多元回归模型分析与设计实现

本文研究了多元回归模型及其转化问题,提出了合理的模型解决方案,设计实现了一个具有回归模拟计算能力的多元回归系统,得到回归方程和检验参数,并应用实例验证了系统的可行性和有效性。     

基于机器学习的实时云数据关联规则提取与运维分析方法

以往的数据关联规则提取方法的项集标记结果不全面.针对该问题,提出了基于机器学习的实时云数据关联规则提取方法,为数据运维分析奠定良好的基础.构建机器学习网络架构,利用无监督训练和调优两个步骤训练机器学习网络,由此构建任务调度模型,以最小化构建排队处理提取与运维任务.依据机器学习扫描原理寻找强项集,从强度集合中导出关联规则...     

轻质钢筋混凝土夹芯板结构体系的应用研究

轻质钢筋混凝土夹芯板结构体系是适应我国墙改政策、可以完全取代砖混体系的一种新型结构体系.文中介绍了轻质钢筋混凝土夹芯板的结构组成、主要构件的构造设计.通过对比分析表明:轻质钢筋混凝土夹芯板结构体系比相同布置的砖混体系造价降低,使用面积增加,能耗大大降低.     

一种基于时段特征的匹配算法在智能电表用电预测中的应用研究

用电需求预测问题对智能电网的稳定运行和用户体验的提升有着非常重要的影响。现有的工作大多是针对长、中期用电需求进行预测,而对短期内细粒度的用电需求的预测效果不佳。针对这一问题,基于特征匹配的思想,提出一种细粒度的用电需求预测算法。基于智能电表中记录的居民用电数据,提取每个用户的用电特征,并在智能电表中记录的实时用电数据上进行特征匹配,利用匹配到的特征进行用电量的预测。实验证明,该方法在细粒度的用电数据上取得了良好的性能。     

基于AE-MFCM技术的电力用户响应特性分析方法

对电力用户用电特性的正确分析是实现电力系统高效运行和增值服务的关键。本文提出一种基于自动编码器与改进模糊C均值聚类算法结合技术的用户响应特征分析方法。首先,对用电模式进行聚类来确定用户的行为特性,利用自动编码器和改进模糊C均值聚类算法实现特征提取和数据处理。然后,基于用户用电模式的分类结果,利用神经网络等智能算法对每类用户进行需求响应建模,拟合激励信号与用户响应量之间的关系,获得准确反映用户需求的响应特性与响应能力。最后,通过某实际电网数据验证了该方法的有效性。     

多元回归模型分析与设计实现

本文研究了多元回归模型及其转化问题,提出了合理的模型解决方案,设计实现了一个具有回归模拟计算能力的多元回归系统,得到回归方程和检验参数,并应用实例验证了系统的可行性和有效性.     

华为云平台资源服务质量自动评价方法

现有评价方法中设置的指标过于单一，导致不同等级用户资源分配评价结果间的差异较小，针对这一问题提出全新的华为云平台资源服务质量自动化评价方法。该方法获取云平台资源服务能力映射规则，通过该规则表示资源服务能力的变化幅度；通过所选取的评价指标构建华为云平台资源服务质量模型；采用模糊物元法设计模型自动化评价功能，实现对华为云平台资源服务质量的自动化评价。通过实验验证方法灵敏性、矫正能力、稳定性，满足要求后检验其评价效果。该方法得到的质量评价结果有显著差异，可满足用户对于自动化评价方法的要求。