期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4,847篇文章
< 1 2 … 243 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
社会支持网络视角下硕士生就业焦虑问题研究
1
作者 梁国利 李籽旋 《现代教育科学》 2026年第1期52-60,共9页
随着研究生逐年扩招和就业市场的日益严峻,硕士生就业焦虑问题愈益突出。就业焦虑,轻者会导致硕士生心理异化,进而影响其就业决策,重者还可能影响其生理健康。文章首先分析了硕士生就业焦虑引起的心理、行为和生理表现,基于社会支持网... 随着研究生逐年扩招和就业市场的日益严峻,硕士生就业焦虑问题愈益突出。就业焦虑,轻者会导致硕士生心理异化,进而影响其就业决策,重者还可能影响其生理健康。文章首先分析了硕士生就业焦虑引起的心理、行为和生理表现,基于社会支持网络视角从个人、家庭、学校和社会层面深入探讨了硕士生就业焦虑的影响因素,并提出构建“需求—供给”动态平衡的就业支持网络,纾解当下硕士生就业焦虑问题。 展开更多
关键词 硕士生 就业焦虑 社会支持网络 就业支持 自我效能感
在线阅读 下载PDF
考虑极端场景的新能源电力系统输电网架智能扩展规划方法
2
作者 曾琦 刘子琦 +4 位作者 杨良 高仕林 周旭 习工伟 程奕 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第2期71-82,共12页
近年来,极端气象灾害频发,电网设备故障概率增加,电力系统运行风险加剧。基于深度强化学习算法,文中提出了一种考虑极端场景下新能源电力系统电压支撑强度和扩建经济性的输电网架扩展规划方法。首先,考虑极端灾害对电网的影响,构建了电... 近年来,极端气象灾害频发,电网设备故障概率增加,电力系统运行风险加剧。基于深度强化学习算法,文中提出了一种考虑极端场景下新能源电力系统电压支撑强度和扩建经济性的输电网架扩展规划方法。首先,考虑极端灾害对电网的影响,构建了电网典型极端运行场景。其次,利用马尔可夫链将网架规划问题转化为序列决策过程,将短路比裕度指标和线路扩建综合成本指标作为目标函数,得到网架扩展规划模型。进一步,提出了基于多门控专家混合模型-双延迟深度确定性策略梯度强化学习算法的扩展规划模型求解方法。最后,在含风电和光伏并网的改进IEEE RTS-24系统以及中国西北某地区直流送出系统算例中,模拟了系统极端运行场景,并求解考虑不同极端场景的网架扩展规划方案,验证了所提方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 新能源 输电网 强化学习 电压支撑强度 极端灾害 短路比裕度 网架扩展规划
在线阅读 下载PDF
威胁与应对:社交媒体信息对未婚未育女性分娩恐惧的影响研究
3
作者 翟红蕾 樊思琦 《新闻与传播评论》 北大核心 2026年第2期64-78,共15页
当前我国人口负增长与初婚推迟交织加剧,社交媒体负向影响青年生育态度引发社会广泛关注。以保护动机理论为透镜,锚定传统语境中尚疏离于生育行为的未婚未育女性,运用扎根理论的研究方法可剖析其接触社交媒体信息时的差异化认知评估过... 当前我国人口负增长与初婚推迟交织加剧,社交媒体负向影响青年生育态度引发社会广泛关注。以保护动机理论为透镜,锚定传统语境中尚疏离于生育行为的未婚未育女性,运用扎根理论的研究方法可剖析其接触社交媒体信息时的差异化认知评估过程。研究发现,社交媒体信息一方面触发和加剧分娩恐惧,一方面也具有纾解作用,据此构建的“威胁—应对”理论模型揭示:威胁评估通道中,家庭遮蔽导致参照规范缺位,社交媒体生育风险信息得以形塑认知、引发媒介化共情并传递社会规训,放大未婚未育女性的威胁感知,从而建构、强化分娩恐惧;应对评估通道中,社交媒体信息提供知识资本、社会资本与话语资本,叠加正向信息框架,帮助未婚未育女性建构科学生育认知、提升效能感知、消解分娩恐惧,其中家庭支持作为线下基础资源发挥重要的增益作用。未婚未育女性的分娩恐惧,既是数智时代信息高速传播催生的新症候,又折射女性主体在信息洪流中的自我确认与价值重构。这一现象为洞察当代青年群体的复杂婚育心态提供视角,凸显公共政策纳入对个体人文关切之重要性。 展开更多
关键词 分娩恐惧 社交媒体治理 媒介化情感 家庭支持网络
在线阅读 下载PDF
社会组织开发本土资源融入社会治理的机制研究——一项基于党建引领与社会支持网络的质性探索
4
作者 郭昊 周雪霞 《西部学刊》 2026年第2期30-33,共4页
本研究以北京市新就业群体治理与养老服务资源整合为经验背景,采用质性研究方法,通过深度访谈、参与观察与文本分析,系统探讨社会组织开发本土资源融入社会治理的动态机制。研究发现,党建引领通过“嵌入—协同—赋权”路径重塑治理关系... 本研究以北京市新就业群体治理与养老服务资源整合为经验背景,采用质性研究方法,通过深度访谈、参与观察与文本分析,系统探讨社会组织开发本土资源融入社会治理的动态机制。研究发现,党建引领通过“嵌入—协同—赋权”路径重塑治理关系,社会支持网络通过情感、工具与信息三维赋能激活治理潜能,而资源再组织化与个体环境双向赋能则形成“资源—需求—行动”的闭环循环。综合主范畴与副范畴,推出“党建引领—支持网络—资源循环”(PSR)模型,可揭示社会组织如何通过柔性政治整合、系统性赋能与制度化激励,推动治理对象转化为治理力量,为基层治理现代化提供理论启示与实践路径参考。 展开更多
关键词 社会组织 本土资源 社会治理 社会支持网络 机制研究
在线阅读 下载PDF
基于多电压传感器数据与深度残差网络的MMC子模块开路故障诊断
5
作者 吉宇 吴家欣 +4 位作者 曹欣阳 谢金润 郭龚玺 梅军 黄灿 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期139-146,共8页
针对模块化多电平换流器(MMC)子模块IGBT开路故障的隐蔽性和诊断困难,提出一种基于一维深度残差网络(1D-ResNet)的智能诊断方法。首先,利用电压传感器采集子模块电容电压数据,并通过短时傅里叶变换(STFT)提取其时间-频率特征。采用滑动... 针对模块化多电平换流器(MMC)子模块IGBT开路故障的隐蔽性和诊断困难,提出一种基于一维深度残差网络(1D-ResNet)的智能诊断方法。首先,利用电压传感器采集子模块电容电压数据,并通过短时傅里叶变换(STFT)提取其时间-频率特征。采用滑动窗口技术生成大量训练样本,以降低过拟合风险。随后,构建一维深度残差网络进行特征学习与分类,其残差块和跳跃连接结构有效缓解了深层网络的梯度退化问题,增强了对微弱故障特征的捕捉能力。仿真结果表明,所提方法在分类准确率和故障定位时间上显著优于传统支持向量机(SVM)和一维卷积神经网络(1D-CNN)。对比研究进一步验证了该方法具有良好的鲁棒性和实时性,为MMC子模块的IGBT开路故障诊断提供了一种新的有效解决方案。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 故障诊断 卷积神经网络 残差网络 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于Resnet 与支持向量机融合识别网络的鲜烟叶部位识别
6
作者 李昌根 李珂 +5 位作者 赵东方 张帅 孟祥宇 林勇 魏硕 王廷贤 《农学学报》 2026年第1期57-64,共8页
为实现鲜烟叶采收部位的数字化识别,满足智能烘烤中鲜烟叶部位快速无损识别的需求,构建了一种融合Resnet-50和支持向量机(SVM)的鲜烟叶部位识别网络模型(R-SVM)。在预训练的Resnet-50网络模型提取鲜烟叶图像不同卷积层(第1、10、22、40... 为实现鲜烟叶采收部位的数字化识别,满足智能烘烤中鲜烟叶部位快速无损识别的需求,构建了一种融合Resnet-50和支持向量机(SVM)的鲜烟叶部位识别网络模型(R-SVM)。在预训练的Resnet-50网络模型提取鲜烟叶图像不同卷积层(第1、10、22、40、49层)的特征基础上,结合不同的池化方法[平均池化(AVP)、全局平均池化(GAP)和空间金字塔池化(SPP)]和降维算法[主成分分析(PCA)和ReliefF],分别训练支持向量机(SVM)并筛选出不同的鲜烟叶部位识别模型,再通过不同的模型融合策略(硬投票、软投票、Stacking方法)得到最终鲜烟叶部位识别模型。结果表明,不同池化方法对模型性能的影响各异,在低层卷积层中,经SPP池化后模型性能显著提高,模型准确率提高10%以上,而其对高层卷积层获取的特征训练得到的模型性能影响较小;PCA降维能够有效提升不同卷积层下识别模型的性能;不同卷积层中的第40层输出模型在测试集上的准确率最高(92.12%),利用Stacking融合方法得到的模型性能最佳,在测试集上的准确率为96.83%。本研究建立的鲜烟叶部位融合识别模型能够实现烟叶部位的准确无损识别。 展开更多
关键词 残差网络 支持向量机 模型融合 鲜烟叶部位 分类
在线阅读 下载PDF
基于近红外光谱鉴别麻纤维
7
作者 朱玥莹 王守波 郁崇文 《上海纺织科技》 2026年第1期59-63,共5页
为了建立一种能够快速、准确鉴别麻纤维种类的方法,收集了不同产地、批次,且脱胶程度不同的大麻、亚麻、苎麻、黄麻和罗布麻纤维,共180种。基于不同麻纤维近红外光谱的特征,利用偏最小二乘法、支持向量机与一维卷积神经网络3种模型,分... 为了建立一种能够快速、准确鉴别麻纤维种类的方法,收集了不同产地、批次,且脱胶程度不同的大麻、亚麻、苎麻、黄麻和罗布麻纤维,共180种。基于不同麻纤维近红外光谱的特征,利用偏最小二乘法、支持向量机与一维卷积神经网络3种模型,分别对纤维样品进行鉴别,并比较了各建模方法的准确度。结果表明:一维卷积神经网络建模准确性最高,5种麻纤维的鉴别准确率均能达到100%;支持向量机建模效果次之,5种麻纤维的鉴别准确率均大于92%;偏最小二乘法模型的准确性较差,对5种麻纤维的鉴别准确率均低于90%。试验结果可为近红外光谱技术鉴别麻纤维提供参考。 展开更多
关键词 麻纤维 鉴别 近红外光谱 一维卷积神经网络 支持向量机 偏最小二乘法
原文传递
结合CNN-LSTM-SVM的特征融合在肺音分析中的应用
8
作者 赵静 杜永飞 +2 位作者 韦海成 张志鹏 许洋 《计算机系统应用》 2026年第1期219-227,共9页
本研究致力于提升深度学习在肺音分析领域的应用效率和准确性.针对现有深度学习模型在肺音分析中表现出的鲁棒性不足和泛化能力有限的问题,本研究提出了一种方法,该方法通过整合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短... 本研究致力于提升深度学习在肺音分析领域的应用效率和准确性.针对现有深度学习模型在肺音分析中表现出的鲁棒性不足和泛化能力有限的问题,本研究提出了一种方法,该方法通过整合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络和支持向量机(SVM),实现了对肺音信号的高效和深入分析.首先对肺音信号进行预处理,提取出重构信号和其对应的希尔伯特谱图;其次设计并构建了一个集成CNN、LSTM和SVM的深度学习网络模型;最后将处理后的信号数据输入到CNN-LSTM-SVM的深度学习网络中,以提取并融合肺音信号的时域和频域特征.实验结果表明,该方法在召回率、精确率和F1-score这3个关键性能指标上分别达到96.20%、96.56%和0.96的高水平.这些结果证实了所提方法的高效性和可靠性,为肺部疾病的早期诊断提供了一种技术途径,并有潜力显著提升临床诊断的速度和准确性. 展开更多
关键词 肺音分析 特征融合 变分模态分解 卷积神经网络 长短时记忆网络 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类
9
作者 王豫欣 曾繁慧 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期52-56,共5页
针对多模态数据结构差异大、数据分布不平衡等问题,提出一种基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类方法,从而有效捕捉和利用不同模态数据之间的内在联系,提升分类性能。通过构建双通道特征提取网络,将预处理后的网络多模态数据... 针对多模态数据结构差异大、数据分布不平衡等问题,提出一种基于模糊支持向量机的网络多模态数据自适应分类方法,从而有效捕捉和利用不同模态数据之间的内在联系,提升分类性能。通过构建双通道特征提取网络,将预处理后的网络多模态数据作为输入,上层通道利用CNN捕捉视频图像的深层次特征,下层通道利用TextCNN-GRU学习网络文本数据的上下文语义特征,再对上下层通道提取的特征进行拼接处理,完成多模态数据特征的提取。之后将特征样本作为模糊支持向量机的输入,引入特征样本至类簇中心的距离信息以及特征样本的紧密度信息,计算每个特征样本的模糊隶属度。最后利用带有模糊信息的特征样本训练模糊支持向量机,实现网络多模态数据的分类。实验结果表明:所提方法可实现网络多模态数据的精准分类,各类型数据的分类准确率不低于93.6%;且多模态特征提取能够提供更丰富的数据表征,有利于分类效果的提升。 展开更多
关键词 网络多模态数据 自适应分类 模糊支持向量机 CNN TextCNN-GRU 模糊隶属度
在线阅读 下载PDF
RH精炼炉脱碳氧位的预测控制研究
10
作者 王姿涵 张宇鹏 +4 位作者 赵定国 薛月凯 王书桓 李晨晓 周朝刚 《冶金能源》 北大核心 2026年第1期70-75,共6页
为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率... 为了准确预测RH精炼炉的脱碳氧位,基于某厂生产数据,应用随机森林算法,BP神经网络模型和支持向量回归模型分别划分训练集和测试集,预测了脱碳氧位。结果表明:BP神经网络模型的预测效果比另外两种模型性能更好,在5%以内的范围预测准确率达到85%。随后统计了在不同条件下的氧位分布情况,并通过影响因素的权值对新的样本的冶炼周期、最高真空度、吹氧量、氮气消耗进行调整,基于BP神经网络模型进行了实验验证,最终实现了RH精炼炉脱碳氧位的窄范围控制。 展开更多
关键词 RH精炼 BP神经网络模型 支持向量回归模型 随机森林算法 脱碳氧位
在线阅读 下载PDF
基于GAN网络的地下连续墙加内支撑智能设计算法
11
作者 周润生 徐明 周文轩 《地下空间与工程学报》 北大核心 2026年第1期219-229,共11页
人工智能算法与工程设计相结合是土木工程未来发展方向之一。本文提出一种基于生成对抗网络(GAN)的智能设计算法DESDWGAN,第一次实现利用人工智能生成地下连续墙加内支撑基坑支护初步设计方案。该算法首先定义了一套完整的岩、土和支护... 人工智能算法与工程设计相结合是土木工程未来发展方向之一。本文提出一种基于生成对抗网络(GAN)的智能设计算法DESDWGAN,第一次实现利用人工智能生成地下连续墙加内支撑基坑支护初步设计方案。该算法首先定义了一套完整的岩、土和支护结构与颜色的映射关系,将基坑开挖剖面图和基坑支护方案剖面图映射为语义分割图。其次,设计了智能设计算法的结构并构建了相应的损失函数,其核心包括一个由深度卷积神经网络构成的生成器网络和判别器网络,通过迭代中两者不断的对抗从而逐步提高生成设计图与真实设计图的相似度。最后,基于已有工程实例的数据集对该算法进行训练和测试,得到了模型迭代次数、Huber损失函数和墙深损失函数权重对训练结果的影响,并对比分析了该算法在测试集不同地层剖面上智能设计结果与真实设计结果的异同。DESDWGAN算法经过训练,能够学习已有工程设计背后的规律,进而能够对全新工况完成设计,表明该算法已经初步具备地下连续墙基坑-内支撑支护方案的智能设计能力。 展开更多
关键词 基坑工程 地下连续墙加内支撑 生成对抗网络 智能设计
原文传递
基于特征选择算法的DBN-SVM胃癌生存期分类方法
12
作者 刘道华 余长鸣 +1 位作者 周秋菊 王秋岱 《信阳师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期58-65,共8页
为降低数据集的维度,筛选最优特征子集以提高胃癌预后生存期分类的准确率,提出一种融合特征选择算法的深度置信网络‐支持向量机混合模型。该模型在过滤式特征选择的基础上,引入距离系数以调整整体偏移度,减少权重计算的不稳定性,从而... 为降低数据集的维度,筛选最优特征子集以提高胃癌预后生存期分类的准确率,提出一种融合特征选择算法的深度置信网络‐支持向量机混合模型。该模型在过滤式特征选择的基础上,引入距离系数以调整整体偏移度,减少权重计算的不稳定性,从而构建新的样本权重值。在此基础上,通过Pearson相关系数分析,筛选出对胃癌生存期具有显著影响的特征子集;采用深度置信网络的受限玻尔兹曼机模块,对隐藏层中的特征子集进行特征提取;采用支持向量机,对深度置信网络的最终输出进行分类,以实现胃癌生存期的预测。通过对特征选择算法进行改进,并融合深度置信网络和支持向量机的优势,与传统单一的机器学习方法相比,该模型展现出更优的性能,其分类准确率、AUC值及F1值分别达到81.2%、83.4%和81.5%。 展开更多
关键词 深度置信网络 支持向量机 过滤式特征选择算法 特征提取 胃癌生存期
在线阅读 下载PDF
个体水平及群体水平的同伴支持与青少年内化问题的关系:基于社会网络分析方法
13
作者 王凌飞 张航 边玉芳 《心理科学》 北大核心 2026年第1期105-120,共16页
同伴支持对青少年心理健康有重要影响。为了探究个体及群体水平同伴支持与青少年内化问题的关系,本研究基于121个班级4056名中学生的调查,借助社会网络分析获取同伴支持网络的个体和群体水平指标,构建多层线性模型。结果发现:(1)学生寻... 同伴支持对青少年心理健康有重要影响。为了探究个体及群体水平同伴支持与青少年内化问题的关系,本研究基于121个班级4056名中学生的调查,借助社会网络分析获取同伴支持网络的个体和群体水平指标,构建多层线性模型。结果发现:(1)学生寻求支持关系越多,焦虑、抑郁和孤独感越低;被寻求支持关系越多,抑郁和孤独感越低;(2)同伴支持网络密度越大,学生的孤独感越低;(3)班级中同伴支持网络密度和寻求支持关系阶层性均能调节个人寻求支持关系数和孤独感之间的关系。研究结果表明,个体水平和群体水平的同伴支持均与青少年内化问题存在负相关,群体水平同伴支持能够调节个体水平同伴支持与内化问题的关系,这对寻求途径降低青少年内化问题有重要的实践意义。 展开更多
关键词 内化问题 青少年 同伴支持 多水平分析 社会网络分析
原文传递
基于数据挖掘和网络药理学的急性肺损伤用药规律及作用机制
14
作者 黎义炬 吉登军 刘建博 《中药新药与临床药理》 北大核心 2026年第1期189-198,共10页
目的 采用数据挖掘和网络药理学的研究方法,探析中医药治疗急性肺损伤(ALI)的用药规律及作用机制,为其治疗提供参考。方法 通过检索中国知网(CNKI)、万方数据(WanFang Data)、维普中文期刊(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)数据... 目的 采用数据挖掘和网络药理学的研究方法,探析中医药治疗急性肺损伤(ALI)的用药规律及作用机制,为其治疗提供参考。方法 通过检索中国知网(CNKI)、万方数据(WanFang Data)、维普中文期刊(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)数据库2000年1月至2024年6月发表文献中治疗急性肺损伤的中药复方,采用中医传承辅助平台对其数据进行频数分析、关联规则分析和熵聚类方法分析,研究治疗急性肺损伤的方药组方规律,并在此基础上采用网络药理学的研究方法,作韦恩图筛选核心药物治疗靶点与疾病靶点的共同靶点,通过Cytoscape软件计算拓扑参数,筛选关键药物活性成分,构建PPI网络,筛选核心靶点,再进行GO和KEGG富集分析,以阐明其作用机制。结果 通过数据挖掘分析,共纳入62篇文献,涉及94味中药,频数最高的药物为石膏、苦杏仁、甘草、大黄等9味核心药物。药性以寒、温为主,归经以胃经、脾经、肺经为主。关联规则和聚类分析揭示了核心药物组合及潜在新方剂。网络药理学分析筛选出185个活性成分、208个共同靶点及多条关键信号通路,包括PI3K-Akt、MAPK信号通路等。GO分析显示核心靶点参与细胞黏附、免疫反应等关键生物学过程。结论 临床上中医药治疗急性肺损伤药物的药性以寒、温为主,归经以胃经、脾经、肺经为主,频数最高的药物为石膏、苦杏仁、甘草、大黄等9味核心药物,其可能通过PI3K-Akt、MAPK等信号通路调控炎症和免疫反应治疗急性肺损伤。 展开更多
关键词 急性肺损伤 中医药治疗 数据挖掘 中医传承辅助平台 网络药理学 用药规律 作用机制
原文传递
水下目标中断航迹关联接续算法
15
作者 生雪莉 王岩 +3 位作者 万林娜 吴赜屹 石冰玉 李德文 《声学学报》 北大核心 2026年第1期243-254,共12页
针对多节点声呐探测系统对海上目标跟踪中出现的目标跟踪不连续、对同一目标赋予多个批号从而导致跟踪系统虚警目标数高的问题,提出了一种联合支持向量机和生成对抗网络的中断航迹关联接续算法。利用中断前后目标航迹的声学特征的相关性... 针对多节点声呐探测系统对海上目标跟踪中出现的目标跟踪不连续、对同一目标赋予多个批号从而导致跟踪系统虚警目标数高的问题,提出了一种联合支持向量机和生成对抗网络的中断航迹关联接续算法。利用中断前后目标航迹的声学特征的相关性,使用支持向量机将时空不重叠跟踪航迹建立关联关系后,使用生成对抗网络将形成关联关系的航迹集接续,同时建立反馈机制,将完整航迹同步置入训练集,以提高算法对应用环境的适应性。仿真和实测数据处理结果表明,该方法能够通过目标声学特征进行航迹关联,并对中断航迹做接续跟踪,关联正确率达到80%以上,有效降低了目标跟踪虚警数,可用于海上大范围声学目标监测。 展开更多
关键词 航迹关联 航迹接续 中断航迹 支持向量机 生成对抗网络
原文传递
基于改进支持向量机的有源配电网单相断线故障检测方法
16
作者 吴宇轩 欧阳森 +3 位作者 杨向宇 陈汉栋 黎人玮 廖键 《发电技术》 2026年第1期185-194,共10页
【目的】断线故障的及时、准确检测对保障配电网的正常安全运行至关重要,而目前的单相断线故障检测的传统判据在有源配电网中的应用存在一定的局限性,因此,提出了一种基于改进支持向量机对多种电气特征量进行融合的单相断线故障检测方... 【目的】断线故障的及时、准确检测对保障配电网的正常安全运行至关重要,而目前的单相断线故障检测的传统判据在有源配电网中的应用存在一定的局限性,因此,提出了一种基于改进支持向量机对多种电气特征量进行融合的单相断线故障检测方法。【方法】首先,建立了兼具启动判据、传统判据、有源判据的电气特征量指标体系。其次,通过开关量化法对启动判据进行处理。然后,通过核主成分分析方法从启动判据以外的特征指标体系中筛除低贡献率的特征指标。最后,将降维后的数据输入支持向量机,通过麻雀搜索算法完成支持向量机参数优化,得到断线故障检测模型。【结果】在改进IEEE15节点模型上进行的仿真算例表明,所提方法可将有效实现特征量的降维,较单一判据提升了8.87%的检测准确率。【结论】该方法解决了单相断线故障检测的传统判据容易失效的问题,能有效完成不同场景下的故障检测。 展开更多
关键词 有源配电网 单相断线 支持向量机 麻雀搜索算法 核主成分分析
在线阅读 下载PDF
结合生成对抗网络与支持向量回归提升发电厂励磁系统参数辨识的准确性
17
作者 覃莹 王保国 +2 位作者 项文雅 蒋宗良 黄荣峰 《电气技术》 2026年第2期40-45,52,共7页
现有的发电厂励磁系统参数辨识方法通常存在辨识精度低、训练稳定性差等问题,导致系统参数辨识的准确性不足,影响发电厂励磁系统的动态调节与稳定性。因此,本文结合生成对抗网络(GAN)与支持向量回归(SVR)模型,旨在提升发电厂励磁系统参... 现有的发电厂励磁系统参数辨识方法通常存在辨识精度低、训练稳定性差等问题,导致系统参数辨识的准确性不足,影响发电厂励磁系统的动态调节与稳定性。因此,本文结合生成对抗网络(GAN)与支持向量回归(SVR)模型,旨在提升发电厂励磁系统参数辨识的准确性。首先,采用Wasserstein GAN结构,通过生成器与判别器的对抗训练,生成与实际励磁系统相似的特征数据。然后,通过主成分分析对生成数据进行特征提取与降维,将高维数据映射到低维空间,作为后续SVR模型的输入。SVR模型采用径向基核函数处理复杂的非线性关系,进而预测励磁系统的关键参数。最终,通过结合GAN与SVR的双重优化,仿真结果表明,GAN+SVR优化方法的方均误差普遍较低,最高为0.0009,最低为0.0001,表明模型能够有效地捕捉励磁电流的动态特征,并保持较高的准确性。 展开更多
关键词 发电厂 励磁系统 生成对抗网络(GAN) 支持向量回归(SVR) 参数辨识
在线阅读 下载PDF
基于多核SVDD的柔性配电网故障研判方法
18
作者 杨坤 鲍若愚 徐斌 《电力电子技术》 2026年第3期97-108,共12页
随着新型能源渗透率的迅速提升和柔性互联设备的广泛接入,中压配电网结构逐渐趋于频繁的动态变化特性,导致传统故障研判方法难以适应。为此,本文提出一种基于多核支持向量数据描述(SVDD)的故障研判方法。首先,通过TOPSIS-Kmedoids算法... 随着新型能源渗透率的迅速提升和柔性互联设备的广泛接入,中压配电网结构逐渐趋于频繁的动态变化特性,导致传统故障研判方法难以适应。为此,本文提出一种基于多核支持向量数据描述(SVDD)的故障研判方法。首先,通过TOPSIS-Kmedoids算法对基础拓扑特征进行筛选,根据其对故障研判的影响程度赋予权重形成拓扑敏感特征集;接着引入多核学习技术,将拓扑敏感特征与量测采集深度融合,进一步增强模型对节点异常特征的检测能力并训练SVDD模型;最后,充分考虑拓扑变动情况,采用最短路径核策略对新时戳下SVDD模型的超球边界自适应训练调整,分离存在异常的故障节点。所提方法已在华东某电力公司试点部署,并利用实际配电网数据校核验证,研判准确率达到95.8%,具备良好的鲁棒性和可行性。 展开更多
关键词 柔性配电网 故障研判 支持向量数据描述
在线阅读 下载PDF
碳-绿证联合交易机制下多微网系统多能源互济优化调度模型研究
19
作者 蒋程宇 师瑞峰 +1 位作者 宁津 贾利民 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期334-344,共11页
为提高微电网系统可再生能源利用率,利用多微网间能源互联互济实现弃风弃光与碳排放的缩减,提出一种基于考虑碳-绿证交易机制的区域热网和电网多微网联合系统的低碳优化调度模型。首先,梳理电、热耦合多微网互济应用场景的微电网数学模... 为提高微电网系统可再生能源利用率,利用多微网间能源互联互济实现弃风弃光与碳排放的缩减,提出一种基于考虑碳-绿证交易机制的区域热网和电网多微网联合系统的低碳优化调度模型。首先,梳理电、热耦合多微网互济应用场景的微电网数学模型;接着,在引入碳-绿证联合交易机制的基础上构建以系统综合成本最低为目标的电-热耦合多微网互济系统规划模型,并提出采用CPLEX求解工具混合整数规划方法求解的优化策略;最后,通过中国西部典型场景的应用案例对模型有效性进行验证。研究结果表明,构建的模型方法可有效提高多微网联合系统的可再生能源消纳能力,减少系统碳排放,实现系统整体最优的经济性。 展开更多
关键词 微电网 碳交易 能源互济 绿证交易 热网模型 优化调度
原文传递
基于机器学习算法的地层孔隙压力预测模型构建与应用
20
作者 孙小芳 蒋荻南 +3 位作者 金亚 侯晓东 孙志峰 王储 《测井技术》 2026年第1期163-171,共9页
传统地层孔隙压力预测方法在复杂地质条件下普适性低、计算流程复杂,难以满足工程现场对参数快速精准获取的需求。为解决该问题,以某实际勘探区块为研究对象,构建了随机森林、支持向量机、多元线性回归及神经网络这4种机器学习预测模型... 传统地层孔隙压力预测方法在复杂地质条件下普适性低、计算流程复杂,难以满足工程现场对参数快速精准获取的需求。为解决该问题,以某实际勘探区块为研究对象,构建了随机森林、支持向量机、多元线性回归及神经网络这4种机器学习预测模型,开展了地层孔隙压力的智能预测与对比研究。在方法设计上,优选出井深、地层密度、纵波时差、横波时差、自然伽马这5项关键测井数据作为模型输入,将经现场测压数据校正的孔隙压力值作为标定参数,建立了地层孔隙压力智能预测模型并进行了性能验证。结果表明:随机森林算法的预测性能最优,其平均绝对误差和标准差分别低至0.026 g/cm^(3)和0.044 g/cm^(3),且在岩性突变、构造异常段仍保持稳定预测效果;相比之下,支持向量机模型存在一定的系统性偏差,多元线性回归难以拟合孔隙压力与测井曲线之间的非线性关系,神经网络在局部异常段存在偏差。进一步的敏感性分析表明,模型结构与参数不变时,预测准确度与训练数据集规模、目标参数(孔隙压力)取值的覆盖范围呈显著正相关。结论认为:机器学习预测方法可有效突破传统技术局限,随机森林算法综合表现最佳,在实际应用中可优先采用;为确保模型预测效能最大化,实际应用中需广泛收集工区内具有代表性的井资料,构建涵盖完整压力区间的高质量训练数据集,从而为钻井工程设计、安全钻进与地质灾害防控提供更为可靠、高效的参数支持。 展开更多
关键词 地层孔隙压力 随机森林 支持向量机 多元线性回归 神经网络 声波时差 地层密度 自然伽马
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 243 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部