基于改进DBN算法的电力故障预测模型与辅助分析系统 被引量：1

1

作者 李玮 张莉 郭佳迪 《粘接》 CAS 2024年第6期193-196,共4页

针对如何提高停电事件分析能力,提出了改进型神经网络,构建改进DBN算法模型,通过该方法实现如何实现停电事件分析,然后对提取到的停电事件信息进行训练,停电事件信息训练改进DBN算法模型,建立停电事件分析预测模型,实现对停电事件分析... 针对如何提高停电事件分析能力,提出了改进型神经网络,构建改进DBN算法模型,通过该方法实现如何实现停电事件分析,然后对提取到的停电事件信息进行训练,停电事件信息训练改进DBN算法模型,建立停电事件分析预测模型,实现对停电事件分析的精准预测。研究还设计了停电事件辅助分析系统,通过采用节点误差数据组的方式区分停电事件和异常数据,通过误差补偿装置提高了DBN算法采用数据的精度。实验结果表明,在进行对停电事件分析预测的精确度测试时,停电事件分析预测的准确度可达97%,在可靠性测试时,停电事件分析管理可靠性可达96%。 展开更多

关键词 停电事件分析 神经网络 负荷预测 dbn算法模型 弱学习器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DBN深度学习算法的一站式诉求响应预测方法

2

作者 赵睿 李伟 +2 位作者 王宇飞 李卫卫 杨继芳 《微型电脑应用》 2024年第4期135-139,共5页

为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的... 为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的感知层、网络层和应用层,实现了对一站式诉求响应的逻辑分析;利用机器学习预测方式和深度置信网络(DBN),实现一站式诉求响应的预测。实验表明,在进行对响应的速度进行测试时,所提出的系统响应所需时间最少为1.1 s,在进行对响应预测的准确性测试时,响应预测的准确性最高为97%。 展开更多

关键词 机器学习 诉求响应 ADR 建模 dbn深度学习算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DBN算法模型的PPP模式项目投资风险分析 被引量：2

3

作者 王冠枫 《微型电脑应用》 2023年第11期143-147,共5页

文章构建了新型的PPP模式项目投资风险分析方法,该方法在投资项目风险、技术风险、运营风险、政策风险等各种风险数据信息中,能够实现多种数据信息的存储、传递、分析和应用。并构建了深度信念网络(DBN)算法模型,该模型实现项目投资风... 文章构建了新型的PPP模式项目投资风险分析方法,该方法在投资项目风险、技术风险、运营风险、政策风险等各种风险数据信息中,能够实现多种数据信息的存储、传递、分析和应用。并构建了深度信念网络(DBN)算法模型,该模型实现项目投资风险中政府和私有企业之间的关系计算,能够有效分析出政府和社会资本合作之间的需求,提供合作能力和效率。通过试验,所提方法计算精度高,误差低下,为PPP模式的项目投资风险分析提供理论依据。 展开更多

关键词 PPP模式 投资分析 风险分析方法 dbn算法模型 项目投资

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于VMD-ARIMA-DBN的短期电力负荷预测 被引量：20

4

作者 方娜 陈浩 +1 位作者 邓心 肖威 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期59-65,共7页

针对短期电力负荷预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解、深度信念网络、差分自回归移动平均模型的组合预测模型。首先选取电力负荷影响较大的相关参数,采用变分模态分解将负荷数据分解为低频和高频两种分量;然后利用差分自回... 针对短期电力负荷预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解、深度信念网络、差分自回归移动平均模型的组合预测模型。首先选取电力负荷影响较大的相关参数,采用变分模态分解将负荷数据分解为低频和高频两种分量;然后利用差分自回归移动平均模型和深度信念网络分别对低频和高频两种分量进行预测,为克服深度信念网络参数随机化的缺陷,采用粒子群优化算法优化模型以进一步提高精度;最后组合各模型结果得到最终预测值。实验结果表明,该组合模型较其他模型具有更好的预测性能。 展开更多

关键词 短期负荷预测 变分模态分解 深度信念网络 粒子群优化算法 差分自回归移动平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型 被引量：5

5

作者 马阳阳 李永建 +2 位作者 孙鹤 杨明 窦润田 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第15期4063-4075,共13页

铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空... 铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空间生成高维算子数据,算子空间的数据输出作为DBN模型的输入,结合DBN算法表征算子数据与模型输出的非线性关系。利用样本的磁感应强度数据和生成的算子数据训练模型,获得模型参数。通过仿真表明构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各项异性。同时,结合磁损分离理论改进磁损模型中相应的损耗系数,构建动态磁损计算模型,并将磁滞模型获得的数据应用于动态损耗计算。仿真表明,构建的磁滞模型可以有效地表征铁磁材料的实际磁化特性和损耗情况。 展开更多

关键词 磁滞模型 深度置信网络算法 磁滞算子 磁滞损耗

在线阅读 下载PDF 职称材料

智能变电站信息物理融合精细化建模与评估方法研究 被引量：5

6

作者 赵刚 周明哲 武一夫 《电气自动化》 2022年第6期87-90,94,共5页

为解决智能变电站信息物理融合能力差、容易受多种环境的因素影响的问题,提出了新型的物理融合精细化建模与评估方法,构建了智能变电站信息物理融合精细化管理体系。体系包括数据融合层、数据通信层、数据计算层和数据控制层,实现智能... 为解决智能变电站信息物理融合能力差、容易受多种环境的因素影响的问题,提出了新型的物理融合精细化建模与评估方法,构建了智能变电站信息物理融合精细化管理体系。体系包括数据融合层、数据通信层、数据计算层和数据控制层,实现智能变电站数据信息的感知、融合、计算和控制。还设计了基于BP神经网络算法模型的改进型DBN算法模型,构建了智能变电站信息评估方法,提高了智能变电站信息评估能力。试验结果表明,方法评估能力强、误差低,为下一步技术的研究奠定基础。 展开更多

关键词 智能变电站 信息物理融合 BP神经网络算法模型 dbn算法模型 智能变电站信息 评估能力

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于大数据技术的石油数字化平台设计 被引量：5

7

作者 吴巍 《计算机测量与控制》 2021年第4期212-216,共5页

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理... 大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期;从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理;通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。 展开更多

关键词 大数据技术 石油化工 石油数字化工作平台 数据生命周期 dbn大数据学习算法模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

铁路隧道工程造价影响因素分析及诊断策略 被引量：2

8

作者 任丹阳 《微型电脑应用》 2022年第7期131-134,共4页

铁路隧道工程造价一直存在造价因素分析能力低下,诊断能力差等问题,使得最终造价结果与实际偏差较大,成本提高。对此提出了新型的造价影响因素分析模型和故障诊断分析模型。造价影响因素分析模型充分考虑隧道长度计算失误、混凝土的配... 铁路隧道工程造价一直存在造价因素分析能力低下,诊断能力差等问题,使得最终造价结果与实际偏差较大,成本提高。对此提出了新型的造价影响因素分析模型和故障诊断分析模型。造价影响因素分析模型充分考虑隧道长度计算失误、混凝土的配比、材料价格以及运杂费等大型临时设施费用,新型的造价影响因素分析模型能够兼容多种数据分析模型,实现风险预警计算。文章还采用改进型DBN深度学习算法对不同铁路隧道工程造价因素进行综合融合、计算、诊断和输出,提高了数据计算精度。实验表明,所设计的方法误差低,准确度高。 展开更多

关键词 铁路隧道 工程造价 dbn深度学习算法 分析模型 因素分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

10kV高压互感器的接入及自动化检定方法

9

作者 张永旺 欧振国 +4 位作者 彭强 黄博伟 舒晔 邓珊 刘海斌 《信息技术》 2021年第5期44-50,共7页

针对传统技术中10kV高压互感器接线的不足,提出新型的接线方案。设计出融合接线和检测为一体的新型系统,该系统采用新型的标准化接线装置,避免了常规技术中接线繁琐、走线不规范的问题。还设计出融合DBN深度学习算法模型和蚁群算法模型... 针对传统技术中10kV高压互感器接线的不足,提出新型的接线方案。设计出融合接线和检测为一体的新型系统,该系统采用新型的标准化接线装置,避免了常规技术中接线繁琐、走线不规范的问题。还设计出融合DBN深度学习算法模型和蚁群算法模型的接线分析方法,通过获取10kV高压互感器接线等信息,并对接收到的信息进行深层学习和挖掘,实现了接线技术分析的智能化和数字化,避免了常规技术中采用检测设备和人工检测带来的不便。试验表明,该研究的方法接线准确率高,误差小。 展开更多

关键词 10kV高压互感器 接线 检测 dbn深度学习算法模型 蚁群算法模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

民航机场用电短期能耗优化预测仿真 被引量：1

10

作者 郭晓静 张娇婷 万雅萍 《计算机仿真》 北大核心 2018年第9期31-36,共6页

由于民航机场电能耗数据具有量少、非线性的特点,导致机场能耗预测模型建立困难。传统算法通过建立灰色神经网络模型进行机场用电短期能耗预测,但由于神经网络模型随机初始化权值以及可利用的数据不足依然带来了很大误差。为提高民航机... 由于民航机场电能耗数据具有量少、非线性的特点,导致机场能耗预测模型建立困难。传统算法通过建立灰色神经网络模型进行机场用电短期能耗预测,但由于神经网络模型随机初始化权值以及可利用的数据不足依然带来了很大误差。为提高民航机场用电短期能耗模型预测精度,提出了改进的灰色深度信念网组合预测模型。首先利用机场电能耗历史数据建立改进的灰色预测模型;然后将灰色预测结果、多维历史用电量数据特征和影响机场电能耗的主要因素共同作为深度信念网的输入,确定网络结构;最后基于此预测模型对某机场东区用电量数据进行预测,并与传统的灰色神经网络预测结果进行对比,仿真结果表明,所提出的结合了灰色模型的深度学习网组合模型在机场用电量短期预测中具有较高的精度。 展开更多

关键词 灰色模型 深度信念网 对比散度算法 反向传播算法 能耗预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

多智能算法融合的湘东北滑坡特征和主控因子关联规律研究

11

作者 梁惠敏 王璨 +2 位作者 殷维 李佳颖 董辉 《测绘科学》 2025年第10期166-176,共11页

针对滑坡与致灾因子关联研究缺失的问题,该文以湘东北为研究区域,现场调查区内462处滑坡灾害,统计分析滑坡灾害特征,利用卡方检验和多重共线性检验筛选主控因子,融合多种智能算法探究滑坡与主控因子关联规律,利用随机森林模型、FP-Growt... 针对滑坡与致灾因子关联研究缺失的问题,该文以湘东北为研究区域,现场调查区内462处滑坡灾害,统计分析滑坡灾害特征,利用卡方检验和多重共线性检验筛选主控因子,融合多种智能算法探究滑坡与主控因子关联规律,利用随机森林模型、FP-Growth算法和DBN模型等智能算法进行因子重要程度排序、滑坡频繁二级因子组合挖掘和滑坡易发性评估。结果表明:湘东北滑坡特征区间分布集中,主控因子重要程度排序为:年平均降雨>坡向>地形地貌>用地类型>坡度>NDVI>与水系距离>SEM>地表起伏度。滑坡与主控因子的关联规律为:滑坡最频繁因子组合是“地表起伏度>10 m、山地地形”,滑坡密度为6.06处/10^(8) km^(2),频率比为1.70;地表起伏度、NDVI和地形地貌等主控因子与滑坡易发性存在单调正相关关系,其余因子与滑坡易发性的关联规律较复杂。 展开更多

关键词 滑坡特征 主控因子关联规律 滑坡易发性 随机森林OOB误差 FP-growth算法 dbn模型

原文传递