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电力系统运行状态的趋势辨识 被引量:26
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作者 王涛 张尚 +1 位作者 顾雪平 贾京华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第24期171-180,共10页
实时监测电力系统运行状态的变化趋势对预防大停电事故具有重要意义。依据系统运行的实时监测信息,提出一种电力系统运行状态的趋势辨识模型。该模型兼顾系统运行点距状态边界的距离及运行状态趋势变化的方向和速率。通过模糊层次分析... 实时监测电力系统运行状态的变化趋势对预防大停电事故具有重要意义。依据系统运行的实时监测信息,提出一种电力系统运行状态的趋势辨识模型。该模型兼顾系统运行点距状态边界的距离及运行状态趋势变化的方向和速率。通过模糊层次分析法对电网运行状态进行综合评价,并依据综合评价值进行系统运行状态的定性趋势分析,实现电网运行状态的综合趋势辨识。仿真结果表明,提出的方法能够有效辨识系统运行状态的变化趋势,可用于系统运行状态的智能监测与评估。 展开更多
关键词 电力系统 定性趋势分析 模糊层次分析 趋势辨识
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基于趋势辨识理论的神经网络及其在水文时间序列预报中的应用 被引量:1
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作者 李亚娇 沈冰 +1 位作者 李智录 郑志国 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期78-81,共4页
训练样本在数量级上的差别和分配的不均匀会导致网络收敛缓慢,且训练结果偏向样本比重较大的那一方。由AR模型在水文时间序列的较好应用可知,水文时间序列中趋势项占有绝对优势。因此以趋势辨识理论对样本进行规范化,使样本规范化到同... 训练样本在数量级上的差别和分配的不均匀会导致网络收敛缓慢,且训练结果偏向样本比重较大的那一方。由AR模型在水文时间序列的较好应用可知,水文时间序列中趋势项占有绝对优势。因此以趋势辨识理论对样本进行规范化,使样本规范化到同一数量级,同时时间序列的趋势保持不变。此外输出层不经过非线性处理,以保证网络有更大的预报空间。经黑河流域实测流量资料验证,基于趋势辨识理论的神经网络在水文时间序列预报中训练速度较快,预报效果较好。 展开更多
关键词 水文时间序列 趋势辨识 人工神经网络
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