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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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建立了考虑毛管压力、渗透压、膜效应以及弹性能的压裂-焖井-生产多过程多相流模型,提出了以产能最大化为目标的页岩油水平井分段多簇压裂后焖井时间优化方法,采用现场生产数据和商业软件验证了该模型的准确性。基于该模型和方法,根据现场压裂压力数据反演裂缝参数,建立物理模型,模拟了压裂、焖井以及生产阶段储集层孔隙压力、含油饱和度的变化动态,并研究了7种因素对最优焖井时间的影响规律,通过开展正交实验明确了最优焖井时间的主控因素。研究表明,随着焖井时间增加,累计产量增量先快速增加后趋于某一稳定值,变化拐点对应的焖井时间为最优焖井时间。最优焖井时间与基质渗透率、孔隙度、毛管压力倍数及裂缝长度呈非线性负相关,与膜效率、注入液体总量呈非线性正相关,与排量呈近线性正相关。对最优焖井时间的影响程度从大到小依次为注入液体总量、毛管压力倍数、基质渗透率、孔隙度、膜效率、压裂液矿化度和排量。 相似文献
3.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
4.
5.
自动挡变速箱壳体材质较一般变速箱材质的韧性大幅增强同时壳体内部结构复杂,最小的孔径只有约5毫米。因此在钻削过程中产生的的铝屑极易残留在壳体中,难以清洗。钻削产生的铝屑最后存在于壳体成品中,会造成变速箱严重故障。文章根据生产中遇到的实际问题,浅析了钻屑过程中断屑与钻头结构之间的关系。 相似文献
6.
分析了固体动力杀伤器的气动外形设计参数。通过进化神经网络构建气动外形参数与气动特性之间的代理模型,然后确定了气动外形优化方法,并完成了算例验证。结果表明:通过代理模型开展固体动力杀伤器气动外形优化是可行的,能够大大缩短杀伤器气动外形优化周期。 相似文献
7.
近几年,随着我国经济社会的快速发展,城市化建设水平不断加快,社会对我国高速公路的运输能力及使用性能提出了更高的要求。但是,由于我国国土面积辽阔,高速公路建设的时间长、分布广,加之受到人为因素及环境因素影响,很多地区的高速公路都出现了不同程度的损坏,影响了我国高速公路的正常使用。基于此,本文以某高速公路为例,对发生在该高速公路路段上的土质路堑边坡坍塌问题进行了研究,分析了造成土质路堑边坡坍塌问题的主要原因,并对应采取何种对策方面进行了简单的论述。高速公路是保障我国经济发展与社会建设的重要部分,希望通过本文的论述,能够为解决我国高速公路土质路堑边坡坍塌问题提供有价值的参考。 相似文献
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随着我国现代建设脚步的不断加快,人们在日常的生产生活中对能源的消耗也越来越大。其中,石油和天然气更是有着相当广泛的应用,在当代的能源勘探开采中有着非常重要的地位。然而在油田地面工程建设过程中,安全管理问题一直制约着行业的发展。一方面安全管理不善可能会导致工程出现质量问题,给现场的施工人员造成危害;另一方面建设安全一旦出现问题就会延误工期,给石油企业的生产造成影响。首先分析了现阶段油田地面工程建设中存在的问题,然后提出了加强地面建设安全管理水平的措施,以供参考。 相似文献