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1.
2.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献
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5.
为研究皖北平原北部黄潮土在玉米不同生长期内土壤水分变化特征,选取杨楼流域为研究对象,利用2010-2018年0~50 cm深度土壤水数据,结合同期地下水埋深、前期无降雨日数、水面蒸发和降雨量进行相关性分析,利用增强回归分析算法确定不同驱动因子对土壤水变化的相对贡献。结果表明:在玉米整个生长期内,随着土层深度的增加,土壤含水率减小。按变异系数可划分为2个典型土层,即活跃层(深度0~10 cm)和次活跃层(深度10~50 cm)。土壤水与水面蒸发、地下水埋深和前期无降雨日数呈显著负相关,与降雨量呈显著正相关关系。前期无降雨日数对土壤含水率的相对贡献率最大,为42.6%,其次是地下水埋深,为20.9%,作物生长期对土壤含水率的相对贡献率最小,为7.3%。该研究对了解土壤水分变化、农业水管理及水分利用率等有重要意义。 相似文献
6.
利用连续波雷达测试弹丸径向速度时,会遇到弹丸、火炮、雷达及外界因素异常,测试的径向速度会出现缺失,导致递推出的炮口初速不准确。为此,选择建立合理的模型预测出缺失的径向速度对数据进行重构。雷达测试的径向速度属于一维数据,大口径弹丸的径向速度主要包含线性特征,小口径弹丸的径向速度既包含线性特征又包含非线性特征,都可以建立ARIMA模型、GM(1,1)灰色模型和回归模型进行预测。但是这些传统模型有时预测能力比较局限,预测精度不理想。为了充分整合所有模型的预测优势,提高预测精度,选择建立组合模型进行预测。针对大口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和一阶线性回归方程构建的组合模型进行预测,针对小口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和二次多项式回归方程构建的组合模型进行预测,为了保证预测精度,按照迭代的方式进行预测。实验结果表明,无论是大口径弹丸还是小口径弹丸,组合模型的预测精度始终高于单项模型,平均相对误差小于1‰,更加适合作为弹丸径向速度的预测模型。 相似文献
7.
为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F1分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。 相似文献
8.
为挖掘国内优质黄牛肉的品质特性,了解其市场定位和产品开发方向,以进口雪花牛肉作为对照,开展了9种本地A3级雪花黄牛肉生鲜肉、煎制肉和涮制肉的消费者感官评定。结果表明:郏县红牛、新疆褐牛、渤海黑牛3个品种背最长肌煎制肉从多汁性、滋味、嫩度、色泽、残渣及香气评价与进口A3级雪花牛肉无显著差异(P>0.05),9个品种本地黄牛股二头肌涮制肉均能达到进口雪花牛肉水平,其中渤海黑牛、平凉红牛、云岭牛、夷陵牛、晋南牛股二头肌涮制肉得分显著高于进口雪花牛肉(P<0.05)。对比生鲜肉和熟制肉的感官评价结果发现二者相关性偏低(r=0.345),说明仅凭生鲜肉外观确定牛肉质量等级存在一定的偏差,因此本研究进一步开展背最长肌理化指标的测定并与感官得分进行线性回归分析,构建了牛肉品质预测模型,结果显示生鲜肉排整体可接受性=6.382?0.132×蛋白质含量,煎制肉整体可接受性=4.751?0.228×剪切力,生鲜肉的回归方程可以解释81.2%的因变量变异,煎制肉回归方程可以解释62.6%的因变量变异,模型拟合程度良好。通过筛选蛋白质和剪切力分别作为生鲜肉和煎制肉的评定指标,为牛肉品质评价提供了新的参考依据。 相似文献
9.
基于响应面法和支持向量回归模型对熔丝制造3D打印能效进行预测与优化。首先,利用田口方法设计六因素三水平正交试验,通过响应面法分析得出对加工能效影响较为显著的3个因素即层高、打印速度和热床温度;然后,通过支持向量回归方法建立加工能效预测模型,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明支持向量回归方法建模预测性能更优;最后,建立以加工时间和能效为目标的优化模型,利用NSGA-Ⅱ、MOEA/D、SPEA2和MOPSO 4种算法分别对模型进行求解,分析比较4种算法的Pareto前沿,结果表明NSGA-Ⅱ算法在求解此问题时综合表现最佳,对比NGSA-Ⅱ算法求得的优化结果与试验结果可知,NSGA-Ⅱ算法具有有效性和合理性。 相似文献
10.
进水水质条件是研究和优化管理污水处理厂所需的关键要素,及时获取进水水质数据至关重要。针对污水厂关键性水质指标BOD5不易直接检测、滞后强的特点,分别采用BP神经网络(BP-ANN)、网格搜索算法(GS)优化支持向量回归(SVR)、粒子群算法(PSO)优化的SVR和遗传算法(GA)优化的SVR 4种方法,通过利用其他进水指标与进水BOD5的数学关系建立进水BOD5软测量模型,实现进水BOD5快速测定。并以黑龙江某污水厂为研究对象,比较4种机器学习模型的性能,找寻适合进水BOD5预测的软测量方法。结果表明,基于SVR的软测量模型预测结果优于基于BP-ANN的软测量模型,而且采用GA优化的SVR模型精度最高。为实现污水厂进水BOD5的实时监测和污水厂的便捷管理提供了参考依据。 相似文献