基于注意力机制和LSTM的电力通信设备状态预测

随着电力通信网络的快速增长,网络中通信设备的在线状态预测对于提升运维可靠性具有重要意义。在实际场景中,设备工作数据来源复杂,往往存在数据维度高、特征稀疏且模式重复等问题,导致传统的预测方法性能非常受限。本文提出一种基于注意力机制和LSTM（长短时记忆）模块的设备状态预测模型。模型训练分2阶段进行,保证注意力机制能够通过端到端学习对原始特征进行充分降维并提取出最相关的信息进行状态预测。基于电力通信网络真实运维数据进行一系列验证实验,结果表明所提方法在设备状态预测问题中的有效性。     

基于决策树算法的决策系统在矿业设备维护中的应用

决策树算法是解决实际应用中分类问题的数据挖掘方法。本文针对当前矿业设备维护面临的实际问题．提出了用决策树分类算法对反映设备状态的属性进行分析,找出设备状态的分类规则,预测设备运行状态或故障的早期征兆。从而为设备维护提供辅助决策信息。并给出了利用决策树算法（ID3）生成决策树的具体步骤。最后通过一个抽象的实例验证了该方法的可行性和实用性。     

基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估

对电网故障设备进行准确的状态评估可有效提高产品质量,减少资源浪费。提出了一种基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估方法。首先,通过对电网设备故障因素进行分析,构建了包含13个状态量的设备故障状态体系。其次,基于C4.5决策树算法构建了电网设备状态评估模型。最后,通过后剪枝算法对模型进行剪枝降低模型复杂度,并定义多项指标对算法模型进行评价。实际数据分析结果表明,构建的算法模型预测准确率、精确率均能够达到91%以上,有效支撑设备厂商储备备品备件方面工作,提升企业效益。     

RFID技术在电力通信设备运维中的研究与应用

将物联网的智能感知与传感技术应用到现场电力通信运维中,利用RFID电子标签对电力通信设备中的"哑资源"进行识别,并通过在电子标签中集成相应传感器实现电力通信设备的状态检测和环境感知,为构建电力通信智能移动运维体系提供准确丰富的数据基础,进而降低运维成本,提高电力通信精益化智能化运维水平。     

电力通信网络智能运维故障诊断系统研究

当前,电力通信网络需要进一步提高对网络节点的感知能力,从而加快网络的故障运维效率。设计了智能运维故障诊断系统,以监测网络中节点状态、实时感知网络节点的运行参数,并实现故障诊断输出运维策略。系统的网络感知模块中加入了扩频调制技术,使模块能够感知到更大范围内的网络节点状态,提高了模块的通信范围和抗干扰能力。故障诊断模型中融合了生成对抗网络和决策树算法,通过各网络故障数据的拟合得到大量可靠数据集,输入最优特征组合以完成故障检测。试验结果显示,系统故障诊断模型的故障诊断率最高为99.8%,损失值最低为0.03。该研究确保了自动化诊断和检测的精确性。     

混合算法用于学习资源的自动推荐

提出一种基于决策树和BP网络的混合算法。采用决策树挖掘学生初始学习能力的行为模式以及应用BP神经网络算法评价用户的学习程度，以学习者对资源的掌握程度形成个性化的学习模式，并自动地对其将要学习的后继知识进行预测以及合理推荐。理论分析和实验结果都表明，该算法具有显著的推荐能力。     

ID3算法在教学质量评价中的应用研究

决策树是数据挖掘中的一种分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则.介绍了数据挖掘的定义及分类,详细介绍了决策树ID3算法.又根据ID3算法,对院校中收集的大量教学评价数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,生成最终决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合.生成规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测.通过数据建模以发现规律和模式,从而提取有价值的信息,避免目前教学质量评价中的不合理性,实例验证和分析的结果表示该方法的有效性.为教学质量评价提供合理、科学的决策支持,从而提高教学质量,改进教学成果.     

规则简化与模糊决策树剪枝的比较

决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了，因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进，它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决策树、规则简化与模糊规则简化；模糊决策树与模糊预剪枝算法的异同，对决策树的大小、算法的训练准确率与测试准确率进行比较，分析了模糊决策树的性能，为改进该算法提供了一些有益的线索。     

基于改进型灰色预测的核电站汽轮机趋势预测

核电站的汽轮机机械故障大多数是由微小故障逐步发展造成的,所以有必要对核电站汽轮机设备状态的演变趋势进行预测。基于GM(1,1)模型,提出一种基于时间序列的滚动改进型灰色预测算法,并利用该算法对汽轮机振幅持伪征参数趋势进行预测研究。预测结果表明,所研究的预测方法能够对核电站汽轮机设备的运行状态进行较为准确的演变趋势预测,且预测结果可以为核电站汽轮机的故障预警以及设备失效预警提供可靠的依据。该研究不仅提高了核电站运行的安全性,而且可为汽轮机状态运维和状态检修提供参考依据,具有广阔的应用前景和较高的实用性。     

决策树算法的研究与应用

主要研究了数据挖掘中决策树算法的基本思想和算法。针对目前钻井过程故障诊断的需求,结合决策树算法的特点,提出了一种基于决策树的钻井过程故障诊断专家系统模型。分析了钻井系统事故状态下的相关特征参数,并对基于决策树的钻井过程状态和知识获取进行了详细的论述。通过实例运用ID3算法实现了决策树的建立,为钻井过程故障诊断奠定了坚实的基础。最后提出了对算法的改进,综合对实际数据的处理结果表明,基于数据挖掘的决策树算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现故障诊断。     

基于可靠性评估的维修诊断辅助决策系统研究

从某短波通信设备维修可靠性的实际需求出发,对RCM在短波通信设备中应用的目的进行了具体分析,在以可靠性评估为中心的维修策略研究基础上,构建了维修诊断辅助决策系统的功能结构与组成模块框架,并给出了在设备内频率合成与信道单元的具体运用实例。对进一步促进电子通信设备中RCM的应用与发展,更好地理解和掌握维修优化决策理论和方法具有一定的现实意义的。     

基于模糊控制和大数据算法模型的电力运维故障诊断设备方法

针对现有技术中对电力运维故障检测灵敏度低、诊断误差大等问题,设计了一种新型故障诊断方案。该方案将PID模糊控制计算器与大数据算法模型相结合,并采用实时布线的方法减少诊断面积,基于改进型大数据算法模型提取电力运维设备故障数据特征,对电力运维设备运行工况构建诊断网络,通过分析电力运维设备工况的功能系统完成数据诊断。为了减少诊断误差,该研究设计了一种故障诊断设备,采用集成芯片化设计和算法程序,减小体积的同时保证检测结果的准确性。实验结果表明,该研究方法故障诊断误差小,准确率最高达到98.6%。     

基于随机森林的代码路径分支混淆技术研究

为了在高吞吐量应用程序中快速进行测量来监视物理过程,论文将通信吞吐量传输到中心服务器之前的测量数据预过滤过程转化为代码路径分支混淆技术,并将其视为二进制分类问题。利用决策树与随机随机森林构建了每种体系结构并提出了不同的实现方案,使用改进的冯·诺依曼体系结构的CPU理论模型和现场可编程门阵列(FPGA)来构建计算体系结构,并在FPGA上实现随机森林的应用。所提方法在Zedboard开发板上进行了实验,试验结果表明所提方法能有效地提高吞吐量和资源量,且降低了主板设备的功耗。     

基于改进GSP的电力通信告警关联挖掘研究

随着电力通信网络规模不断扩大,网架结构日益复杂,其网络告警产生的原因与机理也多种多样。面对繁多复杂的通信告警,需要减少对人工专家知识的依赖,提高故障定位的准确性和效率。论文分析了主流通信告警关联分析方法存在的不足,针对电力通信网络设备网元数量多、告警数据数量大等特点,将序列模式挖掘与网络拓扑约束相结合,有效提高了电力通信告警关联分析的效率和精度。通过算例分析,该方法对电力通信告警关联分析具有较好的适用性,对提升通信运维管理水平具有一定的实际意义。     

计算机硬件设备的运维决策和评估数学模型分析

结合计算机硬件设备运维的实际情况,基于设备/子系统可靠度和可用性理论,按照运维资金效益最优化的原则,分析了设备/子系统的资产残值、业务重要度和不可靠度等运维重要度变量的测算方法。在此基础上,研究并构建了计算机硬件设备/子系统运维重要度评估数学模型,并据此提出了运维决策算法。最后,采用计算机设备/子系统可靠度理论及基于马尔可夫链的可用性分析,结合实例提出了运维效益的评估量化方法,这对计算机设备运维效益的量化考核有一定的启发作用。     

基于移动终端的通信设备和线路巡检系统设计

为便于电力通信设备和线路运行的维护管理与规范化作业,开发了基于移动终端的巡检系统。构建了包括外网移动端、客户端、内网数据库的三层架构体系,在Web服务器的顶端采用MyBatis持久层框架,提出了HTML5技术的移动Web App开发模式,利用Eclipse集成开发环境和ORACLE关系型数据库构建内外网移动交互平台,并在移动终端、网络层、应用层、数据库等四个层次进行安全防护。巡检系统的应用情况表明,该移动终端巡检系统实现了巡检任务的自动分派以及检修任务的跟踪处理,并能对通信设备的台账及线路运行资料进行现场核对和更新,能够根据巡检与检修的次数以及隐患点自动完成对通信设备运行状况的等级评价,提高了现场操作的规范性和时效性以及运维人员的工作效率,确保了通信设备和线路安全稳定运行。     

基于梯度提升决策树的车轮轮缘厚度磨耗预测

轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用，其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理，分析车轮尺寸数据特点，针对轮缘厚度这一型面参数，基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上，任意选取某轮对数据进行验证分析，结果表明：基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度，可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围，预测时间范围较长，可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

改进的C4.5算法在期货数据挖掘中的研究

在利用现有C4.5算法构建期货预测决策树时,往往出现预测准确率低的弊端,导致预测模型很难使用,为此提出了一种面向期货数据的C4.5-[K]算法。该算法的主要思想是通过在C4.5算法中引进新的参数[K],调整属性度量标准信息增益率的取值范围,进而构建决策树预测模型进行预测。通过实验表明,该改进算法能有效提高期货预测能力。     

基于层次分析法的电力通信传输设备在线监测

基于状态感知综合考虑通信设备各动、静态数据,结合运维管理经验,利用历史缺陷和检修、当前性能值和状态值等历史和实时数据,重点开展运行环境和设备状态关键参数对传输设备寿命影响的研究。构建传输设备健康状态评价模型及算法,感知通信传输设备当前状态,实现通信传输设备健康状态评价及各参数对寿命影响研究。研究成果能指导设备运行、检修和技改工作,合理建设和调整通信网络,为电力通信传输设备全寿命周期管理提供支撑,提升通信运行管理水平。