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1.
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   
2.
很多DIY用户在打造顶级平台时往往会选择像GeForce RTX 3090或者是Radeon RX6900 XT这类高性能显卡,而这些高性能硬件的功耗要求也更高,这就对电源的供电性能提出了较高要求。目前,市面上有很多专为高端平台打造的大功率电源,技嘉前不久推出的P10 0 0GM千瓦级电源就是其中之一。  相似文献   
3.
某型大功率柴油机的排放值不满足非道路国四排放法规的要求,为此,对该柴油机燃油喷射系统、燃烧系统、增压系统和后处理系统进行优化设计和匹配。优化喷油策略,使柴油机的PM、CO和HC排放降低到非道路国四限值以下;安装选择性催化还原系统以降低NOx排放。标定试验结果表明,升级后的柴油机满足非道路国四排放法规要求。  相似文献   
4.
5.
以风、光能资源相对匮乏的贵州省地区作为研究对象,利用风光互补直流发电系统作为直流驱动的电源,在输水工程中采用直流直驱方式的闸(阀)门系统应用于设计研究,解决了设备运行中的智能化、信息化远程管控问题,为智慧水务提供硬件基础.  相似文献   
6.
赖礼泉 《矿山测量》2021,49(4):46-49
在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.  相似文献   
7.
给出了Logistic模型中对缺失协变量数据的一种估计方法.将Marc Lavielle等人提出的SAEM算法进行了改进,引入Samiran Sinha等人提出的一种基于不可忽视机制基础上的NI-机制,以此来尽可能的利用数据中已存在的信息,并将其与现有处理缺失协变量较好的MCAR缺失机制下的半参数方法做对比研究.对Logistic模型的参数分别进行估计,对比分析这两种方法在不同缺失率下的优劣,并对最终结果进行回判,将回判准确率与标准误差作为判别标准.结果表明,当缺失率较小时,两者对缺失数据的处理性能都很好;但当缺失率较高时,半参数方法对数据的处理性能要优于SAEM算法.SAEM算法的运行速度始终快于半参数方法,缺失率较小时,用提出的SAEM算法做线上估计比半参数方法更具有优势.  相似文献   
8.
实际生活中目标间存在的遮挡会造成待检测目标的特征缺失,进而使得检测准确度降低.鉴于此,提出一种用于被遮挡特征学习的生成对抗网络(generative adversarial networks for learning occluded features, GANLOF).被遮挡特征学习网络分为被遮挡特征生成器、鉴别器两个部分.首先对数据集生成随机遮挡,作为模型的输入;然后利用生成器恢复被遮挡图片的池化特征,通过鉴别器区分恢复后的被遮挡池化特征与无遮挡图片池化特征,同时使用检测损失监督生成器,使恢复的被遮挡特征更准确.所提出被遮挡特征学习网络可以作为组件插入到任意的两阶段检测网络中.与Faster RCNN等已有模型相比,所提出模型在PASCAL VOC2007和KITTI数据集上的mAP(mean average precision)指标均有不同程度的提升.  相似文献   
9.
陈昕  谭国俊  李浩  张旭 《电力电子技术》2021,55(11):50-51,87
针对现有大功率变流器缺少主动式开关频率灵活控制方式来实现热管理的问题,提出一种有限控制集开关频率控制方法.建立中点箝位(NPC)三电平脉宽调制(PWM)整流器有限控制集预测模型,引入固定滑窗开关频率统计方法;在有限控制集预测控制基础上添加固定滑窗时间内开开关频率优化项,建立统一多目标价值函数,选择最小化价值函数的电压矢量.基于2 MW三电平变流器样机进行实验验证,表明该方法性能良好.  相似文献   
10.
辜超  白德盟  王晶  闫丹凤 《电测与仪表》2019,56(5):63-69,142
输变电设备是电网的重要组成部分,其状态量值表征了设备的基本运行状态。由于一些不可控因素,在采集时会有一些"空值"。这些缺失值不仅意味着信息空白,更重要的是它会影响后续数据挖掘和统计分析等工作的进行。文中提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的缺失值填补方法,与经典的数据挖掘方法进行对比,实验表明所提方法的填补结果在均方根误差这一评价指标上有20%的提升。同时还综合考虑了同一设备下其他不同状态量以及气象因素的影响。最后,利用所述方法对国网某省公司电网线路的在线监测数据进行了缺失值填补和验证,结果表明该方法在常规条件下具有较好的填补效果。  相似文献   
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