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2021年我国汽车保有量达到3.78亿辆,同时因为核心零部件的缺乏,使得二手车交易十分火热。但国内外关于二手车估价模型的研究较少且现有模型精度不够,使得在二手车交易中,没有可靠的价格为买卖双方提供参考。针对此问题,基于LightGBM提出一种二手车价值评估模型。模型首先对二手车数据进行格式转换,填补缺失值等预处理,然后对数据的不同特征进行相关性分析,最终使用LightGBM模型进行价格的评估预测,二手车价格预测的平均绝对误差比传统DNN、XGBoost模型降低了34.41%和11.83%,从而对二手车定价提出合理的建议。 相似文献
962.
贵州大井流域属于典型的岩溶峰丛洼地地貌,地势起伏较大,研究区入口、出口及岩溶洼地地下水和地表水交换频繁,由于流量监测条件的限制,致使流量交换数据缺失.故本文引入SWAT模型,以月为时间尺度研究大井流域的地表水与地下水的交换量. 相似文献
963.
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965.
966.
长供电距离及高供电频率下电缆线路压降增加,导致系统供电容量及设计成本提高。为优化中频电缆线路压降,建立中频电缆简化数学模型,采用解析及有限元数值分析法研究了50~800 Hz工作频率下中频电缆交流电阻及导体电抗特性,分析了影响中频电缆压降的主要因素。在电缆结构设计方面,提出采用紧密型品字排布及减小电缆外径的方法,以降低中频电缆线路压降。额定电压12 kV/20 kV,截面积300 mm2中频电缆Ansys仿真计算结果以及所搭建电缆压降平台测试结果,验证了所提优化方法的有效性。试验结果表明,采用紧密品字形排布方式且电缆外径减薄3 mm时,电缆压降可降低约10%。 相似文献
967.
针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在易陷入局部最优,从而导致辨识结果精度不高的问题,提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法(CSSA)。该算法以标准樽海鞘群算法为基础,在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型,使算法初期的种群多样性得到改善,提高了全局开发能力,避免陷入局部最优;随着迭代次数增加,通过自适应调整正态云模型熵值,优化了算法后期的局部开发能力,使其收敛精度得到提高。参数辨识模型只需测量计算获得永磁同步电机的电流、电压以及角速度信息,再将改进算法通过适应度函数在辨识模型中寻优得到辨识结果。仿真与实验结果表明,提出的算法可以对永磁同步电机参数进行快速、稳定且准确的辨识。 相似文献
968.
969.
电力行业安全、稳定运行,事关各行各业以及国名经济发展和人民群众的根本利益,所以确保安全生产是我们的头等大事。由于电力行业涉及诸多作业场景,因此对相关作业场景进行有无违章操作的监测就具有重要意义。规范的作业执行,能够确保生产安全,提高生产效率。本文着重研究对视频监控过程中易发多发且具有一定危险性违章行为的实时监测与预警提醒,主要是基于图像识别基础,结合深度学习技术,对电力作业相关场景进行目标检测来对作业过程中拟存在的违章场景进行实时监测与预警提醒。本文基于单阶段目标检测模型YOLOV5来开展相应的训练与验证测试,经过测试发现全类别模型4_m(指检测多类目标物,YOLOV5预训练模型采用YOLOV5m.pt)的对多种类别目标物检测的平均精度达到0.85,模型的推理测试能力达到0.66左右。截止目前研究阶段而言,全类别模型4_m对作业场景的违章监测效果相对最佳。基于深度学习模型对电力作业场景目标物的实时检测,在结合相应的逻辑判断,即可对相应的作业场景进行有无违章操作的预警提醒,实现电力作业施工的过程管控,实现违章行为的早发现早纠正,避免事故发生,确保安全生产。 相似文献
970.
在软件产品研发过程中,为有效解决并敏捷响应电力企业在数字化转型过程中业务需求的剧增及变化,实现降本增效的目标,提出了一种基于可视化建模技术的低代码开发方法。该方法以领域驱动设计的方式、采用可视化编程语言工具对业务模型和逻辑进行定义,通过平台解析和执行可视化编程语言所定义的业务逻辑,从而提升电力企业适应需求变化的能力以及提高其开发效率。本文将从可视化页面搭建、可视化模型搭建、可视化流程设计等方面阐述如何构建可视化建模技术的低代码平台,在软件产品研发过程中如何达到降本提速,快速交付的目的。通过运用此方法,使其高稳定性满足企业稳态业务开发维护需求,使其灵活性和通用性适应企业敏态业务变化,从而有效解决了敏捷响应用户需求的难题,提升了面对复杂应用场景的应对能力,最终赋能电力行业数字化转型。 相似文献