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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术,能够量化能耗,为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高,但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此,文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型,并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列,采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练,经迁移学习获得训练模型,实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率,提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
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电力行业知识资源建设及场景化应用

电力大数据时代的来临,使得基于人工智能、云计算、物联网的技术在电力行业之中得到了广泛的应用。而对于各个行业的创新与发展而言,知识图谱技术成为全新动力,针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。本文聚焦在电力行业,以整合行业内知识资源为目标构建知识图谱,提供了场景化专业知识搜索、精准知识推送、决策支持等形态的知识应用,服务于该行业内的从业人员、企业机构及行业决策者。本文将分享知识图谱在电力行业应用上的一些探索和实践。

  • 2024-03-18
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线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

? 什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面。

  • 2022-09-12
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先进蜂窝结构设计及力学性能提

自然界中,蜜蜂通过数百万年的进化构建出了由周期性六边形单胞组成的蜂巢,以储存蜂蜜和花粉。2001 年,Hales证明了经典的六边形蜂窝猜想,即蜜蜂建造的蜂巢可以通过消耗最少的蜂蜡来提供最大的内部空间,表明六边形单元配置是自然界中最有效的结构。神奇的大自然激发了人类开发六角形蜂窝的灵感,蜂窝结构由此而得名。人类对蜂窝结构的认知启蒙最早可以追溯到公元前126年至60年,随后经历了探索阶段和初步应用阶段,直至近些年,进入了多功能、多领域的快速发展阶段。各类不同拓扑构造的蜂窝结构层出不穷,包括三角形、方形、六边形和圆形单胞等,基体材料涉及纸、金属、聚合物、陶瓷和复合材料等,年来,随着电子显微镜技术的发展,微纳米级蜂窝同样得到了广泛的研究,为蜂窝结构从传统工程应用向纳米和生物医学领域应用打开了大门。

  • 2022-01-04
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5G背景下的物联网技术在物流行业中的应用

5G背景下的物联网技术在物流行业中的应用

  • 2021-04-18
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
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数字化技术助力工程项目智慧建造 (47页 PPT)

施工现场每天都产生各种形式的海量信息,这些信息是施工活动的真实记录。近年来,数字化技术的发展为保存施工过程数据提供有效手段,为加强项目后台管控提供了有力抓手。如今,各种高新技术、大数据被应用到建设施工现场,其中最成功的就是智慧工地管理平台

  • 2021-04-30
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plc单片机入门与实战

单片机开发需要有一定的电路基础,主要通过c编写程序去控制外围电路实现产品功能。 在硬件成本这块,plc比单片机要高很多。

  • 2022-01-27
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