利用STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess,时间序列分解算法)模型对工业园区运行阶段的建筑碳排放进行预测分析,介绍电碳模型构建技术路线、模型构建的STL和线性回归,给出某高新园区2021年到2022年碳排放量的预测结果。可为...利用STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess,时间序列分解算法)模型对工业园区运行阶段的建筑碳排放进行预测分析,介绍电碳模型构建技术路线、模型构建的STL和线性回归,给出某高新园区2021年到2022年碳排放量的预测结果。可为园区规划双碳路径、制定减排计划、开展节能减排手段提供数据支撑,辅助园区实现绿色低碳发展目标。展开更多
CVC辊形以其较强的凸度控制能力在热连轧中有着广泛的应用,但是CVC辊形不具有均匀磨损的能力,其磨损往往比较严重,且呈现出非对称性。针对该特点提出CVC工作辊非对称磨损的表征方法,利用该方法对某1 800 mm CSP生产线下游机架CVC工作辊...CVC辊形以其较强的凸度控制能力在热连轧中有着广泛的应用,但是CVC辊形不具有均匀磨损的能力,其磨损往往比较严重,且呈现出非对称性。针对该特点提出CVC工作辊非对称磨损的表征方法,利用该方法对某1 800 mm CSP生产线下游机架CVC工作辊非对称磨损情况进行分析。统计结果表明,下游机架工作辊磨损多为非对称形式,并与CVC辊形呈现出一定的对应性。在此基础上,提出辊径对整体磨损影响系数及辊径对轧制力影响系数2个新的磨损模型参数,并建立针对CVC轧辊的非对称磨损预报模型,利用遗传算法对模型参数进行优化,并利用实测数据进行验证,改进后磨损模型精度比常规磨损模型精度平均提高了约35%。展开更多
为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法。该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物...为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法。该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值。试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历。展开更多
文摘利用STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess,时间序列分解算法)模型对工业园区运行阶段的建筑碳排放进行预测分析,介绍电碳模型构建技术路线、模型构建的STL和线性回归,给出某高新园区2021年到2022年碳排放量的预测结果。可为园区规划双碳路径、制定减排计划、开展节能减排手段提供数据支撑,辅助园区实现绿色低碳发展目标。
文摘CVC辊形以其较强的凸度控制能力在热连轧中有着广泛的应用,但是CVC辊形不具有均匀磨损的能力,其磨损往往比较严重,且呈现出非对称性。针对该特点提出CVC工作辊非对称磨损的表征方法,利用该方法对某1 800 mm CSP生产线下游机架CVC工作辊非对称磨损情况进行分析。统计结果表明,下游机架工作辊磨损多为非对称形式,并与CVC辊形呈现出一定的对应性。在此基础上,提出辊径对整体磨损影响系数及辊径对轧制力影响系数2个新的磨损模型参数,并建立针对CVC轧辊的非对称磨损预报模型,利用遗传算法对模型参数进行优化,并利用实测数据进行验证,改进后磨损模型精度比常规磨损模型精度平均提高了约35%。
文摘为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法。该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值。试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历。
