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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度. 相似文献
2.
为了准确模拟裂缝性基岩气藏产能,以柴达木盆地东坪区块为例,将区块内裂缝性基岩气藏视为离散裂缝与基质岩体介质,建立裂缝性基岩气藏产能有限元计算模型.在考虑水力压裂裂缝应力敏感性、气藏流体的高压物性非线性和随机分布天然裂缝基础上,采用Galerkin加权残值法将渗流方程进行空间离散,并通过Newton-Raphson迭代求解非线性方程组,实现裂缝型基岩气藏离散裂缝网络产能模拟,分析天然裂缝、人工裂缝对研究区块内水平井分段压裂后产能模拟结果的影响规律.结果表明:忽略应力敏感会过高估计产量,相比而言,考虑水力裂缝应力敏感性的产能拟合结果更符合实际;基岩气藏渗流压力场主要受主裂缝导流能力控制,离散分布的不连通天然裂缝对压力场的影响较弱;离散不连通的天然裂缝对增产作用效果不明显,水力压裂应重点提高人工裂缝导流能力或沟通天然裂缝;东坪区块基岩气藏最优导流和最优缝长分别为15 D·cm和200~250 m. 相似文献
3.
正日前,益阳橡胶塑料机械集团有限公司(简称益阳橡机)的GE420/GE800T大规格串联式密炼机、416双锥双螺杆挤出机顺利通过国内客户的在线试车验收,成功发货。这是益阳橡机在全新的智能型橡胶机械数字化制造基地生产的首批产品。 相似文献
4.
机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。 相似文献
5.
从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP(Back Propagation)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络以及经典的模糊算法WM(Wang-Mendel)在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明:该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。 相似文献
6.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。 相似文献
8.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据. 相似文献
9.
摘 要: 为了利用活性粉末混凝土梁一些易获取的相关参数较好地预测其抗剪承载力, 提出一种基于相关向量机(RVM) 的抗剪承载力预测模型。通过样本训练建立活性粉末混凝土梁抗剪承载力与混凝土棱柱体抗压强度以及梁剪跨比、 配箍率、 纵筋率等4 个主要影响因素之间的非线性映射关系, 并据此对其他样本的抗剪承载力进行精准预测。在相同样本情况下, 将RVM 模型应用于活性粉末混凝土梁抗剪承载力预测实例与BP 神经网络模型的预测结果进行对比。研究结果表明: RVM 模型预测精度更高、 离散性更小;敏感因子分析进一步探究了4 个影响因素选取的正确性及因素与抗剪承载力之间的相关性, 其中剪跨比敏感因子最高, 在活性粉末混凝土梁抗剪承载力相关研究中应重点分析。 相似文献
10.
孙英军 《中国水能及电气化》2021,(10):45-49
水质参数指标项相对较多,存在信息重叠等问题,导致水质参数监测精度降低,为此,提出基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术.通过主成分分析法消除信息重叠的影响,引入改进粒子群法,通过自适应调节惯性权重的方式,对动态变化学习因子进行融合,优化超球支持向量机模型运行参数,利用优化后的支持向量机对水质等级进行评价,构建评价指标体系,并将该体系作为建立模型训练样本集合的基础,可降低人为因素与监测数据对模型运行的干扰,完成自动监测与报警.依托地下水段,将其作为测试目标进行水质参数自动监测.监测结果表明,不同测试点测量结果与实际结果相同,表明基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术监测性能较高. 相似文献