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242篇文章
< 1 2 … 13 >
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：
基于Mask-RCNN算法的复合绝缘子串红外图像分割与温度读取 被引量：22
1
作者 黄新宇 张洋 +3 位作者 王黎明 梅红伟 张中浩 文路 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期87-94,共8页
红外成像可以快速发现复合绝缘子异常温升,从而实现缺陷检测。为了解决复合绝缘子红外检测中人工诊断时间成本高、效率低、背景干扰多的问题,文中提出了基于Mask-RCNN的温升绝缘子自动检测方法。首先使用Mask-RCNN对红外图像数据进行学... 红外成像可以快速发现复合绝缘子异常温升,从而实现缺陷检测。为了解决复合绝缘子红外检测中人工诊断时间成本高、效率低、背景干扰多的问题,文中提出了基于Mask-RCNN的温升绝缘子自动检测方法。首先使用Mask-RCNN对红外图像数据进行学习训练,进而对其中的绝缘子目标进行识别检测和图像分割。在智能分割之后,通过识别图中的温度范围数据并将绝缘子区域图像灰度与之比对,得到了绝缘子的温度信息,用于绝缘子异常发热故障的诊断。实验研究表明:在对南方某市绝缘子红外测温图像的自动识别中,Mask-RCNN有着优异的表现,能够运用于在巡线工作中,可以有效减轻人工处理数据的压力,对于提升推进智能巡线的智能化水平、保障输电线路安全运行有着重要的意义。 展开更多
关键词 复合绝缘子 异常发热 深度学习 红外成像 图像识别
下载PDF
聚合物驱水淹层测井响应特征 被引量：18
2
作者 曾流芳 李林祥 卢云之 《测井技术》 CAS CSCD 2004年第1期71-74,共4页
孤东油田八区注聚合物后所采集的测井资料与注聚前对比 ,水淹层差别非常大 ,而且根据所解释结果射开的层位出现了异常现象 ,解释为油层或弱水淹层的砂体射开后出水或出聚合物。首先分析了这些异常曲线的特征 ,从其机理和成因角度出发 ,... 孤东油田八区注聚合物后所采集的测井资料与注聚前对比 ,水淹层差别非常大 ,而且根据所解释结果射开的层位出现了异常现象 ,解释为油层或弱水淹层的砂体射开后出水或出聚合物。首先分析了这些异常曲线的特征 ,从其机理和成因角度出发 ,分析了其异常的原因 ,证实了聚驱和水驱油层相比 ,水淹层测井响应特征有本质的区别 ,总结出了聚合物驱水淹油层判别标准 ,对今后聚合物驱油测井分析解释具有重要参考意义。 展开更多
关键词 聚合物驱 水淹层 测井响应 自然电位曲线 微电极曲线 电阻率 感应电导率 双感应-八侧向
下载PDF
一种融合聚类和异常点检测算法的窃电辨识方法 被引量：19
3
作者 李宁 尹小明 +2 位作者 丁学峰 蔡慧 汪伟 《电测与仪表》 北大核心 2018年第21期19-24,共6页
聚类算法和异常点检测算法都是数据挖掘的重要方法。已有的聚类和异常点检测算法主要针对规律性数据进行挖掘,而没有将两种算法融合用于数据分析并实现窃电辨识的方法。鉴于此,在分析相关算法原理和电量数据特征的基础上,提出一种融合... 聚类算法和异常点检测算法都是数据挖掘的重要方法。已有的聚类和异常点检测算法主要针对规律性数据进行挖掘,而没有将两种算法融合用于数据分析并实现窃电辨识的方法。鉴于此,在分析相关算法原理和电量数据特征的基础上,提出一种融合聚类算法和异常点检测算法的窃电辨识方法,通过对电量异常数据的深入挖掘实现对窃电用户的准确辨识。理论分析和实验结果表明,该方法可有效提高窃电辨识的准确性,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 聚类 异常点 用电量 窃电辨识
下载PDF
计及风向信息的风电功率异常数据识别研究 被引量：19
4
作者 杨茂 杨春霖 +1 位作者 杨琼琼 苏欣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3265-3272,共8页
针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法... 针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法基于不同风向上不同风速区间的组内最优方差来识别其相应的异常数据,最后经归类整理后识别出机组全部的异常数据。研究结果表明该算法可有效识别风电异常数据。 展开更多
关键词 异常数据 风向 数据识别 组内最优方差
下载PDF
管道泄漏信号和干扰信号的数字化判别方法 被引量：18
5
作者 林伟国 王晓东 +1 位作者 戚元华 吴海燕 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1197-1203,共7页
为了降低管道泄漏检测过程中调压、调泵和阀门动作等干扰信号引起的泄漏诊断误报率,在理论分析干扰信号互相关判别法存在问题的基础上,提出基于短间距安装双传感器结构的泄漏信号和干扰信号的数字化判别算法。把干扰信号和泄漏信号都归... 为了降低管道泄漏检测过程中调压、调泵和阀门动作等干扰信号引起的泄漏诊断误报率,在理论分析干扰信号互相关判别法存在问题的基础上,提出基于短间距安装双传感器结构的泄漏信号和干扰信号的数字化判别算法。把干扰信号和泄漏信号都归为异常信号,通过小波去噪、异常信号识别及异常信号提取等处理,提取出两路传感器输出信号中的异常信号跳变沿并计算两路信号的累积差分,根据累积差分的符号判断出双传感器信号的时移方向,进而判断出异常信号来源,实现干扰信号与泄漏信号的甄别。该方法大大降低了双传感器结构对安装间距的要求,克服了双传感器结构的硬件电路延时法对传感器灵敏度、响应特性和信号放大倍数的苛刻要求,在较低信号采样率的条件下实现了干扰信号的准确识别。实验室模拟异常信号的处理结果表明,对于液态介质(水),该方法可以实现干扰和泄漏信号的准确判别,双传感器安装间距可以缩小到1.5 m以内,采样频率可以降低到50 Hz。 展开更多
关键词 管道泄漏检测 双传感器结构 短间距安装 异常信号 数字化识别
下载PDF
基于负线损分析的计量异常辨识方法 被引量：15
6
作者 夏澍 毛俊 +1 位作者 施灵 韩浩江 《电测与仪表》 北大核心 2019年第16期85-89,122,共6页
供电侧计量异常是造成分线线损率统计值为负值的一个重要原因,考虑到计量异常原因较多,仅靠现场排查难度很大。为了克服这一难题,提出了一种基于负线损分析的计量异常辨识方法。为了保证分析的全面性和客观性,结合实际运行情况和国家标... 供电侧计量异常是造成分线线损率统计值为负值的一个重要原因,考虑到计量异常原因较多,仅靠现场排查难度很大。为了克服这一难题,提出了一种基于负线损分析的计量异常辨识方法。为了保证分析的全面性和客观性,结合实际运行情况和国家标准,对互感器及其二次回路、电能表等做了详细分析,并提炼了造成负线损超标的主要原因。为了提高现场排查效率,推导了计量异常前后线损率变化关系,并结合数据分析和故障预判提出了计量异常辨识方法,能够在现场排查前分析出可能的异常原因,提升现场核查的准确性。最后,通过实际算例计算,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 负线损 计量异常 误差分析 辨识方法
下载PDF
孤立森林算法在大坝监测数据异常识别中的应用 被引量：15
7
作者 张海龙 范振东 陈敏 《人民黄河》 CAS 北大核心 2020年第8期154-157,168,共5页
大坝安全监测数据的可靠性和完整性是分析监测效应量变化规律、评判大坝运行性态的前提,有必要对大坝安全监测异常数据进行识别和清除,以提高监测数据质量。将适用于大数据处理的孤立森林算法应用于大坝监测异常数据识别中,首先通过小... 大坝安全监测数据的可靠性和完整性是分析监测效应量变化规律、评判大坝运行性态的前提,有必要对大坝安全监测异常数据进行识别和清除,以提高监测数据质量。将适用于大数据处理的孤立森林算法应用于大坝监测异常数据识别中,首先通过小波变换提取监测数据的趋势项,然后采用孤立森林算法对扣除趋势项的剩余量进行异常值识别。通过实例对比分析发现该方法能有效识别大坝监测数据的异常值。 展开更多
关键词 孤立森林 大坝监测数据 异常识别 小波变换
下载PDF
智能变电站异常数据识别及恢复方法 被引量：12
8
作者 吕东 张弛 +1 位作者 康小宁 焦在滨 《陕西电力》 2016年第7期6-9,14,共5页
由于外界环境的干扰和自身设备的不稳定,智能变电站二次系统中可能会出现一点或多点的异常数据。提出了一种可对此异常数据进行识别并恢复的方法。通过分析电网电流正常采样值数据的特征,得出采样值数据所应满足的约束条件。根据实际采... 由于外界环境的干扰和自身设备的不稳定,智能变电站二次系统中可能会出现一点或多点的异常数据。提出了一种可对此异常数据进行识别并恢复的方法。通过分析电网电流正常采样值数据的特征,得出采样值数据所应满足的约束条件。根据实际采样值与此约束条件的一致程度来判断其是否为异常数据,并按照约束条件对异常数据进行恢复。仿真实验表明,本方法可对异常数据进行有效识别,且恢复效果良好。 展开更多
关键词 智能变电站 异常数据 识别 恢复 约束条件
下载PDF
基于改进深度学习方法的电子通信设备信号异常自动识别 被引量：11
9
作者 任远林 聂凯 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2021年第4期5-9,共5页
为了提高电子通信设备信号异常自动识别的能力,提出基于改进深度学习的电子通信设备信号异常自动识别方法。构建电子通信设备信号的传输信道均衡调节模型,采用深度学习方法实现对电子通信设备信号的输出均衡调度,通过波束间隔均衡控制... 为了提高电子通信设备信号异常自动识别的能力,提出基于改进深度学习的电子通信设备信号异常自动识别方法。构建电子通信设备信号的传输信道均衡调节模型,采用深度学习方法实现对电子通信设备信号的输出均衡调度,通过波束间隔均衡控制方法实现对电子通信设备输出信号谱分析和异常特征提取,以此为基础采用改进深度学习方法实现对电子通信设备信号异常自动识别。仿真结果表明,采用该方法进行电子通信设备信号异常自动识别的精度较高,性能较好。 展开更多
关键词 改进深度学习 电子通信设备 信号异常 自动识别 传输信道
下载PDF
大坝监测数据异常值识别方法探讨 被引量：11
10
作者 邹晓磊 薛桂玉 《水电能源科学》 北大核心 2009年第5期83-85,共3页
基于时间序列的监测数据,通过对异常值传统概率识别方法的改进及对监测数据的处理分析,并以晒北滩水电站碾压混凝土重力坝齿槽裂缝监测数据为例进行了探讨。算例结果表明,该法对大坝监测数据异常值的识别效率高,行之有效。
关键词 大坝 异常值 安全监测 概率识别
下载PDF
异常振动分析识别汽轮发电机组转子裂纹故障 被引量：11
11
作者 张学延 李德勇 +2 位作者 牟芳信 汪广慧 卢一兵 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第1期40-45,共6页
转子裂纹可能导致汽轮发电机组发生断轴毁机事故并造成重大损失,在机组运行中及时发现转子裂纹对于保障机组的安全稳定运行具有重要现实意义。在归纳总结裂纹转子振动特性研究结果的基础上,结合现场振动故障诊断经验,提出较为实用的异... 转子裂纹可能导致汽轮发电机组发生断轴毁机事故并造成重大损失,在机组运行中及时发现转子裂纹对于保障机组的安全稳定运行具有重要现实意义。在归纳总结裂纹转子振动特性研究结果的基础上,结合现场振动故障诊断经验,提出较为实用的异常振动分析识别裂纹转子的方法,并且通过对2台600 MW等级机组异常振动的分析和诊断,介绍了发电机转子和低压转子裂纹的发现过程。由于判断准确,及时停机检查,发现了裂纹,从而避免了机组继续运行可能发生的灾难性事故。 展开更多
关键词 汽轮发电机组 转子裂纹 异常振动 故障识别
下载PDF
(■,F)-数据离散矩形区域在数据辨识中的应用 被引量：11
12
作者 李豫颖 林宏康 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期46-51,共6页
应用新数学模型P-集合,提出数据传输中三种异常数据的概念:■-异常数据、F-异常数据与(■,F)-异常数据;提出(■,F)-数据离散矩形区域概念;给出丢失-侵入数据发现定理、系统输出数据分离定理、系统输出数据类型辨识定理、(■,F)-异常数据... 应用新数学模型P-集合,提出数据传输中三种异常数据的概念:■-异常数据、F-异常数据与(■,F)-异常数据;提出(■,F)-数据离散矩形区域概念;给出丢失-侵入数据发现定理、系统输出数据分离定理、系统输出数据类型辨识定理、(■,F)-异常数据在(■,F)-数据离散矩形区域的定位定理;给出(■,F)-数据离散矩形区域在系统输出数据类型辨识中的应用。丢失-侵入数据发现定理与系统输出数据分离定理是系统输出数据类型辨识的基础,(■,F)-数据离散矩形区域的提出,为系统数据的几何辨识和系统出现异常数据的预警提供了一种新的理论与方法。 展开更多
关键词 P-集合 异常数据 数据类型 数据离散矩形区域 辨识
原文传递
城市污水处理过程异常工况识别和抑制研究 被引量：10
13
作者 韩红桂 伍小龙 +1 位作者 张璐 乔俊飞 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1971-1984,共14页
城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment processes, WWTPs)由于进水流量、进水成分、污染物种类、有机物浓度等被动接受,系统始终运行在非平稳状态,导致污泥膨胀等异常工况频发.异常工况一旦发生,会降低污水处理效率,引起出... 城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment processes, WWTPs)由于进水流量、进水成分、污染物种类、有机物浓度等被动接受,系统始终运行在非平稳状态,导致污泥膨胀等异常工况频发.异常工况一旦发生,会降低污水处理效率,引起出水水质超标等问题,严重时造成污水处理过程崩溃,引发事故.因此,如何降低异常工况发生率、保证城市污水处理过程安全平稳运行,是城市污水处理过程亟待解决的难题.围绕城市污水处理过程异常工况的识别和抑制方法,文中梳理了其研究进展.首先,介绍了城市污水处理运行的背景与异常工况的特点;其次,概述了一些主流的污水处理异常工况识别和抑制方法;最后,进行了分析与总结,指出了城市污水处理过程异常工况识别和抑制方法未来的研究方向. 展开更多
关键词 城市污水处理 异常工况 识别 抑制
下载PDF
基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别 被引量：5
14
作者 龙翔 韩兰胜 王伟豪 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期26-32,共7页
针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提... 针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 异常检测 卷积神经网络 拥挤场景 快速识别 异常行为
下载PDF
基于熵值法和DEA的电力监测异常数据自动识别算法研究 被引量：5
15
作者 拓广忠 葛树峰 +3 位作者 李荣让 谢宏坤 覃文闯 薛璐璐 《微型电脑应用》 2023年第4期160-163,171,共5页
为了有效提高电力监测异常数据识别准确率,确保异常数据识别效果,提出了基于熵值法和DEA的电力监测异常数据自动识别算法。应用数据脱敏、数据填补、颠簸去除等方式处理电力监测异常数据,还原原始电力监测数据,提升脱敏后数据完整性,降... 为了有效提高电力监测异常数据识别准确率,确保异常数据识别效果,提出了基于熵值法和DEA的电力监测异常数据自动识别算法。应用数据脱敏、数据填补、颠簸去除等方式处理电力监测异常数据,还原原始电力监测数据,提升脱敏后数据完整性,降低颠簸数据对电力监测异常数据精度的影响。以经过数据处理的电力监测异常数据为基础,通过熵值法确定目标的属性和权重作为度量标准,采用基于熵值法改进的最近邻聚类算法,实现数据聚类,以数据聚类结果为输入,构建DEA模型,实现电力监测异常数据自动识别。实验结果表明,该算法数据聚类后的平均检测率约为92%,异常数据识别正判率约为95%,误判率约为3.5%,可有效识别出异常月负荷曲线的异常数据点和不同负荷量的异常数据,且识别结果与实际负荷曲线的趋势一致,具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 熵值法 DEA 最近邻聚类算法 电力监测 异常数据 自动识别
下载PDF
基于5G信号覆盖的铁路无线通信异常断点自动识别方法 被引量：9
16
作者 陕斌煜 《自动化与仪器仪表》 2020年第2期47-50,共4页
为了提高铁路无线通信质量,需要进行铁路无线通信异常断点检测和自动识别,提出一种基于5G信号覆盖的铁路无线通信异常断点自动识别方法。构建铁路无线通信传输信道模型,采用集平均方法进行铁路无线通信的信道均衡设计,结合5G信号覆盖方... 为了提高铁路无线通信质量,需要进行铁路无线通信异常断点检测和自动识别,提出一种基于5G信号覆盖的铁路无线通信异常断点自动识别方法。构建铁路无线通信传输信道模型,采用集平均方法进行铁路无线通信的信道均衡设计,结合5G信号覆盖方法进行铁路无线通信的异常断点诊断控制,根据5G信号覆盖的铁路无线通信传输信号的包络幅值响应进行自适应检波处理,对5G信号覆盖下的铁路信号采用最小二乘准则建立断点自动识别模型,结合信号滤波和包络检波方法实现铁路无线通信异常断点自动识别。仿真结果表明,采用该方法进行铁路无线通信异常断点识别的自适应性能较好,信道均衡性较好,信号输出控制能力较强。 展开更多
关键词 5G信号 铁路无线通信 异常断点 自动识别
原文传递
基于Shapelet识别的变压器在线DGA异常检测 被引量：8
17
作者 许海林 林春耀 +3 位作者 罗颖婷 黄勇 田翔 鄂盛龙 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期175-181,188,共8页
油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常... 油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常识别方法。通过Shapelet发现算法构造时间序列决策树,识别个体DGA的季节波动性及运行中的典型事件,配合传统的ESD时序异常检测,避免了由于季节波动导致的产气率、限值误报的同时,也大幅提高了对典型异常事件的识别灵敏度,提高了算法的可解释性。 展开更多
关键词 异常检测 Shapelet算法 典型事件 季节特性
下载PDF
基于多声源波速结构成像的岩体异常区域超前辨识方法 被引量：3
18
作者 董陇军 裴重伟 +2 位作者 谢鑫 张义涵 闫先航 《Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第3期191-200,共10页
异常区域超前辨识对于预防地下岩土工程灾害具有重要作用。为了满足地下工程高精度探测的需求,本文提出一种层析成像方法以辨识复杂岩体结构中的异常区域,结合了走时层析、阻尼最小二乘和高斯滤波等技术。该方法克服了空洞区域辨识中速... 异常区域超前辨识对于预防地下岩土工程灾害具有重要作用。为了满足地下工程高精度探测的需求,本文提出一种层析成像方法以辨识复杂岩体结构中的异常区域,结合了走时层析、阻尼最小二乘和高斯滤波等技术。该方法克服了空洞区域辨识中速度差限制,减轻了迭代中孤立速度突变所带来的影响。我们开展了数值和室内实验量化评估最短路径法(Shortest-Path Method,SPM)、动态最短路径法(Dynamic Shortest-Path Method,DSPM)和快速扫描法(Fast Sweeping Method,FSM)等正演模拟的识别精度和计算效率。结果表明,在数值和室内实验中DSPM和FSM均能清晰地辨识出异常区域。陕西震奥矿山现场应用结果证明了该方法可利用矿山开采中爆破、微震等多类声源对矿山内部未知结构进行波速场成像。本研究不仅实现了走时层析成像方法在异常区域识别中的应用,而且为地下岩土工程中潜在风险源的探测提供了新的思路。 展开更多
关键词 Underground engineering Traveltime tomography Complex structures abnormal region identification Ray tracing
下载PDF
基于孤立森林算法的集中供热系统异常数据识别研究 被引量：3
19
作者 凌继红 邢金城 +1 位作者 李昂 孟宸宇 《暖通空调》 2023年第2期97-102,共6页
针对集中供热系统异常数据识别工作量大的问题,本文提出采用孤立森林(IF)算法进行异常数据的自动识别。以天津某换热站一个供暖季的数据作为样本,详细分析了集中供热系统数据本身的物理规律及IF算法设定参数对模型性能的影响规律。针对... 针对集中供热系统异常数据识别工作量大的问题,本文提出采用孤立森林(IF)算法进行异常数据的自动识别。以天津某换热站一个供暖季的数据作为样本,详细分析了集中供热系统数据本身的物理规律及IF算法设定参数对模型性能的影响规律。针对集中供热系统运行调节所导致的部分正常数据误诊率高的问题提出了数据集参数相对化的方法,通过该方法可以降低6.7%的数据误诊率和44.6%的漏诊率。通过对比不同IF算法设定参数下的模型性能,给出了供热系统数据异常识别的推荐参数设定范围。 展开更多
关键词 集中供热系统 异常数据 自动识别 孤立森林算法 参数相对化
下载PDF
基于密度估计的异常电力负荷数据辨识与修正 被引量：7
20
作者 陈亮 文福拴 童述林 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期124-129,共6页
SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据,直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性,因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正.文中同时考虑负荷的横向连续性和纵向连续性,先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,然... SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据,直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性,因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正.文中同时考虑负荷的横向连续性和纵向连续性,先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,然后采用基于密度的方法,在两个维度中对异常数据进行辨识与修正,最后通过实例分析验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 电力负荷 异常数据 短期预测 密度估计 数据辨识 数据修正
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 … 13 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部