数据预测

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面向电力场景的自动化作业流程关键技术研究
《电子设计工程》2025年第9期120-124,共5页万京松 王城 本丽莉 姚崇固 伍亚磊 张继 
广东天广能源科技发展有限公司项目(01ZN2034)。
在电力作业自动控制的场景下,针对固态变压器在传统PI控制下因自动控制技术抗干扰能力弱导致的输出电压、输出功率振荡幅值大等问题,设计了一种数字孪生和线性自抗扰控制技术相结合的算法。根据固态变压器的电路拓扑模型,建立固态变压...
关键词：固态变压器 数字孪生技术 线性自抗扰 电压振荡 数据预测 
基于融合注意力机制的电力工程数据特征提取算法设计
《电子设计工程》2024年第17期141-145,共5页张可抒 吴丹 沈蕾 
常州科技计划项目(X2022CZCG2B0643)。
针对传统电力工程造价预测主要依靠经验进行估计所存在的不足,文中基于注意力机制和改进的神经网络提出了一种电力工程造价数据特征提取与预测算法。该算法以历史造价数据为输入,利用DBN网络进行全局特征提取,并使用模拟退火算法对网络...
关键词：注意力机制 模拟退火算法 深度置信网络 双向GRU网络 数据预测 
大规模电力工程数据价值深度挖掘算法设计研究被引量：4
《电子设计工程》2024年第10期125-129,共5页薛礼月 陆瑜峰 王琼 
国家自然科学基金(71804045)。
针对传统电力工程数据处理方法中存在的不可追溯且不易统一管理等问题,文中基于数据挖掘的思想提出了一种电力工程数据价值分析预测模型。该模型采用Boosting算法将多个预测树结构组合形成极端梯度提升树模型,从而实现对非线性数据的深...
关键词：数据挖掘 极端梯度提升树 长短时记忆网络 误差倒数法 数据预测 
基于GBDT算法的电力工程数据信息分析及预测方法研究被引量：3
《电子设计工程》2023年第24期154-158,共5页翁海兵 杨阳 黄颖 
浙江丽水公司自动竣工决算辅助应用优化项目课题研究(ZJLS2021GFJJOP)。
在大数据分析技术不断完善的背景下,针对电力工程数据分析与预测仍存在精度较低的问题,提出了一种基于GBDT算法的电力工程数据信息分析及预测方法。该方法利用损失函数表征负梯度值,且在函数中增加了正则项,通过不断降低残差数值以增加...
关键词：GBDT算法 特征提取 数据融合 数据预测 
基于LSTM神经网络的数据驱动空间负荷预测方法被引量：8
《电子设计工程》2022年第22期154-157,164,共5页李晶晶 张永敏 田桂林 崔胜胜 严洁 
目前的数据驱动空间负荷预测方法数据迭代训练损失值较大、预测速度较慢,难以应对呈几何指数增长的数据量。针对以上问题,以LSTM神经网络为基础提出了一种新的数据驱动空间负荷预测方法,分析神经网络内部的时序,避免数据消沉现象,确定...
关键词：LSTM神经网络 数据分析 驱动预测 负荷研究 空间负荷 数据预测 
基于支持向量机的变电站工程数据预测方法研究被引量：8
《电子设计工程》2021年第20期147-151,共5页薛礼月 刘鑫 黄亦章 阚竟生 
国网上海市电力公司2019年度科技创新项目(B3090R190000)。
针对变电站工程各项数据的计算过程复杂、涉及专业较多、效率较低的问题,文中综合利用现代智能算法,将粒子群算法与支持向量机算法相结合并应用到变电站工程数据预测中,以实现在短时间内相对准确地预估出变电站工程的相关数据信息。文...
关键词：变电站 SVM 三维 REVIT 工程数据 
基于改进灰色模型的电力数据预测方法研究被引量：6
《电子设计工程》2021年第5期139-143,共5页孔祥靖 韩松 郝成亮 李黎滨 白殿臣 
国网吉林省电力有限公司信息通信公司项目(SGJLXT00JFXX1800216)。
针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题,文中分析了灰色模型(Gray Model,GM)的基本原理,并提出相应的改进措施,其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰...
关键词：灰色模型 电力负荷预测 预测精度 模型参数 
一种基于SVR节点数据预测改进算法被引量：1
《电子设计工程》2018年第6期86-89,94,共5页刘梅 张浏 
国家科技支撑计划项目(2012BAH09B01);广东省省级科技计划项目(2016B030308001);广州市天河区科技计划项目(201502YH019)
针对无线网络中部分传感器失效后无法进行有效或准确预测节点信息的问题,提出了一种面向无线传感网络的节点数据预测算法。该算法是在支持向量回归(SVR)算法基础上,引入了邻居节点影响因素(或称邻居节点数据的相关性),采用邻居节点相关...
关键词：无线传感网络 支持向量回归 预测算法 邻居节点 均值算法 
矿区水环境数据预测模型研究被引量：3
《电子设计工程》2016年第10期45-48,共4页屈晓渊 张永恒 张峰 董建刚 
陕西省自然科学基金项目(2013JM8005);榆林市自然科学基金项目(NY13-11;2015CXY-33);陕西省教育厅科研项目(#15JK1861)
为了提高矿区水环境数据的精准挖据与预测能力,解决水资源相对贫乏以及煤炭资源不合理的开采对水资源造成巨大破坏的问题,本文利用已采集到的数据,建立构造型神经网络模型,逼近已有数据,并预测未来的变化趋势。分析结果表明榆林地区在...
关键词：水资源 数据挖据 预测模型 BP神经网络 函数逼近 
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