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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
  • 阅读1578
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
  • 阅读1576
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基于PID预测控制的机炉协调控制系统_姚薇

机炉协调控制系统的热力过程控制是典型的多变量系统.本文提出一种在多变量条件下,结合PID和模型预测控制相融合的控制策略——MIMOPID-MAC.根据Lyapunov稳定性理论,此算法对于闭环控制系统具有稳定性.燃气锅炉的模拟实验证明了该控制策略具有较小的稳态误差、较短的上升时间、较小的超调,保证每个控制变量跟踪设定值快且平滑,对于外部干扰和模型不确定时具有很好的适应性和鲁棒性.在一定程度上摆脱了PID调节时间较长,MAC稳态误差较大的问题.

  • 2021-06-16
  • 阅读1573
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案；总结LDA和狄利克雷多项混合模型（Dirichlet Multinomial Mixture,DMM）在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究；对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

  • 2021-06-17
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基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究_邓玉睿

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。

  • 2021-06-17
  • 阅读1568
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布（λ=1,2,3,4）的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中，我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论，比如参数估计、假设检验等。从本节开始，我们将开启一个全新的领域，即回归分析。回归分析是用来干什么的呢？简单来说，就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的，参数的、非参数的，一元的、多元的，低维的、高维的，各种各样，不尽相同。因此，回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实，回归分析不仅仅是一类技术方法，它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上，可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说，回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢？因为在这种思想的指导下，实践中的绝大多数业务问题，都可以被规范成为一个数据可分析问题，然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰，也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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