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Gaoya dianqi油中溶解乙炔作为电力变压器中重要的放电程度表征参量之一，对其进行多步预测可以为变压器故障诊断及预警提供重要依据。现有的状态预测模型主要集中于单步预测，对于未来更长时期变化趋势的预测手段不足。此外，基于深度学习的多步预测模型的超参数选择大多基于经验和朴素的单一控制变量法，超参数之间的耦合关系没有得到充分的研究。文中提出基于多输出策略的门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）神经网络多步预测模型，通过改变模型结构超参数和训练超参数研究超参数之间的耦合关系 ...
赵军 +6 more
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2019 为了研究薄壁组合型箱体剪力墙-柱体系模拟预拼装,进行了某大型塔楼19层第9节柱和钢板剪力墙部分构件(共18根)的预拼装模拟。试验详细分析了预拼装方案的可行性及准确性,在此基础上结合钢结构安装顺序,构件主次关系和安装基准面,介绍了结构形式复杂的薄壁组合型预拼装模拟思路。研究结果表明,三维激光扫描仪可大幅提高测量自身精度,让控制点繁多的薄壁组合型实测模型与实测构件最大程度的接近;采用的预拼装模拟实现了薄壁组合型结构的检测过程及拟合结果可视化;预拼装模拟在薄壁组合型箱体剪力墙 ...
何敏杰 +4 more
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Zhongguo cuzhong zazhi摘要： 临床预测模型在医学研究中的应用越来越广泛，欲达到良好的预测性能，选择正确的模型非常关键。对于预测模型类型的选择，预测结局的类型起着决定性作用。本文从数据类型的角度出发，将结局变量分为连续变量（正态分布、偏态分布）、分类变量（二分类、无序多分类、有序多分类）以及时间-事件变量（无竞争风险、有竞争风险），分别介绍不同类型结局变量的特点、对应的模型、建模案例以及SAS实现程序，以期为研究者构建预测模型提供参考。 Abstract: The application of clinical ...
杨凯璇，谷鸿秋
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野生动物学报, 2011 应用ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）对圈养亚成体大熊猫24h的取食行为节律时间序列进行分析和预测。根据序列图判断时序数据的平稳性,结合自相关及偏自相关函数确定分析模型为ARIMA（p,d,q）（P,D,Q）8模式。基于Expert Modeler模块和AIC信息评判原则筛选ARIMA模型的最佳阶数组合为ARIMA（0,0,1）（1,1,0）8。模型参数估计均通过显著性检验,预测值的置信区间包括所有实际观测数值。预测值残差的自相关与偏自相关函数值均在置信区间内,残差为白噪声 ...
刘群秀
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Gaoya dianqi合成试验是检验大容量断路器短路开断能力的重要试验方法，文中针对合成试验中短路电流预测精度的要求，首先分析了威尔合成回路同步控制的原理，将过零点预测问题等效为时间序列预测问题，据此提出建立CNN-LSTM预测模型拟合短路电流序列，预测过零点。其次，通过某次试验中的短路电流情况建立预测模型，并比较了CNN-LSTM混合网络与单一LSTM网络的预测效果，在此基础之上，将该CNN-LSTM预测模型应用到不同短路电流下T100s及T100a试验中，实验结果显示该模型对于过零时刻的预测误差均≤4 μs ...
王智 +4 more
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Guangtongxin yanjiu, 2014 针对电力电缆健康状态检测及其数据采集过程中由于漏报、误报而造成电力电缆数据的真实性受损的情况,进行了数据修正技术的研究。研究采用线性自回归方法,给出传感器数据流的预测模型,并提出了一种预测模型自动调整策略,以便在预测误差超过预先设定的阈值时自动调整预测模型。实验结果表明,该研究提高了电力电缆感知数据的质量,降低了光纤检测的缺陷发生率。
江友华, 黄志敏, 万勇
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