Results 1 to 10 of about 855 (114)
全球能源互联网, 2022 电力负荷具有非线性和时序性的特点，为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性，进而获得更高的电力负荷预测精度，提出了基于随机森林（random forest，RF）算法及长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）的混合负荷预测模型。首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随机森林模型的输入，通过随机森林算法筛选出重要特征量，并使其与历史负荷结合作为LSTM模型的输入，经过粒子群算法对LSTM模型进行参数寻优后得到RF-LSTM混合模型及负荷预测结果 ...
董彦军 +6 more
doaj +1 more source
Gaoya dianqi, 2023 系统的安全稳定运行与高压断路器的可靠性密切相关，合闸阶段的行程曲线可以反映出高压断路器的弹簧机构机械状态，是实现状态识别的重要判据，因此基于行程数据的弹簧机构状态辨识具有重要的研究意义。文中对合闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、分闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、油缓冲器抽油10 mL或30 m L、传动构件卡阻档位1或档位2以及正常状态下9种合闸特性曲线进行了采集，然后基于深度森林（deep forest,DF）算法构建辨识模型，最后将识别结果与主成分—支持向量机、随机森林算法进行对比。
于晨晖 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2022 不同类型的高压电缆局部放电（简称局放）模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大，识别困难。针对该问题，文中提出了一种基于随机决策森林（RF）的高压电缆局放模式识别方法。首先，制作了5种高压电缆人工缺陷，结合IEC 60270—2015系统和高频电流互感器（HFCT）进行实验，获取局放数据，并进行局放特征提取。其次，介绍了随机森林算法的原理和基于随机森林的高压电缆局放模式识别流程。最后，基于实验所得数据开展了局放模式识别方法有效性验证，确定了随机森林每个节点处特征子集中特征个数、节点分裂规则、
刘文浩 +6 more
doaj
Gaoya dianqi, 2023 针对电磁斥力机构真空快速开关的机械状态监测问题，提出了一种最大奇异值能量熵（energy entropy of maximum singular value,EEMSE）和随机森林的故障诊断方法。首先，在真空快速开关中采集振动信号，对振动信号进行改进S变换得到模矩阵，随后对该矩阵的子矩阵进行奇异值分解，再利用信息熵理论对最大奇异值求熵得到特征向量，最后将特征向量输入随机森林模型进行故障分类和诊断。与不同特征量和分类器比较后的结果表明，文中提出的真空快速开关机械故障诊断方法特征一致性好，模型诊断速度较快 ...
张宇 +6 more
doaj
基于小波变换和随机森林算法的高压断路器机构机械特性监测技术研究
Gaoya dianqi, 2022 针对高压断路器弹簧机构机械特性监测数据类型单一、机械特性状态识别准确率低等问题，以平高集团有限公司CT601-2型弹簧操动机构为基础，提出一种小波变换与随机森林算法结合的高压断路器弹簧机构机械特性监测与状态识别方法。文中首先详细分析了机构机械故障类型，其次通过小波变换对电流、行程信号进行预处理，最后采用随机森林算法实现断路器机械状态识别。通过大量的仿真与试验表明，该高压断路器弹簧机构机械特性状态识别方法识别准确率达到94.67%，具备准确率高、实用性强等优点，可为高压断路器机构机械特性方面的研究提供参考，
李文艺 +3 more
doaj
Gaoya dianqi, 2020 为提高断路器机械振动信号的时—频特征分类能力、减小噪声干扰和提高断路器状态识别的准确性,提出一种基于S变换与优化随机森林算法的高压断路器机械故障诊断方法。首先,对高压断路器原始振动信号进行S变换;然后对S变换得到的时—频矩阵进行局部奇异值分解,以每个子矩阵的最大奇异值为特征向量;之后,将特征向量输入到随机森林中,以泛化误差与诊断准确率为综合指标对树的棵数进行寻优,构建最优随机森林分类器,最终实现对高压断路器机械故障状态的准确判别。对断路器实测振动数据开展对比实验,结果表明,新方法的特征类可分性好 ...
张欣 +5 more
doaj
基于机器学习的沟谷地貌识别模型对比——以黄土高原典型流域为例
Shuitu Baochi Xuebao, 2023 探索沟谷地貌空间分布与环境控制特征之间的联系并构建沟谷地貌准确提取模型,对大尺度范围沟谷提取具有重要意义。基于人工提取黄土高原典型流域沟谷地貌样本,结合不同时期的Landsat8 OLI影像数据和DEM数据,建立随机森林模型确定黄土高原沟谷地貌提取最佳影像时期和最佳组合特征,基于最优模型参数,对比其与支持向量机和人工神经网络沟谷提取模型效果,验证模型泛化能力。结果表明:(1)黄土高原沟谷提取的最佳影像时期为12月,最佳组合特征集为Red、Blue、H、SWIR1、PNT、Coastal ...
范天程 +5 more
doaj
Shuitu Baochi Xuebao, 2004 以江西严重退化第四纪红粘土为研究对象,选择其中9种模式重建的林龄10年的森林,调查土壤理化性状,结果表明:(1)土壤有机质、全N、速效N、全P、速效P明显增加,而且增加幅度最大的是有机质;土壤全钾、有效钾都较大程度提高。(2)土壤有机质、全氮浓度随土层深度明显下降,有效磷、有效钾、有效氮浓度则随土层深度平缓下降,全磷、全钾浓度随土层变化不明显。(3)各重建森林模式的土壤容重、非毛管孔隙度也呈较大幅度降低;毛管持水量、毛管孔隙度呈不同幅度增加;不同重建模式总孔隙度变化的差异较大。
刘苑秋 杜天真 郭晓敏 杨国平 罗良兴
doaj +2 more sources
Shuitu Baochi Xuebao, 2023 森林碳库在全球碳循环中发挥着重要的作用。为深入了解山西省中条山区森林植被碳密度的时空动态变化及其影响因素,以2005—2015年3期国家森林资源连续清查数据为基础,通过随机森林和结构方程模型,定量研究了森林植被的碳密度以及各驱动因子对碳密度空间分布的贡献度。结果表明:(1)2005年、2010年、2015年中条山森林植被碳密度和碳储量分别为24.87,26.56,31.42 Mg C/hm2和15.89,16.00,20.15 Tg C,二者均呈持续增加趋势,年均增长率分别为2.63%和2.68%。(2)
段兰兰 +4 more
doaj
基于随机森林与长短时记忆神经网络的真空接触器故障诊断方法研究
Gaoya dianqi, 2022 针对真空接触器的渐发性故障识别准确率不高的现状，提出了一种基于随机森林与长短时记忆神经网络的故障诊断方法。文中分析了某型号12 kV真空接触器在机械保持工作情况下合闸线圈电流信号的故障特征，构建了两层诊断模型，在初步诊断中利用随机森林分类器，识别特征明显的突发性故障，利用长短记忆神经网络模型发掘数据时序特征的特点，识别渐发性故障，在最终诊断中利用证据融合将两者结果融合。文中提出的故障诊断模型有效解决了传统故障诊断方法对渐发性故障识别困难的不足，实验表明，该方法对渐发性故障识别准确率达到了91.1%以上 ...
袁钰林 +4 more
doaj