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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.
为了精确诊断出滚动轴承的故障,提出基于高斯函数的小波基构造方法.该方法采用叠加的高斯函数作为构造小波基函数的初始模型,使用该初始模型和滚动轴承振动信号进行数据拟合来确定小波基函数的各项系数.通过对6205滚动轴承的外圈、内圈、滚动体故障信号分析的结果表明:新构造的小波基能有效的抑制信号中的噪声成分,提取故障特征,实现精确的诊断滚动轴承的故障.在同样的分解条件下,新构造的小波基比高斯小波能更精确的诊断出滚动轴承的运行状态,具有较高的使用价值. 相似文献
3.
利用靶试及数值计算研究钨丝增强锆基非晶弹芯侵彻弹坑形貌及直径,并进行理论分析.结果表明:钨丝增强锆基非晶弹芯侵彻弹坑较93W合金弹坑细长,且弹坑底部更尖锐.在稳定侵彻阶段,钨丝增强锆基非晶弹芯侵彻弹坑平均直径为10.1 mm,较93W合金弹坑小8.2%,这归因于钨丝增强锆基非晶动态压缩强度更高,侵彻过程具有"自锐"特性. 相似文献
4.
5.
针对碱性酚醛树脂砂型喷涂醇基涂料,研究了不同的喷涂方式对砂型表面硬度的影响。试验结果表明,醇基涂料会降低碱性酚醛树脂砂型表面硬度,而理想的喷涂方式可有效减少砂型表面硬度降低,从而能够得到最佳的砂型硬度,满足高表面质量铸钢件生产。 相似文献
7.
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
8.
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
9.
基于支持向量机(SVM)的卷积神经网络(CNN)模型结合了大间隔原理,在图像识别中表现出了优异的泛化性能。然而,该方法忽视了一个关键:SVM的泛化性能不仅取决于不同类之间的间隔,还与所有样本的最小包含球(MEB)的半径有关。针对这一事实,文章提出一种基于半径间隔界(RMB)驱动的CNN模型的图像特征提取和识别的方法。与传统CNN模型相比,该模型采用基于SVM泛化误差界的策略来指导CNN深度模型学习和相应分类器构建,不仅考虑了不同类别之间的间隔,还考虑了MEB的半径。该模型能提高深度卷积模型的泛化能力而不会额外增加网络的复杂度,还能够应用于不同的深度模型中而不受限于某一特定的网络结构。在多个数据集上的实验结果表明,相比于基于Sofmax损失的CNN模型、基于中心损失的CNN模型以及基于 SVM 的 CNN 模型,该模型能够提取到鉴别性更强的图像特征,取得更高的识别率。 相似文献
10.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献