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31.
支持向量机及其在径流预测中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。 相似文献
32.
针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度. 相似文献
33.
对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向. 相似文献
34.
基于"互联网+"的智慧能源互联网综合服务是互联网在电力行业的体现,充分利用了计算机技术、信息技术及人工智能技术等,具有信息的高效处理与状态的全面感知等优点,是实现万物互联互通的重要手段.现阶段配电网故障定位与隔离存在过程较繁琐、计算量及存储量大等缺陷,因此结合互联网中边缘计算的思想,提出一种基于综合能源互联网的配电网故障定位与隔离方法,设计了适用于综合能源互联网中配电网故障定位与隔离的模式与算法,实现了高效、快速定位的目标,同时减少了计算量与存储量,最后通过算例验证了方法的有效性. 相似文献
35.
配电变压器直流电阻测量是线圈绕制过程中半成品和成品测试、变压器出厂试验、配电工程安装、交接试验及电网检修预防性试验的必测项目,其测量结果准确与否决定了配电变压器各环节是否需返工检修,因此对测量结果的误差因素分析极为重要.而测量不确定度是衡量检测结果准确与否的量化指标,直接反映了测试结果的可靠性和准确性.以配电变压器直流电阻测量为例,介绍了电阻测量的测试方法和试验原理,根据影响测量不确定度的各因素,建立电阻测量数学模型,对测量结果进行了不确定度评定和分析,展示了变压器绕组直流电阻测量的不确定度评定流程,为配电变压器制造商的出厂试验分析和实验室检测、计量的不确定度分析提供参考. 相似文献
36.
37.
常规粉末压片制样是一种简单、高效的绿色环保制样技术,但是应用于某些沉积物样品制备存在样片表面粗糙和粉末容易脱落的问题。实验采用高于常规的压力进行样品制备,建立了X射线荧光光谱法(XRF)分析海洋沉积物样品中包括硫、氧化钠、氧化镁、三氧化二铝、二氧化硅、五氧化二磷、氧化钾、氧化钙、二氧化钛、氧化锰、三氧化二铁、钴、镍、铜、锌、钒、铬、镓、铌、锆、钇、锶、铷、铅、钡、镧、钕和铪在内的28种主、微量组分的方法。探讨了压力为300 kN和1 600 kN时的制样效果,并尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正主量组分的基体效应。结果表明,采用1 600 kN压力制备的样片,表面致密、光滑、不龟裂和不掉粉,制样重复性和测试精密度也有较大提高。以55个有证标准物质中17种组分的数据集为训练样本,建立了海洋沉积物样品中主、微量组分的遗传算法-BP神经网络预测模型。按照实验方法对各组分含量相对较低的实际样品连续测试12次,计算得方法的检出限在 0.63~634 μg/g之间;精密度试验结果表明,各组分测定值的相对标准偏差(RSD, n=7)为0.16%~25.1%。方法用于海洋沉积物实际样品分析,其分析结果与国标法的测定结果吻合,能够满足海洋沉积物样品中多种组分准确分析的要求。 相似文献
38.
铝合金牺牲阳极电流效率损耗的微观分析 总被引:1,自引:0,他引:1
探针(EPMA)和能谱分析技术(EDAX),考察了铝合金牺牲阳极的显微结构和腐蚀后的边缘形貌,讨论了电流效率和显微组织之间的关系.结果表明:晶界腐蚀引起的晶粒脱落是铝合金牺牲阳极电流效率损耗的重要原因.
相似文献
39.
40.
材料表面可控修饰新技术 总被引:1,自引:0,他引:1
聚合物"刷"是端接枝超薄聚合物层的形象描述,在材料表面形成聚合物"刷"是控制材料表面性质的一种有效手段.因其在材料表面结构分子设计中具有突出的优越性,近年引起了材料表面改性专家的广泛关注.介绍了表面引发可控/"活性"聚合制备可控聚合物"刷"技术,并展示了其在材料表面可控修饰中的应用. 相似文献