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一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法 被引量：5
1
作者 刘钰宸 安静 《应用技术学报》 2020年第1期63-70,共8页
风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电... 风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。 展开更多
关键词 lightGBM 梯度提升决策树 皮尔森相关性系数 风力发电机 叶片开裂预测
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水基完井液静态沉降稳定性影响因素研究 被引量：1
2
作者 杨兰平 杜仕勇 +3 位作者 夏榆皓 徐兴宇 张太亮 程鑫 《精细石油化工》 CAS 2024年第1期56-59,共4页
通过研究不同密度的水基完井液在不同温度下沉降1~15 d的流变性能、滤失性能和沉降稳定性,计算不同因素间的皮尔森系数绘制热力图,考察了不同因素对静态稳定分层指数(SSSI)的影响。实验结果表明:沉降15 d内,不同密度完井液的清液量与SSS... 通过研究不同密度的水基完井液在不同温度下沉降1~15 d的流变性能、滤失性能和沉降稳定性,计算不同因素间的皮尔森系数绘制热力图,考察了不同因素对静态稳定分层指数(SSSI)的影响。实验结果表明:沉降15 d内,不同密度完井液的清液量与SSSI值的相关性系数均达到0.91;完井液密度、老化时间以及沉降温度与SSSI值的相关性系数分别为0.64、0.58和0.23,即沉降稳定性的影响因素由大到小排列的顺序为完井液密度—老化时间—沉降温度,但沉降温度、老化时间分别与密度呈现竞争关系。 展开更多
关键词 水基完井液 静态沉降稳定性 SSSI值 皮尔森相关性系数 热力图
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基于波形相关性的直流配电网主动式接地故障选线 被引量：3
3
作者 王晨清 陈实 +3 位作者 齐贝贝 孔祥平 李鹏 高磊 《电力工程技术》 北大核心 2023年第3期2-10,共9页
采用小电流接地方式的直流配电网发生单极接地故障时故障特征较弱,为准确可靠选出故障线路,文中提出基于注入信号波形相关性的接地故障选线方法。所提方法首先将预先设计的附加控制策略施加于直流配电网的模块化多电平换流器(modular mu... 采用小电流接地方式的直流配电网发生单极接地故障时故障特征较弱,为准确可靠选出故障线路,文中提出基于注入信号波形相关性的接地故障选线方法。所提方法首先将预先设计的附加控制策略施加于直流配电网的模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)上,实现探测信号注入。然后结合零模网络,得出故障特征为:各条健全馈线首端计算的特定频率零模电流流向相同、而其与故障馈线首端计算的零模电流流向相反。最后,基于该故障特征设计选线判据,引入皮尔森相关性系数比较各条馈线的归一化零模电流和总归一化零模电流的相关性,根据健全馈线相关性系数接近于1、故障馈线相关性系数接近于-1的特征完成故障选线。仿真结果表明,所提方法在高阻接地故障下能可靠识别发生在母线或各条馈线任意位置的单极接地故障。 展开更多
关键词 直流配电网 模块化多电平换流器(MMC) 小电流接地故障选线 注入信号 零模网络 归一化电流 皮尔森相关性系数
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基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型设计
4
作者 胡旻 姚东升 《电子设计工程》 2024年第3期110-114,共5页
针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气... 针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气象特征。通过将雷电特征输入由人工鱼群算法训练后的Elman网络进行学习分析,即可得到雷电灾害的预测结果。基于Python平台对所提模型进行实验分析与测试,结果表明,该模型预测结果的平均绝对百分比误差小于0.03,且在不同时间片和空间内均具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 气象特征 智能识别 雷电灾害预测 ELMAN网络 人工鱼群算法 皮尔森相关性系数
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基于自适应级联陷波的网络异常节点定位方法 被引量：1
5
作者 张天 《电脑知识与技术》 2020年第4期26-27,31,共3页
针对传统方法在信噪比高的网络环境中对异常节点定位精准度低的问题,提出基于自适应级联陷波的网络异常节点定位方法。运用SQL分析算法对网络节点的通信协议和信道的分析,构建网络异常节点数据提取模型,完成网络异常节点提取工作;通过... 针对传统方法在信噪比高的网络环境中对异常节点定位精准度低的问题,提出基于自适应级联陷波的网络异常节点定位方法。运用SQL分析算法对网络节点的通信协议和信道的分析,构建网络异常节点数据提取模型,完成网络异常节点提取工作;通过聚类理论确定异常节点与邻近节点的皮尔森相关性系数,并利用评估函数计算出异常节点属性特征;结合陷波器和自适应级联陷波算法实现对网络异常节点的定位。经实验证明,基于自适应级联陷波的网络异常节点定位方法具有较高的精准度。 展开更多
关键词 自适应级联陷波 SQL分析算法 聚类理论 皮尔森相关性系数 陷波器
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