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Gaoya dianqi, 2017 为提高风电场发电功率预测的精度,提出一种基于Elman神经网络和实测风速功率数据的短期风功率预测方法。根据风速和风电功率历史数据来拟合风电机的风速功率曲线;建立基于Elman神经网络的短期风功率预测模型,并利用遗传算法对网络参数进行优化。最后,将文中预测模型应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性。
王一珺, 贾嵘
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日本东北MW9.0地震的PI模型参数设置与预测效能回溯性检验
Dizhen xuebao, 2018 以日本局部地区（32.0°N—46.0°N，136.0°E—148.0°E）为研究区域，应用图像信息（PI）方法，获得了不同计算参数模型下包含2011年3月11日日本东北MW9.0地震的多组预测窗热点图像。以0.5°×0.5°和1.0°×1.0°的网格尺度和5—10年预测窗长为主要参数变量，并以R值和受试者工作特征（ROC）方法检验不同参数模型下PI方法的预测效能。结果表明，多组参数模型下MW9.0地震所在预测窗内，其震中所在网格及其摩尔邻近网格均曾出现热点图像，表明PI方法可对日本东北MW9 ...
Cheng Song +5 more
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Haiyang yu huzhao海表面温度(sea surface temperature, SST)是影响海洋和气候变化的重要因素之一，准确预测SST的变化对于海洋生态环境、气象和航行等至关重要。传统的SST预测方法通常依赖于数值模式，但是其计算成本较高。该文基于深度学习模型(3D U-Net)，将SST、海表面高度异常(sea surface height anomalies, SSHA)以及海表面风(sea surface wind, SSW)作为输入变量成功构建了南海SST的快速化智能预报模型。结果表明，与卷积长短时记忆 ...
谢 博闻 +4 more
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Dianci bileiqi, 2022 通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量。针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法。利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测模型。采用IWPA-LSSVM预测模型对线路接地网腐蚀程度进行预测,结果表明,IWPA-LSSVM预测模型的平均相对误差、全局最大相对误差和均方根误差分别为3.47%、4 ...
林肖斐 +4 more
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban目的探讨基于光学相干断层扫描血管成像技术（OCTA），筛查糖尿病肾脏病（DKD）高风险人群的临床预测模型。方法本研究以567例糖尿病患者为研究对象，在逐步logistic回归分析的基础上，运用随机森林算法筛选纳入建模的指标，构建基于OCTA糖尿病肾脏病临床预测模型。通过受试者工作特征曲线评价模型区分度，通过决策曲线分析评估模型临床有效性。结果构建基于OCTA的DKD临床预测模型，ROC曲线下面积为0.878，Brier=0.11。结论本研究构建了基于OCTA结果进行糖尿病肾脏病临床预测的列线图预测模型 ...
陆丽娇 +7 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对目前大部分PM2.5 预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状，以记忆能力较强的循环神经网络（RNN） 和特征表达能力较强的卷积神经网络（CNN） 为基础，采取Stacking 集成策略对两者进行融合，提出了RNN-CNN 集成深度学习预测模型。该模型不仅充分利用时间轴上的前后关联信息去预测未来的浓度，而且在不同层次上将自动提取的高维时序数据通用特征用于预测，以保证预测结果的稳定性。最后，对集成之前的 RNN、CNN 和集成之后的RNN-CNN 模型，以2016 年中国大陆地区1 466 ...
HUANGJie(黄婕) +4 more
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Gaoya dianqi, 2008 考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足 ...
舒服华, 张望祥
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基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
Gaoya dianqi油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，降低其非平稳性；其次，利用多模型融合策略，将4种不同单模型的预测结果进行融合重构，因单模型权重系数对预测结果有显著影响，利用改进黏菌算法对权重系数进行优化，以提高预测精度；最后，通过算例验证表明，相比于传统的预测模型，所提方法具有更高的预测精度 ...
曹正江, 付文龙, 文斌, 花雅文
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Gaoya dianqi, 2019 变压器作为电力系统的核心设备,其安全运行是电力系统稳定可靠的基础。根据在线监测系统提供的油中溶解气体含量历史数据,预测未来气体体积分数及其发展趋势,是DGA故障预测的关键,也是在线监测的必要补充和提前预警变压器故障的重要手段。现有的预测算法存在着模型泛化性差和没有考虑时间序列模型等问题。为提高预测能力,文中首先介绍了非时序有监督学习和时间序列模型关键技术及其在变压器油中溶解气体体积分数预测的应用;然后搜集和发布了一个大规模数据样本,为算法提供了一个较为全面的验证集,提高模型的泛化性 ...
刘慧鑫 +4 more
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Jingshui jishu【目的】针对人工调控主导的水库型水源地水位变化规律复杂、传统预测方法精度不足的难题，本文旨在构建并验证一种物理信息融合的多模块机器学习耦合预测框架，以实现对此类水库水位的合理且兼具高时效性的预测，为水库的精细化调度提供决策支持。【方法】本文将该预测框架应用于JZ水库，对水库内运行机理不同的调控单元进行定制化建模：(1)对引水闸门流量预测采用双层级联模式，基于先知模型(Prophet)的闸门开度时序预测与基于极端梯度提升(XGBoost)的流量系数(C d )动态估计 ...
Zhang Wu
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