空气冷却系统的再生涡轮轴发动机周期，例如功率特异性的燃油消耗，功率输出，热效率和硝酸盐氧化物的质量流量（质量流量） NOX）通过使用氢作为燃料工作，研究了NO和NO2。因此，基于分析，开发了一个模型来预测带有冷却空气冷却系统基于深神经网络（DNN）的再生涡轮轴发动机周期的能量环境性能层。该模型提出的旨在预测含有NO和NO2的氮化物氧化物（NOX）的质量流量和质量流量。结果证明了综合DNN模型的准确性，具有适当的MSE，MAE和RMSD成本函数，用于验证测试和培训数据。同样，对于热效率和NOX发射质量流量，对于热效率的验证和NOX发射质量流量质量预测值及其测试数据，R和R^2都非常接近1。

在这项工作中，我们解决了由三个腔室驱动的软仿生执行器的运动计划的逆动力学问题。由于其内在的柔软性，软仿生致动器已应用于许多应用中。尽管可以得出数学模型来描述该执行器的逆动力学，但捕获材料和系统的非线性和不确定性仍然不准确。此外，如此复杂的模型是耗时的，因此在实时控制单元中应用不容易。因此，在该领域开发一种无模型方法可能是一个新想法。为了克服这些内在问题，我们提出了一个后传播（BP）神经网络，学习在三维空间中移动的软仿生执行器的逆动力学。在使用样品数据进行训练之后，BP神经网络模型可以代表操纵器尖端位置与施加到腔室的压力之间的关系。所提出的算法比分析模型更精确。结果表明，相对于总执行器长度，相对平均误差为2.46％，可以实现所需的末端位置。

随着大数据时代的出现，数据质量问题变得越来越重要。在许多因素中，缺少价值的数据是一个主要问题，因此开发有效的插补模型是研究界的关键主题。最近，一个主要的研究方向是采用神经网络模型，例如自组织映射或自动编码器来填充缺失值。但是，这些经典方法几乎无法在数据属性之间同时发现相关特征和共同特征。特别是，对于经典的自动编码器来说，这是一个非常典型的问题，他们经常学习无效的恒定映射，从而极大地伤害了填充性能。为了解决上述问题，我们建议并开发基于功能融合增强自动编码器的缺失值填充模型。我们首先设计并集成到自动编码器中，一个隐藏的层，该层由脱落神经元和径向基函数神经元组成，该神经元可以增强学习相关特征和共同特征的能力。此外，我们基于动态聚类（MVDC）制定了缺失的值填充策略，该策略已纳入迭代优化过程。该设计可以增强多维功能融合能力，从而提高动态协作缺失填充性能。通过实验比较与许多缺失值填充方法的实验比较来验证我们的模型的有效性，这些方法在七个数据集上进行了测试，而缺失率不同。

负载预测在电力系统的分析和网格计划中至关重要。因此，我们首先提出一种基于联邦深度学习和非侵入性负载监测（NILM）的家庭负载预测方法。就我们所知，这是基于尼尔姆的家庭负载预测中有关联合学习（FL）的首次研究。在这种方法中，通过非侵入性负载监控将集成功率分解为单个设备功率，并且使用联合深度学习模型分别预测单个设备的功率。最后，将单个设备的预测功率值聚合以形成总功率预测。具体而言，通过单独预测电气设备以获得预测的功率，它可以避免由于单个设备的功率信号的强烈依赖性而造成的误差。在联邦深度学习预测模型中，具有权力数据的家主共享本地模型的参数，而不是本地电源数据，从而保证了家庭用户数据的隐私。案例结果表明，所提出的方法比直接预测整个汇总信号的传统方法提供了更好的预测效果。此外，设计和实施了各种联合学习环境中的实验，以验证该方法的有效性。

情感计算在人与机器之间的关系中非常重要。在本文中，提出了一种基于语音信号的语音情感识别（SER）的系统，其利用不同处理阶段的新技术。该系统由三个阶段组成：功能提取，功能选择，最终要素分类。在第一阶段，使用新的和多样性特征（如韵律，光谱和频谱）特征，从语音信号和光泽 - 波形信号中提取复杂的长期统计特征。 SER系统的挑战之一是区分相关情绪。这些特征是言语情绪的好鉴别者，并提高Ser识别类似和不同情绪的能力。此特征向量具有大量维度自然具有冗余。在第二阶段，使用经典特征选择技术以及用于减少特征向量维度的新量子启发技术，减少了特征向量尺寸的数量。在第三阶段，优化的特征向量由加权深稀疏的极端学习机（ELM）分类器分类。分类器以三个步骤执行分类：稀疏随机特征学习，使用奇异值分解（SVD）技术的正交随机投影，以及使用广义Tikhonov正规技术的最后一步中的鉴别分类。此外，许多现有的情绪数据集遭受数据不平衡分布的问题，这反过来增加了分类误差并降低了系统性能。在本文中，还提出了一种新的加权方法来处理类别不平衡，比现有的加权方法更有效。所提出的方法是在三个标准情绪数据库上进行评估。

深度学习（DL）技术被回归问题所接受。最近在该领域发表的论文数量越来越多，包括调查和评论，表明，由于效率和具有高维数据的系统的良好精度，深层回归引起了社区的关注。但是，许多DL方法具有复杂的结构，这些结构对人类用户不易透明。访问这些模型的可解释性是解决敏感领域问题（例如网络安全系统，医疗，金融监视和工业过程）的重要因素。模糊逻辑系统（FLS）是可解释的模型，在文献中众所周知，能够通过具有成员资格学位的语言术语对复杂系统使用非线性表示，模仿了人类的思想。在可解释的人工智能的气氛中，有必要考虑开发智能模型的准确性和可解释性之间的权衡。本文旨在调查结合DL和FL的现有方法的最新方法，即深度模糊系统，以解决回归问题，配置当前在文献中尚不充分探索的主题，因此应进行全面调查。

A well-performing prediction model is vital for a recommendation system suggesting actions for energy-efficient consumer behavior. However, reliable and accurate predictions depend on informative features and a suitable model design to perform well and robustly across different households and appliances. Moreover, customers' unjustifiably high expectations of accurate predictions may discourage them from using the system in the long term. In this paper, we design a three-step forecasting framework to assess predictability, engineering features, and deep learning architectures to forecast 24 hourly load values. First, our predictability analysis provides a tool for expectation management to cushion customers' anticipations. Second, we design several new weather-, time- and appliance-related parameters for the modeling procedure and test their contribution to the model's prediction performance. Third, we examine six deep learning techniques and compare them to tree- and support vector regression benchmarks. We develop a robust and accurate model for the appliance-level load prediction based on four datasets from four different regions (US, UK, Austria, and Canada) with an equal set of appliances. The empirical results show that cyclical encoding of time features and weather indicators alongside a long-short term memory (LSTM) model offer the optimal performance.

电力消耗预测对于一个国家的能源计划至关重要。在启用机器学习模型中，支持向量回归（SVR）已被广泛用于设置预测模型，因为其对看不见的数据的卓越概括。但是，预测建模的一个关键过程是特征选择，如果选择不正确的功能，这可能会损害预测准确性。在这方面，在本研究中采用了修改的离散粒子群优化（MDPSO）进行特征选择，然后构建了MDPSO-SVR混合模式来预测未来的电力消耗。与其他完善的对应物相比，MDPSO-SVR模型在两个现实世界中的电力消耗数据集中始终如一地表现最好，这表明用于功能选择的MDPSO可以提高预测准确性，并且配备了MDPSO的SVR可以是电力替代方案。消费预测。

交通速度预测是许多有价值应用程序的关键，由于其各种影响因素，它也是一项具有挑战性的任务。最近的工作试图通过各种混合模型获得更多信息，从而提高了预测准确性。但是，这些方法的空间信息采集方案存在两级分化问题。建模很简单，但包含很少的空间信息，或者建模是完整的，但缺乏灵活性。为了基于确保灵活性引入更多空间信息，本文提出了IRNET（可转让的交叉点重建网络）。首先，本文将相交重建为与相同结构的虚拟交集，从而简化了道路网络的拓扑结构。然后，将空间信息细分为交叉信息和交通流向的序列信息，并通过各种模型获得时空特征。第三，一种自我发项机制用于融合时空特征以进行预测。在与基线的比较实验中，不仅预测效应，而且转移性能具有明显的优势。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

随着信息时代的蓬勃发展，日常生成大量数据。由于这些数据的大规模和高维度，通常很难在实际应用中实现更好的决策。因此，迫切需要一种有效的大数据分析方法。对于功能工程，功能选择似乎是一个重要的研究内容，预计可以从候选人中选择“出色”功能。可以通过特征选择来实现不同的功能，例如降低维度，模型效应改进和模型性能改进。在许多分类任务中，研究人员发现，如果数据来自同一类，通常它们似乎彼此接近。因此，局部紧凑性对于评估功能至关重要。在此手稿中，我们提出了一种快速无监督的特征选择方法，称为紧凑型评分（CSUFS），以选择所需的功能。为了证明效率和准确性，通过进行广泛的实验选择了几个数据集。后来，通过解决聚类任务来揭示我们方法的有效性和优势。在这里，性能由几个众所周知的评估指标表示，而效率则由相应的运行时间反映。正如模拟结果所揭示的那样，与现有算法相比，我们提出的算法似乎更准确和有效。

热应力和变形的快速分析在热控制措施和卫星结构设计的优化中起着关键作用。为了实现卫星主板的实时热应力和热变形分析，本文提出了一种新型的多任务注意UNET（MTA-UNET）神经网络，将多任务学习（MTL）和U-NET的优势结合在一起注意机制。此外，在训练过程中使用了物理知识的策略，其中部分微分方程（PDE）被整合到损失函数中作为残留项。最后，将基于不确定性的损失平衡方法应用于重量的多个培训任务的不同损失功能。实验结果表明，与单任务学习（STL）模型相比，提出的MTA-UNET有效提高了多个物理任务的预测准确性。此外，物理信息的方法在每个任务的预测中的错误较小，尤其是在小型数据集上。代码可以在：\ url {https://github.com/komorebitso/mta-unet}下载。

锂离子电池（LIBS）的数学建模是先进电池管理中的主要挑战。本文提出了两个新的框架，将基于机器的基于机器的模型集成，以实现LIBS的高精度建模。该框架的特征在于通知物理模型的状态信息的机器学习模型，从而实现物理和机器学习之间的深度集成。基于框架，通过将电化学模型和等效电路模型分别与前馈神经网络组合，构造了一系列混合模型。混合模型在结构中相对令人惊讶，可以在广泛的C速率下提供相当大的预测精度，如广泛的模拟和实验所示。该研究进一步扩展以进行衰老感知混合建模，导致杂交模型意识到意识到健康状态以进行预测。实验表明，该模型在整个Lib的循环寿命中具有很高的预测精度。